3月16日消息，据fortune报道称，OpenAI联合创始人、前特斯拉人工智能总监安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）近日发布的一项关于美国劳动力市场的人工智能风险分析，引发了科技界与金融界的广泛关注。

尽管卡帕西随后删除了相关数据并澄清其为“随性项目”，但其分析结果清晰地指向一个趋势：在美国，薪酬最高、受教育程度更高的白领职业正面临比低薪蓝领和服务业岗位更严峻的人工智能替代风险。

据悉，上周末，卡帕西利用美国劳工统计局（BLS）的数据，开发了一套名为“氛围编码”（Vibe Coding）的分析工具，旨在评估不同职业受人工智能和自动化影响的程度。该模型将风险评分设定为0至10分，其中10分代表受影响程度最高。

数据显示，美国劳动力的总体加权风险敞口为4.9分，但内部结构呈现显著的两极分化——

高薪群体风险最高：年收入超过10万美元的职业平均得分高达6.7分。其中包括软件开发人员、计算机程序员、数据科学家、金融分析师、律师助理、作家、编辑及市场研究人员等，这些岗位的得分普遍达到9分。这表明，依赖数据处理、内容生成及逻辑推理的知识型工作，正迅速被能在几分钟内完成数周工作量的高级AI工具所渗透。

低薪群体风险较低：相比之下，年收入低于3.5万美元的职业平均风险得分仅为3.4分。建筑工人、屋顶工、油漆工、清洁工等体力劳动者得分低至1分；而家庭保健助理、护理助理、理发师、调酒师等需要高度人际互动或精细手工操作的服务岗位，得分也仅为2分。

随后，该图表在社交媒体上迅速传播，引发了关于“白领就业危机”的激烈讨论。然而，卡帕西在周日通过社交平台X澄清，这仅是他花费两小时编写的代码演示项目，灵感源于近期阅读的一本书籍，旨在帮助开发者可视化探索BLS数据集。

“它被严重误解了。”卡帕西表示，“即使我写了说明文档，也未预料到会被如此解读。”他随即删除了相关帖子，并未就具体的误读细节做进一步回应。尽管如此，存档的数据依然反映了当前AI技术发展的客观逻辑：生成式AI在处理文本、代码及复杂分析任务上的能力已远超其在物理世界中的表现。

值得一提的是，本月初，人工智能初创公司Anthropic发布的报告《人工智能对劳动力市场的影响：一项新的衡量标准和早期证据》得出了相似结论。报告指出，虽然AI的实际应用落地速度尚滞后于其理论能力，但商业、金融、法律、计算机科学及管理类工作确实是理论上最易被自动化的领域。Anthropic强调，年龄较大、受过高等教育且收入较高的劳动者群体，正成为AI浪潮中最脆弱的部分。