各类工作被AI替代的速度

前OpenAI创始成员 Andrej Karpathy 通过数据量化与可视化揭示 AI 技术对美国 342 个职业的潜在影响，他以美国劳工统计局（BLS）的权威职业数据为基础，借助 Gemini Flash 大模型从任务可自动化程度等 6 大维度对各职业进行 0-10 分制的 “AI冲击程度” 评分，经数据抓取、解析与整合后以交互式树状图呈现结果，不仅展现了美国 1.43 亿就业岗位 4.9 分的加权平均冲击程度、五级风险分层的不均衡分布，还揭示了薪资越高（年薪10万 + 岗位达6.7分）、本科学历职业冲击程度越高（6.7分）等关键规律，同时量化了高冲击程度岗位 3.7 万亿美元的年薪资规模，最终以简化的核心指标和直观的可视化设计，为求职者、雇主、教育机构等提供可参考的 AI 就业冲击风险评估工具，助力相关方做出前瞻性决策。

原项目做了很多方面的分析，下面抽取了项目中最关键的一些内容，做了一个表格，供大家参考（请注意该数据是美国数据，而且是用AI直机翻的）：

工作岗位名称 工作岗位类别 行业前景评分 行业增长趋势 AI冲击评分 AI冲击产生的原因
风力涡轮机技术人员 安装、维护和修理 50 比平均速度快得多 2 这项职业的核心工作涉及高风险的体力劳动，包括攀爬200英尺高的塔、速降，以及在狭窄空间内进行人工维修。虽然AI可以协助进行远程监控和预测性维护诊断，但在不可预测的户外环境中更换部件和进行人工检查的体力要求，为自动化设置了强大的障碍。
太阳能光伏安装人员 建设与开采 42 比平均速度快得多 2 这个职业的核心工作高度依赖体力，包括体力劳动、攀爬屋顶，以及在不可预测的户外环境中使用手动工具。虽然AI可能会协助完成一些外围任务，如通过计算机视觉进行系统设计优化或现场测量，但实际的安装和维护工作需要人类的灵巧性和现场操作，这是当前和近期的AI/机器人技术无法复制的。
麻醉护士、助产护士和执业护士 医疗保健 35 比平均速度快得多 5 这项职业涉及大量的高级知识工作，如诊断病情和分析检测结果，这些工作极易受到AI辅助的影响。然而，该工作的核心需要实地进行检查、操作（如接生或麻醉）以及复杂的人际沟通，这为全面自动化提供了强大的缓冲。
数据科学家 数学 34 比平均速度快得多 9 数据科学是一种完全数字化的职业，以编码、统计建模和数据分析为核心——而这些领域中，AI正迅速达到同等水平或占据优势。虽然在商业背景和道德监督方面仍需要人类的判断力，但AI现在可以自动执行数据处理流程中的很大一部分工作，包括清理原始数据、生成复杂代码，甚至提出最优模型架构建议。
信息安全分析师 计算机与信息技术 29 比平均速度快得多 8 这个职业完全数字化，涉及监控网络、分析漏洞和撰写报告等任务，这些任务极易受到AI自动化的影响。虽然AI增加了应对AI驱动威胁的安全需求，但它也极大地自动化了威胁检测、日志分析和事件响应等核心功能，大幅提高了单个员工的生产力。
医疗和卫生服务管理人员 管理 23 比平均速度快得多 6 这个角色涉及大量的数字化知识工作，如预算编制、日程安排和法规合规性，这些工作极易受到AI优化的影响。然而，在实体医疗保健机构中，招聘、监督员工以及处理复杂人际关系等核心职责，为全面自动化提供了重要的缓冲。
精算师 数学 22 比平均速度快得多 8 精算工作从根本上说是数字化的，涉及对大型数据集的分析、统计建模和财务预测——所有这些领域都是AI和机器学习的优势所在。虽然该职业需要高水平的人类判断力以及向利益相关者解释复杂风险的能力，但数据汇编和概率估计等核心技术任务极易通过AI实现自动化并大幅提高生产力。
运筹学分析师 数学 21 比平均速度快得多 9 这一职业几乎完全数字化，涉及数据收集、数学建模和报告撰写——所有这些领域都是AI和大语言模型擅长的。虽然分析师仍需提供高层次的人类判断和利益相关者说服工作，但AI现在可以自动执行编码分析工具、挖掘数据和生成优化模拟等核心技术任务，显著提高个人生产力并重塑这一角色。
计算机与信息研究科学家 计算机与信息技术 20 比平均速度快得多 9 这个职业从根本上说是数字化的，涉及高级编码、算法设计和数据分析——所有这些领域都是AI正在迅速发展的领域。虽然这些科学家是构建AI的人，但他们创造的工具越来越能够自动执行自己的核心任务，如编写代码、简化算法和分析实验结果，从而极大地提高了生产力并导致角色重构。
医师助理 医疗保健 20 比平均速度快得多 5 医师助理需同时承担高水平的知识工作和实际临床任务。虽然AI将显著提高诊断准确性、治疗规划和行政文档处理能力，但该角色仍需亲自到场进行检查、手术操作和诸如缝合伤口等实际治疗，以及难以自动化的复杂人际咨询。
金融审查员 商业与金融 19 比平均速度快得多 8 金融审查员的工作几乎完全是数字化的，包括分析资产负债表、贷款文件和监管文本。AI非常适合自动化该角色的核心任务，如识别财务数据中的异常、总结会议纪要以及对照复杂的法律框架检查合规性，不过最终的风险评估和高层管理评估仍需人类的判断。
职业治疗助理和助手 医疗保健 18 比平均速度快得多 3 这项职业的核心工作包括提供身体协助、手法治疗以及实时的人际互动，例如搬运患者和指导运动技能训练，这些都是AI无法完成的。虽然AI可以简化诸如日程安排、文档记录和计费等行政任务，但该职业的主要价值在于亲身在场和富有同理心的人际支持。
物流师 商业与金融 17 比平均速度快得多 7 物流人员从事的高级知识工作主要是数字化的，涉及数据分析、预测和供应链优化——这些都是AI擅长的任务。虽然该角色需要人际谈判和解决现实世界中因实体干扰而产生的问题，但库存管理和路线优化等核心功能正越来越多地被复杂的AI算法自动化或增强。
药物滥用、行为障碍和心理健康咨询师 社区和社会服务 17 比平均速度快得多 5 这项职业是高级知识工作与高强度人际互动的结合。虽然AI可以在诸如文档记录、治疗规划和进度监测等数字任务方面提供显著帮助，但工作的核心需要人类的同理心、危机干预能力，以及应对复杂情感和身体环境的能力，而这些是AI目前尚无法复制的。
家庭健康和个人护理助理 医疗保健 17 比平均速度快得多 2 该职业的核心职责从根本上说是体力和人际方面的，包括在不可预测的家庭环境中为患者洗澡、穿衣和搬运等体力工作。虽然AI可能有助于安排日程或监测生命体征等外围行政任务，但它无法取代个人护理所需的必要人力和体力劳动。
流行病学家 生命、物理和社会科学 16 比平均速度快得多 7 流行病学是一个数据密集型的知识专业领域，其核心任务，如统计分析、大型数据集的模式识别和文献综述，极易受到AI增强的影响。虽然该职业在政策制定、社区宣传和实地调查方面需要人类的判断力，但向数字健康记录和自动监测系统的转变显著提高了该职业的生产力和影响力。
物理治疗助理和助手 医疗保健 16 比平均速度快得多 3 这个职业的核心在于诸如按摩、拉伸以及协助患者活动等体力实操工作，这些是AI无法完成的。虽然AI可以简化诸如日程安排、文档记录和制定锻炼计划等外围任务，但实时的人工在场和身体灵活性的要求为自动化设置了强大的障碍。
精神科技术员和助理 医疗保健 16 比平均速度快得多 3 这项职业的核心工作包括洗澡、喂食和对患者进行身体约束等体力任务，这些都是AI无法完成的。虽然AI可以协助监测患者行为、自动处理文档或报告，但对实时人工在场、体力和人际关怀的高要求，构成了实现自动化的重大障碍。
软件开发人员、质量保证分析师和测试人员 计算机与信息技术 15 比平均速度快得多 9 这个职业从根本上说是数字化的，像编码、调试和测试自动化等核心任务是大语言模型的主要应用场景。虽然高级系统架构和复杂的利益相关者沟通提供了一定的缓冲，但AI正在极大地提高个人生产力，这可能会导致初级岗位和QA职能的重大调整。
健康信息技术人员和医疗登记员 医疗保健 15 比平均速度快得多 8 这个职业几乎完全数字化，涉及在计算机化系统中对临床数据进行分析、组织和验证。AI非常适合数据提取、分类编码和从大型数据集中生成报告等核心任务，这大大增加了自动化和重组的风险。
计算机和信息系统经理 管理 15 比平均速度快得多 7 这个职业主要是数字化和知识型的，涉及战略规划、分析和技术监督，而AI可以极大地增强这些工作。虽然高层领导、供应商谈判和人员管理提供了人类判断力的缓冲，但评估IT需求、监控安全和指导技术工作流程等核心任务极易受到AI驱动的生产力提升和自动化的影响。
财务经理 管理 15 比平均速度快得多 7 财务管理主要是一种数字化的知识型工作，专注于数据分析、报告和预测，所有这些都极易受到AI自动化和增强的影响。虽然该角色需要大量的人类判断力、战略咨询和领导力，但监控财务细节和编制报表等核心技术任务正迅速被AI工具所改变。
言语病理学家 医疗保健 15 比平均速度快得多 5 言语语言病理学涉及大量与数字相关的工作，如分析言语模式、记录进展和制定治疗计划，所有这些都极易受到AI增强的影响。然而，这项工作的核心需要现场进行吞咽治疗、实时人际指导和高风险的临床判断，这限制了完全自动化的实现。
按摩治疗师 医疗保健 15 比平均速度快得多 2 这个职业的核心工作高度依赖体力，需要在实际操作中手动处理软组织，并实时给予人体共情。虽然AI可以协助完成诸如日程安排、市场营销和文档记录等外围行政任务，但它无法取代按摩治疗所需的触觉技能和实际在场的服务。
职业治疗师 医疗保健 14 比平均速度快得多 3 职业治疗是一个高度依赖身体操作和人际互动的专业，需要实时观察、对患者进行手动操作，以及对家庭和工作场所等物理环境进行评估。虽然AI可以协助处理诸如治疗计划、进展记录和病史分析等外围任务，但这项工作的核心在于实际的康复治疗和情感支持，这些是无法通过数字手段复制的。
诊断医学超声技师 医疗保健 13 比平均速度快得多 5 该职业是体力和数字工作的混合体；虽然AI在图像分析和诊断辅助方面发展迅速，但该工作需要大量的现场操作，以便定位患者并通过高度的手眼协调来操作换能器。此外，患者护理的人际互动方面以及扫描过程中所需的实时身体调整，都对完全自动化构成了重大障碍。
法医科学技术员 生命、物理和社会科学 13 比平均速度快得多 5 这个职位结合了实物证据收集和数字分析。虽然AI可以极大地自动完成模式识别（指纹、弹道）和统计报告，但这项工作需要亲临犯罪现场收集样本，并且需要具备作为专家证人出庭作证所需的可信度。
婚姻与家庭治疗师 社区和社会服务 13 比平均速度快得多 5 虽然工作正通过远程医疗日益数字化，并涉及大量信息处理，但治疗的核心价值在于人与人之间的共情、信任以及对复杂人际关系动态的把握。AI可能会自动处理行政任务并提供诊断支持，但家庭和婚姻咨询中高风险的情感性质为完全自动化设置了重大障碍。
矫形师和假肢师 医疗保健 13 比平均速度快得多 4 该职业涉及大量的体力和实操工作，包括患者检查、手动测量以及医疗器械的实际制造或调整。虽然AI和计算机辅助设计（CAD）可以极大地提升诊断和设计阶段的效率，但在医疗环境中实时人际互动、身体灵活性和临床判断等核心要求，为完全自动化设置了强大的障碍。
工业机械技工、机械维修工人和装配工 安装、维护和修理 13 比平均速度快得多 3 这一职业的核心包括体力劳动、手工灵巧性，以及在不可预测的物理环境中进行实时故障排除，这为抵御AI自动化提供了强大的屏障。虽然AI将显著增强诊断能力和预测性维护调度，但重型机械的实际维修、安装和物理操作仍需要人力和机械技能。
医疗设备维修人员 安装、维护和修理 13 比平均速度快得多 3 这个职业的核心是体力和手工劳动，需要具备操作工具、拆解机械以及在狭小物理空间中作业的灵巧性。虽然AI将显著提升诊断软件、故障排除和预测性维护计划的能力，但修理、安装和校准硬件的实际操作仍然是以人类为中心的任务，仅靠数字AI无法实现自动化。
计算机网络架构师 计算机与信息技术 12 比平均速度快得多 8 设计、记录和配置网络的核心工作从根本上说是数字化和数据驱动的，这使其极易受到AI驱动的自动化和优化工具的影响。虽然物理硬件部署和复杂的利益相关者管理提供了一定的缓冲，但AI在自动化网络拓扑设计、安全配置和预测性故障排除方面正迅速发展，这将显著提高个人生产力并重塑相关角色。
职业健康与安全专家和技术人员 医疗保健 12 比平均速度快得多 5 这项职业是实地工作和数字知识工作的结合。虽然AI可以在很大程度上自动完成数据分析、报告撰写和法规交叉引用，但核心职责仍需要对工作现场进行实地检查、使用专业设备进行手动测试，以及进行实时人际互动，以开展安全培训和应急调查。
医疗助理 医疗保健 12 比平均速度快得多 4 医疗助理需要同时执行实体和数字化任务；虽然AI可以极大地自动化诸如排班、编码和病历录入等行政职责，但它无法执行抽血、注射或手动测量生命体征等实体临床任务。该角色需要在实体临床环境中进行高度的实时人际互动和共情，这自然成为全面自动化的障碍。
呼吸治疗师 医疗保健 12 比平均速度快得多 4 呼吸治疗涉及大量的身体力行的患者护理工作，例如进行胸部物理治疗、为患者插管，以及在实时临床环境中维护设备。虽然AI将在诊断分析、呼吸机设置优化和患者监测方面提供大力协助，但这项工作的核心需要现场实际操作和人际互动，而这些是无法数字化的。
健身教练和指导员 个人护理与服务 12 比平均速度快得多 3 这个职业的核心要求从业者亲临现场，示范锻炼动作，实时纠正姿势以防止受伤，并提供贴心的激励支持。虽然AI可以自动处理诸如制定训练计划、营养规划和社交媒体营销等外围任务，但它无法取代定义该职业的身体安全监测和人际问责功能。
工业工程师 建筑与工程 11 比平均速度快得多 7 工业工程高度专注于数据分析、系统设计和流程优化——这些正是AI和机器学习擅长的任务。虽然该岗位需要实地考察和人际协作来了解工作流程，但其核心工作成果是数字分析和建模，这使得该职业极易通过AI驱动的自动化实现显著的生产力提升和结构重组。
培训与发展专家 商业与金融 11 比平均速度快得多 7 许多核心工作，如设计培训手册、创建在线学习模块以及通过数据评估需求，都是数字化的，并且极易受到AI自动化和增强的影响。虽然该角色在现场交付和协作方面需要人际沟通技巧，但AI现在可以生成课程、模拟培训场景并个性化学习路径，从而显著提高个人生产力，并有可能减少内容创作所需的专家数量。
半导体加工技术员 生产 11 比平均速度快得多 4 该岗位涉及大量体力劳动，需要在洁净室中操作晶圆、维护设备并进行人工检查。然而，AI和先进的自动化技术越来越有能力监测过程数据、优化机器参数并执行高精度质量控制，这使得工作中的信息处理和监测环节实现了自动化。
运动训练师 医疗保健 11 比平均速度快得多 3 运动训练师的核心职责，如贴扎/佩戴支具、在现场提供紧急急救和进行手法康复，都需要亲临现场和具备触觉技能，而这些是AI无法复制的。虽然AI可以协助完成诸如伤病分析、记录保存和设计康复方案等外围任务，但这项工作从根本上仍然依赖于实时的人际互动和实际的医疗服务。
社区卫生工作者 社区和社会服务 11 比平均速度快得多 3 这项职业的核心建立在信任、文化敏感性以及在特定社区的实际存在之上，而这些是AI无法复制的。虽然AI可以协助完成数据收集、报告撰写和资源匹配等外围任务，但主要职责包括家访、亲身倡导以及为弱势群体提供实时人际辅导。
物理治疗师 医疗保健 11 比平均速度快得多 3 物理治疗的核心包括手法操作、身体辅助以及在物理环境中实时观察人体运动，这些都是AI无法复制的。虽然AI可以协助完成行政任务、病历审查和制定个性化运动计划，但所需的高度身体灵活性和人际同理心限制了其整体应用范围。
动物护理和服务人员 个人护理与服务 11 比平均速度快得多 2 该职业的核心职责是体力劳动，需要实时在场，如喂养、梳理、清洁和对动物进行体能训练。AI 可能会协助完成一些外围行政任务，如安排日程或监测动物健康数据，但它无法取代这项工作所需的体力劳动或富有同理心的互动。
个人财务顾问 商业与金融 10 比平均速度快得多 7 这个角色的核心技术任务——分析市场数据、优化投资组合和税务规划——都是数字化的，并且极易受到AI自动化的影响，机器人投顾的兴起就证明了这一点。然而，该职业受到重要人际因素的保护，因为客户往往需要人际信任、在市场波动期间获得情感上的安抚，以及复杂的道德判断，而这些AI目前还无法完全复制。
兽医 医疗保健 10 比平均速度快得多 4 兽医工作是身体操作和复杂诊断知识工作的结合。虽然AI将通过图像分析（X光/超声波）和治疗规划显著提高诊断准确性，但这项工作的核心需要进行外科手术、手动检查，以及与宠物主人进行高风险的人际沟通，这些都无法自动化。
脊医 医疗保健 10 比平均速度快得多 3 整脊工作的核心高度依赖身体操作，需要具备手动灵活性来进行脊椎调整，并实时对患者的肌肉骨骼系统进行身体评估。虽然AI可以协助完成诸如医学影像分析、诊断建议和行政业务管理等外围任务，但它无法取代定义该职业的关键的实际治疗干预措施。
计算机系统分析师 计算机与信息技术 9 比平均速度快得多 8 这个职业从根本上说是数字化的，涉及数据建模、系统设计和技术分析，这些工作完全可以在计算机上完成。AI非常有能力自动化核心任务，如编写技术文档、生成系统图表、分析成本效益数据，以及协助完成该角色的编程和调试工作。
管理分析师 商业与金融 9 比平均速度快得多 7 管理分析师从事高级知识工作，包括数据分析、报告撰写和财务建模，这些工作极易受到AI增强和自动化的影响。虽然该角色在客户访谈和利益相关者管理方面需要很强的人际沟通能力，但综合信息和制定效率建议等核心“后台”任务正越来越多地被AI工具简化。
机械工程师 建筑与工程 9 比平均速度快得多 7 机械工程严重依赖CAD、模拟和数据分析等数字工具，而AI正在迅速提升所有这些工具的性能，以实现复杂设计迭代和预测建模的自动化。虽然该领域的工作需要进行实物原型制作、实地考察和硬件测试，但设计和分析机械系统的核心智力工作正越来越容易受到AI驱动的生产力提升和自动化的影响。
医学科学家 生命、物理和社会科学 9 比平均速度快得多 7 医学科学家从事包括数据分析、科研基金申请撰写和文献综述在内的高级知识工作，所有这些都极易受到AI增强和自动化的影响。虽然实体实验室工作和临床试验提供了缓冲，但该职业的核心正朝着计算生物学和AI驱动的药物研发方向转变，这极大地提高了生产力，并重塑了研究方法。
遗传咨询师 医疗保健 9 比平均速度快得多 6 遗传咨询师从事高层次的知识工作，包括分析复杂的DNA数据和病史，这些工作极易受到AI优化的影响。然而，该角色的核心在于为患者提供心理支持，并引导他们处理敏感的伦理决策，这需要一定程度的同理心和人际联系，从而限制了完全自动化的实现。
施工经理 管理 9 比平均速度快得多 5 施工管理是一个复合型角色，它将成本估算、进度安排和合同分析等数字化知识工作与必要的现场实际工作相结合。虽然AI可以极大地自动化预算和后勤规划，但这项工作的核心需要实地现场检查、实际问题解决，以及与技术工人和检查员进行高风险的人际谈判，而这些都无法通过数字化手段复制。
出租车司机、班车司机和专职司机 运输与物料搬运 9 比平均速度快得多 5 虽然驾驶的核心任务极易通过自动驾驶汽车技术（AI）实现自动化，但目前这项工作在诸如装载行李、协助残疾乘客以及进行车辆维护等任务中仍需要大量的现场人力。向完全无人驾驶车队的过渡在复杂环境中面临监管和技术障碍，但这项与数字相关的体力任务的长期发展趋势是具有高度的被取代可能性。
听力学家 医疗保健 9 比平均速度快得多 4 听力学是一门临床医疗保健专业，需要现场进行检查、耵聍清除以及适配助听器或人工耳蜗等硬件。虽然AI将显著提高诊断准确性、听力设备的信号处理能力和自动化测试水平，但这项工作的核心包括人际咨询、与患者的身体互动以及复杂的临床判断，这些都无法完全数字化。
运动生理学家 医疗保健 9 比平均速度快得多 4 该角色需要大量的现场工作，包括进行压力测试、使用医疗设备测量生命体征，以及提供实际的康复护理。虽然AI可以高度自动化工作中的数字化方面，如分析病史、处理生物特征数据和制定个性化的锻炼方案，但在医疗环境中实时人际互动、身体评估和临床监督的核心需求限制了其全面应用。
兽医技师和技术员 医疗保健 9 比平均速度快得多 4 该职业的核心工作包含AI无法执行的体力任务，如约束动物、实施麻醉、进行手术准备和提供紧急急救。然而，AI在该工作的诊断和管理方面有重要应用，包括分析实验室检查结果、解读X光片和管理患者病历，这可能提高个人工作效率。
空乘人员 运输与物料搬运 9 比平均速度快得多 3 空乘人员的核心职责包括身体力行和人际互动，涉及安全执法、紧急医疗响应以及AI无法执行的人工服务任务。虽然AI可能协助处理诸如报告撰写或旅客名单管理等外围数字任务，但该角色在很大程度上是由法律为保障旅客安全所要求的实际在场来界定的。
电工 建设与开采 9 比平均速度快得多 2 电工的核心工作体力要求很高，涉及手动安装、维修，以及在建筑工地和狭小空间等复杂、不可预测的物理环境中作业。虽然AI可能有助于完成蓝图分析、诊断计算或日程安排等外围任务，但它无法完成这项工作所需的实际操作或实时解决物理问题。
兽医助理和实验动物饲养员 医疗保健 9 比平均速度快得多 2 该职业的核心职责几乎完全是体力和手工劳动，包括在不可预测的环境中处理、喂养和控制活体动物。虽然AI可能有助于处理外围行政任务或诊断数据录入，但它无法取代动物护理、绝育和手术协助所需的实际在场和手工灵巧性。
数学家和统计学家 数学 8 比平均速度快得多 9 这个职业几乎完全数字化，涉及数据分析、数学建模和编码——所有这些领域都是AI和大语言模型的强项。虽然高层次的理论研究和复杂的跨学科交流需要人类的判断力，但AI现在可以自动完成数据清理、统计测试和代码生成的大部分工作，极大地提高个人生产力并重塑工作流程。
航空航天工程与运营技术专家和技术员 建筑与工程 8 比平均速度快得多 5 这项职业涉及大量体力劳动，如建造测试设施、安装仪器和维护硬件，这为抵御AI自动化提供了缓冲。然而，该角色还包括大量数字任务，如记录数据、运行计算机模拟和校准系统，而在这些领域，AI正在迅速发展，能够显著提高生产力或实现数据分析自动化。
娱乐和休闲经理 管理 8 比平均速度快得多 5 这个角色涉及大量数字化知识工作，如预算编制、日程安排和战略规划，这些工作极易受到AI优化的影响。然而，该工作的核心需要实地参与，以便检查设施、处理实时紧急情况，并在公园和健身中心等实体环境中提供高度人际互动的领导和客户服务。
验光师 医疗保健 8 比平均速度快得多 4 验光结合了临床物理检查和高级数据分析。AI在分析视网膜扫描和诊断数据以识别疾病方面非常有效，这将大大增强诊断过程；然而，验光的核心工作需要医生亲自进行眼部检查、小型手术和矫正镜片的适配，这为完全自动化提供了强大的缓冲。
导游和旅行向导 个人护理与服务 8 比平均速度快得多 4 虽然AI可以自动处理工作中的数字化方面，如研究历史、规划行程和提供多语言翻译，但该角色的核心需要实地参与和实时的人际互动。导游必须亲自带领团队穿越不可预测的环境，管理团队动态，并提供数字工具无法完全复制的个性化、富有同理心的体验。
送货卡车司机和司机兼销售人员 运输与物料搬运 8 比平均速度快得多 3 尽管AI和自动驾驶车辆技术在不断进步，但这项工作的核心仍涉及大量体力劳动，例如装卸货物和应对不可预测的“最后一公里”环境。AI可能会优化路线规划并协助销售沟通，但将货物从车辆搬运到客户家门口的体力要求仍然是实现完全自动化的主要障碍。
供暖、空调和制冷机械师及安装工 安装、维护和修理 8 比平均速度快得多 2 这个职业的核心工作包括体力劳动、手工操作技能，以及在不可预测的物理环境中进行实时问题解决，这些工作对AI具有很高的抗性。虽然AI可能会协助完成一些外围任务，如诊断软件、日程安排或能源负荷计算，但它无法执行工作所需的实际安装、维修或处理危险材料的任务。
市场研究分析师 商业与金融 7 比平均速度快得多 9 这个职位的核心职责——数据收集、统计分析、趋势预测和报告生成——从根本上来说是数字化的，与AI在处理大型数据集和生成见解方面的优势完全契合。虽然在制定高层战略和维护客户关系方面仍需要人类的判断力，但AI现在可以自动执行绝大多数定义分析师日常工作的技术和行政任务。
病历专家 医疗保健 7 比平均速度快得多 9 这项职业几乎完全数字化，涉及数据处理、分类以及将数据录入电子系统。AI已经具备很强的自然语言处理和自动医疗编码能力，这直接实现了审核记录和分配临床编码等核心任务的自动化，大大减少了对人工干预的需求。
网页开发者和数字设计师 计算机与信息技术 7 比平均速度快得多 9 这个职业完全数字化，其核心任务如编写代码（HTML、JavaScript）、设计布局和创建原型等领域，AI已展现出高度的熟练程度。如今，AI工具可以根据自然语言生成功能性代码，并创建复杂的视觉模型，显著提高个人生产力，还可能减少标准项目所需的开发人员数量。
计算机硬件工程师 建筑与工程 7 比平均速度快得多 8 设计原理图、分析电路和测试组件的核心工作越来越多地使用数字电子设计自动化（EDA）工具来完成，这些工具极易受到人工智能（AI）驱动的优化和自动化的影响。虽然测试和制造监督有实体部分，但绝大多数工程生命周期是数字化的，并从人工智能优化复杂系统和生成代码/硬件描述的能力中受益匪浅。
电气和电子工程师 建筑与工程 7 比平均速度快得多 7 设计电路、建立系统模型和编写文档的核心工作均为数字化内容，极易受到人工智能驱动的自动化与优化技术影响。尽管物理测试、现场考察和生产监督构成了一定的缓冲，但人工智能在计算机辅助设计（CAD）、仿真模拟和编程领域的快速发展，大幅提升了知识型工作环节的效率，同时也显著增加了该类工作的数字化暴露风险。
高等教育教师 教育、培训和图书馆 7 比平均速度快得多 7 高等教育教学主要是知识工作，涉及研究、写作和课程设计——所有这些领域AI都非常擅长。虽然这一角色需要大量的人际互动和指导，但AI可以自动完成评分、备课和文献综述，有可能提高个人生产力，甚至达到重塑教师需求的程度。
厨师和主厨 食物准备与供应 7 比平均速度快得多 3 这份工作的核心是高度依赖体力和感官的，需要具备手工操作的灵巧性、在快节奏厨房中的实时人力领导能力，以及运用味觉和嗅觉。虽然AI可以在诸如菜单规划、库存管理和食谱生成等外围数字任务方面提供显著帮助，但它无法取代对该岗位至关重要的实际监督和亲手准备食物的工作。
护肤专家 个人护理与服务 7 比平均速度快得多 3 这项工作的核心在于像面部护理、按摩和脱毛等需要亲力亲为的身体治疗，这些都需要实时的人工操作和手工技巧。虽然AI可以协助完成皮肤分析、产品推荐和业务管理等外围任务，但它无法取代主要服务的触觉和人际互动特性。
牙科保健员 医疗保健 7 比平均速度快得多 2 这项职业的核心在于高精度的手工操作技巧以及在临床环境中对患者实施的身体检查流程，这是AI无法复制的。虽然AI可能协助完成一些边缘性任务，如分析X光片或自动处理患者病历，但清洁牙齿和进行身体检查等主要工作仍不受自动化影响。
电力线路安装工和维修员 安装、维护和修理 7 比平均速度快得多 2 核心工作体力要求高，包括攀爬塔架、操作重型机械，以及在不可预测的户外环境中进行人工维修。虽然AI可以协助进行远程监控和诊断数据分析，但它无法承担安装或维修高压基础设施所需的高风险体力劳动。
美甲师和修脚师 个人护理与服务 7 比平均速度快得多 2 这项职业的核心包括高精度的体力劳动、触觉敏感度，以及在实体环境中的实时人际互动。虽然AI可以协助完成诸如日程安排或库存管理等外围业务任务，但美甲的主要服务，如清洁、塑形和装饰指甲，仍然是一项难以用现有机器人技术实现自动化的手工任务。
建筑工人和辅助工 建设与开采 7 比平均速度快得多 1 该职业的核心职责几乎完全是体力劳动，包括在不可预测的户外环境中进行体力劳作、工具操作和场地准备。虽然AI可能会协助完成诸如日程安排或专业机器人设备控制等外围任务，但绝大多数工作都需要人员在场、具备体力，并能实时应对实际障碍。
金融分析师 商业与金融 6 比平均速度快 9 金融分析师的工作几乎完全数字化，涉及处理大型数据集、趋势分析和生成报告——所有这些领域都是AI的强项。虽然高层战略和客户关系提供了一定的缓冲，但数据评估、风险评估和财务建模等核心任务正迅速被AI自动化或显著增强，导致该职业发生重大结构调整。
广告、促销和营销经理 管理 6 比平均速度快 8 这个职业主要以数字和信息为基础，涉及市场研究、数据分析和内容策略——所有这些领域AI都在迅速发展。虽然高层战略决策和利益相关者管理提供了一定的缓冲，但AI现在可以自动执行活动策划、创意起草和消费者数据处理的很大一部分工作，导致该角色发生重大调整。
制图师和摄影测量师 建筑与工程 6 比平均速度快 8 收集、分析和可视化地理空间数据的核心任务本质上是数字化的，并且极易受到AI驱动的自动化影响。计算机视觉和机器学习在解读卫星图像、激光雷达和测量数据方面已经比人类快得多，而生成式AI则越来越能够自动完成静态和交互式地图的设计与制作。
航空航天工程师 建筑与工程 6 比平均速度快 7 航空航天工程是一个高层次知识密集型职业，其中空气动力学建模、结构分析和推进系统设计等核心任务越来越多地使用数字模拟和AI驱动的优化工具来完成。虽然该职业需要人类的关键判断力来确保安全、遵守法规以及对原型进行物理检查，但对计算机辅助设计（CAD）和复杂数据分析的高度依赖使其极易从AI驱动的生产力提升和任务自动化中受益。
生物化学家和生物物理学家 生命、物理和社会科学 6 比平均速度快 7 这个职业高度集中于知识工作、数据分析和复杂建模，而所有这些都正在被AI（例如用于蛋白质结构预测的AlphaFold）所革新。虽然物理实验室工作和团队管理提供了缓冲，但该角色的很大一部分涉及文献综述、资助申请撰写和数据解读——这些任务中，AI可以成倍提高生产力或自动化核心分析功能。
人力资源专家 商业与金融 6 比平均速度快 7 招聘、筛选和行政记录保存等核心任务高度数字化且以数据为驱动，使其成为AI自动化和增强的主要目标。虽然该角色在面试和员工关系方面需要大量人际互动和人为判断，但AI现在可以处理复杂的日程安排、初步候选人审查和政策咨询，显著提高单个员工的生产力，并减少对初级行政人员的需求。
海洋工程师和船舶设计师 建筑与工程 6 比平均速度快 7 这一职业的核心工作包括数字设计、复杂的数学建模和技术报告撰写，所有这些都极易受到AI驱动的生产力提升和自动化的影响。虽然实地考察造船厂和海上平台能起到一定缓冲作用，但向集成AI的CAD、自动化性能测试以及船体和机械的生成式设计的转变，极大地重塑了工作流程。
材料工程师 建筑与工程 6 比平均速度快 7 材料工程在很大程度上依赖于数字模拟、数据分析和计算建模，而AI和机器学习已经在这些领域加速了材料发现和性能预测。虽然该岗位需要进行物理实验室工作和制造监督，但核心价值的很大一部分——设计合金、分析故障和撰写技术报告——越来越容易受到AI驱动的生产力提升和自动化的影响。
项目管理专家 商业与金融 6 比平均速度快 7 项目管理是一个高度数字化的知识型职业，涉及数据分析、进度安排和文档管理，所有这些都极易受到AI自动化和优化的影响。虽然AI可以显著提高规划和监控的生产力，但该职业对以人类为中心的技能（如利益相关者谈判、冲突解决和团队领导）的高度依赖，为全面自动化提供了一道保护屏障。
培训与发展经理 管理 6 比平均速度快 7 这个角色主要是数字化和基于知识的，涉及教学内容的创建、数据驱动的需求评估和预算管理——所有这些领域AI都非常擅长。虽然该角色需要以人类为中心的重要领导能力和利益相关者的协作，但AI可以自动生成培训材料、个性化学习路径并分析项目效果，从而大幅提高每位经理的工作效率。
农业和食品科学家 生命、物理和社会科学 6 比平均速度快 6 该职业涉及大量数字化知识工作，包括数据分析、研究综合和报告撰写，这些工作极易受到AI增强的影响。然而，该职业也有一些实体要求作为支撑，如实地采样、实验室实验以及对农场或加工厂的现场检查，这些目前AI还无法复制。
农业工程师 建筑与工程 6 比平均速度快 6 农业工程是一个综合性的角色，它将数字设计和数据分析与实地考察和硬件测试相结合。虽然AI将极大地自动化CAD建模、环境模拟和精准农业数据分析等核心任务，但对施工的实地监督、现场设备测试和实际故障排除的需求，为全面自动化提供了缓冲。
档案管理员、策展人及博物馆工作人员 教育、培训和图书馆 6 比平均速度快 6 这一职业是数字知识工作与实物保护的结合。AI将极大地自动化档案任务，如编目、元数据生成和电子记录管理，同时也会协助策展人进行研究和展览设计。然而，处理文物、修复脆弱物品以及管理面对面公众互动等实际需求，为全面自动化提供了重要缓冲。
营养师 医疗保健 6 比平均速度快 6 分析营养数据、解读研究结果和制定个性化饮食计划等核心任务高度数字化且以数据为驱动，这使得它们容易受到AI自动化和增强的影响。然而，该角色在医疗环境中需要大量的人际咨询、同理心和临床判断，这为全面自动化提供了缓冲。
私家侦探和调查员 保护服务 6 比平均速度快 6 这项职业是数字研究和实地工作的结合。AI极大地提升了数字方面的工作效率，如背景调查、社交媒体分析和报告撰写，使调查人员的工作效率大幅提高，但实地监视、面对面访谈和卧底商店工作等核心要求为完全自动化设置了重大障碍。
心理学家 生命、物理和社会科学 6 比平均速度快 6 心理学是一个基于知识的专业领域，像分析数据、撰写报告和开展研究等核心任务极易受到AI的提升。然而，临床和学校环境中对人类同理心、道德判断和实时人际观察的关键需求，构成了实现完全自动化的重大障碍。
社会和社区服务经理 管理 6 比平均速度快 6 这个角色涉及大量的数字化知识工作，如撰写拨款申请、数据分析和预算管理，这些工作极易受到AI增强的影响。然而，社区利益相关者参与、员工监督以及应对复杂的人类危机等核心职责提供了一种缓冲，需要实地参与和高水平的情商。
运输、仓储和配送经理 管理 6 比平均速度快 6 这个角色涉及大量数字化知识工作，如物流规划、预算编制和供应链优化，这些工作极易从AI驱动的效率提升中受益。然而，核心工作还需要实地参与设施检查、安全合规监测，以及在仓库和铁路货场等不可预测环境中进行高风险人际领导，这为全面自动化提供了缓冲。
社会和人类服务助理 社区和社会服务 6 比平均速度快 5 这项职业是数字行政工作和高度人际服务的混合体。AI可以显著地自动化“知识工作”部分，例如研究社区资源、协助处理复杂的福利申请以及协调服务日程。然而，该工作的核心需要实地到家庭或诊所，并具备深厚的情商来支持处于危机中的客户，这为全面自动化提供了实质性的缓冲。
裁判员、裁判和其他体育官员 娱乐与体育 6 比平均速度快 5 裁判工作是现场执法与客观数据处理的结合。虽然计算机视觉和AI已经能够比人类更准确地自动判定“判罚”（如好球区或出界），但这一角色仍需要现场执法，以管理球员行为、确保安全并处理球场上的实时人际纠纷。
教练和球探 娱乐与体育 6 比平均速度快 4 虽然AI正在对工作的分析层面产生重大影响，比如处理球员数据、优化比赛策略和分析对手录像，但这项职业的核心仍然高度依赖身体和人际互动。教练必须在球场上提供实时激励、身体指导和人际领导力，而这些是数字工具无法复制的。
消防检查员 保护服务 6 比平均速度快 4 该角色需要大量实地工作，包括现场检查、在废墟中收集证据以及森林巡逻，这对AI构成了天然障碍。然而，AI可以在数字任务方面提供实质性帮助，例如审查建筑蓝图、分析火灾现场数据，以及自动记录违规行为和法律报告。
餐饮服务经理 管理 6 比平均速度快 4 虽然AI可以显著地自动化行政任务，如员工排班、库存订购和薪资管理，但工作的核心需要实地在场和实时的人际互动。管理人员必须实地检查设施安全，处理与员工和客户之间不可预测的人际冲突，并在高峰时段进行体力劳动，这为全面自动化提供了有力的缓冲。
药剂技术员 医疗保健 6 比平均速度快 4 该岗位涉及大量体力劳动，如测量药物、包装处方以及与患者面对面交流，这为全面自动化设置了缓冲。然而，AI和自动配药系统非常有能力处理诸如保险理赔、库存管理和处方数据录入等信息处理任务，这些任务构成了日常工作量的很大一部分。
社会工作者 社区和社会服务 6 比平均速度快 4 社会工作涉及在实际环境中进行高度的人际互动、共情和危机管理，这对完全自动化构成了强大的障碍。然而，AI将通过自动化诸如案例文档记录等行政任务、协助资源研究以及为临床从业者提供诊断支持工具，对该职业产生重大影响。
牙科助理 医疗保健 6 比平均速度快 3 工作的核心涉及体力和实操任务，如对器械进行消毒、协助手术，以及提供需要人员在场和手工操作技能的直接患者护理。虽然AI可以极大地自动化该岗位的行政和数字化工作——如日程安排、计费和初步X光分析——但大部分工作日都在实体牙科诊疗室度过，目前AI无法替代人力。
重型车辆和移动设备维修技术人员 安装、维护和修理 6 比平均速度快 3 这个职业的核心工作高度依赖体力，需要具备手工操作的灵巧性、力量，以及在农场和建筑工地等不可预测的环境中解决实际问题的能力。虽然AI将极大地提升诊断软件和预测性维护日志的功能，但它无法完成重型机械部件的实际拆卸、维修和重新组装工作。
面包师 生产 6 比平均速度快 2 面包师的核心职责兼具体力和感官性质，需要具备塑造面团的手工技巧，以及在高温环境中实时监测实体产品的能力。虽然AI可以优化食谱，或协助进行库存管理和日程安排，但揉面、装饰和操作设备等基础工作仍然是难以实现数字化自动化的体力任务。
调酒师 食物准备与供应 6 比平均速度快 2 调酒的核心包括对物品的实际操作、手工清洁，以及在实体环境中的实时社交互动。虽然AI可以协助完成库存管理或自动点餐等外围任务，但这一角色的主要价值在于人的在场、实体服务，以及社交“待客之道”方面，而这些仍然难以实现自动化。
采血技师 医疗保健 6 比平均速度快 2 这项工作的核心是在不可预测的临床环境中对人类患者进行的高度依赖触觉的身体操作（静脉穿刺），这是AI自动化难以企及的。虽然AI可以协助完成数据录入、样本追踪和日程安排等外围任务，但该岗位的主要价值在于手动操作的灵活性以及为焦虑的患者提供人际情感支持。
地板安装工、瓷砖和石材铺设工 建设与开采 6 比平均速度快 1 该职业的核心职责完全是体力劳动，包括需要手部灵巧性、重物搬运，以及在不可预测的环境中实时适应不规则的物理表面。虽然AI可能有助于完成一些次要的行政任务或设计可视化，但它无法执行现场切割、铺设和修整材料的实际操作工作。
屋顶工 建设与开采 6 比平均速度快 1 屋面工程是一项高强度的体力工作，需在不可预测的户外环境中进行，要求具备手工操作的灵活性、平衡感和搬运重物的能力。虽然AI可能有助于完成一些周边任务，如基于无人机的检查或材料估算，但安装和修复屋顶瓦片及防水膜的核心工作仍完全依赖人力。
会计师和审计师 商业与金融 5 比平均速度快 8 会计本质上是一种以数据分析、合规监管和报告为核心的数字化职业，所有这些都极易受到人工智能和机器人流程自动化的影响。虽然高级咨询角色和复杂的法务审计需要人类的判断力和关系管理能力，但数据整理、税务计算和异常检测等核心任务正日益实现自动化，这极大地提高了员工的生产力，并重塑了入门级劳动力市场。
薪酬、福利和职位分析专家 商业与金融 5 比平均速度快 8 这个职业从根本上说是数字化和数据驱动的，涉及市场调研、成本分析和报告生成等核心任务，这些任务与AI的优势完美契合。AI可以自动起草职位描述、进行复杂的薪酬对标，并监测法规变化，从而显著提高个人生产力，减少手动数据处理的需求。
公关专家 媒体与传播 5 比平均速度快 8 该职业的核心任务——撰写新闻稿、起草演讲稿、创作社交媒体内容和监测公众情绪——以数字化为先，与大语言模型的能力完美契合。虽然高层战略和实时人际危机管理提供了一定的保护，但绝大多数日常工作成果都可以由AI生成或显著优化，这导致该职业面临较高的风险，且可能出现劳动力整合。
生物工程师和生物医学工程师 建筑与工程 5 比平均速度快 7 这个职业涉及大量数字化知识工作，包括软件设计、统计建模和技术写作，所有这些都极易受到AI增强和自动化的影响。虽然设备维护和临床协作等体力任务提供了缓冲，但核心工程和研究职能越来越多地由AI增强的模拟和数据分析驱动。
化学家和材料科学家 生命、物理和社会科学 5 比平均速度快 7 这一职业是数字知识工作与实体实验室实验的高级融合。AI已经在彻底改变数字方面的工作，如分子建模、预测模拟和技术报告，使科学家在进入实验室之前就能在计算机上筛选数百万种化合物。虽然进行实验和处理化学品的实体要求提供了缓冲，但研究和分析方面的巨大生产力提升意味着AI将从根本上重塑这些科学家的时间分配方式。
人力资源经理 管理 5 比平均速度快 7 人力资源管理是一个高度数字化的知识型职业，AI可以在其中极大地实现招聘筛选、薪资处理和合规报告的自动化。虽然该职位在纠纷调解和战略领导方面需要高水平的人际技能，但绝大多数行政和分析任务都极易从AI驱动的生产力提升和结构调整中受益。
制片人及导演 娱乐与体育 5 比平均速度快 7 制片人及导演面临的风险极高，因为他们的核心工作成果——剧本、视觉美感和剪辑视频——正越来越多地由AI工具生成或优化。虽然这一角色需要大量的人力领导和现场实际参与，但生成式AI在前期制作（编剧/分镜脚本）和后期制作（剪辑/特效）方面的快速发展，使得一名导演就能完成原本需要一个更大团队才能完成的工作，这可能会整合整个行业。
公关和筹款经理 管理 5 比平均速度快 7 该角色的核心数字任务——撰写新闻稿、起草演讲稿、分析社交媒体趋势和制定筹款策略——极易受到AI自动化和增强的影响。然而，该角色严重依赖高风险的人际关系，如面对面的捐赠者会议和处理媒体危机，这提供了一个重要的以人为本的缓冲，从而避免了更高的得分。
采购经理、采购员和采购代理 商业与金融 5 比平均速度快 7 分析价格提案、监控库存和审查财务报告等核心任务极易受到AI自动化和优化的影响。虽然高风险谈判和实地考察提供了缓冲，但大部分工作是数字信息处理，AI可以显著简化这些工作，从而提高每个员工的生产力，并对采购流程进行重组。
销售工程师 销售 5 比平均速度快 7 销售工程师从事的高级知识工作日益数字化，包括技术演示、产品定制和故障排除。虽然AI可以自动处理技术文档、演示生成和数据驱动的客户洞察，但该角色严重依赖复杂的人际关系、谈判和信任建立，这为全面自动化提供了重要缓冲。
销售经理 管理 5 比平均速度快 7 销售经理从事包括数据分析、销售预测和战略规划在内的高级知识工作，所有这些都极易受到AI增强的影响。虽然该角色需要强大的人际领导能力和关系管理能力，但许多核心数字工作流程——如监控CRM数据、生成报告和开发培训材料——正迅速被生成式和分析式AI所改变。
土木工程师 建筑与工程 5 比平均速度快 6 土木工程涉及大量数字化知识工作，包括CAD设计、数据分析和成本估算，这些工作极易从AI驱动的生产力提升中受益。然而，该职业的核心在于实地现场检查、现实世界测量以及专业工程师（PE）执照所要求的法律责任，这些都需要人类的判断力和责任承担，而这是目前AI无法取代的。
会议、大会和活动策划人员 商业与金融 5 比平均速度快 6 该岗位的很大一部分工作涉及数字任务，如物流规划、供应商研究、合同审查和沟通，这些任务极易受到AI自动化的影响，并能通过AI提高生产力。然而，该工作的核心需要实地检查、活动期间的实时现场问题解决，以及高风险的人际谈判和关系管理，这些为全面自动化提供了缓冲。
药剂师 医疗保健 5 比平均速度快 5 药剂师面临中度暴露风险，因为他们基于核心知识的任务——检查药物相互作用、核实剂量和分析患者病历——极易受到AI自动化和数字优化的影响。然而，该角色仍受限于诸如接种疫苗、进行查房以及提供需要人际信任和现场存在的实时、富有同理心的患者咨询等实际需求。
测绘技术员 建筑与工程 5 比平均速度快 5 这项职业是实地工作和数字数据处理的结合。虽然AI和自动化（通过无人机和GIS软件）极大地提升了数据分析、地图绘制和计算任务的效率，但该工作仍需要实地操作，以应对崎岖地形、设置标记并在现实世界中操作设备。
农业和食品科学技术员 生命、物理和社会科学 5 比平均速度快 4 这项职业涉及大量体力劳动，如收集生物样本、维护农场设备和操作实验室硬件，这为全面自动化提供了缓冲。然而，AI将对工作中数据密集的部分产生重大影响，包括汇编测试结果、分析化学性质和生成报告，这将提高技术人员的工作效率，但可能减少数据处理所需的员工数量。
校准技术专家和技术员 安装、维护和修理 5 比平均速度快 4 这项职业涉及大量体力劳动，需要具备手动操作的灵活性来调整硬件，并且需要在工业或实验室环境中工作。虽然AI可以自动完成数据记录、调度和校准偏差分析，但物理检查、维护和实际操作设备等核心任务为全面自动化设置了天然障碍。
放射和磁共振成像技师 医疗保健 5 比平均速度快 4 虽然AI正在彻底改变图像分析和质量控制，但这一角色的核心工作需要现场人员在临床环境中为患者摆位、注射造影剂以及操作重型设备。AI将显著提高工作效率和图像评估能力，但患者护理中的实际操作和人际互动需求为完全自动化设置了重大障碍。
注册护士 医疗保健 5 比平均速度快 4 注册护士是一个复合型角色，它将诸如实施治疗和搬运患者等大量体力劳动与复杂的人际关怀和情感支持结合在一起。虽然AI将对知识工作部分产生重大影响，如患者监测、诊断分析和护理规划，但对现场实际操作和人文关怀的核心需求为完全自动化设置了强大障碍。
飞机和航空电子设备机械师及技术员 安装、维护和修理 5 比平均速度快 3 该职业的核心工作包括体力劳动、手工操作技能以及在实际环境中进行实时故障排除，这为抵御AI自动化提供了强大的屏障。虽然AI将显著提升诊断能力、预测性维护以及飞行数据解读，但实际的维修、组装和联邦航空管理局（FAA）规定的实体检查仍必须由人类技术人员执行。
厨师 食物准备与供应 5 比平均速度快 3 这份工作的核心包括身体的灵巧性、感官判断（味觉和嗅觉），以及在高温、不可预测的厨房环境中进行实时调整。虽然由AI驱动的自动化已经对快餐和常规的机构烹饪产生影响，但高端餐厅和私人家庭烹饪仍因需要复杂的手工技能和人类创造力而得以保留。
电梯和自动扶梯安装工及维修人员 建设与开采 5 比平均速度快 3 这一职业的核心在于在不可预测的环境中从事高强度的体力劳动和手工操作，如电梯井道和机房，这为抵御AI自动化提供了强大的屏障。虽然AI可以通过计算机控制系统显著增强诊断故障排除和预测性维护能力，但重型机械部件的实际安装、维修和物理操作仍需要人工参与。AI对于技术人员来说是一种精密的工具，而不是体力劳动的替代品。
急救医疗技术员和护理人员 医疗保健 5 比平均速度快 3 这一职业的核心包括身体干预、手动操作技能，以及在不可预测的环境中实时亲临现场，这些都对AI具有高度的抗性。虽然AI将在诸如心电图解读、诊断决策支持和自动文档记录等外围任务中发挥重要辅助作用，但患者转运和现场急救的身体需求仍然是人类必不可少的职能。
餐饮服务及相关工作人员 食物准备与供应 5 比平均速度快 3 这项职业的核心工作涉及体力劳动，如清理餐桌、搬运沉重的托盘和清洁，这些工作目前很难用机器人实现自动化。然而，AI越来越多地承担起数字外围任务，如通过自助点餐机或语音AI得来速服务接单，以及管理预订，这减少了前台岗位对人力的需求。
食品加工设备工人 生产 5 比平均速度快 3 该职业的核心工作涉及体力劳动，如装载原料、清洁机器和人工质量检查，这些工作对AI具有抗性。虽然AI可以优化食谱、监测传感器数据并自动控制一些设备，但在实际制造环境中，仍需要人工来处理不可预测的机械问题和卫生问题，这限制了整体的AI应用程度。
外科助理和技术人员 医疗保健 5 比平均速度快 3 这个职业的核心工作高度依赖体力，需要具备手部灵活性、无菌操作技术，并且需要在手术室实时在场。虽然AI和机器人技术可以辅助提高手术精度或进行库存管理，但该职业的重点仍然是直接的患者护理和无法数字化的实体设备操作。
理发师、发型师和美容师 个人护理与服务 5 比平均速度快 2 这个职业的核心在于在高度不可预测的环境（人类的头发和皮肤）中进行手工操作和身体互动。虽然AI可以协助完成预约安排、营销或为客户展示发型等外围任务，但剪发、染发和造型等实际操作仍然是实现自动化的重大障碍。
舞者和编舞师 娱乐与体育 5 比平均速度快 2 这个职业的核心是体能表现、运动能力以及在物理空间中的实时人际互动，这是AI无法复制的。虽然AI可能会协助编舞师进行音乐选择或行政任务，但这项工作的根本价值在于人体的动作和现场艺术表达。
害虫防治工人 建筑物及场地清洁 5 比平均速度快 2 这项职业的核心工作高度依赖体力，要求工作人员爬进狭窄空间、设置手动陷阱，并在不可预测的现实环境中使用化学药剂。虽然AI可能会协助完成一些周边任务，如路线优化、通过照片识别害虫或自动计费，但主要的劳动无法通过数字方式或远程完成。
运动员和体育竞赛者 娱乐与体育 5 比平均速度快 1 这项职业的核心在于体能表现、手动灵活性以及在现实世界中的实时人类参与，这是AI无法复制的。虽然AI被用作进行表现分析、策略优化和饮食规划的辅助工具，但它并不会取代运动员的体力劳动或人类竞技的娱乐价值。
数据库管理员和架构师 计算机与信息技术 4 与平均速度一样快 9 这个职业完全是数字化的，涉及编码（SQL）、系统架构和数据管理——所有这些领域都是AI极为擅长的。AI已经能够自动执行DBA的日常任务，如性能调优、查询优化和安全监控，而大语言模型（LLMs）则非常有能力生成和调试数据库架构师使用的复杂模式和脚本。
作家和作者 媒体与传播 4 与平均速度一样快 9 作家和作者的核心工作成果完全是数字化和基于文本的，这与大语言模型的主要能力完全契合。如今，AI可以生成草稿、进行研究，并在博客、文案和脚本等各种格式中执行编辑任务，在显著提高生产力的同时，也对许多入门级和常规写作岗位的自动化构成了威胁。
艺术总监 艺术与设计 4 与平均速度一样快 8 艺术总监在一个以数字为主的领域工作，在这个领域中，AI在图像生成、布局设计和视频合成方面正迅速发展。虽然这个角色需要高水平的人类判断力、领导力和客户沟通能力，但核心工作成果可以通过AI得到极大的增强或自动化，从而显著提高生产力，并有可能减少监督创意项目所需的总监数量。
律师 合法 4 与平均速度一样快 8 律师从事的高级知识工作几乎完全是数字化的，包括文件起草、法律研究和复杂的数据分析——所有这些领域都是大语言模型（LLMs）擅长的。虽然法庭辩护和高风险的人际谈判提供了一道保护屏障，但绝大多数可计费工时都花在了如今AI能够显著加速或自动化的任务上，这导致了该行业的重大结构性变化。
仲裁员、调解员和和解员 合法 4 与平均速度一样快 7 这一职业主要以数字和信息为基础，涉及对法律文件、证据的分析以及和解协议的起草——这些任务中AI正迅速达到很高的熟练程度。虽然该角色需要具备重要的人际交往能力和情商来应对对抗性的各方，但核心的分析和行政职能极易受益于AI驱动的生产力提升和部分自动化。
建筑师 建筑与工程 4 与平均速度一样快 7 建筑师从事的高级知识工作正日益数字化，他们使用CADD和BIM软件，而这些软件在生成式设计和技术文档方面极易受到AI驱动的自动化影响。虽然该角色需要实地考察和复杂的客户谈判，但核心工作的很大一部分——绘图、规范编写和法规合规性——正朝着高度AI集成的方向发展。
建筑和工程经理 管理 4 与平均速度一样快 7 这个职业主要基于知识和数字化，涉及项目规划、预算编制和技术监督，而这些工作可以通过AI工具得到显著提升。虽然该职位需要高水平的人类判断力、领导力和实地考察，但分析技术数据、安排进度和协调复杂工程工作流程等核心任务极易受益于AI驱动的生产力提升和自动化。
筹款人 商业与金融 4 与平均速度一样快 7 筹款工作涉及大量数字化工作，包括捐赠者研究、数据分析和宣传信息的创作，所有这些都极易受到AI自动化和增强的影响。虽然大额捐赠的劝募和活动管理需要高水平的人际沟通技巧和现场参与，但大多数行政、分析和基于沟通的任务正朝着由AI驱动的工作流程发展。
保险销售代理 销售 4 与平均速度一样快 7 分析政策、定制保险方案和维护记录等核心任务是数字化和数据驱动的，这使得它们极易受到AI自动化和增强的影响。虽然该角色需要人际信任和有说服力的销售技巧，但由AI驱动的聊天机器人和推荐引擎越来越有能力处理日常咨询和政策比较，显著提高了单个代理人的工作效率，并减少了简单交易中对人工干预的需求。
自然科学管理人员 管理 4 与平均速度一样快 7 这个角色主要基于知识，涉及数据分析、预算编制和技术报告，所有这些都极易受到AI增强和自动化的影响。虽然该工作需要以人类为中心的重要领导能力和对实验室的实际监督，但AI将极大地提高审查研究、起草运营报告和优化资源分配的效率。
物理学家和天文学家 生命、物理和社会科学 4 与平均速度一样快 7 物理学家和天文学家从事的高级知识工作正日益数字化，包括数据分析、数学建模和软件开发。虽然AI极大地加速了数据处理和文献综述，但原创理论创新、实验设计和解决复杂现实物理问题等核心要求为全面自动化提供了缓冲。
房地产估价师和评估师 商业与金融 4 与平均速度一样快 7 这项职业的核心工作包括分析数据、比较市场趋势和生成报告，所有这些都极易受到自动估值模型（AVMs）和AI驱动的数据分析的影响。虽然实地检查和在公开听证会上为评估结果进行辩护提供了一定缓冲，但向“桌面评估”和AI辅助批量评估的转变，显著减少了每次估值所需的人力劳动。
社会学家 生命、物理和社会科学 4 与平均速度一样快 7 社会学是一个知识密集型领域，数据分析、文献综述和报告撰写等核心任务极易受到AI增强的影响。虽然定性实地研究和人际访谈提供了缓冲，但向数字数据收集和AI驱动的统计建模的转变显著提高了工作者的生产力，并重塑了研究过程。
环境工程师 建筑与工程 4 与平均速度一样快 6 环境工程涉及大量数字化知识工作，包括数据分析、系统设计和报告撰写，这些工作极易受到AI增强的影响。然而，由于需要进行实地现场检查、在实地进行法规合规性监测，以及与专业工程师（PE）执照相关的法律责任，该角色得到了一定的保护。
环境科学家和专家 生命、物理和社会科学 4 与平均速度一样快 6 这项职业涉及大量数字化知识工作，包括数据分析、报告撰写和合规管理，这些工作极易受到AI增强的影响。然而，该职业也有一个实体部分作为支撑，包括实地工作、现场检查和实验室样本分析，目前AI尚无法复制这些工作。AI可能会成为模拟环境影响和起草技术文件的强大工具，提高个人生产力，同时将实体数据收集和利益相关者关系管理留给人类。
健康教育专家 社区和社会服务 4 与平均速度一样快 6 该角色的很大一部分工作涉及数字知识工作，如分析社区健康数据、撰写资助申请和制作教育材料，所有这些都极易受到AI增强的影响。然而，社区宣传、富有同理心的人际互动以及参加当地活动和培训的实地参与等核心要求，为全面自动化提供了缓冲。
微生物学家 生命、物理和社会科学 4 与平均速度一样快 6 微生物学家接触AI的机会很多，因为他们工作的很大一部分涉及数据分析、基因序列模式识别和技术报告——这些领域都是AI发展迅速的领域。然而，进行实验室实验、维持生物培养和收集实地样本的实际需求，为全面自动化提供了很大的缓冲。
物业、房地产和社区协会经理 管理 4 与平均速度一样快 6 这个职业是数字知识工作和实体场地管理的混合体。虽然AI可以自动化完成工作中的很大一部分任务，如起草租约、财务报告、预算编制和协调维护请求，但该职位仍需要对设施进行实地检查，并处理高风险的人际冲突。风险很高，因为构成日常工作很大一部分的行政和分析性“办公室”任务极易受到AI驱动的生产力提升的影响。
学校和职业顾问及咨询师 社区和社会服务 4 与平均速度一样快 6 这项职业是高度人际互动工作和数字信息处理的结合。AI可以在很大程度上自动执行“硬”数据任务，如分析学生成绩趋势、将能力与职业道路相匹配以及撰写简历，但情感支持、危机干预（举报虐待行为）以及在学校环境中处理复杂人际关系等核心职能，为全面自动化提供了强大的缓冲。
高级管理人员 管理 4 与平均速度一样快 6 高管从事高级知识工作，包括财务分析、战略规划和合同审查，所有这些都极易受到AI增强的影响。然而，该角色的核心涉及以人类为中心的职责，如领导能力、高风险谈判以及对董事会或公众的问责，这些职责为全面自动化提供了重要缓冲。
行政服务和设施经理 管理 4 与平均速度一样快 5 这个职业是数字知识工作和实体场地管理的混合体。虽然AI可以显著自动化诸如记录保存、物资采购和能源模式分析等行政任务，但该职位需要实地工作，以检查设施、监督体力劳动（清洁工、维修工人），并管理现实世界中的安全和合规性。
航空公司和商业飞行员 运输与物料搬运 4 与平均速度一样快 5 该职业是高级数字信息处理与关键实体在场的结合。虽然AI和先进的自动化技术可以处理导航、飞行规划和系统监控，但该角色需要人类实时干预，以应对实体紧急情况、在不可预测的天气中进行复杂的感官感知，以及承担现实世界中乘客安全的法律/道德责任。
人类学家和考古学家 生命、物理和社会科学 4 与平均速度一样快 5 这项职业是实地工作和数字知识工作的混合体。虽然AI可以在很大程度上自动完成数据分析、文物模式识别和报告撰写，但它无法取代挖掘、实地勘测和实地民族志观察等体力要求。
化学技术员 生命、物理和社会科学 4 与平均速度一样快 5 该岗位融合了实体实验室工作和数字数据分析。虽然AI可以极大地自动完成结果汇编、报告生成以及化学性质的预测建模，但设置设备、制备实体溶液和维护实验室仪器等核心职责仍需人员在实体环境中完成。
健康与安全工程师 建筑与工程 4 与平均速度一样快 5 这项职业涉及大量的数字知识工作和实地工作。虽然AI可以协助审查设备计划、分析事故数据和解读复杂的安全法规，但核心职责仍需要对设施进行实地检查、为调查目的对员工进行访谈，以及指导安全设备的实际安装。
重型和牵引挂车卡车司机 运输与物料搬运 4 与平均速度一样快 5 虽然驾驶的核心任务是体力活，且发生在复杂的现实环境中，但它是自动驾驶汽车AI的主要目标，最终可能实现长途高速公路路段的自动化。然而，对于诸如固定货物、进行检查以及在“最后一英里”城市环境中导航等非驾驶任务，仍然需要大量的实际人力参与，而这些任务对于当前的AI来说仍然具有挑战性。
测量员 建筑与工程 4 与平均速度一样快 5 测量是一种混合职业，它将大量的实地工作与数字数据处理相结合。虽然AI和自动化（通过无人机和GIS）正在迅速提高测绘和分析阶段的生产力，但实地考察、在崎岖地形中作业以及在法庭上提供具有法律认证的人类证词等核心要求，为完全自动化设置了重大障碍。
环境科学与保护技术员 生命、物理和社会科学 4 与平均速度一样快 4 这个角色的核心工作包括实地考察，如采集土壤和水样、检查设施等，这些都是AI无法完成的。不过，AI将对工作中的数字化方面产生重大影响，包括数据分析、报告和图表的编制，以及环境影响建模。
汽车维修技师和机械师 安装、维护和修理 4 与平均速度一样快 3 这一职业的核心包括在实际环境中的体力劳动、手工操作技能和实时机械维修，这为抵御AI自动化提供了强大的壁垒。虽然AI将显著提升诊断能力和预测性维护软件，但实际的零件更换和现场故障排除仍然是以人类为中心的任务。
建筑设备操作员 建设与开采 4 与平均速度一样快 3 这一职业的核心在于在不可预测的户外环境中对重型机械进行实际操作，这需要实时的人工协调和手动维护。尽管通过GPS和计算机化控制，AI和自动化正越来越多地融入设备，但工作的实际性质以及现场安全判断的需求，在短期内对全面自动化构成了重大障碍。
牙医 医疗保健 4 与平均速度一样快 3 牙科的核心工作包括高度精确的物理操作、手工技巧以及在临床环境中与患者的实时互动，这些都难以被AI自动化。虽然AI将通过X光分析显著提高诊断准确性，并简化行政实践管理，但实施手术和修复工作的实际需求形成了一道强大的屏障，使其难以被高度替代。
殡葬服务人员 个人护理与服务 4 与平均速度一样快 3 这个职业的核心工作包括诸如准备遗体和运送死者等体力任务，以及提供哀伤辅导和慰藉等高要求的人际工作。虽然AI可以简化诸如填写死亡证明、安排日程和撰写讣告等行政职责，但它无法取代葬礼服务所需的亲身在场和情商。
幼儿教师 教育、培训和图书馆 4 与平均速度一样快 3 这项职业的核心工作包括对五岁以下儿童的身体照料、情感支持以及实时的社交互动，这些都是AI无法复制的。虽然AI可以协助完成诸如课程规划、课程设计和进度报告等外围任务，但主要工作需要亲身在场和人类的同理心，以保障安全和满足儿童的发展需求。
娱乐工作者 个人护理与服务 4 与平均速度一样快 3 这项职业的核心在于在营地和社区中心等不可预测的环境中进行实地工作、现场指导和实时人际互动。虽然AI可以协助处理诸如日程安排、项目规划和制作时事通讯等外围行政任务，但它无法取代管理团体活动所需的实地监督、安全监控和情感引导。
木匠 建设与开采 4 与平均速度一样快 2 木工是一项高度依赖体力的职业，需要具备手工灵巧性、力量，以及在不可预测的实际环境中实时解决问题的能力。虽然AI可能有助于完成诸如蓝图分析、材料估算或业务管理等外围任务，但切割、装配和安装材料等核心工作仍然难以实现自动化。
一般维修工人 安装、维护和修理 4 与平均速度一样快 2 这一职业的核心包括体力劳动、手工灵巧性以及在不可预测的物理环境中进行实时问题解决，而这些目前是AI和机器人技术无法企及的。AI可能会协助完成一些外围任务，如通过计算机视觉诊断设备问题或管理供应订单，但修复建筑物和机械的主要工作仍然需要人类亲力亲为。
体力劳动者和物料搬运工 运输与物料搬运 4 与平均速度一样快 2 该职业的核心职责从根本上来说是体力劳动，涉及在不可预测的现实环境中手动搬运、清洁和包装重物。虽然AI可以优化物流、路线规划和库存跟踪，但体力劳动本身对AI具有抗性，需要先进的机器人技术而非基于软件的智能来实现自动化。
绝缘工 建设与开采 4 与平均速度一样快 2 该职业的核心职责高度依赖体力，需要在阁楼和爬行空间等不可预测的狭窄环境中具备手工操作的灵活性。AI对材料的实际安装影响极小，不过可能会在蓝图分析或材料估算等外围任务上提供些许帮助。
水管工、管道安装工和蒸汽管道安装工 建设与开采 4 与平均速度一样快 2 这个职业的核心职责高度依赖体力，需要具备手工操作的灵活性、力量，以及在诸如爬行空间和建筑工地等不可预测的物理环境中实时解决问题的能力。虽然AI可能会协助完成一些周边任务，如成本估算、通过BIM进行蓝图分析和日程安排，但它无法执行关键的实际安装和维修工作。
小型发动机机械师 安装、维护和修理 4 与平均速度一样快 2 这个职业的核心在于对机械部件进行实际操作、具备手工灵巧性，以及在不可预测的环境中进行实际故障排除。虽然AI可以协助诊断软件和技术文档，但它无法执行拆卸发动机、更换零件或进行实际维修等体力劳动。
石膏板安装工、天花板瓷砖安装工和墙面打磨工 建设与开采 4 与平均速度一样快 1 该职业的核心任务完全是体力活，包括在不可预测的建筑环境中进行体力劳动、灵活操作和移动。虽然AI可能有助于完成一些外围的行政任务或材料估算，但它无法进行石膏板和天花板瓷砖的实际安装、切割或收尾工作。
场地维护工人 建筑物及场地清洁 4 与平均速度一样快 1 该职业的核心职责几乎完全是体力劳动，且需在不可预测的户外环境中执行，这为抵御AI提供了强大的天然屏障。虽然自动割草机或无人机可能协助完成特定任务，但大部分工作——如种植、爬树和复杂的手工维护——需要人类的灵巧性和实际在场，而这是AI无法复制的。
钢铁工人 建设与开采 4 与平均速度一样快 1 钢铁加工是一项高强度的体力工作，需在不可预测的户外环境和高空进行，这对AI和机器人技术构成了重大的天然障碍。虽然AI可能有助于完成蓝图分析或现场调度等外围任务，但手工焊接、螺栓连接以及在结构梁上保持平衡等核心职责，需要人类实时的灵巧性和实际在场，而目前或近期的技术无法实现自动化。
油漆工、建筑和维护 建设与开采 4 与平均速度一样快 1 该职业的核心职责完全是体力劳动，需要具备手工灵巧性、高空作业能力，以及实时适应不可预测的物理环境的能力。虽然AI可能有助于完成估算或日程安排等外围业务任务，但它无法执行表面处理和涂漆等劳动密集型任务。
合规专员 商业与金融 3 与平均速度一样快 8 合规工作主要是数字化的，涉及分析大量的监管文本、审计数据和生成报告——所有这些领域都是大语言模型和自动化系统的强项。虽然高层次的判断和人际调查能提供一定的保护，但监测、风险评估和文档编制等核心任务极易受到AI驱动的自动化影响，并能从中提高生产力。
工业设计师 艺术与设计 3 与平均速度一样快 8 工业设计主要是一种数字化职业，其中诸如草图绘制、3D建模和渲染等核心任务正被生成式AI和先进的CAD自动化迅速改变。虽然该角色需要进行实体原型制作和跨职能协作，但绝大多数设计过程都是基于计算机的，这使其极易受到AI驱动的生产力提升和工作流程重组的影响。
医学剂量师 医疗保健 3 与平均速度一样快 8 这个职业的核心工作包括复杂的数学计算、图像分析（CT/MRI）和数字化治疗规划，而这些领域都是AI和机器学习擅长的。虽然有一小部分涉及患者定位和设备校准的体力工作，但绝大多数工作都是数字化信息处理，极易受到自动化和AI驱动的优化影响。
证券、商品和金融服务销售代理 销售 3 与平均速度一样快 8 这一职业几乎完全基于数字和信息，涉及数据分析、市场监测和金融建模——所有这些领域中，AI正迅速达到与人类专家相当的水平。虽然高层级的关系管理和复杂的谈判（如并购）提供了一定的缓冲，但识别投资机会、执行交易和提供日常财务建议等核心任务极易受到自动化的影响，且自动化带来的显著生产力提升可能会减少对人类从业者的需求。
信贷顾问 商业与金融 3 与平均速度一样快 7 信用咨询的核心任务——分析财务数据、制定预算和解释债务管理方案——从根本上说是数字化和基于信息的，这使得它们极易受到AI自动化的影响。虽然该角色需要具备人际交往能力，并为处于财务困境的客户提供情感支持，但AI已经能够执行构成大部分技术工作的复杂计算和个性化推荐生成。
电影和视频编辑人员以及摄像师 媒体与传播 3 与平均速度一样快 7 这个职业是实体摄像机操作和数字视频编辑的混合体。由于需要现场设备管理和现实世界定位，摄像师在面对AI时存在实体障碍，而编辑人员完全在数字环境中工作，在这个环境中，AI正在迅速实现诸如色彩校正、音频同步甚至粗剪生成等任务的自动化。生成式视频和AI驱动的后期制作工具的兴起显著提高了每个工作人员的生产力，有可能减少复杂项目所需的编辑人员总数。
室内设计师 艺术与设计 3 与平均速度一样快 7 室内设计在很大程度上依赖CAD和BIM等数字工具，而这些工具正被生成式AI迅速改变，生成式AI能够根据文本提示创建逼真的渲染图和平面图。虽然这项工作需要实地考察、材料检查以及与承包商进行复杂的人际协调，但核心的创意和技术绘图任务极易受到AI驱动的自动化影响，并能从中提高生产力。
景观设计师 建筑与工程 3 与平均速度一样快 7 景观设计是一种主要基于数字知识的职业，其中CADD建模、场地分析和成本估算等核心任务极易受到AI自动化和增强的影响。虽然该职业需要实地考察场地和进行人际客户管理，但AI的生成式设计能力可以显著加速创意和技术绘图阶段，有可能减少每个项目所需的总人工时数。
公共安全通信员 办公与行政支持 3 与平均速度一样快 7 这个角色的核心任务——接收数字输入（语音、文本、视频）、根据协议处理信息以及调配资源——极易受到AI自动化和增强的影响。虽然高风险性质和对人类同理心的需求提供了暂时的缓冲，但AI实时转录、翻译和优先处理紧急呼叫的能力将显著重塑这一职业，并提高单个工作人员的生产力。
城市和区域规划师 生命、物理和社会科学 3 与平均速度一样快 7 城市规划师从事大量知识密集型工作，包括数据分析、GIS制图和报告撰写，所有这些都极易受到AI增强和自动化的影响。然而，该工作需要进行大量实地考察，并与政府官员和公众进行高风险的人际谈判，这为全面自动化提供了缓冲。
化学工程师 建筑与工程 3 与平均速度一样快 6 化学工程涉及大量数字化知识工作，包括过程模拟、CAD设计和数据分析，这些工作极易受到AI驱动的优化影响。然而，该岗位也要求人员亲临实验室和工厂，以监测设备、确保安全合规，并在现实世界中解决硬件故障。
应急管理主任 管理 3 与平均速度一样快 6 该职位涉及大量数字化知识工作，如分析危害、起草复杂的应对计划以及管理联邦资金申请，所有这些工作都极易受到AI增强的影响。然而，该工作的核心需要高风险的实时决策、在灾害期间亲临指挥中心，以及与政府官员和公众进行密切的人际协调，这为全面自动化提供了缓冲。
缓刑监督官和惩教治疗专家 社区和社会服务 3 与平均速度一样快 6 这项职业是高接触度数字任务（撰写病例报告、风险评估和数据驱动监测）与低接触度身体/人际任务（家访、药物检测和与敌对客户建立信任）的混合体。虽然AI可以显著地自动处理文档和进行预测性风险建模，但人类证词的法律要求以及社区监督的实际必要性为全面自动化提供了缓冲。
房地产经纪人和销售代理 销售 3 与平均速度一样快 6 房地产经纪人的工作既包含数字化知识工作，也包含体力/人际任务。AI可以自动处理他们很大一部分数字化工作，如市场分析、房产描述、潜在客户开发和合同准备，这能提高个人工作效率，还可能减少所需经纪人的总数。然而，这项工作的核心仍然需要实地房产展示、高风险的人际谈判和本地人脉拓展，这些为全面自动化提供了缓冲。
生物技术员 生命、物理和社会科学 3 与平均速度一样快 5 该职位融合了实体实验室工作和数字数据分析。虽然AI可以极大地自动化数据解读、报告撰写和实验建模，但核心职责包括手动任务，如设置设备、制备生物样本，以及在实验室或实地环境中需要人员在场的实体实验。
地球科学家 生命、物理和社会科学 3 与平均速度一样快 5 地球科学家的工作兼具实体和数字化内容。虽然AI在分析地震数据、GIS绘图和预测建模方面非常有效，但这项工作的核心需要实地考察、在偏远环境中采集样本以及实验室测试，而这些都是AI无法完成的。因此，AI将显著提高他们的分析效率，但无法取代该职业所需的实地工作和现实世界的数据收集。
住宿经理 管理 3 与平均速度一样快 5 住宿业经理需同时承担数字化知识工作和实体场地管理。虽然AI可以自动处理后台任务，如收益管理、动态定价和员工排班，但核心职责仍需对设施进行实地检查，以及与客人和员工进行高风险的人际冲突解决，而这些无法完全数字化。
内科医生和外科医生 医疗保健 3 与平均速度一样快 5 内科医生和外科医生面临的影响程度适中，因为尽管AI可以显著自动化诸如诊断图像解读（放射学）、病史分析和治疗规划等数字化任务，但工作的核心仍需要医生亲临现场、具备操作的灵巧性以及进行复杂的人际沟通。医疗责任的高风险性质以及患者护理中对人文关怀的需求，为全面自动化设置了天然障碍，不过AI将大幅提高信息密集型专业的工作效率。
心血管技术专家和技术员 医疗保健 3 与平均速度一样快 4 该岗位要求在诸如安置患者、连接电极以及协助侵入性外科手术等任务中保持大量的现场工作。虽然AI将在很大程度上实现心电图和肺部数据的分析自动化，但患者护理、体力耐力以及临床环境中的实时技术协助等核心要求，为全面自动化设置了强大的障碍。
保护科学家和林务员 生命、物理和社会科学 3 与平均速度一样快 4 这项职业涉及大量的实地体力工作，如灭火、植树和在复杂地形中作业，这为AI自动化设置了天然障碍。然而，该岗位的很大一部分工作涉及数据分析、GIS绘图和合规性管理——这些任务中AI可以显著提高生产力和决策能力。虽然AI将重塑工作中的信息处理环节，但实际现场作业和人工干预的需求使得受影响程度保持在适度水平。
持牌执业护士和持牌职业护士 医疗保健 3 与平均速度一样快 4 这项职业的核心工作包括洗澡、穿衣和伤口护理等体力任务，目前这些任务是AI和机器人技术无法企及的。然而，AI将对该工作的信息处理方面产生重大影响，包括记录患者护理情况、监测生命体征和协助诊断报告，从而导致整体暴露程度适中。
核医学技师 医疗保健 3 与平均速度一样快 4 该岗位需要大量的现场工作，包括准备和管理放射性药物、操作重型设备，以及为患者提供身体协助或调整。虽然AI可能会使工作中的数字化方面实现自动化，如优化图像质量、计算剂量和简化记录保存，但核心的临床和手动任务仍不会完全自动化。
验光师 医疗保健 3 与平均速度一样快 4 该岗位涉及大量的体力实操工作，如测量面部尺寸、使用工具调整镜框，以及教导患者如何佩戴隐形眼镜。虽然AI可以自动处理行政任务，并通过虚拟试戴技术协助镜框选择，但实体适配、手工维修和实时人际医疗指导等核心工作内容，为全面自动化设置了缓冲。
警察和侦探 保护服务 3 与平均速度一样快 4 工作的核心包括实地出勤、应急响应以及逮捕和巡逻等体力任务，这些任务对AI具有抗性。然而，很大一部分工作涉及数字任务，如撰写详细报告、搜索数据库和分析证据，所有这些都极易受到AI驱动的自动化和效率提升的影响。
消防员 保护服务 3 与平均速度一样快 3 消防的核心职责对体力要求极高，需要在不可预测的危险环境中实时在场，而目前AI还无法在这样的环境中作业。虽然AI可能会提升诸如事件报告、设备维护调度和野火预测建模等外围任务，但救援受害者和灭火的关键工作仍然是以人力为主的手动任务。
休闲治疗师 医疗保健 3 与平均速度一样快 3 这项职业的核心在于亲身参与、提供体力协助，以及通过适应性体育活动、舞蹈和社区出游等活动进行实时人际互动。虽然AI可以在患者评估、治疗计划制定和进展记录等数字任务方面提供重要帮助，但它无法取代亲自开展治疗干预所需的体力和情感劳动。
玻璃安装工 建设与开采 3 与平均速度一样快 2 玻璃安装工的核心工作高度依赖体力，需要具备手工灵巧性、力量，以及在不可预测的施工环境中实时解决问题的能力。虽然AI可能有助于完成诸如蓝图分析或精确测量等外围任务，但在现实世界中实际安装、切割和固定玻璃的工作，目前仍远远超出了AI和机器人的能力范围。
平面设计师 艺术与设计 2 慢于平均水平 9 平面设计本质上是一种数字化职业，其核心任务——图像生成、版面设计和照片编辑——正被生成式AI迅速改变。虽然高层次的创意指导和客户管理仍以人类为中心，但生产任务的自动化显著提高了个人生产力，可能会减少日常商业工作所需的设计师总数。
口译员和笔译员 媒体与传播 2 慢于平均水平 9 核心工作成果是在大语言模型已展现出接近人类水平的领域中的纯数字信息（文本和语音）。虽然高风险的口译（法律、医疗）和手语仍然需要人工参与和细致的判断，但绝大多数翻译和日常口译任务正在迅速实现自动化，或转变为“后期编辑”角色，从而显著减少了单位工作量所需的人力。
特效艺术家和动画师 艺术与设计 2 慢于平均水平 9 这个职业几乎完全数字化，像3D建模、渲染和动画等核心任务正直接受到生成式AI和自动化绑定工具的影响。虽然高层创意指导和复杂的团队协作仍然以人类为中心，但AI正在迅速自动化CGI和视觉效果的“常规”方面，显著提高个人生产力，并减少大规模制作所需的总员工数量。
旅行社 销售 2 慢于平均水平 9 旅行社的核心职能——研究目的地、比较价格、制定行程和处理预订——完全是数字化的，涉及信息综合，而AI现在可以立即完成这些工作。虽然高端人工代理提供个性化判断和危机管理，但AI处理复杂自然语言查询和实时物流的能力，使得该职业的绝大多数日常任务极易实现自动化。
信贷员 商业与金融 2 慢于平均水平 8 信贷员的核心任务——分析财务数据、核实文件和评估风险——从根本上说是数字化的，并且极易受到AI自动化的影响。虽然复杂的商业贷款和基于客户关系的抵押贷款销售仍然需要人类的判断力和人际交往能力，但自动承保和AI驱动的客户服务的迅速发展大大减少了日常贷款处理中对人工干预的需求。
时装设计师 艺术与设计 2 慢于平均水平 7 时尚设计正日益数字化，利用CAD和图形软件进行草图绘制、趋势分析和虚拟建模——而生成式AI在所有这些领域都在迅速发展。虽然选择面料、制作原型和监督生产等实体环节提供了一定缓冲，但核心的创意和分析任务极易受到AI驱动的自动化和生产力提升的影响。
历史学家 生命、物理和社会科学 2 慢于平均水平 7 历史学家从事高层次的知识工作——研究、分析和写作——这些工作越来越数字化，并且在文档处理和合成方面极易受益于AI驱动的效率提升。虽然这项工作需要人类的判断力以及与文物或档案的实际互动，但随着AI工具能够解析海量历史数据集并起草复杂的叙述，报告和文章的核心产出正面临重大调整。
图书馆员和图书馆媒体专家 教育、培训和图书馆 2 慢于平均水平 7 图书馆学从根本上讲是关于信息检索、组织和研究的——而大语言模型（LLMs）和AI搜索引擎在这些领域表现出色。虽然学校和公共图书馆的实体存在通过社区项目和人际支持提供了缓冲，但编目、数据库管理和参考咨询等核心技术任务极易受到AI自动化和替代的影响。
摄影师 媒体与传播 2 慢于平均水平 7 摄影是一种混合性职业，捕捉现实世界事件（婚礼、新闻、肖像）的实际行为提供了一定缓冲，但数字产出极易受到AI的影响。生成式AI现在可以从零开始创建高质量的商业和库存图像，并自动执行复杂的后期制作任务，这大大减少了商业和创意领域专业摄影师的计费工时和需求。
高等教育管理人员 管理 2 慢于平均水平 7 该职业高度集中于数字信息处理，包括审核申请、分析学生数据、管理预算和维护学术记录——所有这些任务中，AI都能显著提高生产力或自动化日常工作流程。虽然院长和学生事务官员等角色需要高水平的人类判断力和人际关系管理能力，但基础的行政和分析工作极易受到AI整合和重组的影响。
布景和展览设计师 艺术与设计 2 慢于平均水平 7 核心创意过程——包括剧本分析、概念草图绘制和CAD建模——越来越容易受到生成式AI和自动化设计工具的影响，这些工具可以快速生成3D环境和视觉概念。虽然该角色需要考虑现实世界的因素，如材料预算和现场安装监督，但向数字制作（如虚拟场景和LED体积）的转变以及AI辅助绘图显著提高了生产力，并减少了每个项目所需的总人力劳动。
土木工程技术专家和技术员 建筑与工程 2 慢于平均水平 6 这个职业是数字知识工作和实地体力工作的混合体。虽然AI和先进的CAD软件正在显著地自动化绘图、成本估算和数据分析任务，但该角色仍然需要实地考察、材料测试和现实世界的检查，而这些目前AI还无法完成。
工业工程技术专家和技术员 建筑与工程 2 慢于平均水平 6 该职业涉及大量数字化工作，如分析生产成本、使用CAD/CAM软件以及开展统计研究，所有这些都极易受到AI自动化的影响。然而，该岗位也需要在生产车间实地考察，观察工人、评估机器性能和评估实体布局，这在一定程度上缓冲了全面自动化的影响。
工业生产经理 管理 2 慢于平均水平 6 这个角色是数字知识工作和现场监督的混合体。AI将显著增强工作中的分析方面，如生产调度、预算优化和预测性维护数据分析，但实体工厂现场存在、人员管理以及在人工环境中实时解决问题等核心要求，为全面自动化提供了缓冲。
临床检验技师和检验员 医疗保健 2 慢于平均水平 5 这个职业是物理实验室工作和数字数据分析的结合。虽然AI和计算机视觉正在迅速实现对切片和测试结果的自动化解读（高暴露风险），但制备标本、维护复杂硬件以及与患者互动等实际操作要求为完全自动化设置了重大障碍。
礼宾员 个人护理与服务 2 慢于平均水平 5 这个岗位结合了数字信息处理和实体接待服务。虽然AI可以自动执行核心任务，如预订、提供当地推荐和回复邮件，但该工作仍需要人员亲自到场，以迎接客人、处理包裹，并提供对豪华和住宅体验至关重要的贴心人际服务。
动物学家和野生动物生物学家 生命、物理和社会科学 2 慢于平均水平 5 这项职业是实地工作和数字知识工作的结合。AI对工作中数据密集的方面产生重大影响，如分析GIS数据、处理相机陷阱图像和模拟种群动态，但它无法取代收集生物标本、处理野生动物或在偏远户外环境中导航等体力要求。
足病医生 医疗保健 2 慢于平均水平 4 足病学是一门医学专科，其检查、手动操作和复杂手术都需要医生亲临现场，这些是AI无法完成的。然而，AI将对该领域基于知识的方面产生重大影响，例如分析X光片、根据病史诊断病情，以及自动化临床文档和行政任务。
放射治疗师 医疗保健 2 慢于平均水平 4 该岗位需要大量的现场人力来安置患者、操作重型设备，并在患者重病期间提供富有同理心的人际关怀。虽然AI将在很大程度上实现工作中数字化方面的自动化，如肿瘤定位、治疗规划和剂量计算，但实际操作和临床安全要求对完全自动化构成了重大障碍。
柴油服务技师和机械师 安装、维护和修理 2 慢于平均水平 3 这个职业的核心工作高度依赖体力，需要具备手工操作的灵巧性、力量以及在实际操作环境中实时解决问题的能力。虽然AI将显著提升技术人员使用的诊断软件和技术手册，但它无法执行定义该工作的物理维修、零件更换或工具操作。
钣金工 建设与开采 2 慢于平均水平 3 这个职业的核心工作包括体力劳动、手工操作技能，以及在不可预测的建筑环境中进行现场安装，这些工作对AI具有很高的抗性。虽然AI和计算机控制的机械（CADD、激光和自动压力机）在制造阶段的应用越来越广泛，但大部分工作——包括安装、维护和复杂的物理操作——无法由数字工具完成。
固定式工程师和锅炉操作员 生产 2 慢于平均水平 3 这项职业的核心工作包括在不可预测的物理环境中对重型机械设备进行实体维护、手工修理和实际故障排除。虽然AI和自动控制系统可以加强监测和数据记录，但它们无法执行诸如检修阀门、润滑部件或爬进锅炉内部进行检查等实体任务。
汽车车身和玻璃修理工 安装、维护和修理 2 慢于平均水平 2 核心任务高度依赖体力，涉及手工操作、焊接，以及在难以实现自动化的不可预测维修环境中使用气动工具。AI的主要影响仅限于外围行政任务，如通过计算机视觉进行成本估算和损伤评估，但车辆的物理修复仍然是以人力为主的工作。
泥瓦工 建设与开采 2 慢于平均水平 2 砖石工程是一项高度依赖体力的行业，需在不可预测的户外环境中进行，要求具备手工灵巧性、力量和实时感官反馈。虽然AI和机器人技术可能在可控环境中协助进行蓝图分析或操作专门的砌砖机器，但在泥泞场地作业、搬运重物和表面处理等核心任务仍难以实现数字化自动化。
护理助理和勤杂工 医疗保健 2 慢于平均水平 2 护理助理和勤杂工的核心职责，如给患者洗澡、穿衣和身体转移等，高度依赖体力劳动，需要人员实时在场，在不可预测的实际环境中开展工作。虽然AI可能有助于完成记录生命体征或安排日程等外围任务，但主要工作成果是身体护理和人际支持，这些在很大程度上仍不受AI自动化的影响。
焊工、切割工、焊工和钎焊工 生产 2 慢于平均水平 2 这个职业的核心工作高度依赖体力，需要具备手工操作的灵巧性、身体耐力，以及实时适应建筑工地或维修店等不可预测环境的能力。虽然AI和机器人技术可以实现常规流水线焊接的自动化，但专业的、非常规的任务以及在不同地点实地操作的需求，为抵御AI取代提供了强大的屏障。
看门人及大楼清洁工 建筑物及场地清洁 2 慢于平均水平 1 该职业的核心职责几乎完全是体力劳动，涉及在学校、医院和建筑工地等不可预测且多样的环境中从事体力工作。虽然AI可能会协助完成一些诸如物资订购或日程安排等小型行政任务，但清洁、消毒和实体维修等主要工作仍然是AI和机器人自动化面临的重大障碍。
经济学家 生命、物理和社会科学 1 慢于平均水平 9 经济学家从事的工作几乎完全是数字化的，涉及数据分析、数学建模和技术写作。AI在这一角色的核心任务方面表现极为出色，包括处理大型数据集、识别统计模式和生成报告，这显著提高了生产力，并减少了日常分析所需的人力数量。
编辑 媒体与传播 1 慢于平均水平 9 编辑是一项完全数字化的职业，以语言处理为核心，而语言处理正是大语言模型的核心优势。AI已经能够执行高级的文案编辑、事实核查和改写工作，显著提高个人生产力，并减少日常内容管理所需的人工编辑总数。
技术文档撰写人员 媒体与传播 1 慢于平均水平 9 技术写作是一种完全数字化的职业，其核心在于将复杂信息综合成清晰的文档，这也是大语言模型的核心优势。AI已经能够起草手册、总结技术规格并生成代码文档，显著提高个人生产力，减少日常文档任务所需的人力作者总数。
大气科学家，包括气象学家 生命、物理和社会科学 1 慢于平均水平 8 这个职业的核心工作包括分析数字数据、运行计算机模型和编写代码，所有这些都极易受到AI发展的影响。机器学习已经在彻底改变天气预报，在速度和效率上超越传统数值模型，有可能减少日常数据处理和报告生成所需的人类预报员数量。
预算分析师 商业与金融 1 慢于平均水平 8 预算分析师的工作几乎完全是数字化的，涉及数据分析、财务建模和报告撰写——所有这些领域AI都非常擅长。虽然该角色需要与利益相关者进行人为的谈判和沟通，但整合预算、识别差异和进行成本效益分析等核心任务极易通过AI实现自动化并显著提高生产力。
空中交通管制员 运输与物料搬运 1 慢于平均水平 7 核心工作从根本上说是数字化和数据驱动的，涉及监测雷达屏幕和处理复杂的空间信息，以确保飞机间隔。虽然安全的高风险性质以及与飞行员进行实时人际沟通的需求提供了缓冲，但AI和自动化系统（如NextGen）已经在提高生产力，使每个管制员能够处理更多的交通流量，导致预计的人力就业增长非常低。
教学协调员 教育、培训和图书馆 1 慢于平均水平 7 教学协调员从事高层次的知识工作，包括课程开发、数据分析和教育材料审核，所有这些都是高度依赖数字技术的任务，极易受到AI增强的影响。虽然该角色在教师指导和利益相关者管理方面需要大量的人际互动，但核心“产品”——课程和教学策略——可以通过生成式AI和高级分析更快地生成和优化。
法官和听证官 合法 1 慢于平均水平 7 研究法律问题、评估文件和撰写意见等核心任务高度数字化，且易受AI自动化影响，这可显著提高生产力并减少对人力的需求。然而，该角色需要高风险的人类判断力、主持实体法庭以及维护公众信任，这对完全自动化构成了重大障碍。
导师 教育、培训和图书馆 1 慢于平均水平 7 辅导老师主要从事知识传授、讲解和反馈等工作，而生成式AI和个性化学习算法在这些任务上表现出色。虽然辅导的人际互动和激励方面提供了一定的保护，但核心工作成果是数字化/信息性的，并且AI能够为标准化考试和核心科目提供全天候、低成本、个性化的教学，这带来了重大的替代风险。
批发和制造业销售代表 销售 1 慢于平均水平 7 这个职业高度专注于信息处理、沟通和数据分析，所有这些都极易受到AI增强和自动化的影响。虽然高风险的B2B谈判和实体贸易展会提供了缓冲，但AI现在可以处理潜在客户开发、个性化推广、价格优化和产品技术说明，显著提高个人生产力并减少所需代表的总数。
广播、音响和视频技术人员 媒体与传播 1 慢于平均水平 6 这个职业是体力劳动（安装硬件、布置灯光、铺设电缆）和数字知识工作（混音、视频编辑、管理广播信号）的混合体。虽然实体安装任务对AI有抵抗力，但数字部分——如声音电平调整、视频编辑和信号监测——正被AI工具迅速自动化，这提高了生产力，并预计会导致声音和广播技术人员等专业岗位的减少。
采矿和地质工程师 建筑与工程 1 慢于平均水平 6 采矿与地质工程涉及大量数字化知识工作，包括矿山设计、技术报告和数据分析等，这些工作极易从AI驱动的生产力提升中受益。然而，该岗位也需要大量实地工作，如现场评估、安全检查以及在偏远、不可预测的环境中监督施工，这为全面自动化提供了缓冲。
石油工程师 建筑与工程 1 慢于平均水平 6 石油工程涉及大量数字化知识工作，如油藏建模、数据分析和钻井模拟，这些工作极易受到AI驱动的优化和自动化的影响。然而，该岗位仍需实地前往偏远或海上地区，以监督设备安装并解决AI无法实际处理的现实机械问题。
电气和电子工程技术专家及技术员 建筑与工程 1 慢于平均水平 5 这项职业涉及大量体力劳动，如组装原型、焊接电路和维修硬件，这为全面自动化提供了缓冲。然而，该岗位的很大一部分工作涉及数字任务，如绘制原理图、分析测试数据和撰写技术报告——所有这些领域AI都正变得非常擅长。AI可能会增强他们的故障排除能力，并使工作中的文档处理环节自动化，提高个人生产力，但可能会减少总体需求。
环境工程技术专家和技术员 建筑与工程 1 慢于平均水平 5 这项职业是实地工作和数字知识工作的混合体。虽然AI可以极大地自动化数据分析、报告审查和合规性检查，但它无法实地采集土壤和水样、维护现场设备或进行现场危险物质处理。BLS已经指出，自动化测试正在提高生产力，这限制了就业增长，尽管核心的实地任务仍然以人类为中心。
地质和水文技术员 生命、物理和社会科学 1 慢于平均水平 5 这个职业是实地工作和数字数据分析的结合。虽然AI和自动化（如无人机和远程传感器）越来越多地承担数据收集和绘图工作，但该职位仍需要大量实地工作，以进行设备维护、手动样本采集和无法完全数字化的实验室测试。
康复顾问 社区和社会服务 1 慢于平均水平 5 康复咨询涉及大量数字化知识工作，如制定康复计划、维护记录和研究资源，这些工作极易受到AI辅助的影响。然而，该职业的核心依赖于高风险的人际互动、同理心以及为残疾客户进行实际的权益倡导，这为全面自动化设置了天然障碍。
公交司机 运输与物料搬运 1 慢于平均水平 4 虽然自动驾驶技术对车辆运营的核心任务构成直接的长期威胁，但该角色涉及重大的身体和人际责任，AI目前尚无法复制。校车司机必须管理学生的行为和安全，而公交和包车司机则需协助残疾乘客并搬运实体行李，这在短期内为全面自动化设置了重大障碍。
机电和机电一体化技术专家及技术员 建筑与工程 1 慢于平均水平 4 这项职业涉及大量体力劳动，包括焊接、操作金属加工机械和维修液压系统，这为全面的AI自动化设置了强大障碍。然而，AI将越来越多地协助完成工作中基于知识的方面，例如分析测试结果、解读复杂原理图以及诊断这些技术人员维护的机器人系统中的故障。
物料搬运机械操作员 运输与物料搬运 1 慢于平均水平 4 工作的核心是在仓库和建筑工地等动态环境中对重型机械进行实际操作，这为全面自动化提供了缓冲。然而，由AI驱动的计算机视觉和自主导航正越来越多地融入叉车和输送系统，由于这些技术在结构化环境中增强或取代了人工操作员，导致其面临一定程度的风险。
音乐家和歌手 娱乐与体育 1 慢于平均水平 4 虽然AI能够生成高质量的数字音乐和人声，但这一职业的很大一部分工作涉及现场表演、在演出场地的亲身参与，以及以人类为中心的活动，如宗教仪式和音乐会。“人的因素”以及实时演奏乐器或唱歌的实际行为构成了一道天然屏障，不过AI将越来越多地参与录音室/录音工作和背景音乐制作的竞争。
铁路工人 运输与物料搬运 1 慢于平均水平 4 该职业涉及大量体力劳动、机械调整和现实世界的安全监测，这些都是AI无法完成的。然而，像列车运行、调度和信号管理等核心功能正越来越容易受到自动化和AI驱动的效率系统的影响，BLS指出，这已经在限制就业增长。
石油和天然气工人 建设与开采 1 慢于平均水平 3 该职业的核心工作包括繁重的体力劳动、设备维护以及在不可预测的户外环境中进行手动操作，这为抵御AI提供了有力的缓冲。然而，该行业正越来越多地采用自动化钻井技术和远程监控系统，这些技术提高了生产率，这意味着实现相同的产出可能需要更少的人力。
油漆工和涂料工 生产 1 慢于平均水平 3 这项职业的核心涉及体力劳动、手工灵巧性，以及在工业或维修环境中的实际操作，这为AI设置了天然的障碍。虽然AI和计算机视觉可以增强自动喷涂系统和质量控制传感器的功能，但在不可预测的维修场景中，人类工人在设备安装、表面处理和手工修补方面的需求仍然很大。
水路运输工人 运输与物料搬运 1 慢于平均水平 3 工作的核心是体力劳动，需要在不可预测的海洋环境中实时在场，涉及设备维护、货物装卸和应急响应等体力任务。虽然AI可以协助工程师进行导航、燃油优化和预测性维护，但高风险的人身安全要求以及在复杂的靠泊或机械故障中需要人工干预，限制了整体的应用范围。
屠夫 生产 1 慢于平均水平 2 这个职业的核心工作包括在寒冷、不可预测的环境中，运用手工技巧、体力以及与实体产品进行实时互动。虽然AI可以协助完成库存跟踪和销售预测等外围任务，但切割、去骨和处理肉类等主要职责难以实现数字化自动化，需要专门的机器人技术而非AI软件。
危险物品清除工人 建设与开采 1 慢于平均水平 2 这项职业的核心是在不可预测的环境中从事体力劳动，如擦洗表面、建造隔离区和操作重型机械。虽然AI可能会协助完成一些外围任务，如记录保存、合规性检查或分析辐射水平的传感器数据，但主要工作仍需要人类亲自到复杂、危险的现场进行操作。
法庭书记员和同声传译员 合法 0 变化很小或没有变化 9 这个职业的核心产品是逐字数字转录，而AI语音转文本和自然语言处理在这项任务上已经非常熟练。虽然法律要求人工监督以及澄清听不清的语音的需求提供了一个暂时的缓冲，但AI在转录和实时字幕方面的快速发展给自动化和大幅提高生产力带来了巨大压力，从而减少了对人力的需求。
起草人 建筑与工程 0 变化很小或没有变化 9 绘图员的工作几乎完全是数字化的，将概念草图转换为技术CAD和BIM模型。AI在生成式设计和自动化技术绘图方面发展迅速，能够将工程规范立即转换为精确模型，这大大减少了这些任务所需的人力劳动。
律师助理和法律助理 合法 0 变化很小或没有变化 9 这一职业的核心职责——法律研究、文件起草和信息整理——从根本上说是数字化的，与大语言模型的优势完美契合。虽然仍有一些人际互动和法庭后勤工作，但AI已经能够自动执行或大幅加速绝大多数律师助理的工作量，这导致BLS预测，尽管对法律服务的需求很高，但该职业的就业增长仍为0%。
秘书和行政助理 办公与行政支持 0 变化很小或没有变化 8 该职业的核心职责——日程安排、起草信函、管理数据库和转录——从根本上说是数字化的，与大语言模型（LLMs）和AI智能体的能力完全契合。虽然有些岗位需要现场办公来接待访客或进行办公室管理，但绝大多数任务都是日常信息处理，可以实现自动化或大幅简化，从而导致各组织进行重大结构调整并削减人员编制。
演员 娱乐与体育 0 变化很小或没有变化 7 尽管现场戏剧和在片场的实体存在仍然以人类为中心，但由于AI能够生成数字形象、合成声音以及取代背景群演或配音演员，该职业面临着高度风险。核心工作成果——音频和视频——越来越容易受到生成式AI的影响，这导致了行业的重大重组以及数字媒体制作中潜在的人员替代。
薪酬福利经理 管理 0 变化很小或没有变化 7 这项职业主要是数字化和数据驱动的，涉及对工资趋势、福利结构和合规性的分析——这些任务正是AI擅长的领域。虽然该角色在供应商谈判和战略决策方面需要高水平的人类判断力，但AI可以自动执行数据分析、报告和日常员工沟通等大部分工作，从而提高生产力并有可能整合劳动力。
劳动关系专家 商业与金融 0 变化很小或没有变化 7 这个职业主要是数字化和知识型的，涉及合同起草、政策制定和法律合规——所有这些领域都是AI擅长的。虽然高风险的人际谈判和争端解决提供了缓冲，但AI将显著自动化该角色的研究、文件生成和调查分析等工作内容。
音乐总监和作曲家 娱乐与体育 0 变化很小或没有变化 7 该职业是高曝光度的数字工作（作曲）和低曝光度的体力工作（指挥）的混合体。生成式AI正在迅速实现商业媒体音乐创作、编曲和配乐的自动化，而音乐总监的角色则更具韧性，因为需要现场领导、实地排练和人与人之间的艺术诠释。
接待员 办公与行政支持 0 变化很小或没有变化 7 许多核心任务，如日程安排、接听电话和数据录入，极易通过AI语音代理和聊天机器人实现自动化。虽然该岗位仍保留迎宾和安保等实体工作内容，但BLS已预测由于自动化，该岗位将零增长，且行政工作的数字化特性使其极易受到进一步的结构调整影响。
手工艺和美术艺术家 艺术与设计 0 变化很小或没有变化 6 这一职业是实体工艺与数字创作的混合体。由于工作的实体性质，工艺艺术家（陶艺家、玻璃吹制工）和雕塑家受影响程度较低，而数字艺术家和插画家面临的风险极高，因为AI现在可以根据文本提示生成高质量图像和复杂设计。总体得分反映了这种差异，因为AI对该领域的商业和数字领域产生了重大影响，而传统的实体媒介在很大程度上未受影响。
水文学家 生命、物理和社会科学 0 变化很小或没有变化 6 水文学家接触AI的机会很高，因为他们工作的很大一部分涉及数据分析、计算机建模和报告撰写——而这些正是AI迅速发展的领域。然而，实地工作的实际需求，如在偏远地区采集水样和测量河川流量，为全面自动化提供了很大的缓冲。
机械工程技术专家和技术员 建筑与工程 0 变化很小或没有变化 5 这个职业是数字知识工作和体力劳动的混合体。虽然AI可以极大地自动化3D建模、数据分析和成本估算等数字任务，但该角色仍然需要大量的实际操作，包括组装零件、设置车辆碰撞测试以及操作车床和磨床等机械设备。
质量控制检查员 生产 0 变化很小或没有变化 5 这项工作是实体检查和数据分析的结合。虽然由AI驱动的计算机视觉系统正在迅速实现缺陷的视觉检测自动化，但该岗位仍需要大量的现场操作，以处理材料、操作手动量具，并进行机器人在不同制造环境中尚无法完全复制的机械测试。
保安和赌博监控人员 保护服务 0 变化很小或没有变化 5 这项职业是实地执勤与数字监控的结合。虽然由AI驱动的计算机视觉正在迅速实现工作中“监视”和“监控”方面的自动化，但实地巡逻、拘留嫌疑人以及应对现实世界紧急情况等核心要求，为完全自动化设置了重大障碍。
博彩服务人员 个人护理与服务 0 变化很小或没有变化 4 该职业是实体接待与数字相关信息处理的混合体。虽然AI和自动化正通过在线平台和自动投注对体育博彩文案撰写人员和老虎机运营产生重大影响，但发牌员和经理的工作核心仍涉及现场服务、手动操作技巧和实时人际互动，以确保“愉快体验”并监督是否存在实体规则违规行为。
零售销售人员 销售 0 变化很小或没有变化 4 零售销售涉及一系列体力任务（如货架补货、产品演示）和人际互动，这为完全自动化设置了障碍。然而，AI正越来越多地承担起工作中信息密集的部分，如个性化产品推荐、通过自助服务亭/移动应用回答技术问题，以及自动化库存管理和结账流程，这减少了每家商店所需的总人力。
电气和电子设备安装工及维修人员 安装、维护和修理 0 变化很小或没有变化 3 这个职业的核心包括对硬件的实际操作、在不可预测的环境中进行手动故障排除，以及使用对AI自动化具有高度抗性的手动工具。虽然AI可以显著增强诊断软件和预测性维护计划，但拆卸、修理和重新组装复杂电气部件的实际操作需要人类的灵巧性和现场操作。
模特 销售 -1 逆增长 8 虽然走秀和现场活动模特需要真人到场，但大多数模特工作成果是数字或印刷图像，而这些图像极易受到AI生成的合成媒体的影响。如今，AI可以创建现有模特的超逼真虚拟模型或“数字替身”，使品牌无需进行实体拍摄就能展示服装和产品，这大大减少了商业和目录领域对人力的需求。
核工程师 建筑与工程 -1 逆增长 7 核工程是一个高级知识型职业，其核心任务（如反应堆设计、剂量计算和安全模拟）是使用数字工具和复杂的数学模型来执行的。虽然高风险的监管环境和对电厂进行实地检查的需求提供了缓冲，但AI在优化设计、分析传感器数据以进行预测性维护和自动生成技术文档方面的能力正在迅速提升。
建筑和施工检查员 建设与开采 -1 逆增长 5 该职业是实地考察和数字知识工作的混合体。AI和计算机视觉可以显著地自动化 “规划审查员” 和报告撰写功能，而远程检查技术预计已经可以减少劳动力需求。然而，在狭窄空间中作业、使用手动测试设备以及核实现实世界状况等对实地存在的核心要求，为完全自动化设置了重大障碍。
牙科和眼科实验室技术员以及医疗器械技术员 生产 -1 逆增长 5 这个职业是实体工艺和数字设计的混合体，AI和自动化已经导致牙科技师岗位预计减少。虽然医疗器械的实体组装、抛光和维修需要手工灵巧性，但工作中的“知识”阶段——解读处方和设计器具——正迅速转向集成AI的CAD/CAM软件和3D打印。
特殊教育教师 教育、培训和图书馆 -1 逆增长 5 AI将显著简化该角色的数字化和行政方面的工作，如起草个别化教育计划（IEP）、调整教案和跟踪学生数据。然而，这项工作的核心需要教师亲临现场、具备情商，并对有复杂残疾的学生进行实时行为管理，而这些是AI无法复制的。
职业技术教育教师 教育、培训和图书馆 -1 逆增长 4 虽然AI可以在很大程度上实现课程规划、评分和理论知识传授的自动化，但这一职业的核心在于在车间和实验室等实际环境中监督实践活动。教导学生安全使用焊接、烹饪艺术或汽车修理等行业的实体工具，需要人类实时在场并进行实际干预，而这是目前AI无法做到的。
农民、牧场主和其他农业管理人员 管理 -1 逆增长 4 该岗位涉及大量体力劳动、设备维护，以及对无法数字化的生物系统进行实时管理。不过，AI将对工作的管理方面产生重大影响，包括作物产量预测、财务规划和自动化资源分配，这将使单个管理者的工作效率大幅提高，并推动农场进一步整合。
助教 教育、培训和图书馆 -1 逆增长 4 助教面临的风险适中，因为AI可以显著自动化他们的行政和教学支持任务，如评分、备课，以及通过AI代理提供个性化辅导。然而，该角色的很大一部分工作涉及现场监督、行为管理，以及协助有特殊需求或个人卫生问题的学生，这些都需要人类的实际在场，AI无法替代。
装配工和制造工 生产 -1 逆增长 3 这一职业的核心在于在物理环境中进行身体操作、具备手工灵巧性和实时调整能力，这为抵御AI提供了重要缓冲。虽然AI和机器人技术正在提高效率并使一些重复性任务自动化，但很大一部分工作——尤其是复杂装配、原型制作和定制加工——仍然需要人类的参与和触觉技能。
男女服务员 食物准备与供应 -1 逆增长 3 虽然AI和自动化正越来越多地通过自助服务亭或移动应用程序处理诸如接单和支付等数字任务，但工作的核心仍然是体力和人际互动。在动态环境中搬运托盘、清理餐桌以及提供实时人际接待等体力要求，构成了AI完全取代人类的重大障碍。
税务稽查员、征收员和税收专员 商业与金融 -2 逆增长 8 这一职业的暴露风险很高，因为其核心任务——审查财务文件、识别差异和解读税法——均为数字信息处理任务，而AI在这些方面表现出色。虽然处理复杂企业审计的税务稽查员和进行实地调查的催缴员需要人类的判断力和人际交往能力，但很大一部分日常检查和数据验证工作已经在被复杂的算法自动化或优化。
播音员和DJ 媒体与传播 -2 逆增长 7 职业分布在高风险的数字工作和低风险的体力工作之间。广播和电台岗位正面临来自AI生成语音和自动化内容策划的重大威胁，而现场活动DJ和司仪则保留了一种更难被自动化的实体和人际障碍。
高中教师 教育、培训和图书馆 -2 逆增长 7 高中教师面临着很大的影响，因为像备课、内容创作和评分等核心数字任务极易受到AI自动化和增强的影响。虽然课堂管理和人际指导的实际需求提供了一定的缓冲，但AI提供个性化辅导和自动反馈的能力极大地重塑了该职业的教学方式和行政工作量。
小学、初中和高中校长 管理 -2 逆增长 6 校长们承担着重要的知识工作，如课程开发、预算管理和学生成绩数据分析，这些工作极易受到AI增强和自动化的影响。然而，该角色的核心工作需要亲临现场，以确保学校安全、进行实时危机管理，以及与学生、家长和教职员工进行高风险的人际互动，而这些目前AI还无法复制。
幼儿园和小学教师 教育、培训和图书馆 -2 逆增长 6 AI将极大地自动化后端知识工作，如备课、批改作业和行政沟通，这些工作目前占据了教师大量时间。然而，该角色的核心包括对幼儿的身体监督、情感支持和实时行为管理，这对完全自动化构成了重大障碍。
中学教师 教育、培训和图书馆 -2 逆增长 6 中学教师面临较高的风险，因为他们很大一部分工作量——备课、批改作业和内容创作——都是数字化的，且极易受到AI自动化的影响。然而，这份工作的核心需要教师亲临现场进行课堂管理、为青少年提供情感支持以及进行实时人际互动，这为全面自动化提供了重要缓冲。
机械师、工具和模具制造工 生产 -2 逆增长 4 该岗位包含大量体力劳动内容，包括在工厂环境中进行手工操作、机器设置和物料搬运。然而，AI和先进的自动化技术越来越有能力优化数控编程、解读CAD设计并监测机器健康状况，这提高了工人的生产力，减少了对传统模具制造技能的需求。
木工 生产 -2 逆增长 3 工作的核心包括在车间环境中对材料进行实际操作、手工灵巧性以及实时感官监测，这些都是AI难以替代的。虽然AI可以优化数字设计（CAD）和数控编程，但实际装配、精加工和机器维护都需要人工参与，这限制了整体受AI影响的程度。
锅炉制造工 建设与开采 -2 逆增长 2 核心工作高度依赖体力，涉及在锅炉和罐体等不可预测且空间狭窄的环境中进行手工装配、焊接和维修。虽然AI可以协助完成蓝图分析或维护计划安排等外围任务，但主要职责需要人类的灵巧性和现场操作，而目前的AI和机器人技术在非工厂环境中无法复制这些能力。
日志记录工作者 农业、渔业和林业 -2 逆增长 2 核心工作对体力要求很高，涉及在不可预测的户外环境中操作重型机械和从事体力劳动。虽然AI可能通过计算机视觉等技术改进诸如原木分级等外围任务，或优化采伐计划，但砍伐和运输木材的体力要求为AI替代设置了强大障碍。
保险承保人 商业与金融 -3 逆增长 9 承保本质上是一种以日常信息处理、风险建模和数据分析为核心的数字化职业，而这些领域都是AI擅长的。BLS已经预测，由于自动化，就业人数将会下降，从传统软件向先进AI的转变可能会使以前需要人工判断的复杂、非标准风险评估也实现自动化。
计算机支持专家 计算机与信息技术 -3 逆增长 8 诊断技术问题、记录问题以及指导用户完成数字工作流程等核心任务，极易通过先进的聊天机器人和大语言模型驱动的故障排除实现AI自动化。虽然仍有一些物理硬件设置和复杂的现场网络工作，但绝大多数工作都是数字信息处理，而AI越来越有能力处理这些工作，BLS预测自动化将导致就业岗位减少就证明了这一点。
地理学家 生命、物理和社会科学 -3 逆增长 8 地理学家主要从事数字化知识工作，包括数据分析、GIS建模和报告撰写，所有这些工作都极易受到AI自动化和增强的影响。虽然存在一些实地工作，但该职业的核心是处理卫星图像和人口普查数据——在这些任务中，AI和机器学习正迅速变得比人类更高效。
政治学家 生命、物理和社会科学 -3 逆增长 8 政治学是一种纯粹的数字化知识工作职业，以数据分析、研究和写作为核心，而这些都是生成式AI和大语言模型（LLMs）的核心优势。虽然高层次的战略判断和人际网络仍然以人类为中心，但AI现在可以自动收集民意数据、起草政策简报和预测政治趋势，从而显著提高生产力，并预计总就业人数将下降。
信息员 办公与行政支持 -3 逆增长 7 这一职业面临高度风险，因为其核心任务——处理常规数据、回答咨询和维护记录——从根本上说是数字化和基于信息的。虽然像酒店前台职员或机场工作人员等一些岗位需要实地办公，但大部分工作涉及常规信息处理，而这些工作正越来越多地被AI驱动的自助服务系统、聊天机器人和自动数据录入工具所自动化。
幼儿园和托儿所所长 管理 -3 逆增长 5 这个角色是行政知识工作和高风险实地工作的结合。虽然AI可以显著地自动化诸如预算编制、日程安排和课程规划等数字任务，但该工作的核心涉及实地设施监督、员工管理，以及与家长和孩子建立基于信任的关系，而这些是AI无法复制的。
农业工人 农业、渔业和林业 -3 逆增长 3 这一职业的核心工作包括体力劳动、动物管理，以及在不可预测的户外环境中操作机械，这为AI设置了强大的天然屏障。虽然AI和机器人技术在精准农业和自动化收割中的应用日益广泛，但硬件成本高昂，且在不同条件下需要人工操作的灵活性，这意味着大多数任务仍离不开人类劳动者。
电信技术人员 安装、维护和修理 -3 逆增长 3 这项职业的核心是体力劳动，包括攀爬塔架、安装硬件以及在不可预测的环境中进行人工故障排除，这为抵御AI自动化提供了强大的屏障。虽然AI可以协助进行远程诊断、网络优化和预测性维护，但拼接电缆和安装设备的实际需求确保了该角色主要还是由人类驱动。
育儿工作者 个人护理与服务 -3 逆增长 2 这个角色的核心职责——身体护理、安全监测、卫生管理和情感支持——需要亲身在场和人类的同理心，这是AI无法复制的。虽然AI可能会协助完成诸如课程规划、记录保存或与家长沟通等外围任务，但这项工作的基本性质是亲力亲为的，且发生在现实世界中。
食品制备工 食物准备与供应 -3 逆增长 2 核心职责需要高度的体力劳动，并且要求在不可预测的厨房环境中具备手工操作的灵活性，这对于AI来说很难直接实现自动化。虽然AI可能会优化库存管理或日程安排，但洗涤、切割和准备食物等主要任务仍然难以被数字化替代，尽管一些劳动可能会被工业食品加工自动化所取代。
成本估算师 商业与金融 -4 逆增长 8 成本估算工作数据密集、以数字化为核心，主要围绕分析蓝图、技术文件和历史数据库来预测成本。AI和先进软件已经通过自动化常规计算和模拟，推动就业人数预计下降，不过对于复杂的特定场地变量和高风险谈判，仍需要人工监督。
网络和计算机系统管理员 计算机与信息技术 -4 逆增长 8 这个职业主要是数字化的，涉及配置、监控和故障排除等任务，这些任务极易受到AI驱动的自动化和“基础设施即代码”实践的影响。虽然仍有一些物理硬件维护工作，但向云计算和AI驱动的网络管理工具的转变已经导致预计就业人数下降，因为更少的员工就能管理更大、更复杂的系统。
新闻分析师、记者和新闻工作者 媒体与传播 -4 逆增长 7 核心工作成果是数字化的（文本、脚本和多媒体），而AI已经能够自动完成研究、起草和编辑工作的很大一部分。虽然实地报道和培养人脉资源需要实地参与，这提供了一道保护屏障，但随着AI工具极大地提高个人生产力，整个职业面临着较高的风险，这可能导致行业进一步整合，所需岗位减少。
医疗转录员 医疗保健 -5 逆增长 10 医学转录是一项纯数字化的日常信息处理任务，已经受到语音识别的重大影响。现代AI和大语言模型（LLMs）现在能够高精度地处理复杂的医学术语、格式和摘要，将人类的角色转变为逐渐减少的监督功能，甚至完全消除。
客服代表 办公与行政支持 -5 逆增长 9 这个岗位的核心职责——回答问题、处理订单和解决投诉——从根本上来说是数字化和基于信息的，这使得它们极易受到AI驱动的自动化影响。大语言模型和AI智能体已经能够处理复杂的自然语言交互，而且BLS特别预测，由于该行业的自动化，就业人数将会下降。
财务文员 办公与行政支持 -5 逆增长 9 财务文员执行日常的、以数字化为主的任务，如数据录入、记录更新和基本财务计算，这些任务极易受到AI自动化的影响。虽然有些岗位涉及客户互动，但核心职能——处理索赔、核实信用和管理薪资——越来越多地由AI驱动的软件处理，导致预计就业人数下降。
调查研究人员 生命、物理和社会科学 -5 逆增长 9 调查研究本质上是一种数字化知识职业，涉及背景研究、调查设计、统计分析和报告生成——所有这些领域都是大语言模型（LLMs）和专业AI工具的强项。BLS已经预测，由于数据挖掘和大数据效率的提高，就业人数将会下降，而AI在综合定性数据和自动化复杂统计工作流程方面的快速发展，使得这一角色极易受到重大结构调整和劳动力削减的影响。
理赔理算师、评估师、审查员和调查员 商业与金融 -5 逆增长 7 这一职业高度集中于信息处理、文件审查和数据驱动的决策制定，所有这些都极易受到AI自动化的影响。虽然实地检查和人际谈判提供了一定的保护，但BLS已经预测，由于AI有能力分析损坏照片并自动计算索赔，就业人数将会下降。
珠宝商和宝石及金属加工工人 生产 -5 逆增长 4 这项工作的核心涉及身体的灵巧性、手工修复和实际操作的工艺，这些都是AI无法复制的。然而，AI和自动化正通过生成式CAD工具和自动宝石分级，对设计和评估阶段产生重大影响，导致预计总就业人数下降。
邮政服务人员 办公与行政支持 -5 逆增长 3 这项职业的核心工作涉及体力劳动，如投递包裹和在户外环境中作业，这为AI设置了天然障碍。然而，AI和先进的自动化技术正显著影响着工作中的分拣和处理环节，而向数字通信的转变则减少了邮件总量和劳动力需求。
渔业和狩猎业工人 农业、渔业和林业 -5 逆增长 2 核心职责体力要求高，且在不可预测的户外环境中进行，需要体力劳动、机械维修和实时的身体协调。AI的影响仅限于在探鱼声呐、GPS导航和监管数据处理等方面的辅助性增强，但无法取代拉网、诱捕动物或维护船只等体力活动。
森林和保护工作者 农业、渔业和林业 -5 逆增长 2 该职业的核心职责高度依赖体力劳动，且需在不可预测的户外环境中执行，如种植树苗、清理灌木丛和扑灭森林火灾。虽然AI和遥感技术可协助完成诸如树木计数和健康监测等外围任务，但主要的劳动密集型工作无法由数字AI系统自动化处理。
簿记、会计和审计文员 办公与行政支持 -6 逆增长 9 This occupation is almost entirely digital and involves routine information processing, data entry, and mathematical verification—tasks that AI and automated software already perform with high accuracy. The BLS already projects a decline in employment due to technological change, and the shift toward ‘analytical and advisory’ roles is increasingly being encroached upon by advanced LLMs and specialized financial AI agents.
计算机程序员 计算机与信息技术 -6 逆增长 9 编写、测试和调试代码的核心任务完全是数字化的，与大语言模型的优势完美契合，而大语言模型在这些领域已经非常熟练。BLS特别预测，由于自动化和AI的发展，这一职业将会减少，因为这些工具使更少的工人能够产出相同数量的代码，并将更高级别的逻辑转移给软件开发人员。
广告销售代理 销售 -6 逆增长 7 这个职业的核心工作包括数字知识工作，如分析销售统计数据、准备媒体资料包和起草合同，所有这些都极易受到AI自动化的影响。虽然该职位需要建立人际关系，但向程序化广告和AI驱动的广告投放的转变已经在减少销售过程中对人工中介的需求，这一点在预计的就业人数下降中得到了体现。
材料记录员 办公与行政支持 -6 逆增长 7 这个职业的风险很高，因为其核心职能——数据跟踪、调度和库存报告——都是数字信息处理任务，而AI和自动化系统在这些方面表现出色。虽然检查货物或处理包裹需要一定的实地操作，但由AI驱动的物流软件、RFID技术和用于质量控制的计算机视觉的快速整合，已经导致预计就业人数下降。
花艺设计师 艺术与设计 -6 逆增长 3 这项工作的核心是一门涉及处理易腐生物材料和手工组装的实体技艺，这是AI无法完成的。不过，AI可以在周边数字任务上提供极大的帮助，比如为客户生成设计概念、管理库存，以及自动处理在线订单的客户服务。
普通办公室职员 办公与行政支持 -7 逆增长 9 这个岗位的核心职责——数据录入、文档排版、日程安排和信息处理——几乎完全是数字化和日常性的，这使得它们极易受到AI自动化的影响。虽然一些实体任务，如处理邮件或接待访客仍然存在，但绝大多数工作量可以被AI智能体和自动化软件承担，这一点在BLS对该职业的预计下降中得到了体现。
图书馆技术员和助理 教育、培训和图书馆 -7 逆增长 7 这一角色的很大一部分工作包括日常信息处理、编目和回答参考问题，所有这些都极易受到AI自动化的影响。虽然像图书归架和人际社区规划这样的体力任务提供了一定的保护，但核心的数字和文书职能正越来越多地由自动化系统和AI驱动的搜索工具承担。
水和污水处理厂及系统操作员 生产 -7 逆增长 5 该职业是体力劳动和数字监控的混合体，AI和先进的自动化技术已经导致预计就业人数下降7%。虽然AI可以优化化学药剂投加、分析传感器数据和管理复杂的系统流程，但该岗位仍需要人员实地进行设备维护、手动采样以及对机械故障进行应急响应。
金属和塑料机械工人 生产 -7 逆增长 4 工作的核心是体力劳动，需要在工厂车间现场处理材料和维护机器。然而，AI和先进的自动化技术越来越有能力处理工作中的数字化方面，如数控编程、机器监控和质量检查，这已经导致预计就业人数下降。
惩教人员和法警 保护服务 -7 逆增长 3 核心职责包括体力和人际方面的工作，需要人员实时在场以维护安全、进行搜查和对人员实施身体约束。AI的应用仅限于诸如撰写报告和记录日志等外围行政任务，或用于增强监控系统，但它无法取代惩教和法庭环境中所需的实际监督和干预。
核技术人员 生命、物理和社会科学 -8 逆增长 5 核技术人员需同时进行数字监测和体力劳动，如收集环境样本和维护硬件。虽然AI可以显著自动化该岗位的数据分析、辐射计算和系统监测等方面，但在危险环境中实地操作的需求以及设备的手动校准，为全面自动化设置了缓冲。
账单和收账员 办公与行政支持 -10 逆增长 9 这项职业几乎完全数字化，包括数据分析、行踪追查，以及通过电话或计算机进行沟通。AI和自动化系统已经在推动就业人数预计下降10%，因为它们处理日常通知和支付处理，而先进的大语言模型（LLMs）越来越有能力管理债务催收的谈判和客户服务方面的工作。
收银员 销售 -10 逆增长 7 虽然这份工作包含诸如装袋和补货等体力劳动，但处理交易的核心功能极易通过计算机视觉和AI驱动的自助收银系统实现自动化。BLS已经预测，由于这些技术变革，就业人数将大幅下降，因为AI越来越能够处理年龄验证、欺诈检测和客户咨询等工作。
发电厂操作员、配电员和调度员 生产 -10 逆增长 6 监测数据、调整潮流和应对系统异常等核心任务正日益数字化和数据驱动，这使得它们极易受到AI驱动的自动化和智能电网优化的影响。尽管电力基础设施的高风险性质和对物理设备检查的需求提供了一定缓冲，但BLS已经预测，由于技术进步和自动化控制室的出现，就业岗位将减少10%。
桌面出版者 办公与行政支持 -12 逆增长 9 工作成果完全是数字化的，涉及日常信息处理、版面设计和基础编辑——所有这些领域都是AI高度擅长的。生成式AI和自动化版面工具现在可以在极少人工干预的情况下处理文本整合、图像调整和格式设置，随着这些任务实现自动化或被使用AI工具的其他角色承担，预计该职业将出现衰退。
柜员 办公与行政支持 -13 逆增长 7 柜员面临着高风险，因为他们的核心任务——处理日常金融交易和核实信息——本质上是数字化的，并且极易通过AI和先进的自助服务技术实现自动化。虽然现金的实体处理提供了些许缓冲，但向移动银行、AI驱动的欺诈检测和交互式视频亭的快速转变，正显著减少这些岗位对人工干预的需求。
成人基础教育、中等教育及英语作为第二语言（ESL）教师 教育、培训和图书馆 -14 逆增长 7 核心工作成果——语言教学、读写能力培训和考试准备——从根本上说是数字化和基于信息的，这使其极易受到AI驱动的辅导和翻译工具的影响。虽然该角色需要很强的文化敏感性和人际激励能力，但AI现在可以提供个性化的课程计划、实时反馈和自适应学习路径，从而显著提高教师的工作效率，或取代常规的教学任务。
军人 军事 不予置评 不予置评 4 军事职业是由体能作战、体力劳动和高级数字战略构成的庞大综合体。虽然AI将在很大程度上实现后台行政管理、后勤和情报分析（高暴露领域）的自动化，但亲临现场、战术性人力领导以及在不可预测的物理环境中开展行动等核心要求提供了重要的缓冲。

参考信息