研究表明，人工智能对工作的破坏性影响将在经济和教育领域发挥更大的作用

 
当专家谈论人工智能的破坏性影响时，他们倾向于把重点放在低薪劳动力上，但是一项新发表的研究表明，高薪，受过高等教育的工人将越来越多地面临工作挑战。
该研究使西雅图在与AI相关的工作中断中名列第一。
该分析借鉴了斯坦福大学和布鲁金斯学会的研究人员的工作，利用了一种新技术，该技术将与AI相关的专利与不同专业的职位描述联系起来。
斯坦福大学的研究人员迈克尔·韦伯(Michael Webb)从Google数据库中数千万项专利中提取了条目，并从美国劳工部检索了964个工作描述。
目的是将与自动化和AI相关的专利中的名词-动词描述与工作描述相匹配，其理论是，如果有更多与工作描述相关的专利，则特定工作可能会面临更多的未来破坏风险。
例如，用于监视电力设备运行状况的设备的专利可能会影响某人，其工作说明中提到了在废水处理厂监视设备运行状况。如果此类设备拥有大量专利，那将增加韦伯分析模型中的工作机会指数。
Webb研究了机器人技术，软件应用程序和AI的工作暴露评估，并对每个类别的最高和最低工作暴露进行了排名：
机器人技术：高风险的职业包括叉车司机，起重机操作员和清洁工。低曝光职业包括薪资文员，艺术/娱乐表演者和神职人员。
软件：高暴露职业：广播设备操作员，自来水和污水处理厂操作员，停车场服务员以及手工包装和打包人员。低暴露：理发师，足病医生，大学讲师和邮递员。
AI：高暴露职业：临床实验室技术人员，化学工程师，验光师，电厂操作员。低暴露：非农场动物看护者，食品准备工作者，大学讲师，艺术/娱乐表演者。
为什么实验室技术员等高技能工人最终排在AI榜首?韦伯指出，在某些工作中，人工智能在与人类绩效相匹配方面越来越好。相比之下，某些看起来密切相关的工作类别(例如实验室研究人员)“涉及到从未见过的情况的推理。”其他工作，例如食物准备或按摩疗法，则需要不具备的人际交往能力。 t适用于AI。
与公众互动的律师比仅审查文件的律师助理不必担心。对患者脚部作出判断的足病医生不必担心验光师的诊断过程更易于计算机化。韦伯写道：“验光是迄今为止人工智能算法最成功的医学领域。”
布鲁金斯学会(Brookings Institution)以韦伯(Webb)的研究为基础，着眼于工作暴露在地理，人口和各个职业群体中的分布情况。对于AI而言，农业，工程和科学领域的接触得分最高。在教育，餐饮服务和个人护理方面，他们是最低的。
男性相对于女性的工作机会相对较高，白人和亚裔美国人的工人相对于黑人和西班牙裔/拉丁美洲裔的工人相对较高，年龄在25-64岁之间的工人相对于年龄较小或更大的工人。
更大的高科技都会区和制造中心更容易出现AI工作中断的情况。结果，西雅图地区和加利福尼亚州的硅谷在破坏规模上得分很高，但不及印第安纳州埃尔克哈特市那么高，埃尔卡特被认为是美国RV制造之都。
韦伯的计算表明，人工智能对高薪职业的影响将在一定程度上影响美国的收入不平等。他说：“在假定长期替代的历史模式将继续的假设下，我估计人工智能将减少90-10的工资不平等，但不会影响收入最高的1%。”
他和他在布鲁金斯大学的同事们承认，关于AI如何发挥作用仍然存在很多不确定性。人口趋势，投资水平或教育计划的变化可能会减少或增加工作机会。人工智能的兴起很可能导致新产品，服务和职业。
布鲁金斯学会的研究小组说：“尽管目前的评估预测了预计会产生某种影响的工作领域，但并未具体预测人工智能是替代现有工作，补充现有工作还是为人类创造全新的工作，” 。 “这意味着需要进行更多的定性和实证研究，以梳理出AI的特殊才能和未来发展趋势。