近日，针对 “AI如何改变工作” 这个话题

斯坦福人工智能实验室SALT Lab

发布题为《Future of Work with AI Agents》的论文

研究结果显示

超过半数企业把AI用错了地方

出现这一矛盾的关键在于：

我们过于关注“AI能做什么”，而不是“我们希望AI做什么”

哪些工作用AI？哪些让人类来做？哪些可以让人和AI配合完成？

针对这些问题，研究团队不仅邀请52位AI领域专家进行评估，还采访了104个工种的1500名在职员工的真实想法，结合整理出一份完整且可量化的“人类参与度评估表”（Human Agency Scale, HAS）。

HAS 量表详解及示例任务

该表根据各工位中，人与AI参与程度划分为五级，与我们常见的“智能化分级”不同，这里HAS的级别越高仅代表人类参与度越高，对工种本身的好坏并未作出评价。

其中H1-H2（蓝色部分）更适合AI自主处理；H3-H5（绿色部分）则更适合人机协作完成。具体分级如下：

H1：AI 独立完成（如：数据转录、标准报告生成）

H2：AI 主导，人辅助（ 如：AI 处理流程，人类确认关键信息）

H3：人与AI平等合作（如：共同游戏设计，AI 提供创意，人类把控方向）

H4：人主导，AI 辅助（如：人类制定计划，AI 提供数据）

H5：人类全程参与（如：维护客户关系、跟踪行业前沿趋势）

调查结果显示，104中职业的844项任务中，有超过46%的工作应该让AI完成（表中自动化需求>3的部分），典型工作包括：安排预约、发布公告、制作表格等等。另一方面，写文章、做设计、做计划等需要创造性或是规划决策类的工作，大家往往不希望AI插手（自动化需求<2）。

各行业自动化需求分布

为什么自己的工作应该交给AI，大家给出的理由包括：

1. 腾出时间处理更有价值的事情；

2. 重复且无聊；

3. AI做的质量更高；

4. 希望AI帮我承担这项工作压力；

5. 复杂且困难。

研究的另一个发现更值得关注，结果很可能揭示了——目前的AI研发与人们期望的方向不匹配

研究将各项工作中，员工期待值（Y轴）和AI成熟度（X轴）进行整理并制作成四象限散点图，四个象限分别代表：

1. 绿灯区：员工需要，AI能做，应当最优先部署

2. 红灯区：员工不要，但AI能做，强行部署可能适得其反

3. 机会区：员工需要，但AI不成熟，可以作为研发重点

4. 低优先区：没有投入价值

理想状态下，大部分研发投入应聚焦绿灯区与机会区，但事实却大相径庭——41%的创业公司投资集中在了红灯和低优先区，资源错配十分严重！

“AI时代，哪些工作最容易被替代？”

对于大家最关心的问题，研究团队通过将各工位的平均工资（左列）与人类参与度水平（右列）对比进行回答。

图中标红的部分，表示该工作工资排序高于人类参与度排序，说明这些工作更容易被替代，包括数据分析、过程监控、档案整理、行政和关系维护工作；

而标绿的部分，表示工资排序低于人类参与度排序，揭示了这些工作中人类的价值反而会上升，包括组织规划、沟通交流、培训、资源管理等。

显然，AI时代的主旋律并非简单的“机器换人”，而是在诸多高度依赖人类独特能力（领导力、创造性规划、复杂决策与社会交往）的工作领域，发挥人机协作的效能，实现赋能与增强。