前特斯拉人工智能总监、OpenAI联合创始人Andrej Karpathy，最近基于美国劳工统计局BLS的数据，花了两个小时敲了个代码演示项目，给他弄出了一套叫“氛围编码”Vibe Coding的分析工具，用来评估各行各业受人工智能和自动化影响的程度。他顺手就把这个分析发到了社交平台X上，结果这张图表在网上传疯了，引发了一场关于“白领就业危机”的大讨论。卡帕西也很无奈，周日赶忙出来澄清说这就是个随性项目，灵感是看书得来的，本来就是为了方便开发者们看看数据集长什么样。虽然他当时把帖子给删了，不想再多解释，但从那些已归档的数据里，还是能看出现在AI技术发展的一个客观逻辑。那就是生成式AI在处理文本、代码和复杂分析任务上的能力，已经甩了它们在物理世界里的表现好几条街。 3月16日这天，据fortune报道的消息来看，卡帕西的这个分析主要给职场人士透了个底。高薪群体现在是真的慌了，年收入超过10万美元的职业平均风险得分高达6.7分。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、编辑和市场研究人员这些白领岗位，得分普遍都在9分上下。这就意味着那些依赖数据处理、内容生成和逻辑推理的知识型工作，正在被能在几分钟内干完数周活儿的高级AI工具迅速取代。 与之形成鲜明对比的是低薪群体的风险得分很低。年收入低于3.5万美元的职业平均风险只有3.4分。建筑工人、屋顶工、油漆工和清洁工这类体力劳动者得分低到只有1分；而家庭保健助理、护理助理、理发师还有调酒师这些需要高度人际互动或者精细手工操作的服务岗位，得分也仅仅是2分。 不过就在本月初，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》里，也得出了类似的结论。报告指出虽然AI的实际应用落地速度还跟不上理论能力，但商业、金融、法律、计算机科学以及管理类工作确实是理论上最容易被自动化的领域。Anthropic特别强调了年龄较大、受过高等教育且收入较高的劳动者群体正面临最脆弱的情况。 卡帕西的模型把风险评分设定成了0到10分，10分就是影响最大的意思。数据显示美国劳动力的总体加权风险敞口是4.9分，但内部结构分化得很厉害。只要看看这个评分表就明白为什么了：美国的劳动力市场正处在一个两极分化的状态中。 总之这件事闹得挺大的，虽然卡帕西事后说这是随意搞的项目没什么深意，但存档的数据还是暴露了一个残酷的现实：那些年薪10万美元的精英白领们正拿着4分、7分甚至9分的高风险评分坐在风口浪尖上；而那些收入只有3.5万美元的体力劳动者们却拿着1分、2分的低风险评分显得很安全。这种差距说明在AI技术面前，高薪脑力劳动者比低薪体力劳动者要脆弱得多。 而且Anthropic的报告也印证了这一点：无论是年龄大的还是年轻的、是受教育程度高的还是低的、是挣钱多的还是挣钱少的——只要你是属于商业、金融、法律、计算机科学或者管理这几类职业的人——都可能在AI浪潮中最先被淘汰掉。这不仅仅是个概念问题了，它正在变成现实中的危机时刻。