AI對工作的影響，已經從網友做表自測，進入了政府開會準備政策的階段；可對你個人來說，怕被AI替代之前，更該擔心的是被身邊那個先學會用AI的同學、同事甩在身後。
最近外媒報了一件事：2026年5月21日，加州州長Newsom簽了一道行政命令，讓州政府開始制定方案，專門應對AI對就業的衝擊，方向包括裁員標準、就業保險、勞工培訓，以及更細地追蹤招聘和裁員數據。AI影響工作這件事，不再只是一個網頁小工具能說清的話題，而是已經擺上了政策桌面。
中國版AI職業曝光評分給242個職業打了0到10分，覆蓋約7.82億就業人口，按就業人數加權的平均分是3.19。地址在文末，先看數據：
高分這頭——軟件工程師9分、400萬人；翻譯9分；電話銷售9分、300萬人；會計8分、800萬人；銀行櫃員8分；放射科醫生7分、律師7分；公務員、小學教師6分。低分那頭——外賣騎手2分、1000萬人；中式廚師1分、1500萬人；家政服務員1分、2500萬人；搬家工人0分，是整張表裏唯一的0。
最容易被人誤讀的就是軟件工程師9分。很多人看到這一欄，第一反應是"那我還學編程幹嘛"。
這裏得把話講清楚。9分不是說程序員明天集體下崗，而是說"寫代碼"這件事裏，能被AI自動化的部分非常高。古法編程——背語法、刷算法題、手寫一遍又一遍CRUD——不再是學習的終點。但理解一個真實問題、把它拆成AI能聽懂的小任務、判斷AI給出來的代碼靠不靠譜、再把幾個工具串成一個能跑起來的產品，這一整套會變成新的基本技能。
所以編程這一欄不該從技能表裏刪掉，也不該只剩刷語法題。完全不學，你連AI寫出來的東西好壞都判斷不了，遇到一個bug只會複製報錯；只刷語法題，你又幹不過會用AI的同齡人。真正值錢的，是中間那段"看得懂問題、調得動AI、做得出成品"的能力。
這件事其實正在發生。現在做AI中轉、做AI小工具、把開源模型包成產品掛出去賣的，相當一部分就是大學生和剛畢業一兩年的年輕人。同一個專業、同一間宿舍，有人在羣裏抱怨"AI搶飯碗"，有人已經用AI接外包、做小站、跑訂閱號了。很多時候這不是行業的問題，是人和人之間行動力的差異。
當然話也不能反着說。AI確實會讓多數崗位的工作內容被改寫——會計、翻譯、電話銷售、初級法律和醫療影像，這些高分職業的從業者，未來幾年大概率要重新分配自己每天的時間。低分職業也別急着鬆氣：外賣騎手只有2分，但平臺算法和無人配送，早就在壓你的單價和路線。技術不一定直接替代人，常常是先擠壓議價空間。
對我們大家來說，這張表最值的用法，不是看自己被染成什麼顏色，而是誠實地問自己兩件事：你每天花最多時間做的那件事，是屏幕裏可複製的信息處理，還是必須到現場、靠經驗和身體才能完成的活？以及，過去半年裏，你爲"會用AI"這件事，真正花過多少小時？
中國版地址在這：https://madeye.github.io/jobs/ ，查完分數你那一行的真實分數，應該是幾分？
配圖來源：中國版 AI 職業曝光評分演示頁（https://madeye.github.io/jobs/）
中國版 AI 職業影響分析總覽
左側統計面板（總就業、平均影響、薪資與學歷分佈）
職業樹狀圖（面積=就業人數，顏色=AI影響程度）
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