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Anthropic 失业报告炸场:22-25 岁年轻人被斩杀,先拥抱 AI 的行业先被 AI 吃掉_工作_职业_的任务

添加时间:2026-03-07 18:15:04 点击量:273

“内容为王”这句话在哪个时代都不会过时。随着消费升级,日益庞大的中国高端群体对高品质的生活方式与旅行体验的需求为高端出境旅游市场带来巨大市场机遇。现今的旅游产品也更向个性化、定制化、品质化靠拢,对内容创新提出更高的要求。内地的旅游内容市场仍有5-10倍的增长空间。最近36氪接触了一家做移动端旅游社区电商的团队——河马旅居指南。

河马旅居定位中等收入人群18-34岁的年轻群体,想通过碎片化的PGC或UGC内容培养用户粘性,由内容社区模式切入出境游市场。传统的旅游内容多是以长图文的游记形式呈现,河马旅居并不刻意强调旅游路线或整个游历过程的感受,在内容呈现上更加碎片化、个性化、移动化以及品质化,以小众或特色地点作为维度输出内容,建立内容社区,类似于旅游界的“小红书”或“什么值得买”。

河马旅居在部分海外旅游城市有一个4到5人的自媒体小团队定期生产PGC内容,每月更新一次内容,以优质的内容导流。目前河马的获客成本低至2-3元/人。

优质的内容利于培养高粘性度的用户,当累计到一定数量的优质内容生产者,达到一定的用户规模时,将由PGC内容带动UGC内容的自发产出,进而开始搭建旅游内容社区,最后完成向旅游社区电商的转型,形成交易闭环。

目前河马旅居的流量较为分散,微信公众号累计粉丝3万,MONO 5万,豆瓣 1万,C端获客主要来自微博、豆瓣,上周刚上线微信小程序。后期需考虑转化用户集中流量,现阶段团队正尝试跟移动WiFi租赁和签证业务团队资源置换,互相增加入口。

商业模式上,河马旅居打算分两步走,第一阶段,先帮助用户解决去哪里玩的问题。河马打算与当地的旅游局或航空公司合作,帮助他们做中国市场的整体营销,宣传当地旅游资源。第二阶段,解决用户怎么玩的问题。平台可通过用户的行为数据分析社区调性从而推荐相应的特色化旅游产品,例如在京都的寺院坐禅、学习茶道、参观日本酒的蒸馏厂等等。

此外,河马旅居也在尝试开拓知识付费的营收渠道。从体验、艺术、咖啡、酒吧、餐厅、酒店等六个维度切入,做成各旅游城市的PDF版官方性质PGC攻略。3月份售出800多本,每本单价15元。

河马旅居创始人余晓盼表示,河马旅居的核心竞争力还是个性化的内容表达。“传统旅游社区把内容做的太死气沉沉了。人美、景美但流水账似的内容很无趣。好的内容本身就是门槛。原创的有趣的才有生命力。”

内容+电商并不是一个新概念,如今传统OTA、头部电商平台以及媒体型电商都在加码内容,但要持续产出有价值的内容并非易事,需要足够规模的内容生产团队长时间的内容积累,而具有极强传播力的爆款内容更是可遇而不可求,营造内容社区所花费的精力也许正是其门槛所在。

河马旅居目前的管理团队为4人,内容产出团队20人。创始人余晓盼任河马主编兼运营,曾任职于私募、资管、律师事务所,为《美食侦探系列》旅行畅销书作者。团队目前正在寻求天使轮融资。


Anthropic 最新报告炸场了:调查显示,程序员 75% 的任务已被 AI 覆盖!客服、数据录入紧随其后。更可怕的是,这还只是开始,报告预警:AI 对劳动力市场的影响,是一场长达十年的「温水煮青蛙」!

Anthropic 发布了一份报告,结论让所有人恐慌!在这份报告里,他们提出了一个颇为戏剧性的概念 ——AI 失业预警系统。

AI 究竟什么时候会开始真正冲击就业?答案是:真正的变化,才刚刚开始!

全文链接: ***s://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb / website / dc7bcd0224644fce***cecb7f9e68dcd8434b35f1.pdf

这份《AI 对劳动力市场的影响:新度量与早期证据》报告,直接甩出一组相当震撼的数据。

程序员的日常工作中,已有约 75% 的任务可以被 Claude 覆盖!紧随其后的,是客服代表(70%)、数据录入员(67%)等岗位。

展开全文

更恐怖的是,AI 还在加速 —— 计算机和数学类职业理论可自动化率高达 94%,但目前真实覆盖只有 33%。

也就是说,AI 远没发挥出全部潜力,可光是已经实现的这部分,就足够让程序员的日常工作被「切」掉四分之三。

但路易斯维尔大学的计算机科学教授,AI 安全与安防研究员 Roman V. Yampolskiy,预测更为悲观:

通用人工智能(AGI)将彻底取代所有基于计算机的认知劳动,而实体人形机器人仅落后 3 到 5 年。

他的结论是:「在不远的将来,几乎所有体力和脑力工作都将被自动化,因为 AI 学习任何新技能的速度都比人类快,使得再培训变得毫无意义。」

AI 替代指数

这次,经济学家 Maxim Massenkoff 和 Peter McCrory 提出了一个新指标 ——Observed Exposure(观察暴露量),也就是 AI 正在替代多少工作任务。

他们的计算方式,有点像经济学和大数据的混合体

数据来自三个地方,包括 O*NET 职业数据库(美国约 800 个职业的具体任务),Claude 的真实使用数据以及大模型的理论能力研究。

研究人员会问三个问题。

第一,这个任务理论上 AI 能不能做?

第二,现实中,AI 有没有进入这个职业?

第三,在这个职业中,AI 是在辅助还是自动化?

最终,他们把这些数据加权计算,就得出每个职业有多少任务正在被 AI 覆盖。

最容易被 AI 冲击的职业排行榜

结果出来后,让所有人大吃一惊:最容易被 AI 冲击的职业第一名,不是翻译,不是写手,而是程序员!

下面这份,就是报告给出的 AI 暴露度最高的职业榜单。

程序员排第一,其实让人并不意外,在现实工作场景中,Claude 已经被大量用于编程任务。

而客服、数据录入等岗位,本身就属于高度流程化的白领工作,AI 尤其擅长。

最安全的职业是谁?

另一方面,有30% 的职业几乎完全不受 AI 影响。

比如厨师、救生员、酒吧调酒师、摩托车维修工、洗碗工等等。

原因很简单:这些工作需要物理世界操作,而 AI 暂时还没有手。

像农业操作、法庭辩护之类的任务,目前仍然远远超出 AI 能力。

因此,蓝领工作反而更安全。

一个让人稍感安慰的结论是,AI 目前还没有造成特别明显的失业潮。

研究人员分析了美国 2016 年以来的就业数据,特别对比了 AI 暴露高的职业,和 AI 暴露低的职业。

结果他们发现:二者失业率几乎没有差别。

年轻人开始出问题了

Anthropic 创始人兼 CEO Dario Amodei 早就把话挑明。

去年,他就警告:在 1-5 年内,AI 可能干掉 50% 入门级白领岗位,让整体失业率冲到 10-20%。

今年年初,他又发了一篇 2 万字长文,再次强调 AI 将引发「非同寻常的阵痛」:AI 进步太快,社会根本来不及反应

曾经,程序员、律师助理、分析师等岗位是「金饭碗」;AI 之下,可能直接蒸发。

Amodei 的警示甚至引来英伟达 CEO 黄仁勋的驳斥:

Anthropic 的报告显示,现在失业率还没大涨。

报告跟踪了 ChatGPT 发布后的数据,发现高暴露职业的失业率和低暴露职业几乎没拉开差距,变化「基本为零」。

可另一个信号更危险:22-25 岁的年轻人,在高暴露岗位的入职率直接掉了 14%。老员工还能靠经验苟住,新人连门都摸不到了。

这份报道揭开了一个正在发生的悲剧:企业并没有大规模清洗老员工,它们只是悄悄关上了大门。

暴跌的 14%应届生招聘需求,就是证据。

对于资深专家(Senior)来说,AI 确实是超级杠杆,让他们以一当十。

但对于初级员工(Junior)来说,AI 是完美的替代品

  • 原本需要实习生整理的会议纪要,AI 秒出;

  • 原本需要初级分析师清洗的数据,AI 搞定;

  • 原本需要初级码农写的 CRUD 代码,AI 包圆。

原本需要实习生整理的会议纪要,AI 秒出;

原本需要初级分析师清洗的数据,AI 搞定;

原本需要初级码农写的 CRUD 代码,AI 包圆。

更扎心的是,美国劳工统计局(BLS)的预测显示:

  • 暴露度越高的职业,未来十年就业增长越慢;

  • 每多 10% 的任务被 AI 覆盖,岗位增长就少 0.6 个百分点。

暴露度越高的职业,未来十年就业增长越慢;

每多 10% 的任务被 AI 覆盖,岗位增长就少 0.6 个百分点。

AI 是一场 10 年的温水煮青蛙

现在,经济学家有两派完全不同的观点。

其中一派认为,AI 只是效率工具

他们认为,就像电脑和互联网一样,AI 只会提升效率。历史上的每次技术革命,都会创造更多岗位。

另一派则认为,AI 不只是工具,而是第一次替代了脑力劳动

研究者给了这样一个比喻:AI 的冲击,很可能像慢性地震。

意思就是,AI 对就业的影响,可能不会像疫情那样突然,而更像一种中国制造冲击。

在 2000 年代,中国制造进入全球市场,这导致美国的很多制造业岗位,用了十几年才逐渐消失。

AI 可能也是这样,不是一天改变世界,而是慢慢改变所有行业。

Anthropic 的这份报告更像是一份「早期预警系统」。

AI 对劳动力市场的影响可能不像疫情那样突如其来,而更像是一场长达十年的「温水煮青蛙」。

未来几年将是观察 AI 影响的关键时期。

原因在于:

  • AI 技术仍在快速进步

  • 企业应用还处于早期阶段

  • 工作流程正在逐步重构

AI 技术仍在快速进步

企业应用还处于早期阶段

工作流程正在逐步重构

随着 AI 在企业中的应用扩大,我们可能会看到更加明显的劳动力市场变化。

或许,未来生产力过剩,人类或不再是为了生存而工作。

彼时,那么人类工作的意义,究竟还剩下什么?

***、企业、个人,都得开始想:当 AI 把 75% 的日常任务干掉时,我们拿什么去换饭碗?

或许,UBI(全民基本收入)、终身学习新模式、甚至「人类税」这些听起来遥远的词,会变成现实。

给年轻人的三点建议

最后,给出三点建议。

  • 避开「纯数字化流水线」任务:如果你的工作主要是「读取数据-转换-输出报告」,那么你就在 70% 的危险区。

  • 拥抱「自动化工作流」:与其担心被替代,不如学习如何通过 API 和 AI 工具提升效率,成为那个「使用 AI 的人」 。

避开「纯数字化流水线」任务:如果你的工作主要是「读取数据-转换-输出报告」,那么你就在 70% 的危险区。

拥抱「自动化工作流」:与其担心被替代,不如学习如何通过 API 和 AI 工具提升效率,成为那个「使用 AI 的人」 。返回搜狐,查看更多

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