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AI 研究员 · 凭什么这么说
那一页给的是判断。这一页给的是判断底下的东西:哪些技术真的碰到了这份工作、自语言模型进入公众视野以来这个估计怎么走的,以及两者背后的方法。
哪些技术在起作用#
四类独立信号。它们刻意不做加总 —— 一个职业暴露于两种技术,不等于风险翻倍。
它是怎么走到这里的#
指数不是一个静态数字。这是自 ChatGPT 以来,每个能力检查点上它大致会落在哪里 —— 回溯重建,并且如实标注。
—— 这一段里有已核实事件- - - 这一段没有 —— 纯重建0 = 没有任务暴露,100 = 全部任务暴露
● 本职业有 3 条已核实事件,按真实发生日期标在轴上 —— 靠近标记的那几段曲线是有可核对的东西锚定的。
本站唯一一条不只对着能力发布、而是对着一家雇主自己公布的计数重建出来的曲线 —— 而这家雇主正是这项能力的卖方,这一点必须说在前面。起点低是真实的:2022 年底,写训练代码、搭评测装置、哄集群仍是手工活,研究员手上的工具是一个好一点的自动补全。2023 年开始的攀升,是那个建造环节被交出去;而 2025 至 2026 那一段,是这次交接从「辅助」变成「委派」—— 到 2026 年年中,那份披露给出的比例是每 1 个人类工作日对应 3.1 个 agent 工作日。它在接近顶部时走平而不是继续上行,而走平的机制写在同一份文件里:agent 输出里流向高层规划的比重始终极小,而成功完成的长任务里,仍有超过一半需要一次人工介入。这个高度要读成「有多少『做』已经挪走了」,那段走平要读成「『决定』现在还在哪里」—— 而不要读成任何人已经证明了的一个上限。
曲线平缓不是「安全」的预测。它只是在说:到目前为止,自动化触及了哪些任务 —— 这里动得最少的职业,约束都是物理的或监管的,而这两样都会变。
写到这一页的长文#
下面这些长文,论证用的就是这一页里的这些记录;它们的每一节都写明了自己依据什么。
方法与来源#
- 评估日期
- 2026-09-13
- 任务判断的依据构成
- 5 条有证据支撑 · 1 条平台推断 · 0 条证据不足
- 已核实事件
- 5