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近期变化

这里每一条都是已核实、并且关联到具体职业与任务的事件。这是证据引擎对外的一面,不是新闻流:一条事件只有在有人读过来源、并把它连到某个任务判断之后才会出现。

968 条已核实记录,覆盖 160 个职业。阶段标签说明一条事件能在多大程度上改变评估;这里没有任何东西会自动改变影响指数。

阶段标签是什么意思

实际部署企业已正式投入使用。可以改变基线,但要结合规模与场景相似度加权。

限制或撤回失败、撤回、监管或成本正在抑制采用。可以下调评估,或扩大不确定区间。

技术能力演示、评测或论文表明技术上能做。它更新的是「技术能力」,不是「企业会怎么做」。

预测一个有资格的人,在具名、有日期、可归属的公开表态里,对未来做出了一个判断。记录它,是为了让「谁在什么时候说了什么」保持可核对 —— 而它永远不改变任务判断,因为预测不是观察。它的价值在之后才到:这条记录和那个职业的证据同在一页,读到预测的人,旁边就是「后来发生了什么」的记录。那就是结算;本站不对一条预测是否应验发布结论。

试点真实场景里的小规模试验。说明落地条件正在被检验,不代表条件已经成立 —— 所以单独一次试点永远不够,两次互不相干的才够。

政策推动监管、补贴或公共采购正在要求或出资推动采用 —— 与「限制或撤回」互为镜像。它说明采用正在被要求,不说明采用已经发生,所以单独一条永远不够,两条互不相干的才够。

用工变化招聘、人数、工时或职责出现可验证变化。权重最高 —— 但因果归因仍需论证,不能默认。

使用者采用一件工具在真实工作里被大规模使用,并且被测量到 —— 而做出「用它」这个决定的是使用者本人,不是雇主。它比「技术能力」多:干的是真活,不是演示;又比「实际部署」少:没有任何雇主把它投入生产、要求使用、或围绕它改过流程。权重定为 `cautious`:`automating` 的定义是「机器能做这件事**并且**有采用迹象」,而这就是一种采用迹象 —— 但使用可能只是试用,而且相当一部分测量来自有利害关系的一方,所以一条永远不够,两条独立的才够。还要注意是谁在计数。厂商遥测直接看得见这件事,而它同时在卖这件工具,所以这类记录要在适用范围里写明这层利害;而一个统计机构去问企业「员工有没有在任务里用 AI」,看见的是同一条通道、却没有任何利害 —— 在它存在的地方,它是更好的来源。

监管未成立一项本会限制或要求自动化的规则被正式提出,但没有生效 —— 被否决、被投票否掉、被法院推翻,或自然失效。它确实建立了一件关于法律环境的、可核查的事实:很多人以为存在的那道护栏并不存在。它永远不改变任务判断,因为它没有说明企业能做什么、或正在做什么。

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