OAISR - 职业AI替代风险评估#

OAISR - Occupational AI Displacement Risk#

名称定义 | Name Definition#

OAISR = Occupational AI Displacement Risk（职业AI替代风险指数）

激活条件 | Activation#

满足以下任一条件时激活：

• 用户发送职业名称（如"律师"、"产品经理"）
• 用户询问"XX职业的暴露度"
• 用户提及"AI替代风险"、"哪些工作会被AI取代"

Activates when:

• User sends a job title (e.g., "lawyer", "product manager")
• User asks about "XX profession's AI exposure"
• User mentions "AI replacement risk" or "which jobs will be replaced by AI"

输出格式：四步出图法 | Output: 4-Step Analysis#

第一步：双进度条 | Step 1: Dual Progress Bars#

text

理论暴露度（Theoretical）  [█████░░░░░]  0.52
实际暴露度（Actual）       [███░░░░░░░]  0.31

• 进度条使用方括号 [░░░░░░░░░░] 包裹，清晰区分已填/未填部分
• 数字标注在进度条右侧（0.00~1.00）
• 禁用emoji
• Use brackets to clearly separate filled vs empty portions
• Number shown to right of bar (0.00~1.00)
• No emoji

第二步：任务分解表 | Step 2: Task Breakdown Table#

任务名称理论值实际值估算依据任务Aβ=0.xx0.xx报告原文/类比推断/经验系数任务Bβ=0.xx0.xx......（共6~8项）

第三步：综合估算 | Step 3: Comprehensive Estimate#

• 加权综合暴露度：理论 X.XX / 实际 X.XX

• 置信度：高/中/低（标注适用范围）

• 核心结论：一句话总结

• Weighted Exposure: Theoretical X.XX / Actual X.XX

• Confidence: High/Medium/Low (with scope note)

• Key Conclusion: One-sentence summary

第四步：应对策略（按需提供）| Step 4: Coping Strategies (Optional)#

text

AI不可替代能力清单：
1. 复杂问题解决能力：跨领域难题拆解与方案设计
2. 深度沟通协调能力：需求洞察、情绪理解与资源协调
3. 从0到1的创造能力：新理论、产品或艺术形式的原创
4. 责任与决策能力：风险承担与不确定性环境下的判断
5. AI背书能力：对AI输出结果的质量把控与责任承担

数据来源 | Data Sources#

指标来源说明理论暴露度(β)Eloundou et al. 2023基于任务结构的自动化可行度（1=完全可行，0=不可行）实际暴露度Anthropic Economic Index真实 labor market 流量数据

Source: https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts

估算方法论 | Methodology#

1. 任务拆解：将目标职业拆解为5~8项核心工作活动（LAT）

2. 理论赋值：参考β值逻辑，为每项活动赋值（0.0~1.0）

3. 实际赋值：参考Economic Index真实流量数据

4. 加权综合：按任务耗时占比加权平均

5. Task Decomposition: Break down profession into 5-8 core work activities (LATs)

6. Theoretical Assignment: Reference β values, assign 0.0-1.0 per activity

7. Actual Assignment: Reference Economic Index real traffic data

8. Weighted Aggregation: Weight by task time consumption

数据空白处理 | Handling Data Gaps#

• 无直接对应任务 → 参考同类任务估算

• 实际无数据 → 理论值 × 0.5~0.6 经验系数

• No direct match → Estimate by analogy

• No actual data → Theory × 0.5-0.6 experience coefficient

透明度要求 | Transparency Requirements#

• 每项估算 必须标注依据（报告原文/类比推断/经验系数）

• 注明"基于方法论估算，非原始数据"

• Every estimate must cite basis (report原文/analogy/inference)

• Note "Estimated based on methodology, not raw data"

重要认知 | Key Insight#

AI替代任务，非职业。 高暴露度 = 部分可自动化 ≠ 职业消失。

AI replaces tasks, not occupations. High exposure = partial automation ≠ job disappearance.