网站首页    特别关注    AI冲击职业技能
  • 关税边缘化

    经济发展水平越高,国内税制越完善、税基越大,越不依赖关税,更依赖更开放的国内和国际贸易体系。这些国家普遍拥有较为完善的税收制度和税收征管体系,依赖更加稳定和可持续的国内税源,如所得税、增值税、消费税等,关税作为财政收入筹集工具的地位日益边缘化。

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  • 定价一项技能

    技能的互补性(即一项技能可以与多少种不同高价值技能结合使用)决定了一项技能的经济价值。技能价值取决于技能背景,并与不同类型技能结合使用,价值最高。如AI技能溢价为 21%,高于技能平均溢价。金融法律领域比市场营销技能的溢价高,市场营销比行政技能溢价高

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  • VC与高利贷

    ​​​​​​​“没有对赌条款,募资报告根本过不了”。中国VC基金超过七成的钱来自政府引导基金和国有资本。考核周期通常是3年投资期加2年退出期。5年内没有退出路径,负责人要承担责任。基金管理人拿到LP的钱,硬性退出指标中必须考虑上市与并购、创业者承诺回购。

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  • 卡特彼勒代理商制度

    卡特彼勒的发展路径中有一个显著优势:代理商制度。康明斯动力系统的一名代理商说:“卡特代理商是成就辉煌的核心所在。可以与他们产品竞争,但却无法匹敌卡特彼勒所拥有根基坚实的代理商。他们提供零配件和售后服务甚至业界的任何人力,而且他们相当忠诚。”

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  • 大宗商品投资的杭州帮

    研究是0分与100分的区别。如果研究没有体系,逻辑不成闭环,很难持续发展。杭州帮在基差领域开辟了新天地。对基差的理解,使其将期货与现货的结合发展壮大。在黑色产业链与化工产业链的很多商品基差,基本上由浙江系公司决定。掌握基差规律,就获得市场定价权

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  •  “资本之王”黑石

    自1985年成立,两位连杠杆并购都没真正做过的创始人,如今凭借1.1万亿美元的管理规模,让黑石足以跨界比肩世界顶级的主权财富基金。黑石的业务虽多但却有着科学的分类和管理,并且随着大环境的变化而实时调整。2024年,黑石仍在对其业务进行归类和整合。

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  • ESG披露标准启示

    目前主流披露标准主要分为两大类:第一类为综合性的披露标准,以GRI、SASB等为代表。第二类为聚焦气候变化、水资源等领域的披露标准,以TCFD、CDP等为代表。第二类标准适用于不同的领域,很难横向比较。GRI标准是全球使用最为广泛的披露标准,引用占比超过90%。

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  • 中国钾盐缺口

    中国有56%的耕地需要“补钾”,总体上越往东南越严重,闽、湘、鄂、粤、海南以及江淮地区土壤钾含量都十分稀少,高效钾含量只有新疆、关中农业区的二分之一甚至四分之一。2023年,中国钾盐缺口68%,需进口1000多万吨,而由于钾的高度垄断,进口选项非常有限。

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  • 三井物产的情报网

    微软的情报系统对企业经营的贡献率大约是17%左右,而三井这种贸易财团则是以信息为最终的经济效益,其情报就是整个公司的命脉。作为民间研究机构,从研究的深度、广度和企业接受程度来看,比政府研究机构更有效率。其成果被日本企业界认为是经济变化的风向标。

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  • 为什么盒装奶是950毫升?

    国内的一些牛奶包装沿用了美国的可折叠屋顶式纸盒设计,用的模具一样,那标注的容量也跟别人一样,取近似值950毫升。制造商在保持包装大小和价格不变的情况下,稍微减少产品的体积。这可以帮助公司在生产成本上升时控制开支,而不会显著提高零售价格。

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  • 麦肯锡:AI赢家仅6%

    能收获AI价值,赢家们关键在于采取了一套更彻底、更系统的战略:将AI深度融入业务战略;更注重变革管理和组织重构;同时在高层推动、资源投入与规模化落地实施中展现出更强的决心与执行力。许多企业,尤其是中小型企业,尚未实现AI与工作流的全面融合。

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  • 数据中心重塑能源格局

    数据中心市场前所未有的高强度、空间集中的增长正在重塑能源格局,加剧了公用和非公用电力供应商的压力。数据中心电力需求的预期激增可能导致基础设施瓶颈,阻碍行业增长和技术进步。电力供应商必须重新思考商业模式,以确保可靠且可扩展的能源供应。

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  • 产业链逆流

    尽管存在较大争议,但中国产业链转移风险不可低估。1、多个国家可共同承接中国低端产业链,降低中国在国际市场上的竞争力。2,中国高端制造业产业链加速回流,将对中国技术转型升级造成负面冲击。3、产业链转移具有难以逆转性与具有先慢后快的非线性特征。

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  • AI冲击职业技能

    数据显示自ChatGPT发布后八个月,越是结构化、重复性高的任务,越容易被AI取代。AI带来的冲击是技能的错配,即“技能摩擦”。此外,它会催生一批全新高技能岗位。新岗位需要更高层次的创意、批判性思维,以及对AI工具的专业运用能力。与AI协同将决定未来的竞争格局

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  • 全球化的影子世界

    全球化“影子世界”源于具体痛点:高昂的跨境支付手续费、效率低下的末端派送、碎片化的海外营销渠道,复杂的异国用工合规。同时地缘政治迷雾与人工智能,又添更多变量:工具型服务正在被生态系统取代、物流公司深度介入客户供应链、支付平台成为金融基础设施……

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  • AI隐形战场:存储器与封装

    传统“存储墙”成为算力瓶颈,高带宽存储器(HBM)与先进封装技术成为突破关键。HBM较传统GDDR6提升5倍;而台积电CoWoS、英特尔EMIB等先进封装技术,整合CPU、GPU、NPU等为“超级芯片”。这两项技术共同构成AI算力革命的“隐形战场”:技术路线竞争,产业链话语权争夺。

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  • 线控改变汽车底盘

    线控技术是智能汽车的“地基”。线控,指通过电信号将转向、制动、加速等关键动作直接交由电子控制单元ECU处理,再由执行器完成操作。没有线控,就没有真正意义上的智能底盘、难以实现L3及以上级别的自动驾驶。它是汽车从“机械机器”向“智能终端”跃迁的门槛。

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  • 民企退场通道

    在破产法庭见到的,不是冰冷法条,而是被债务压垮的家庭。90%民企老板用房产证为企业担保、银行要求连带保证、停业可能构成“拒不支付劳动报酬罪”。需要一个合法退场通道:个人破产制度能覆盖中小企业主、银行不再强制要求个人担保、社会对失败者少些污名化。

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  • 全球文科倒闭潮

    文科衰退,是个全球性的问题。经合组织报告显示,过去10年人文学科的入学人数都在下降。在这股浪潮中,有的大学是迫于财政压力削减人文学科,有的则是出于对“教育优势”进行结构性的优化,也就是把跟不上时代的文科专业淘汰掉,去拥抱更具竞争优势的STEM学科。

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  • 2024年最失败的八大技术

    麻省理工科技评论的年度科技失败案例盘点,记录了过去一年中的失误、骗局与灾难。有些失败带着荒诞色彩,如谷歌“觉醒AI”生成黑人纳粹图像而将公司推上舆论风口浪尖。另一些则更加严重,如CrowdStrike的一次计算机错误,导致数千名达美航空乘客被迫滞留机场,引发法律诉讼。

    95 ¥ 0.00

 原作者  Ozge DemirciJonas HannaneXinrong Zhu 改写:谭相宜;改写自Demirci O, Hannane J, and Zhu X. Who is AI replacing? The impact of generative AI on online freelancing platforms. Management Science, 2025.;源自:复旦商业知识《在线自由职业平台的生存图鉴》2025.11

 

据麦肯锡(McKinsey)2024年发布的报告,全球已有71%的组织在至少一个业务领域常规使用生成式人工智能(Generative AI)。这一前所未有的普及速度,引发了全球对于AI将如何冲击劳动力市场的热议:AI究竟在替代谁的工作?

在这场变革中,自由职业平台因其“短期+远程+高流动性”的用工特征,被视为观察AI影响的“前哨”。尤其是在全球性的在线自由职业平台(如Upwork、Fiverr、Freelancer等)上,大量原本依赖人力完成的短期项目,是否正在被AI抢走?

近期,一项基于全球领先自由职业平台大数据的研究,揭示了生成式AI如何重塑自由职业市场的格局。以ChatGPT、Midjourney等为代表的文本与图像生成工具,正以前所未有的速度和强度冲击线上自由职业生态。写作、设计、编程等原本相对稳定的任务需求,正在显著下滑。

这项研究追踪了2021年7月至2023年7月间近140万个任务的变化,揭示了AI如何迅速替代部分传统岗位。研究发现,自ChatGPT发布后的短短八个月内,那些更易被自动化的任务(如写作、软件开发、网站与APP开发)自由职业需求下降了21%,远高于人工密集型任务(如数据录入、视频制作、音频处理)。

具体来看,写作类任务需求下降幅度最大,达30.37%;软件与应用开发类任务下降20.62%;工程设计任务则下降10.42%。这表明,越是结构化、重复性高的任务,越容易被生成式AI取代。

不仅是文字创作,图像生成领域同样受到冲击。随着Midjourney、Stable Diffusion和DALL·E2等AI工具的普及,平面设计类任务需求下降18.49%,3D建模任务下降15.57%。这说明,生成式AI已不再只是替代单调劳动,它开始具备挑战创意型工作的能力。

推动这一变化的关键因素之一,是公众对AI“可替代性”的认知加速提升。通过Google Trends搜索指数(SVI)分析发现,用户对“ChatGPT + 写作”“ChatGPT + 软件开发”等关键词的搜索量迅速上升,而对应任务的发布量却在同步下降。换句话说,人们越意识到AI可以取代这些任务,对应岗位的市场需求就越快速萎缩。这种认知与市场反应的联动,进一步印证了生成式AI对自由职业市场的直接影响。

 

01、谁在最先失去工作?

 

平台数据与任务分析进一步表明,AI的替代效应存在明显的技能层次差异:初级和中级自由职业者承接的任务最容易被AI取代。

以写作为例,过去常见的博客文章、基础文案等任务,如今生成式AI几秒钟内即可完成,甚至质量优于多数普通写手。原本发布这类任务的雇主,现在越来越倾向于直接使用AI生成内容,以降低成本、节省时间。而具备高技能的自由撰稿人,例如负责深度策划或高质量专题写作的人才,由于AI尚难胜任这些复杂任务,反而在市场中获得更多认可。

设计领域同样如此。简单的Logo设计、宣传海报制作,已大量被AI工具取代;但更高阶的创意设计与品牌战略,仍然依赖人类主导。这类工作不仅需要技术,更需要独特的创意思维和对品牌语境的理解。

值得注意的是,AI虽然取代了一些任务,但这并不意味着整个自由职业市场都陷入危机。研究指出,那些尚未被AI取代的任务,其复杂性和报酬反而有所提升。这可能意味着AI正在催生一批全新的高技能岗位。这些新岗位需要更高层次的创意、批判性思维,以及对AI工具的专业运用能力。

例如,基础写作任务可能由AI完成,但高端内容创作、深度分析报告撰写,甚至与AI协同生成内容与管理流程等新型任务,反而呈上升趋势。这种转变要求自由职业者掌握与AI协作的能力,具备更强的创造力和专业水平,才能在竞争中脱颖而出。

此外,研究还发现,企业在雇用自由职业者时的偏好也在悄然改变。越来越多的雇主倾向于选择那些明确标注掌握“ChatGPT使用技能”的自由职业者。相关任务发布量正在上升。这表明,AI协作能力不再是加分项,而正在成为自由职业市场中的“刚需”。

 

02、从被动到主动:未来自由职业市场的希望

 

AI带来的变革迅速而猛烈,但人类应对变化的能力也从未被低估。

近期,2010年诺贝尔经济学奖得主、伦敦政治经济学院教授克里斯托弗·皮萨里德斯(Christopher Pissarides)提出了一个发人深省的判断:AI 带来的冲击不同于以往任何一次工业革命,它的核心挑战不是工作岗位的消失,而是技能的错配。

他的研究指出,AI时代劳动力市场面临的核心挑战是“技能摩擦”。这与过去几次工业革命有显著不同。在第一次工业革命中,工厂制逐渐取代了作坊手工业,虽然大批工人离开家庭作坊进入工厂,但工厂生产反而降低了对技能的要求。为了压低成本,许多工厂甚至雇佣童工,只支付极低报酬,从中榨取利润。这最终引发了历史上著名的“卢德运动”——工人砸毁机器以表达抗议。

而今天的 AI 革命则大为不同。这是历史上第一次劳动者必须提升技能才能适应新技术的时代——要知道即便在蒸汽机和电力革命的年代,工人也并不需要学习太多新技能。

那么,AI时代到底需要哪些新技能?克里斯托弗·皮萨里德斯认为,企业最需要的,是具备数据理解能力的员工。他指出,“数字能力”(digital skills)正是AI时代的核心技能。

相比以往的工业革命,这次AI 革命对提升劳动者技能的要求是最显著的。越是技术先进的企业,越需要提升员工的技能。因此,虽然信息摩擦是劳动力市场调整缓慢的一部分原因,但更根本的原因还在于技能不匹配。良好的教育、培训和终身学习的能力,是我们应对这些挑战的有力手段。

除了职场个人的改变,劳动力市场也面临动态调整。劳动者和企业都需要在教育、培训和技术创新方面进行投资,以便在受AI影响的经济环境中保持竞争力。政策制定者可能需要促进公平获得教育和培训机会,通过社会安全网和再就业计划支持失业工人,并鼓励创新和创业。

AI还将极大地影响管理决策,企业高层管理者有必要考虑人工智能对企业运营各个方面的潜在影响。管理层应主动识别那些更容易实现自动化的任务,并辨别出那些更需要AI补充技能的生产环节。企业可以利用 AI来提高效率和创新,但同时也应制定战略,为从自动化岗位过渡的员工提供足够的支持,可以通过提供持续学习途径,更好地让员工为未来做好准备,从而确保在企业管理中实现组织复原力和员工成长。

诚然,技术进步无法阻挡,适者生存的法则依旧有效。但历史经验告诉我们,每一次技术革命在带来短暂阵痛的同时,都会创造出更加广阔的机会。在这个变革的时代,“AI替代了谁”或许并不是最重要的问题,更关键的是,“谁能与AI协同共赢”,这将决定未来的竞争格局。

 

本文改写自全文:

Demirci O, Hannane J, and Zhu X. Who is AI replacing? The impact of generative AI on online freelancing platforms[J]. 

Management Science, 2025

2025-12-12
数据显示自ChatGPT发布后八个月,越是结构化、重复性高的任务,越容易被AI取代。AI带来的冲击是技能的错配,即“技能摩擦”。此外,它会催生一批全新高技能岗位。新岗位需要更高层次的创意、批判性思维,以及对AI工具的专业运用能力。与AI协同将决定未来的竞争格局

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