麻省理工学院（MIT）近日联合橡树岭国家实验室（ORNL）发布的一项重磅研究显示，当前人工智能技术已具备替代美国 11.7% 劳动力的能力，这一比例对应的工资规模高达 1.2 万亿美元，覆盖金融、医疗保健、专业服务等多个关键领域。

该研究通过一款创新的劳动力模拟工具 “冰山指数（Iceberg Index）”，为解读 AI 对美国劳动力市场的结构性影响提供了前所未有的深度视角。

创新工具：构建劳动力市场的 “数字孪生”

“冰山指数” 由 MIT 与 ORNL 联合研发，依托 ORNL 位于田纳西州的 Frontier 超级计算机进行大规模建模，核心功能是对全美 1.51 亿名劳动者的就业生态进行精准模拟。这款工具将劳动者视为独立个体，整合其技能、工作任务、职业类型与地理分布等多维数据，成功将 32000 余项技能映射至 923 种职业及全美 3000 个县，最终实现对 AI 技术替代潜力的量化评估。

研究共同负责人、ORNL 所长 Prasanna Balaprakash 解释，该指数本质上是美国劳动力市场的 “数字孪生系统”，能够在就业市场发生实际变化前，通过人口层面的模拟实验，预判 AI 对工作任务、技能需求及劳动力流动的重塑作用。与传统预测工具不同，它并非聚焦 “何时何地会出现失业”，而是提供 “基于技能的全景快照”，清晰呈现当前 AI 系统已能胜任的技能范畴，为政策制定和投资决策提供科学依据。

市场真相：1.2 万亿美元冲击藏于 “冰山之下”

研究揭示了一个关键发现，AI 对劳动力市场的影响并非集中于大众认知的科技领域，而是呈现 “冰山效应”。被外界广泛关注的科技、计算与 IT 行业的岗位变动，仅占总工资暴露规模的 2.2%（约 2110 亿美元），属于 “冰山一角”；真正的核心冲击来自 “水面之下” 的日常性职能领域，包括人力资源、物流、金融及办公室行政等，这些常被传统自动化预测忽略的领域，合计贡献了 1.2 万亿美元的工资暴露规模。

更值得关注的是，AI 的影响范围已突破沿海科技中心的局限，覆盖全美 50 个州，包括此前较少被纳入 AI 讨论的内陆与农村地区。这种全域性冲击意味着，AI 对劳动力市场的重塑并非局部现象，而是涉及不同区域、不同产业的系统性变革。

研究价值：为政策制定提供 “精准导航”

对于正规划数十亿美元劳动力再培训与技能提升投资的美国立法者而言，“冰山指数” 提供了精度达邮政编码级别的决策参考。其核心价值在于能够穿透宏观数据，呈现县级甚至普查区块的技能分布、自动化概率，以及对当地 GDP 和就业的潜在影响，这是传统工具难以实现的突破。

目前，该工具已进入实际应用阶段。田纳西州、北卡罗来纳州和犹他州已采用州级劳动力数据验证模型，并基于此制定相关政策。其中，田纳西州已在本月发布的《AI 劳动力行动计划》中明确引用该指数成果，该州医疗、核能、制造业与交通运输等核心行业因高度依赖体力工作，对纯数字化自动化的抵抗力较强，政策重点已转向如何通过机器人和 AI 助手增强这些行业的竞争力。