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GameLook报道/与国内同行普遍拥抱AI不同，海外游戏从业者对AIGC的抵触与焦虑几乎从未消退——美术、QA、配音演员乃至程序员，这些岗位始终是裁员浪潮的重灾区。

但就在这种悲观情绪蔓延之际，OpenAI却发布了一份出人意料的就业研究报告——结论颇具颠覆性：AI非但不会引发失业潮，反而可能创造更多工作岗位。

报告英文原文链接：

https://cdn.openai.com/pdf/the-ai-jobs-transition-framework_report.pdf

这份覆盖900余种职业的研究显示，AI对就业市场的冲击远比想象中复杂。虽然部分岗位面临被替代的高风险，但这些领域的从业者已经在用AI承接更大的工作量，失业率反而低于其他职业。

报告还指出：46%的职业（如教师、家政人员）受AI影响极小；24%的岗位虽可能缩减规模，但核心环节仍需人工主导；而12%的职业（如软件开发）则将因AI普及迎来明显的岗位扩张。

报告指出：“当AI让某项任务（如写代码）的产出变得更廉价、更快捷，市场对该服务的总需求往往会呈指数级增长，足以抵消效率提升带来的减员压力。目前，高风险职业的从业者实际发挥出的AI潜力，还不到理论值的四分之一。”

以下是Gamelook整理编译的报告内容：

AI正在重塑我们的工作与生活，其渗透速度之快已超出许多人的预期。随着个人与组织的能力边界被持续拓展，一系列紧迫的问题也随之浮现：AI对劳动力市场的真实影响究竟是什么？冲击将首先降临在哪里，又将在何时到来？我们又该如何确保这场AI转型能够惠及每一个人？

AI能力正以前所未有的速度跃升，早期采用者已率先尝到红利。多项研究将工作任务与AI现有能力逐一比对，指向了立竿见影且波及广泛的经济影响。但与此同时，整体劳动力市场的实际反应依然参差不齐，有时甚至相互矛盾，折射出新技术普及过程中惯有的摩擦与阻力。这并不意味着我们可以掉以轻心——AI能力推进之猛，更大范围的冲击随时可能到来。

面对持续涌现的更强大模型，OpenAI希望帮助个人和组织理解并提前应对这场转型。为此，本报告提出了一套超越传统”AI暴露度”测量的分析框架，并以来自ChatGPT的真实使用数据加以验证。这一框架融合了四个维度：AI在哪里具备能力；人类在哪里仍不可替代；成本降低后需求会如何变化；以及AI实际上正被用于哪些任务。四个维度叠加，勾勒出一幅更清晰的近期图景——哪些工作最可能率先承压，哪些更可能被重新设计，哪些则有望迎来增长。

引言

现有的大多数AI劳动力市场分析，都从同一个问题出发：哪些工作最容易受到AI冲击？这是一个重要的起点，但远不够用。”暴露度”只能告诉我们AI在技术上触及了哪些领域，却无法单独判断哪些工作在近期最有可能被自动化取代、被重新设计，或因此得到扩张。

三年前，OpenAI研究人员发表了那篇研究AI潜在劳动力市场影响的标志性论文。此后，AI能力的跃升已大幅提速，且随着更强模型的持续推出，这一势头只会加剧。然而，AI对劳动力市场的实际影响依然不均衡，难以准确量化——即便是在AI已能胜任大量任务的岗位上，人类至今仍是主导者。

本报告提出的”AI就业转型框架”，将三个维度融合在一起：技术暴露度、人类必要性与需求弹性，并以ChatGPT的实际使用数据加以验证。研究覆盖900余个职业、约1.537亿个岗位（占美国就业总量的99.7%），为我们呈现出更清晰的近期图景。当然，从长远来看，许多职业的边界本身是可变的，技术的进一步演进也将持续重新定义”人类必要性”的内涵。

运用这一框架，我们将工作分为四类：

高自动化风险工作（18%）：面临更高的短期自动化风险

近期变化较少的工作（46%）：不太可能经历近期明显变化

因AI增长的工作（12%）：可能因AI而扩大规模

将要重组的工作（24%）：任务构成转变，但仍需人工参与关键环节，整体就业规模可能收缩

换言之，许多高度暴露的工作，与其说面临”即将被取代”的风险，不如说更可能走向重组或扩张。值得注意的是，实际AI使用情况在各类别之间差异悬殊——被框架识别为最具自动化风险的职业，ChatGPT使用频率约是受冲击较小工作的3倍。即便AI在受影响较小的岗位同样具备相当能力，这一差距依然存在。能力与使用之间的落差，恰恰揭示了单纯依赖暴露度测量的局限：有能力，不等于正在改变。

强大AI时代，人类的关键角色

即便AI承担的底层认知工作越来越多，许多职业的核心仍由人类把持。这往往是客观现实所决定的——体力劳动、人际关系或受监管的责任，都有硬性的人工需求。我们用”人类必要性”衡量这种需求强度，并将每个职业归入三类：

监管与问责必要性：工作要求持证者批准或做出决策，或必须由人对结果负责；

关系必要性：服务的价值依赖于信任、关怀、说服、教育或人际连接（主要取决于当下人们的偏好，可能随时间演变）；

物理必要性：职业要求在现实世界中从事体力劳动，包括上门护理、现场检验或体力操作。

这正好解释了为何暴露度无法直接对应自动化风险。教师在课程规划或内容生成上或许面临高暴露，但关系与制度的双重锚定依然强大——孩子们需要真实的老师。护士在文档整理和信息综合上可能同样高度暴露，但物理操作与问责责任仍是核心——患者需要护士亲身在场。

不过，人类留在岗位上并不等于劳动力市场一成不变。即便是”人类必要性”很高的职业，若AI大幅提升了工人生产力，而商品或服务的整体需求无法同步扩大，就业压力依然会来。这些”必要性”本身也会随时间演变：机器人技术的进步会松动体力必要性，社会偏好的转移则会影响关系必要性。

需求弹性，即价格变动时需求随之变化的幅度，是连接生产力与就业的关键纽带。若AI降低了某种商品或服务的供给成本，相关职业的就业走向并非一目了然。价格下降往往带动消费上升，有时甚至会推动受影响行业整体扩大招聘规模。OpenAI认为，这是AI长期影响劳动力市场的潜在关键变量——尽管其展开速度目前尚不明朗。

AI就业转型框架：四类职业命运

综合上述维度，框架围绕四个核心问题展开：

AI能够承担该工作中有意义的任务比重吗？

若AI降低了提供服务的有效成本，需求是否能够扩大到足以吸收生产力提升带来的增量？

在剩余任务中，人类是否仍然是工作交付、判断、问责或体力执行的核心？

AI是否已经在这些任务中被有意义地实际使用？

依据这一框架，职业被划入四种可能的转型前景：

高自动化风险工作：暴露度高、人类必要性弱、需求扩张不足或不确定，无法抵消就业减少效应（约占18%）。

将要重组的工作：暴露度高且人类必要性强，但需求弹性不足以吸收生产力增量。工人仍不可或缺，但整体人数可能减少（约占24%）。

因AI增长的工作：暴露度高，且需求反应足够强烈，更低的有效成本可能提升使用率、可及性或质量调整后产出（约占12%）。

近期变化较少的工作：当前暴露度、必要性与弹性的组合，尚未明确指向某种主导的近期结果（约占46%）。

这一框架的价值在于，它能够还原那些在单纯暴露度测量中被淹没的差异。即便在暴露度最高的职业内部，工作之间在人类必要性和需求弹性上也存在显著差异。因此，许多高度暴露的工作，更适合被理解为重新设计和规模扩张的机会，而非即将到来的自动化替代；而另一些则更像是”未来风险”，技术潜力还未被实际采用追上。

此前关于”能力悬垂”的研究（以及Massenkoff和McCrory 2026年的最新研究）已经揭示，AI的实际使用明显落后于AI的实际能力。通过汇总匿名化的消费者工作相关ChatGPT使用数据，我们在职业层面进一步印证了这一判断。

在每一个职业大类中，当前实际使用均落后于理论潜力。部分领域的AI应用正在加速渗透，尤其是法律、教育和办公/行政类工作；而餐饮准备与服务等领域，由于AI现有能力与工作内容本身关联度较低，即便是理论上AI能够胜任的任务，实际使用率也依然偏低。

各类别的”能力悬垂”（AI理论潜力与实际使用之间的差距）如下所示：

高自动化风险工作：实际暴露23.8%，理论暴露90.0%，差距66.2个百分点；

因AI增长的工作：实际暴露22.7%，理论暴露72.4%，差距49.7个百分点；

将要重组的工作：实际暴露14.9%，理论暴露67.1%，差距52.3个百分点；

近期变化较少的工作：实际暴露6.4%，理论暴露27.4%，差距21.0个百分点。

值得关注的是，从2024年第一季度到2026年第一季度，在被预测为”近期变化较少”职业中就业的人群，失业率上升幅度反而最大，达+0.6个百分点；而”高自动化风险”和”将要重组”两类群体的失业率仅各上升了+0.3个百分点。这说明，尽管AI与就业变化之间存在某种关联，但要在宏观劳动力市场层面清晰地建立这种因果联系，目前仍十分困难。局面可能随时骤变，这正是为何这些职业值得持续密切追踪，也是为何政府应当投入资源改善职业测量体系——唯有如此，公众才能真正理解、评估并有效回应AI对劳动力市场的冲击。

结语

暴露度只是分析的起点。真正有行动价值的信号，来自暴露度与人类必要性、需求弹性的交叉组合。正是这三者之间的相互作用，决定了AI究竟是会压缩劳动需求、改变工作内容，还是推动经济活动的整体扩张。

在这一框架中，职业暴露度帮助我们识别哪些岗位与AI能力存在交集，但它目前与就业变化的相关性并不强。实际使用与理论暴露之间的差距，区分了真正的”免疫”与尚未扩散的”迟滞”。人类必要性与需求弹性则有助于解释：为何某些职业可能长期以人类为主导；为何另一些可能出现编制压缩；以及为何还有一些会随成本下降、服务扩大而实现增长。

我们对未来的预测能力是有限的，长远的劳动力市场走向尤其难以推断。但在较短的时间维度上，这一框架应当有助于描绘劳动力市场可能的演进路径，并为政策制定提供参考——推动一场更平顺、更以人为本的AI转型，或许正是当下最值得着力的方向。

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GameLook报道/最近几年，全球范围内AI的竞争可谓是进入到了白热化阶段，海外已经从过去的AI四巨头，隐隐有OpenAI（GPT）与Anthropic（Claude）决赛圈大战的趋势。而国内则依旧是群雄并起的局面，除了传统互联网巨头纷纷下重注、AI创业公司势头依旧凶猛之外，前几天游戏圈的米哈游也表示要花1000亿入局。

而相比于企业之间在AI赛道打得如火如荼，普通人以及每一个可能受到AI冲击行业的一般从业者，更多地则是焦虑。这其中内容娱乐产业首当其冲，无论是游戏行业还是影视行业近几年都可谓是“谈AI色变”。

游戏行业自不必多说，GameLook已经报道过许多国外玩家一碰到AI就应激的事件，其实影视行业对AI的抵触同样激烈。早在2023年，AI发展还停留在ChatBot以及简单的文生图阶段，像现在这样成熟的视频生成模型还未诞生之际，好莱坞就因为AI问题爆发了近半个世纪以来最大规模的编剧和演员罢工。

图源：美国编剧公会官推

到了2026年，随着快手的可灵、字节的Seedance等视频生成模型震惊全球，无论是游戏行业还是影视行业，对于AI的恐惧尤甚。

而就在最近的戛纳电影节，这种影视行业与AI的矛盾最终具象化成了十分有戏剧冲突的一幕——拍过《潘神的迷宫》《环太平洋》《水形物语》，拿过奥斯卡，商业成绩与艺术成就兼具的知名导演吉尔莫·德尔·托罗，在戛纳电影节现场，没有任何铺垫地拿过麦克风，说了一句“F**k AI”。

图源：Deadline官推

关于在大型颁奖典礼上使用F语言的，游戏圈内很容易联想到两件与TGA有关的事情。其一是2015年小岛秀夫与科乐美闹翻以后，小岛秀夫缺席了当年TGA，这引发全球玩家在社交网络上“F**K Konami”（巧合的是，吉尔莫·德尔·托罗与小岛秀夫还是好友，他当年也是F**K Konami的一员），当然这件事还不属于当事人直接在现场飙脏话，而2017年TGA上，《双人成行》制作人约瑟夫则是拿着麦克风，面对镜头说出了“F**K 奥斯卡”。

有意思的是，约瑟夫9年之前在TGA上对奥斯卡爆粗口，与如今吉尔莫·德尔·托罗在戛纳电影节上对AI爆粗口，虽然都是在正式场合充满个性、直抒胸臆的表达，也都赢得了不少人的喝彩，但它们背后的含义却完全不同——前者是游戏行业以更加新兴的内容娱乐形式的身份，在向以奥斯卡为代表的影视行业陈旧体制开炮；而后者则更多地是在抵制AI这一新技术可能对现有艺术形式产生的侵蚀。

节节败退的影视行业，蹭游戏续命

事实上，早在AI出现以前，影视行业的日子就已经不太好过，尤其是以好莱坞为代表的西方电影工业更是广受批评。

简单来说，过去很长一段时间以来，好莱坞都是依靠资本和工业化实力形成的壁垒，高制作成本又导致圈内有名望的导演、制片人更容易得到资本青睐，进而形成了一个故步自封、门阀林立的逐渐僵化的圈子。

反映在作品层面就是，近几年好莱坞基本全部是大IP改编产品，故事剧情流水化，影片基本全靠当红影星+IP价值+大片特效撑着，创意能力却反而越来越弱。

最近几年，好莱坞也受到了越来越多的外部冲击，像是以网飞为代表的流媒体，主打平台服务，内容制作则完全去中心化，让观众有机会看到来自全球各地制作团队的产品。再比如碎片化时代的短剧、短视频等新兴内容娱乐模式，也对传统影视剧产生了不小影响。

当然，游戏也是冲击影视行业的选手之一。2017年TGA上，约瑟夫之所以会对奥斯卡开炮，就是因为他认为TGA不需要“游戏届奥斯卡”的名头，这背后的潜台词是游戏行业不应该被看做影视行业的附属——从商业影响来看，如今全球游戏市场大盘已经超过了影视行业大盘（不考虑IP衍生）；从艺术成就来看，游戏具备更加丰富的互动形式，也具备更强的沉浸感，许多叙事型游戏同样拥有很高的艺术价值。

过去我们经常会说影视行业是游戏行业的上游产业，影视IP为游戏行业提供了大量IP改编产品。然而如今情况正在逐渐两极反转——当好莱坞自己都在做“罐头电影”，玩家对好莱坞的剧情创意失去期待以后，那么为什么不选择交互更加复杂的游戏？哪怕是罐头游戏至少也会有个操作反馈的爽感。

正因如此，现在游戏行业反过来在影响游戏行业，除了多年前就已经成为经典的《生化危机》等影片之外，最近几年越来越多的游戏改编影视，包括《我的世界》大电影、HBO的《最后生还者》、索尼克系列、马里奥大电影等等。

今年4月的伦敦游戏节，还专门设置了一个游戏IP影视化议题，育碧影视部门总经理Helene Juguet在现场抛出了一个数字：未来几年，好莱坞有接近25%的院线电影将改编自游戏IP。

今年戛纳现场：一边是影视从业者开炮，一边是AI贴脸开大

当吉尔莫·德尔·托罗在戛纳电影节现场向AI开炮以后，戛纳电影节负责人Thierry Frémaux也反应迅速地表示“这是本次戛纳电影节的首个政治宣言”，一举将吉尔莫·德尔·托罗个人对AI的态度，拔高到以文艺片为主导的戛纳电影节对于AI的态度。

然而，十分戏剧化也颇具讽刺意味的一幕是：本次戛纳电影节的赞助商就包括了好几家AI企业，台前是电影人在电影节现场上向AI开炮，幕后却是戛纳电影节官方接纳AI企业作为他们的金主，并且这些AI企业还来到现场“贴脸开大”。

比如Meta就成为了戛纳电影节的官方合作伙伴，还是签署的多年战略合作协议，Meta还将自己的AI眼镜与AI实时翻译技术直接带到了电影节现场。

而快手的可灵则是参与了戛纳电影节市场活动部分，并在现场直接举办了一场专题研讨会，研讨会的主题正是未来如何利用AI辅助电影制作。

如果说得露骨一点，这就相当于影视行业里早就名利双收的人当然可以“满口主义”，但更多人心里想的其实“全是生意”。

这其实也是一件很现实的事情，毕竟从单纯艺术创作者的角度，从消费者的角度，或许可以由衷地抵制AI，但是从普通从业者角度，需要养家糊口就必须正视新技术带来的变革，技术进化如同滚滚向前的车轮不会等待任何人，你无法保证同行会不会偷偷地卷，也不知道停在原地踟蹰的自己会不会被这车轮碾碎。

恰好近期有消息称，网飞的招聘信息显示他们正在打造一个全新的“原生AI动画工作室” INKubator，该工作室成立于今年3月，由前梦工厂动画战略与运营主管塞雷娜·艾耶尔 (Serrena Iyer) 领导，主要职责是利用AIGC技术制作动画内容。

网飞“向AI低头”，其实也说明无论是游戏行业还是影视行业，大家对待AI的态度或许存在种种差别，但至少有一件事是达成了共识——那就是AI未来会极大地改变现有文化内容产业的形态，至于如何应用AI技术，去引导游戏/影视行业朝着理想的方向发展，就是各自需要不断求索的事情。

大放异彩的中国力量

最后，不得不聊聊AI浪潮之下的中国力量。关于中国游戏厂商在AI领域的影响力想必已经无需多言，前段时间的GDC上AI成为最热议题，而中国厂商又成为AI议题中声音最大的。

尤其是当西方游戏行业普遍还处于迷茫状态，不知道AI在游戏领域合适的发展方向时，国内公司却已经拿出了一系列实际成果，既有AI赋能的生产解决方案并入游戏生产管线大幅提效的，也有AI创造全新玩法体验，提供内容增量的。

腾讯魔方工作室在GDC上做AI技术分享

另一方面，除了游戏行业以外，影视行业国内其实也在发力。众所周知，当前AI领域在大语言模型、AI Agent等方面，国外头部AI公司依旧占据主导地位，但在AI视频生成模型上，国内公司却已经领先全球。像快手的可灵（Kling）、字节的Seedance2.0都拥有不俗的全球影响力。

独立AI电影制作人兼剪辑师George Won就表示：“Seedance 2.0极大释放了我的创作自由。它能够处理激进的镜头角度和快速运动，同时不会丢失角色的面部特征或破坏光线对比。大多数AI模型在快速运动时会出现画面抖动或主体偏移的问题。”

以上这些都是中国公司通过科技赋能内容产业，而在AI技术得到更大范围应用以后，中国创作者的创意能力也得到了更多认可。最近就有一个很火的国产AI短片《Zombie Scavenger》（丧尸清道夫）在国外多个社交平台、流媒体平台刷屏。

一位好莱坞AI电影创作者就在推特上高度称赞了这条短片，认为它完全能够摆脱“AI电影”的AI前缀，能够媲美真正的电影艺术。并且还希望能找到这位国内创作者与他进行合作。

PJ Ace转发的这条短片仅在推特上就拥有1300万播放量

而更神奇的是，据作者本人自述，这条短片仅由一人完成，总耗时约10天，Token成本折算下来只有3000元人民币。这不仅仅是展现出了AI对于传统影视行业工业的革命性冲击，同样说明了国内创作者，在通过AI技术解决了拍摄成本问题以后，能够展现出什么样的创意能力。

随着AI时代到来，产能被大幅度解放，未来无论是游戏行业还是影视行业，工业能力壁垒都将被AI所打破，创意能力才是真正的护城河。GameLook也倾向于以更加乐观的态度去看待AI对内容产业的影响，AI更应该被看做一种技术手段，就像从胶卷时代到数码时代，人类的创意与情感表达需求才是艺术作品的源动力。