AI 如何拓宽工作边界：OpenAI 研究揭示任务交叉现象

OpenAI 的最新研究揭示，AI 不仅改变工作方式，还在重塑工作内容本身。通过对 80 万条美国 ChatGPT 用户消息的分析，他们发现 16.8% 的工作相关消息和 43.5% 的职业特定消息涉及本应属于其他职业的任务。

一个小企业主可以独立起草文案、审阅合同或进行基础财务分析；销售员可以用 AI 探索原本需要分析师处理的数据集；营销人员无需等待开发者就能自行排查网站问题。在这些场景中，AI 改变的不只是如何完成工作，更是“谁”来做什么。

这份名为《前沿工作：AI 如何拓展人们的工作领域》的报告，重点研究了这种转变。OpenAI 将这种现象称为任务交叉（task crossover）：历史上属于某一职业的工作，出现在其他职业人群的 AI 使用中。在同步发布的 AI 职业转型框架（PDF）中，他们提出许多岗位可能面临重组——日常工作内容将发生显著变化。该报告是《前沿工作》系列的首篇，旨在实时追踪 AI 对工作的影响。

近半数职业相关的 AI 使用跨越了岗位边界

以往许多关于 AI 与工作的研究，都基于固定的职业任务列表，然后询问模型能否完成这些任务。但新证据表明，AI 也在改变谁承担哪些任务。

为了衡量任务交叉，研究人员首先区分了与特定职业关联的工作（职业特定任务）和许多岗位共有的工作（通用任务）。写作、总结、日程安排等活动在各职业中都广泛存在，不能作为交叉的证据。针对其余消息，他们判断该任务属于用户自身职业还是其他职业。结果显示，在非通用任务中，43.5% 落在用户自身职业之外——这是一个早期信号，表明在职位描述或头衔发生变化之前，AI 就已开始重塑工作的任务构成。

这意味着，相当一部分工作相关的 ChatGPT 使用来自用户扩展自身职责。这一模式在几个群体中尤为明显：排除通用任务后，外部职业任务占比分别为：

• 客户体验工作者：77%
• 设计师：75%
• 人力资源工作者：69%
• 法律工作者：56%
• 营销人员：53%

这些职业正在从其他岗位“借用”任务。证据指向劳动力分工的变化：一些过去需要交接给其他人的活动，如今可以由最先遇到需求的人直接完成。

有些任务传播得更远

下面的热图展示了任务交叉的具体流向，即每条非通用消息最接近哪个职业的任务。市场营销和工程任务传播最广，频繁出现在其他领域工作者的消息中。

传统任务来源	用户职业	客户体验	设计	工程	财务	人力资源	法律	市场营销	销售
分享	客户体验
设计
工程
财务
人力资源
法律
市场营销
销售

注：热图显示，市场营销和工程任务在多个职业中广泛出现。

进一步聚焦具体任务时，任务交叉并非均匀分布。财务计算和技术排查在七个其他职业组中都位列最常出现的外部任务前三名。市场营销任务也传播广泛：创建营销材料出现在另外五个职业组中，在设计用户中尤其突出。