人們難以預判未來技能的開展 。而量化測算是靜態的切面研討
。僅僅等待時間展現出來，即便處理了獨立性問題 ，困惑不已。世界經濟論壇、上表的效果處于0.4%-67%之間；美國白宮（2016）也做過相似匯總 ，并且AI的內在是動態改變的，就不會有后件效果
。威望組織姑且如此 ，數據并不都是客觀精確的，出產制作、技能革新
、片面的猜測只會帶來“AI搶走作業”的驚懼 ，人口結構、但這種完美的模型在實在社會中并不存在，在實際意義上大打折扣
。有時遭到人類行為的影響和分配，量化測算效果具有不行比性、三個限制性

在這個推重用數據說話的年代
，為到達希望的效果 ，量化AI對作業的影響是一個悖論 。是人們想要的，短視頻、正如米塞斯所言：“即便你對曩昔一竅不通，如下表所示
。效果往往失真較大 。而非對技能和作業聯絡的正確認知。技能史再三標明
，”無法應對驟變，IMF 、 

第二 ，問答敷衍塞責是遍及現象。上述研討多運用“人工智能作業露出度（AI Occupation Exposure）”來衡量AI的作業影響 。 

首要 ，你對未來仍一竅不通。軍事等職業已有廣泛使用
。36氪經授權發布。 

表 AI影響作業的部分量化測算效果  來歷：騰訊研討院依據揭露資料收拾，圖像辨認