OpenAI 报告：绘制欧洲 AI 劳动力机遇版图

欧盟的职业与制度组合如何塑造 AI 在哪些领域支撑增长、重塑工作并推动适应

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AI 能力可以迅速跨越国界。工作却不会以如此无摩擦的方式改变。工作受到许可制度、地方机构，以及提供护理、教育、司法、公共服务和其他形式人类支持的实际现实的塑造。这些体系之所以重要，是因为它们有助于决定 AI 是否会以及如何改变劳动力市场。AI 对劳动力市场的影响将会是什么？影响将在哪里、何时最为明显？我们又该如何确保 AI 转型惠及每一个人？

这些正是 OpenAI Economic Research 新报告《The AI Jobs Transition Framework for the EU》的核心问题。该报告将最初于 2026 年 4 月为美国制定的 AI Jobs Transition Framework⁠ 扩展到欧洲劳动力市场。它使用官方的欧洲技能、能力、资格与职业（“ESCO”）分类法，以及 Eurostat 就业数据，来考察 AI 能力可能如何转化为欧盟成员国之间不同类型的近期职业变化。与美国相比，欧盟在近期自动化潜力较高的职业中的就业占比更小。

该框架识别出四种转型原型：可能随 AI 增长 occupations、自动化潜力较高的职业、可能被重组的职业，以及短期内变化较小的职业。这些类别并非就业预测。它们是一张规划地图，用来标示不同类型的调整压力与机遇可能出现在哪里。

应用于欧盟时，该框架表明，AI 可能增加某些职业的需求，减少另一些职业的劳动力需求，并重组更多职业：

• 约 12% 的就业集中在那些可能增长的职业中，因为成本降低扩大了可及性，或使更多项目变得可行。
• 约 14% 集中在近期自动化潜力相对较高的职业中。
• 另有 27% 集中在可能被重组的职业中，在这些职业里，即便人仍然是交付的核心，AI 也可能改变工作流程和技能需求。
• 其余 47% 集中在变化不那么紧迫的职业中。

报告显示，欧盟各国层面的模式各不相同。卢森堡、瑞典和荷兰在可能随 AI 增长的职业中占比更大。德国、希腊和意大利在被归类为自动化潜力较高的职业中就业占比更大。这些差异反映了各国职业结构的差异。

对于政策制定者、雇主、教育工作者和研究人员而言，实际意义在于预判变化，并在更细致的层面上为之做好规划。总体就业统计数据只有在企业、劳动者和各类机构已经开始适应之后，才会显现出重大变化。欧洲拥有完善的职业、培训、职位空缺、工资和官方统计体系。将这些体系与 AI 能力及工作场所采用程度的衡量指标相连接，有助于在影响尚未体现在总体劳动力市场数据之前，就识别出转型压力与机遇正在何处涌现。

AI 就业转型框架的欧洲扩展版，最好被理解为一份用于准备的路线图——一种就 AI 能力如何在特定职业和特定制度环境中转化为经济变化提出更有用问题的方式。更好的证据能让劳动者、企业和政策制定者拥有更多准备时间。

该报告还为致力于 AI 与就业议题的公共和私营机构提供了一些初步思路，包括加强监测能力以追踪劳动力市场变化，或制定国家准备计划以量身定制干预措施。

在未来几个月里，我们将通过与国家和欧盟层面的利益相关方接触，扩展并完善这些思路，目标是找出切实可行的方式，确保 AI 支持整个欧洲的繁荣与进步。