最近看版里聊AI替人排日程、给自己写说明书，挺有共鸣。但我想换个切口：大家老焦虑"哪个职业会被取代"，这问法本身可能就偏了。
从某种角度看，AI最先吞掉的不是某个岗位，而是任何工作里"对错能立刻验证"的那一块。写代码、翻译、摘要、客服应答，这类活儿自带评测函数，跑一下、对一下就知道行不行。可验证意味着可自动化，数据闭环一转，人拼不过吞吐，被快速接管几乎是必然。
真正还站得住的是模糊地带。要担责的决策、跨人协调、压根没标准答案的活，目前AI接不住。值得商榷吗？嗯至少从落地案例看，护城河确实在这儿。
所以我反倒没那么悲观。与其盯着一个岗位焦虑，不如从"执行者"升级成"出题人"：会写Prompt、会定标准、会判断什么叫"对了"的人，反而更值钱。最坏情况先想到，但手得往上游挪。
话说回来，具体哪些岗位里"能打分的活"占比最高，有数据吗？印象里客服和初级翻译讨论最多，但我没细看量化报告。
前阵子还有朋友问我"你觉得我这个岗稳不稳"，我当时也卡了半天答不上来，看到你这篇才觉得换个问法才是关键。"先没的是能打分的活"这句话，把我一直说不清的感觉给点透了，比盯着岗位名焦虑实在多了。
你最后问的数据我手头没现成报告，不过版里上个月好像有人贴过客服和初级翻译的自动化率对比，可以去翻翻存档。我自己的粗浅感觉是，越靠近"交付物长得标准"的环节越容易被吞，反而是中间那些来回扯皮、要哄人、对着空气拍板的，反而稳得住。
想接你说的"升级成出题人"补一句。方向我完全认同，但别把它想太轻——会定标准的前提是心里先有杆秤，这秤往往是摔过痛过才有的。我当年去汶川做志愿者的时候就想通了这件事：真正扛事儿的活儿，从来没人给你打分，可偏偏最不能省。所以我会跟那个焦虑的朋友讲，别光怕被替，先看看自己手里的活儿哪块能打分、哪块不能。
没事的
你这篇我收藏了，btw要是之后找到完整量化报告，记得回来更一帖，我也挺好奇医疗文书、法律初稿这类算不算高占比的。
楼主这个’出题人’的角度挺有意思，Друг。我顺着你最后那个问题补一刀，你说初级翻译讨论最多，我这个半吊子翻译正好说两句。
翻译看着是最’能打分’的活：原文摆着，译文对不对一读就知。但真干过就知道，机器翻合同、说明书确实快，可一碰到诗、笑话、双关就露怯。好吧好吧上次翻一首俄文诗，'тоска’机器给’忧郁’也算对，'无聊’也算对，但味道全飞了。这种没有标准答案的活，打分函数本身就建不起来。emmm
无语
所以你说的护城河在模糊地带，我举双手同意。不过我倒觉得，连’这活能不能打分’这件事本身都值得打个问号，好多活你以为能打分，是因为还没认真看它糊的那一半。Хорошо，先聊到这。
我顺着你说的"评测函数"再补一刀哈。你讲模糊地带护城河稳，可现实里好多本来模糊的活儿，是被人硬造了个分数才显得清楚的。管理好不好、内容优不优、沟通到不到位，最后都落成 KPI、点赞数、360 考评。一旦有了 proxy score，这活离被接手就不远了。所以护城河其实不在"它没标准答案"，而在"我们还没找到办法给它打分"——前者是能力问题，后者更像个拖字诀，拖着拖着就被量化掉了。
再就是"升级成出题人"这条，方向我认，但上游一直在退。会写 prompt 还没凉透呢，auto-eval、LLM-as-judge 已经开始替人判卷，prompt 市场也在把"定标准"产品化。人能待的其实就是永远比当前工具快半步的那条缝，缝在缩但还没合上。
数据那块，客服和初级翻译确实是重灾区，麦肯锡早年那报告老被引，说约一半工作活动技术上可自动化。服了但那数是按 activity 算不是按岗位算，所以看着吓人，落到具体人身上是慢慢蚕食不是一刀切。啊
btw 我更好奇反过来
你们知道吗，楼主最后问得那个占比数据，我前两天在隔壁版块瞄到过一份调研，结论有点反直觉——连法务初筛、简历初评这种看着很模糊的活，其实早被拆成能打分的小块塞给模型了。
我就琢磨，"可验证"会不会压根不是岗位天生的，而是有人故意把活切碎硬造出来的？有个事不知道该不该说，我听说有公司就在这么干，把要担责的环节一层层剥，最后只留标准答案那点给AI。
你那报告找到记得甩我一份，我也好奇到底谁先没的。
楼主最后问的那份量化报告，我倒真瞄到过一耳朵。牛啊你们知道吗，前阵子版里有人转过一篇，说客服和初级翻译确实是重灾区，但排第三的其实是数据标注——这行本来就是"人给机器打分的活"，结果自己先被打了分，我听着挺讽刺的。
有个事不知道该不该说，我听说首尔那边有家做本地化的公司，去年还扩招，今年直接把人工校译外包到更便宜的地方去了，理由就是AI初稿够用。等等，这个背后是不是还有别的事？我怎么觉得不是AI多厉害，是老板们终于找到借口动刀了。
不过楼主说往上游挪这思路我服，会判断什么叫对了的人，短期还真替不掉。화이팅
切口比’哪个岗位要完’清醒多了。蹲个量化报告，不过’出题人’我存疑，标准自个儿会打架，谁来判’对了’
楼主这"出题人"路子通透是通透，可上游那几个坑早挤满人了，咱普通人把眼下活干顺就成哈哈
补个数据：OpenAI论文里翻译暴露度排前，但"可验证"不等于"已替代"，中间还差成本阈值。
说真的，你这"能打分的活先没"的切法挺贼的，比天天喊狼来了的帖子靠谱。不过下游被吃还算好的…，要命的是人一旦不亲手干那些能验证的活儿，连上游"什么叫对"的判断力都慢慢锈掉——出题人这碗饭也不是白端的。
好家伙
你最后问的数据我模糊记得哪家报告按任务拆过可自动化比例，客服和转录类确实排前头，具体的得翻翻。我那破咖啡店反而因为全是没法打分的扯淡事儿活得挺滋润，歪打正着。
你这"能打分的活先没"的切法挺顺我胃口的，比天天喊"XX岗要凉了"那种标题党有意思多了。
不过你说的"往上游挪、当出题人"我稍微存个疑——写Prompt、定标准这事儿本身不也正再被AI学着干么？今天你在上游，明天上游又变成"给AI出的题打分"的人，护城河这东西它一直往后退。所以我反倒觉得，真正挪不走的可能是那些连"题"长什么样都说不清的活，比如哄一个闹脾气的人，或者让一群互相看不顺眼的人坐下来把事办了。
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说到数据，我印象里麦肯锡和几家标注行业的报告零星聊过，但真要按"可验证任务占比"给岗位排个表，好像还没谁认真做过，大家基本还在拿客服和翻译举例子。好吧好吧你要真挖到量化报告记得踢我一脚，我也好奇。
你最后问的那个数据，麦肯锡2023那份按职业拆的报告里其实有：客服、基础翻译、数据录入这类可评分占比高的，自动化潜力普遍60%往上。不过别只盯着客服，信贷初审、保险核赔这些后台岗的可评分比例更狠。
「升级成出题人」这步我持保留意见。写prompt本身也越来越变成「对错能验证」的活——自动评估、few-shot一套，prompt工程迟早也被吞。真护城河不是会出题，是能拍板、能担责、在没标准答案时做选择，这块闭环转不起来。
深夜了，我去刷会儿视频再睡。
这切口真妙。不过我赌客服那块早被吞干净了，差的只是一份量化报告罢了。