MIT模拟1.5亿打工人：程序员竟是安全？AI首波「血洗」1.2万亿白领薪资！

都在聊AI会取代谁，有人说是程序员，有人说是UI设计师和插画师。但MIT最近的一项重磅研究告诉我们：我们看到的只是「冰山一角」，广大白领才是最可能被取代的第一波人。

不都说AI要取代人类工作吗～

取代多少？取代什么岗位？影响多少经济？怎么量化评估？

最近，麻省理工学院（MIT）联合橡树岭国家实验室搞了一个大型打工人职场模拟实验。

他们直接动用超级计算机，给整个美国劳动力市场造了一个「数字职场模拟器」！（美国劳动力市场的数字孪生体）

这项研究通过一个名为「冰山指数」（Iceberg Index）的模拟工具，得出了一个惊人的结论：

现有的人工智能技术，已经有能力替代美国11.7%的劳动力，涉及工资总额高达1.2万亿美元。（相当于在金融、医疗和专业服务领域产生高达 1.2 万亿美元的工资替代效应。）

这到底是怎么算出来的？

而且结论出人意料，AI取代最多，影响最多竟然不是IT领域的程序员，而是广大的白领工作者。

这篇研究对我们普通打工人非常重要，未来职场如何规划完全可以根据这个结论来调整。

今天我们就来扒一扒这项硬核实验。

项目地址：https://iceberg.mit.edu/

给1.51亿打工人建立「数字分身」

以往的经济预测，往往是拿Excel表格算一算大趋势。

但这次不一样，MIT和橡树岭实验室玩的是「全美模拟职场人生」。

橡树岭实验室拥有世界上最快的超级计算机之一，为这个实验提供算力。

使用的技术叫做Large Population Models，这个项目已经开源。

开源地址：https://github.com/AgentTorch/AgentTorch?tab=readme-ov-file

研究人员利用这股算力，创建了一个包含1.51亿个「智能体」的模拟环境。

每一个「智能体」代表一个真实的美国工人。

每个「人」身上都贴满了标签：住在哪里、做什么工作、会什么技能。

系统覆盖了3000个地区，涵盖了923种职业和超过32,000项具体技能。

实验的核心玩法是：

把现在的AI技术扔进这个模拟世界里，看看这3.2万种技能中，哪些是AI现在就能干得很好的。

结果，真相令人惊讶。

为什么叫「冰山指数」？

这个名字起得非常贴切和形象。

我们平时在新闻里看到的裁员新闻往往是谷歌裁员、亚马逊优化工程师，都是和IT、程序员、科技大厂相关。

都是前端已死，后端必亡，UI设计师消失这种和科技大厂强相关的岗位。

这些确实在发生，但研究发现，这只是浮出水面的那一小块冰山。

模拟数据令人惊讶：

科技、IT、互联网领域的岗位变动，其实只占受AI影响总工资的2.2%（约2110亿美元）。

这就是冰山一角。

冰山水面之下，情况更加严峻。

剩下绝大多数的冲击，发生在金融、医疗、人力资源（HR）、物流和办公室行政等领域。

水面之下才是事关更大部分「打工人」结果。

都说AI先淘汰IT、程序员，但这个实验告诉绝大部分打工人：

AI取代你，和你无关。

也就是说，当你盯着硅谷程序员担心他们失业时，坐在办公室里做报表、搞调度、管档案的普通白领，其实面临着更大的被替代风险。

这些常规职能岗位，才是那隐藏的1.2万亿美元大头。

没有「避风港」：从硅谷到玉米地

过去我们总以为，AI是高科技产物，只会影响沿海的发达科技城市（比如旧金山、纽约）。

住在中部大农村应该没事吧？

「冰山指数」打脸了这种侥幸心理。

因为这个模拟精确到了具体的邮政编码（Zip Code），研究人员发现，AI的影响力是全覆盖的。

田纳西州、犹他州、北卡罗来纳州……无论你是搞金融的，还是在工厂里做供应链管理的，只要你的工作涉及大量的常规信息处理，你就处于AI的射程之内。

北卡罗来纳州的参议员De Andrea Salvador在看到这个工具后感叹：它太神了，可以直接精确到某个县的某个普查区，告诉你这里的人掌握什么技能，而这些技能被AI自动化的概率有多大。

当然这不是算命，而是「沙盒演习」

看到这里，你可能有点慌：「完了，还要多久我就会失业？」

先别急。

研究负责人Prasanna Balaprakash强调说：这不完全是一个预测引擎，它更像是一个「模拟沙盒」。

它不是在告诉你「明天你就会失业」，而是在说：

「以今天的AI技术，理论上已经可以搞定这些工作了。」

这个工具的最大意义在于「预警」和「演习」：

1. 给政府看：在真的砸下数十亿美元去搞再就业培训之前，先在模拟器里跑一遍，看看钱花在哪最有效。
2. 给企业看：哪些岗位需要转型，而不是简单粗暴地裁员。
3. 给打工人看：看看你的技能树，是不是都点在AI擅长的领域了？

目前，田纳西州已经率先使用了这个指数，制定了官方的《AI劳动力行动计划》。

他们发现，虽然会有冲击，但像核能、高端制造这些依赖物理操作的行业，反而可以利用AI机器人来增强效率，而不是被掏空。

虽然MIT强调了这是个沙盒演习，虽然数字孪生了职场生存环境，但是还算不上一种真实预测。

但MIT的这项研究其实给我们揭示了一个残酷但重要的现实：

AI的浪潮不会只拍打在程序员身上，它正在无声无息地渗透进每一间普通的办公室。

只要你的工作涉及常规信息处理，你就在AI取代你的射程范围之内。

如果你每天的工作只是处理Excel、整理文档、安排日程等重复性脑力劳动，那么在「冰山指数」的雷达上，你可能已经亮起了红灯。

但好消息是，这还是一场模拟。

在现实追上模拟之前，我们还有时间去升级自己的技能树。

不要只盯着水面上的冰山，去看看水面下正在发生什么吧。

硬核揭秘

幕后引擎AgentTorch平台

这种「精确到街道」的底气，来自MIT媒体实验室开发的一个大杀器——AgentTorch。

这可不是普通的数据库，而是一个基于PyTorch的「可微分主体建模框架」（Differentiable Agent-Based Modeling）。

项目地址：https://agenttorch.github.io/AgentTorch/

简单来说，它是支撑这场「全美模拟人生」的游戏引擎：

1. 极速推演：传统模拟几千人就卡顿，但AgentTorch利用GPU加速，能同时模拟数百万甚至上亿个独立个体的复杂互动，速度比传统CPU模拟快了几个数量级。
2. 不仅是模拟，还能学习：它的核心特性是「可微分」（Differentiable）。这意味着系统不仅能告诉你「会发生什么」，还能通过梯度下降算法反向优化，帮助政策制定者找到最优解。
3. 微观与宏观的统一：正是因为有了AgentTorch，研究人员才能将宏观的GDP数据与微观的「个人技能树」无缝连接。它能追踪每个「智能体」的决策路径，这也是为什么报告能精确到具体某个县的就业变化。

以下框图提供了AgentTorch Python API 的结构概览：

此外，AgentTorch是一个通用工具，可以模拟多种大型项目。

比如疫苗防治、供应链追踪等。

参考资料：

https://www.media.mit.edu/projects/ai-lpm/overview/

https://agenttorch.github.io/AgentTorch/tutorials/creating-a-model/

https://www.cnbc.com/2025/11/26/mit-study-finds-ai-can-already-replace-11point7percent-of-us-workforce.html

文章来自于“新智元”，作者 “定慧”。