斯坦福等发布 TaskNet:O*NET 漏掉三分之一工作任务,年工资值 1400 亿美元
Diyi_Yang · x · 2026-10-28
Mercor 联合斯坦福、NBER 与 ONET Resource Center 发布开源任务目录 TaskNet,基于美国劳工部职业分类 ONET 并针对 AI 时代的职业变化更新。
核心发现
- 6 个职业的从业者实际执行 79 项 ONET 尚未收录的任务,对应约每年 1400 亿美元工资
- 配图数据:软件开发者 52% 的任务(44 项中 23 项)未收录,个人护理助理 50%,急诊医生 45%,律师 31%,小学教师 23%,洗碗工 15%
- 其中 5 项任务因 AI 采用而新产生或被重塑,例如「为 AI 应用设计提示词、检索逻辑与上下文管线」「审阅修订 AI 生成的法律内容」
方法
TaskNet 通过可快速扩展的访谈器直接询问从业者,并采集与自动化相关的任务特征判断(如产出质量是否易评判、成功标准是否可事先定义),以跟上职业任务的快速变化。若 ONET 任务清单不完整,依赖它的 AI 就业影响估算也会失真。
所属事件:斯坦福等发布 TaskNet：为 O*NET 补全 AI 时代工作任务(2 条相关)→
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