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他们经过统计发现，在Upwork和Freelancer这两个主要自由职业平台的翻译市场上，ChatGPT的出现导致工作量下降9.0%，收入下降29.7%，直接进入了位移效应阶段。
而在网页开发市场，工作量反而增加了6.4%，收入更是大涨66.5%，处于生产力效应阶段。
而且，
随着新技术的逐步渗透，生产力效应和位移效应都会持续加深。
在翻译与本地化市场，位移效应逐月加深：从ChatGPT发布后第一个月的工作量下降7.7%，到第九个月已加深至工作量下降13.4%，收入损失也从最初的25.1%扩大到37.2%。
这就是替代的结果——仅仅九个月就降低了近40%的收入，断崖式下跌。
但随着GPT4的出现，IT安全这个原来是由AI带来生产力效应的领域，越过了”拐点”，进入了位移的范畴。
在GPT 3.5版时，IT安全管理的自由职业者增加了10.6%工作量，且增加了47.2%收入，但到了GPT4版时工作量直接少了6.4%，收入也减少了22.5%。
IT安全并非唯一跨过拐点的领域。随着GPT4的出现，金融规划、企业和合同法领域的工作也都越过了位移范畴，开始走向收缩和降薪。
对于那些已经迈过拐点的领域，位移效应会持续叠加，市场持续收缩。
以翻译和本地化市场为例，在ChatGPT 3.5版本发布后，该领域的工作量下降了7.4%，从业者收入大幅缩水29.3%；当4.0版本发布后，市场继续萎缩，工作量又下降了2.5%，收入进一步减少7.5%。专业写作市场也呈现类似趋势，在3.5版本推出后，工作量下降4.5%，收入降低23.6%；4.0版本的发布导致工作量再次下降4.3%，收入继续减少19.3%。
这种叠加效应印证了研究团队的理论：一旦某个领域越过拐点，AI能力的每次提升都会进一步压缩人类工作者的市场空间，而且这个转变往往是不可逆的。
根据论文的异质性分析结果，职业经验并不能有效对抗AI带来的位移效应，在某些情况下反而会加剧这种影响。
在翻译和本地化市场，有经验的从业者反而受到了更大的冲击：
相比经验较少的同行，资深译者的工作量额外下降了10.2%，收入进一步减少了24.1%。
这可能源于两个原因：一是ChatGPT的翻译能力已经足够优秀，削弱了经验带来的竞争优势；二是经验丰富的译者可能对市场形势判断更为敏锐，主动选择退出这个正在萎缩的市场。
这和19世纪第一次工业革命时期发生的事情几乎完全一样。那些过去享受着相对自由，靠着自己手艺吃饭的手工业者，进入工厂后的收入锐减，和初级工人的工资一样。机器不需要高超的技艺，对谁都一视同仁。
而那些在温水里的职业、那些还没越过拐点的职业，从业者获得的技术红利还在增加。
以摄影市场为例，ChatGPT3.5的发布为该领域带来了20.7%的工作量增长和98.4%的收入增长；在4.0版本推出后，这一增长态势得以延续，工作量又提升了13.0%，收入进一步增加64.3%。
根据研究，不同职业到达拐点的时间和顺序与工作的性质密切相关。规则明确、流程固定的工作最容易先达到拐点，而需要创造力和复杂人际互动的工作则相对安全。比如运营（如项目管理 OLM）和创意（如摄影 OLM）需要大量的人工互动、专业知识或创造性思维，这些工作AI暂时能取代的可能还不高。
但问题在于，这些职业离拐点还有多远？2025汹涌而来的AI Agent之潮，会让哪些职业的水位超过沸点？
在年初，麦肯锡发布了一篇最新的报告。他们认为到2030年，AI智能体将取代70%的办公室工作。
