都市级AI暴露：GenAI如何重塑美国各地就业

关键要点：

• 受人工智能驱动变化高度影响的地区地图与技术和知识中心的地图相呼应，而受影响较小的都市区则建立在动手操作的工作之上。
• 较高的暴露评分意味着当地工作可能会被生成式人工智能重塑，但这并不一定意味着工作岗位会消失。
• 暴露是潜在的——它是否变成实际变化取决于当地雇主采用该技术的速度。

人工智能会改变你的工作吗？诚实的答案是，这取决于你做什么，也许令人惊讶的是，还取决于你在哪里工作。一些地方经济密集于生成式人工智能（GenAI）准备重塑的知识型工作，而另一些则依赖暴露较少的动手操作工作。Hiring Lab 的一项新指标评估了美国主要都市区的暴露程度。

Hiring Lab 的人工智能暴露指标是通过结合每个都市区在 Indeed 上发布的职位类型以及这些职位背后的技能对生成式人工智能的暴露程度构建的。结果是各都市区之间可比较的分数，最高分出现在技术和知识中心，而最低分出现在经济依赖动手操作工作的地方。

指标如何运作

人工智能暴露指标基于 Indeed Hiring Lab 的2025年人工智能工作报告及其生成式人工智能技能转型指数，该指数对近2900项工作技能进行了评级，评估生成式人工智能可能改变其执行方式的程度，从最小（仍需要大量人工参与）到完全转型（不需要或很少需要人工参与）。至关重要的是，这捕捉的是任务的潜在转型，而非工人的替代。

每个行业的全国暴露分数随后根据都市区的广告职位组成——过去12个月内Indeed在各行业的职位发布占比——进行加权，并在各行业间取平均值。简而言之，一个都市区的分数是其典型职位发布中被评为混合或完全生成式人工智能转型的技能占比。例如，技术密集型都市区得分较高，因为软件开发是生成式人工智能潜在转型暴露程度最高的行业之一，而以护理和物流为主的都市区得分较低，因为这些类型的职业暴露程度远低。

该指标设计上反映的是都市区的职位组成，而非任何单一雇主或工人。高暴露意味着更多当地工作可能被生成式人工智能重塑，并不意味着工作会消失。暴露是否变成实际变化取决于雇主采用该技术的速度。

地图显示了什么

美国各都市区的人工智能暴露分数范围大约在40到60之间，平均分为44。

在最高端，暴露程度最高的五个都市区由软件和数据工作驱动：圣何塞（59）是全国暴露程度最高的都市区，其次是西雅图（57）、华盛顿特区（54）、旧金山（53）和奥斯汀（52）。排名前十的还有马里兰州列克星敦公园和洛杉矶（均约50），随后是纽约市、圣迭戈和阿拉巴马州亨茨维尔（均约49）。两个引人注目的异常值——列克星敦公园和亨茨维尔——并非家喻户晓的科技城市，但都以工程和国防为主。列克星敦公园是帕图森特河海军航空站的所在地，这是新军事技术的主要试验场，而亨茨维尔因其历史和高集中度的航空航天研发活动而被称为“火箭城”。这两个地区的广告职位严重偏向于生成式人工智能最有可能转型的技术和科学类岗位。

在另一端，暴露程度最低的五个都市区由动手操作、面对面工作驱动：佛罗里达州霍莫萨萨斯普林斯和宾夕法尼亚州葛底斯堡（均约40）；阿拉巴马州加兹登、伊利诺伊州坎卡基和宾夕法尼亚州威廉斯波特（均约41）。在每个都市区，相当大比例的职位发布属于制造业、医疗保健和零售业——这些是生成式人工智能最不可能转型的工作。

结论

该指标衡量的是潜在的任务转型，而非工人的替代。这种潜力是否变成实际变化取决于雇主将生成式人工智能投入使用的速度。此外，随着人工智能革命的继续，这种暴露对于社区来说是净正面还是净负面尚不清楚。目前，职位发布水平在暴露程度高的都市区总体上略低，但这可能改变，取决于人工智能技术最终是替代还是增强劳动力。无论走哪条路，随着生成式人工智能在其主导行业中的扩散，高暴露都市区可能会看到最大的调整。低暴露都市区在短期内可能更为隔绝，但可能错失更高生成式人工智能采用和转型可能带来的长期生产力收益。

方法论

人工智能暴露指标基于 Indeed Hiring Lab 的 2025年人工智能工作报告以及其GenAI技能转型指数，该指数根据工作技能受GenAI驱动变革影响的程度对其进行评级。具体来说，我们衡量一个部门中被评为具有混合或全面转型潜力的技能所占份额。对于每个都市区，这些全国性的分部门得分根据各部门在Indeed招聘信息中所占份额进行加权，并取平均值，从而得出典型本地招聘信息中暴露于GenAI转型的技能份额。

该评分使用截至2026年5月的12个月内Indeed美国不同的招聘信息，按部门分组并汇总至都市区（CBSA）层面。未公布暴露值的部门被剔除，评分在涵盖的招聘信息上重新归一化。覆盖386个美国都市区，平均得分约为44，范围大约在40至60之间。

该文章都市区级AI暴露：GenAI最可能重塑工作的地方首次出现在Indeed招聘实验室上。