人工智能（AI）正在迅速改變就業市場，這意味著挑戰與機會並存。世界經濟論壇2023年「就業的未來」民調發現，超過60%的企業知道人工智能和其他尖端技術正變得越來越流行，這將對就業市場產生重大影響。
人工智能驅動的工作中斷尤其影響受過教育的白領工人，一半的企業已經將人工智能融入其營運中。
根據國際貨幣基金組織的研究，全球近40%的工作受到人工智能的影響，人工智能可以補充或取代不同類型的工作。
然而，人們擔心失業，來自不同領域的數據顯示有多少比例的工作面臨自動化的高風險。
因此，在這篇文章中，我們將查看有關人工智能就業的當前統計數據，這將幫助您分析人工智能的影響和全球就業市場的現狀。
讓我們開始吧！
AI 職缺統計概況（熱門）
以下是所有重要統計數據的清單：
人工智能工作的平均薪資
人工智能領域正在快速發展，薪酬反映了對技術工人不斷增長的需求。 AI 工程師、資料科學家、機器學習、深度學習和 NLP 專業人員從事 AI 工作。
由於其特殊的才能，這些職業的收入可能遠高於行業中位數。
美國人工智慧工程師的平均薪資為10萬至11.5萬美元，薪資範圍為6.7萬至16萬美元。
據報導，美國人工智慧工程師的平均基本薪資約為每年 133,347 美元，並且根據經驗和技能有可能增加。
OpenAI 的平均年薪在 13 萬美元到 18 萬美元之間。（商業內幕）
此外，這些表格可以幫助您更好地了解美國和印度人工智慧工作的平均薪資是多少：
全球人工智能工作平均薪資（美元）
| 職業角色 | 平均工資（每年） |
|---|---|
| 人工智能科學家 | 150,000 美元 – 300,000 美元 |
| 人工智能工程師 | 100,000 美元 – 160,000 美元 |
| 數據科學家 | 90,000 美元 – 150,000 美元 |
| 機器學習工程師 | 100,000 美元 – 150,000 美元 |
| 人工智能專家 | 120,000 美元 – 200,000 美元 |
美國人工智能工作的平均薪資（美元）
| 職業角色 | 平均工資（每年） |
|---|---|
| 人工智能科學家 | 120,000 美元 – 250,000 美元 |
| 人工智能工程師 | 120,000 美元 – 200,000 美元 |
| 數據科學家 | 100,000 美元 – 180,000 美元 |
| 機器學習工程師 | 110,000 美元 – 170,000 美元 |
| 人工智能專家 | 130,000 美元 – 220,000 美元 |
印度人工智能工作的平均薪資（印度盧比）
| 職業角色 | 平均工資（每年） |
|---|---|
| 人工智能科學家 | 30,00,000 盧比 – 60,00,000 盧比 |
| 人工智能工程師 | 20,00,000 盧比 – 35,00,000 盧比 |
| 數據科學家 | 15,00,000 盧比 – 25,00,000 盧比 |
| 機器學習工程師 | 18,00,000 盧比 – 30,00,000 盧比 |
| 人工智能專家 | 25,00,000 盧比 – 40,00,000 盧比 |
薪資變化
過去幾年，隨著人工智慧技術在各個領域的應用不斷增加，人工智慧專業人員的薪資呈現上升趨勢。
下表列出了過去三年人工智能工作的平均薪資變化：
| 職稱 | 2024 年平均薪資（美元） | 與前一年相比的變化 |
|---|---|---|
| 人工智能工程師 | $136,620 – $174,713 | 增加 |
| 人工智能工程師 | $112,832 – $143,180 | 增加 |
| 數據科學家 | 117,944 美元 – 140,000 美元 | 增加 |
| 人工智能程式設計師 | $81,445 – $122,000 | 增加 |
| 人工智能專家 | $128,976 – $141,355 | 增加 |
過去幾年，人工智能職位的平均薪資有所增加，反映出對人工智能專業人員的需求不斷增長以及該領域的競爭性質。
人工智慧就業成長統計
世界經濟論壇表示，人工智慧將創造約 9,700 萬個新就業崗位，這可以緩解人們失業的擔憂。
麥肯錫的一項研究表明，2016 年至 2030 年間，人工智慧的進步可能會影響全球約 15% 的勞動力，這可能意味著 4 億個工作崗位的流失。
隨著企業越來越多地用人工智慧解決方案取代人工任務，人工智慧市場規模預計到 2024 年將達到 3,059 億美元。到 2030 年，近 2,000 萬個製造業工作可能會因自動化而消失。
然而，生成式 AI 職位也出現了顯著增長，去年 Indeed 上此類職位的搜尋量增長了近 4,000%。（來源）
此外，83%的企業聲稱人工智慧是其商業計劃中的重中之重，這表明人工智慧技術在各行業的廣泛整合和發展。
以下是一些顯示人工智慧就業成長統計數據的表格：
人工智慧市場規模及成長率（美元）
| 年 | 市場規模（十億） | 成長率 |
|---|---|---|
| 2022年 | 452.6 美元 | – |
| 2023年 | 536.6 美元 | 18.5% |
| 2024年 | 634.2 美元 | 18.2% |
| 2025年 | 746.5 美元 | 17.7% |
| 2026年 | 874.5 美元 | 17.1% |
| 2027年 | 1,019.5 美元 | 16.6% |
| 2028年 | $1,183.5 | 16.1% |
| 2029年 | 1,368.5 美元 | 15.6% |
| 2030年 | 1,576.5 美元 | 15.2% |
趕上美國所需的人工智慧投資（單位：十億）
| 國家 | 2030年 | 2040年 | 2050年 |
|---|---|---|---|
| 中國 | 1,200 美元 | 2,400 美元 | $3,600 |
| 日本 | 400 美元 | 800 美元 | 1,200 美元 |
| 德國 | 200 美元 | 400 美元 | 600 美元 |
| 法國 | 200 美元 | 400 美元 | 600 美元 |
| 英國 | 200 美元 | 400 美元 | 600 美元 |
人工智慧市場預計將快速成長，2030年至2025年間年增長率為15.2%。
美國勞工統計局預計2021 年至 2031 年人工智慧職業成長率將達到 21% 。
最後，各國在人工智慧投資方面趕上美國所需的投資各不相同，其中中國需要的投資最多，到 2050 年將達到 3.6 兆美元。
人工智慧勞動力中的性別和教育分佈
2024 年人工智慧勞動力的性別和教育分佈突顯了 STEM 領域（特別是人工智慧領域）在實現性別平等和包容性方面取得的進展和持續存在的挑戰。
以下是基於最近發現的詳細概述：
人工智慧勞動力的性別分佈
| 來源 | 性別分佈 |
|---|---|
| 世界經濟論壇（2020） | 在全球勞動力中，女性僅佔數據和人工智慧職位的 26%。 |
| 人工智慧指數報告（2021） | 全球 AI 職位中女性佔 26%。 |
| 麥肯錫全球研究院 | 由於人工智慧和自動化的興起，到本世紀末，失業的女性將多於男性。 |
| 凱南私人企業研究所 | 整體而言，儘管勞動力中男性人數多於女性，但接觸人工智慧自動化的女性比男性多 21%。 |
人工智慧勞動力的教育分佈
目前的情況表明，文化、教育和政策因素之間存在著複雜的相互作用，影響著人工智慧勞動力中的性別和教育分佈。
| 國家 | 人工智慧領域的女性 (%) | 人工智慧領域的男性 (%) | 筆記 |
|---|---|---|---|
| 印度 | 30% | 70% | 資訊通信科技領域的高等教育畢業生近乎均等 |
| 保加利亞 | 30% | 70% | 人工智慧出版物中女性作者的比例很高 |
| 鹿 | 14% | 86% | 人工智慧和整體科學出版的差異 |
現有數據顯示，女性在人工智慧勞動力中所佔比例不足，全球人工智慧職位中女性僅佔 26% 左右。
擁有 STEM 學位的女性比例也較小，僅佔 AI 專業人士的 25%。
人工智慧就業市場統計
人工智慧技術的採用跨越各個領域，每個領域都利用人工智慧來提高效率、創新和競爭力。
排名靠前的行業包括：
- 技術和軟體服務：人工智慧開發的支柱，在人工智慧和機器學習開發、軟體工程和系統架構中發揮作用。
- 金融與銀行業：利用人工智慧進行詐欺檢測、風險管理和客戶服務自動化。
- 醫療保健：在診斷、病患照護和醫療數據分析中實施人工智慧。
- 汽車：將人工智慧應用於自動駕駛技術、製造自動化和客戶體驗。
- 零售：使用人工智慧進行庫存管理、個人化購物體驗和供應鏈優化。
- 製造：利用人工智慧進行預測性維護、生產規劃和品質控制。
人工智慧職位（按職位類型劃分）：
人工智慧就業機會差異很大，迎合人工智慧領域不同的技能和興趣。常見的人工智慧工作類型包括：
- 人工智慧和機器學習工程師：專注於開發人工智慧模型和系統。
- 資料科學家：分析和解釋複雜的數據以幫助決策。
- 研究科學家：進行研究以推進人工智慧領域的發展。
- 人工智慧開發人員：創建人工智慧軟體和應用程式並對其進行程式設計。
- 機器人工程師：設計開發自主或半自主操作的機器人。
- 自然語言處理專家：致力於理解和解釋人類語言的系統。
遠端與現場人工智慧工作統計：
與許多其他行業一樣，人工智慧產業也見證了遠距工作和現場工作之間的平衡發生了變化，特別是受到全球大流行的影響。雖然在此背景下無法獲得 2024 年的具體統計數據，但總體趨勢顯示：
- 增加遠端機會：包括人工智慧在內的科技業已經接受遠距工作，許多公司提供完全遠端或混合職位。
- 現場角色：某些工作，尤其是需要親自使用硬體（例如，機器人工程師）或安全資料（例如，金融和醫療保健）的工作，可能仍然需要在場。
人工智慧就業的熱門產業
| 產業 | 人工智慧應用 |
|---|---|
| 科技 | 開發、軟體工程 |
| 金融與銀行 | 詐欺偵測、風險管理 |
| 衛生保健 | 診斷、病人護理 |
| 汽車 | 自動駕駛、製造 |
| 零售 | 庫存管理、個人化 |
| 製造業 | 預測性維護、品質控制 |
招募人工智慧職位的頂尖公司：
一些積極招募人工智慧職位的著名公司包括：
- OpenAI 和 DeepMind：引領人工智慧研究和道德人工智慧開發。
- 亞馬遜和谷歌：在各種應用程式和服務中提供各種人工智慧角色。
- IBM 和英特爾：人工智慧硬體和企業人工智慧解決方案的先驅。
- Grammarly 和 Dataiku 等新創公司：在人工智慧驅動的通訊和資料科學平台上進行創新。
按工作類型劃分的人工智慧工作
| 工作類型 | 角色描述 |
|---|---|
| 人工智慧和機器學習工程師 | 開發人工智慧模型和系統 |
| 數據科學家 | 分析和解釋複雜的數據 |
| 研究科學家 | 透過研究推進人工智慧 |
| 人工智慧開發者 | 創建人工智慧軟體和應用程式 |
| 機器人工程師 | 設計自主或半自主機器人 |
| 自然語言處理專家 | 致力於人類語言理解系統 |
遠端與現場人工智慧工作
| 工作類型 | 描述 |
|---|---|
| 偏僻的 | 隨時隨地工作，常見於技術職位 |
| 現場 | 所需的物理存在，例如機器人技術 |
談到對人工智慧專業人員的需求正在上升，各行業的公司都希望僱用熟練的人工智慧員工。
亞馬遜、英偉達和微軟等公司正在大力投資人工智慧服務，並積極招募頂尖人工智慧人才，以協助擴大其人工智慧工作規模。
人工智能工作替代統計
以下是一些基於可用來源的人工智慧工作替代統計數據：
如果您正在尋找人工智能對就業的實際影響和預期影響的差異，那麼這裡是：
- 預期影響：
- 2022年，19%的美國工人從事最受人工智慧影響的工作，其中最重要的活動可能會被人工智慧取代或受到顯著影響。
- 據估計，辦公室和行政支援、法律、建築和工程以及生命、物理和社會科學等行業的就業比例很大，受到人工智能驅動的自動化的影響，比例在 36% 到 46% 之間。
- 實際影響：
- 根據高盛全球投資研究發布的報告，美國受人工智能驅動的自動化影響的就業比例估計如下：
- 辦公室和行政支援：46%
- 合法：44%
- 建築與工程：37%
- 生命、物理和社會科學：36%。
- 根據預測，到 2030 年，人工智能可能會取代全球約 8 億個工作崗位，人工智能對就業的影響是一個重大且不斷變化的現實。
- 根據高盛全球投資研究發布的報告，美國受人工智能驅動的自動化影響的就業比例估計如下：
人工智能對就業的影響（按行業劃分）
| 部門 | 潛在影響 | 受影響的工作百分比 |
|---|---|---|
| 運輸 | 自動化 | 高達 56% |
| 貯存 | 自動化 | 高達 56% |
| 零售 | 轉型 | 高達 56% |
| 行政 | 高自動化風險 | 高達 56% |
還有由thereisanaiforthat.com 創建的就業影響指數，顯示了基於創建的人工智慧工具而受到影響的就業總數。
也就是說，如果圍繞某一特定領域建構大量人工智能工具，那麼就業影響指數就會更高。
這是目前的工作影響指數：
| 序號 | 職稱 | 人工智慧的影響 |
|---|---|---|
| 1 | 傳訊經理 | 98% |
| 2 | 數據收集器 | 95% |
| 3 | 資料輸入 | 95% |
| 4 | 郵件辦事員 | 95% |
| 5 | 合規官 | 92% |
| 6 | 執行長（CEO） | 91% |
| 7 | 治療師 | 90% |
| 8 | 首席策略長 | 90% |
| 9 | 行政 | 90% |
| 10 | 普通文員 | 90% |
| 11 | 郵件處理程序 | 90% |
| 12 | 數據文員 | 90% |
| 13 | 資料輸入員 | 90% |
| 14 | 資料輸入員 | 90% |
| 15 | 資料輸入專家 | 90% |
| 16 | 醫學轉錄員 | 90% |
| 17 | 街上打掃的工人 | 90% |
| 18 | 供應文員 | 90% |
| 19 | 倉庫工人 | 90% |
| 20 | 網路搜尋評估器 | 90% |
總結
這就是我們收集到的有關人工智慧就業統計數據的全部內容。
最重要的收穫是什麼？人工智慧正以前所未有的速度改變工作。它創造了新的機會，同時也減少了對一些工作的需求。這種轉變是巨大的，而且現在正在發生。
那麼，您對這一切有何看法？
人工智能工作的興起對我們來說是件好事嗎？還有其他您感興趣的統計數據或領域嗎？對這個主題有任何疑問嗎？
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