AI 能力可以迅速跨越國界。工作卻不會如此毫無阻力地改變。工作受牌照制度、地方機構，以及提供照護、教育、司法、公共服務和其他形式人本支援的實際情況所塑造。這些制度很重要，因為它們有助決定 AI 會否以及如何改變勞動市場。AI 將對勞動市場帶來甚麼影響？影響會在哪些地方最明顯，又會在何時出現？我們又如何確保 AI 轉型惠及每一個人？
這些正是 OpenAI 經濟研究團隊新報告《歐盟 AI 工作轉型框架》的核心問題。該報告將 2026 年 4 月率先為美國制定的 AI 工作轉型框架（在新視窗中開啟） 延伸至歐洲勞動市場。報告運用官方的歐洲技能、能力、資格與職業（「ESCO」）分類法，並結合 Eurostat 就業數據，研究 AI 能力在歐盟成員國之間可能如何轉化為不同形式的短期職業變化。與美國相比，歐盟就業人口中從事短期自動化潛力較高職業的比例較小。
該框架識別出四種轉型類型：可能隨 AI 增長的職業、自動化潛力較高的職業、可能重組的職業，以及短期變化較少的職業。這些類別並非就業預測。它們是一張規劃地圖，用以顯示不同類型的調整壓力與機會可能在哪裏出現。
套用於歐盟時，該框架顯示 AI 可能提高部分職業的需求、減少其他職業的勞動力需求，並重組更多職業：
- 約 12% 的就業人口從事可能隨 AI 增長的職業，因為成本下降會擴大使用機會，或令更多項目變得可行。
- 約 14% 從事短期自動化潛力相對較高的職業。
- 另有 27% 從事可能重組的職業；即使人仍是服務提供的核心，AI 亦可能改變工作流程和技能需求。
- 其餘 47% 從事短期變化較少的職業。
報告顯示，歐盟各國在國家層面的模式並不相同。盧森堡、瑞典和荷蘭在可能隨 AI 增長的職業中所佔比例較大。德國、希臘和意大利在被歸類為自動化潛力較高的職業中，就業比例較大。這些差異反映各國職業結構有所不同。
對政策制定者、僱主、教育工作者和研究人員而言，實際啟示是要在更細緻的層面預視變化並作出規劃。總體就業統計只會在企業、勞工和機構已開始適應之後，才顯示出重大變化。歐洲擁有完善的職業、培訓、職位空缺、工資和官方統計系統。把這些系統與 AI 能力和職場採用情況的衡量指標連接起來，有助在相關影響出現在勞動市場頭條數據之前，識別轉型壓力與機會正在何處浮現。
AI 工作轉型框架的歐洲延伸版本，最適合理解為一張準備地圖，幫助我們提出更有用的問題：AI 能力如何在特定職業和特定制度環境中轉化為經濟變化。更好的證據能讓勞工、企業和政策制定者有更多時間作準備。
報告亦為從事 AI 與就業工作的公共和私營機構提出初步構想，包括加強監察能力以追蹤勞動市場變化，或制定全國準備計劃，以便因應情況作出干預。
未來數月，我們將透過與國家及歐盟層面的持份者互動，擴展並深化這些構想，目標是找出切實可行的方法，確保 AI 支持歐洲各地的繁榮與進步。
