这个仪表板跟踪了你的州在失业的 AI位数和这些裁员的成本.

该中心首次对人工智能造成的裁员数字进行了统计,估计每年工资损失为10亿美元.

多年来,人们一直担心 AI 对就业的影响,主要公司的裁员加剧了这种担忧,在某些情况下,有明确声明将裁员与AI 的采用联系在一起.该中心 AI Safety (CAIS) 试图将谈话从焦虑转变为算术 Wage Loss Dashboard ,它将宣布的裁减转化为家庭和社区估计的年度工资损失.

从头条新闻到实数

该仪表板结合了多个数据来源:来自挑战者,灰色和圣诞节的每月裁员报告,追踪 US 各州的裁员公告并标明公司自己归功于 AI 的削减; 来自 Labor Statistics 联邦调查局 (Bureau of Labor) 的年度平均工资数据; 和来自 US Census Bureau 人口估计.

核心计算很简单.CAIS将人工智能导致的裁员数量乘以年平均工资,估计每年的薪酬损失.仪表板还将该数字划分为州人口,以产生每个人的预期损失,并与日常支出 (如汽油.) 一起呈现.

截至最新更新,该数据增加了9月份的数据,仪表板今年在全国范围内超过 JUST 117,000 人工智能导致的工作 c位被削减,估计每年薪资损失达到30亿.对于整个国家来说,这相当于 $25 每人每年.

每个州的情况

全国平均水平有很大的差异.加利福尼亚州的裁员人数为 JUST 人,估计每人失业率为6%.相比之下,阿拉斯加只记录了138个这样的工作损失和7个人.

这些数字是估计,而不是观察到的数量.CAIS直接解释了其方法:"仪表板对每个州的AI归因削减进行估算,将它们转换为预期的年度工资损失,然后按州人口划分以估计每人平均损失.国家估计没有观察 AI 裁员.我们将每个月的国家削减份额引用 AI 到该州公布的工作减少".

每人指标的目的是捕捉除了直接受到影响的人员外,裁员的影响.正如CAIS研究人员所说",一个人的解雇意味着他们支持的每家企业的收入减少.在多个行业中的成千上万名工人中乘以这一效应,你开始看到 AI 流离失所带来的真正经济负担".仪表板设计者还指出,人工智能造成的削减不均地分布,大型科技和媒体部门遭受更大的影响的国家.

数据的限制

CAIS坦率地介绍了仪表板没有捕捉到的内容.它不包括 AI 创造的工作,生产力增长,再就业和次要经济效应.这一遗漏反映出专家们对于是否或多大程度上 AI将刺激经济或超过职位流离失所而缺乏真正的共识.

底层裁员数据也很模糊.仪表板只计算了公司自己与之联系的裁员 AI,如果没有对这意味着什么的共享定义,或者雇主完全透明,并不总是可以证明某个特定裁员直接是由人工智能驱动的过时或替代造成的.

运行一个名为Jobloss.ai的单独追踪器Secure AI联盟将其自己的标准描述为故意温和:"我们不要求高管说'我们用AI替换了一个团队'.这是一个缓和的标准,故意:它捕捉了人工智能合理的工作人员削减的广泛模式,同时排除了明显无关的裁员". Jobloss. ai仅记录符合特定标准的裁雇情况,例如至少100个工作 cut位一次被裁掉以及一些提到 AI或像"自动化"和"生产力"这样的代理术语.

该组织写道:"CAIS将该项目视为一种可见性的工具,而不是指责. "AI 是一项由于许多原因被企业采用的技术",该机构写道".我们的目标是让这种采用成本变得明显,以便工人,社区和决策者能够以真实的信息来回应而不仅仅是猜测".

在 2025,Challenger,Gray和Christmas报告中发现公司公开关联的裁员人数超过54,000,相当于当年每20名就业人员中有一人被解雇.

代理人在远程工作方面变得越来越好

该仪表板还追踪了 AI 代理人在远程自由职业任务中的能力,使用 Remote Labor Index (RLI),这是CAIS共同开发的基准标准,用于测试代理人在现实世界的工作中,例如网络开发和视频制作.

研究人员写道:"当RLI推出时,最好的AI代理人以专业质量完成了 JUST 个2.5%项目.八个月后,这个数字已经上升到15.8%".这意味着[8现在可以完全自动化近16%远程任务,这一份额每3.7个月翻一番.Claude Fable 5位排名第一,其次是 OpenAI 的GPT-5.5.

RLI衡量模型能够做什么,而不是他们积极承担的任务,因此这个数字并不意味着 AI正在从人类自由职业者那里吸收这些项目.然而,CAIS表示它仍然对人工智能所造成的工作裁员和越来越有工作能力的代理人的融合感到震惊.

在许多情况下,立法不能彻底阻止公司选择 AI 系统而不是人类雇员, 但包括加利福尼亚州在内的一些州的近期法律旨在确保解雇和其他纪律决定不完全留给自动化系统.

观看的内容

仪表板的价值在于任何一个数字而不是趋势线.今年人工智能造成的裁员已经达到数万,代理能力大约每四个月翻一番,即将到来的更新将显示工资损失是否继续升以及技术和媒体集中度最强的国家是否继续吸收最大份额.CAIS无法回答的开放问题是最重要的问题:这些损失中有多少会通过没有追踪器测量的就业机会和生产力增长得到抵消?