Karpathy 又出手了。
这次他没搞深度学习实验，也没搞 Agent 平台。他做了一件可能跟你我都有关的事——把美国经济中所有342个职业的 AI 替代风险打了个分，0到10分，然后画了一张巨大的交互式热力图。
绿色的安全，红色的危险。
你在屏幕前就能看到：哪些工作被 AI 吞噬的速度最快，哪些工作暂时安全，以及一个很残酷但很真实的规律——如果你的工作全程在电脑屏幕上完成，你基本上就是 AI 的菜。
但最扎心的不是这个。最扎心的是：你读的书越多、工资越高，被 AI 替代的风险反而越大。
先说这个反直觉的结论
Anthropic 上周刚发布了一份劳动力市场研究，用的不是理论推测，而是 Claude 的真实使用数据——看哪些职业的任务已经在被 AI 实际执行。
结论是：AI 暴露最高的十大职业，全部是白领知识型工作。计算机程序员排第一（74.5%的任务可被 AI 覆盖），其次是客服代表（70.1%）和数据录入员（67.1%）。
更扎心的数据：高暴露群体的平均时薪是32.69美元，比低暴露群体（22.23美元）高出47%。持研究生学位的比例是17.4%，是低暴露群体（4.5%）的近4倍。
换句话说，坐在办公室里对着屏幕干活的高薪白领，才是 AI 时代最危险的一群人。而修屋顶的、通下水道的、在建筑工地搬砖的——他们反而最安全。
这跟 Karpathy 的排名完全吻合。
Karpathy 到底做了什么
做法很 Karpathy——简洁、暴力、有效。
第一步，用爬虫把美国劳工统计局（BLS）职业展望手册里的342个职业全部抓下来。每个职业都有详细的岗位职责、工作环境、学历要求、薪资和就业前景数据。
第二步，把每个职业的完整描述喂给 LLM（用的 Gemini Flash），让 AI 按照一套评分标准给每个职业打一个 AI 暴露分数，0到10分。同时生成评分理由。
第三步，做成一张交互式 treemap——面积代表就业人数，颜色代表 AI 暴露程度。一张图看完美国整个就业市场的 AI 风险分布。
整个项目开源在 GitHub，从爬虫到打分到可视化，全套代码都在。
▲ AI 职业替代风险热力图（中文版）。方块面积 = 就业人数，颜色从绿（安全）到红（高危）。1.43亿就业人口，加权平均风险 4.9/10。
几个关键数据
全部342个职业的平均 AI 暴露分数：5.3/10。