像是分析师和程序员这种角色，似乎本来就是和智能的预测性工作相关联，因此很难受到 AI 数据的干扰。而像销售经理、市场监管人员这样的职位，就特别容易受到影响，因为他们的工作属于人为性管理和预测，所以很容易被 AI 数据来取代。

c. 商业、金融、技术行业“自然地”受 AI 智能影响

根据资源和生产岗位的行业模式，AI 对其的影响程度符合人们最初的预测，那就是技术入侵在制造业、农业和资源开采方面影响最大。

汽车和纺织行业被影响的程度也较大，这可能反映了新兴的 AI 技术在制造业方面最“吃香”。例如在服装制造行业，他们利用 AI 系统快速、准确地识别生产线上的不良服装，而汽车生产商可以利用智能算法预测可能会发生的设备故障并及时进行维护。

像是类似的规模较小，收入较高的工厂也会使用高科技技术，例如管理采购的公司可以使用 AI 系统来优化供应订单的速度，并避免部门的重复采购。

d. 人工智能更容易影响男性，白人和亚裔美国人

与行业领域的相影响保持一致，人工智能似乎还影响特定的群体。其中，男性被影响的程度高于其他群体。研究显示，这是因为女性参与的职业总是带有某种“庇护性”，例如教育、医疗保健、卫生护理等。

根据图示，具有高影响的职位的颜色是红色和亮红色，它们集中在工程类、安装维护、建设和运输方面，同时在医疗保健和教育等方面呈现蓝色。

年龄也是其中的一个影响因素，关于 AI 智能的分析发现，年轻人（16-24岁）面对低技能的工作时，他们被代替的可能性最高。

e. AI 智能对美国各地的影响不同

谈到 AI 的地理环境，进一步的分析表明，AI 技术可能会应用于任何地区，这与当地的主要行业有关系。

美国东部地区（从威斯康星州、密歇根州穿过印第安纳州、肯塔基州，再到阿拉巴马州和佐治亚州）与 AI 紧密相关，因为这几个州的制造业比较发达。

纽约、波士顿、华盛顿、西雅图等地区与 AI 的关系也比较密切，因为这些大城市聚集着高科技和管理型的人才。

除了这些大型城市，作为农业和物流中心的底特律、贝克斯菲尔德、路易维尔也会受到影响。

而内华达州几乎不会被影响，因为还没有出现 AI 对食品和服务行业破坏的趋势。

结论

综上所述，人工智能的出现，不能仅仅被划分为单方面的“积极影响”or“消极影响”，而是利弊共存。

一些影响程度很大的工作，在未来势必会受到 AI 智能的影响甚至破坏，也就是说，个别工种面临被替代，被裁员的趋势是势不可挡的。

对于一些影响程度平平的岗位，可以说 AI 智能的优点是大于缺点的，因为职工的某些任务和工作将会被人工智能分担。

而对于根本不会产生影响，或是影响微乎其微的领域来说，基本不会影响到“手工行业”。

不过，未来还需要更多的研究，才能更加精准地评估 AI 智能到底对各行各业有什么影响。

而且，高科技领域以外的人也不需要对智能化和自动化有所畏惧，在一定程度上，科学技术的发展永远都是顺应社会的。