本文提出了“委托曝光”概念，用 Agentic Adoption Index (AAI) 衡量职业任务被 AI 实际接管的程度。我们从 Manus Skills Marketplace 收集约 53,000 条代理技能描述，计算它们与 O*NET 中约 18,000 条任务陈述的语义相似度，并在职业层面聚合得到 AAI。
研究发现：① 高 AAI 的职业与传统文献中被视为“高风险”职业差异显著；② AAI 更贴合 AI 能力而非当前使用情况；③ AAI 在工资分布中位于中等水平，在学士学位层次达到峰值，两端均下降。技术可用性解释了大部分差异，但最高学历职业的低 AAI 表明仅有可行性不足以解释采纳，可能是工作难以细化或专业判断导致。
未来需要持续测量以区分这两类因素并观察其随时间的演变。
博主点评：该研究提供了从实际工作流角度评估 AI 采纳的新视角，提醒我们在政策制定时要超越仅看任务可替代性，关注技术实际嵌入的路径。