中文翻译版题目+完整论文+Python/Matlab代码+降重攻略+降低AI率攻略：https://docs.qq.com/doc/DUXd2aHNUVG9FS0hS
0. 总体框架：把"职业未来"拆成三层变量
题目核心不是"预测某个职业会不会消失"，而是要用数据与模型回答"职业任务如何被 GenAI 重构，从而影响岗位需求、技能结构与教育供给，并据此给出院校方案"。
建议把每个职业 (j) 在年份 (t) 的状态写成三类量： 第一类是"任务层面可替代/可增强程度"；第二类是"岗位需求与工资等劳动力市场结果"；第三类是"教育供给与课程结构"。三类量之间用因果/结构方程连接。
1) 任务一：选三个职业（STEM/技工/艺术）并建立可比的"任务字典"
1.1 数据源建议（官方/学术/权威）
第一优先用"职业任务清单"作为统一颗粒度，这样 STEM/技工/艺术都能放到同一框架里比较。
可直接用 O_NET 的 Task Statements（职业---任务映射，含任务文本与相关字段）。O_NET 由美国劳工部体系维护，公开可下载，任务条目规模在万级，适合做 NLP/指数构建。(onetcenter.org) 如果你选的是欧盟/其他国家职业分类，可用 ISCO 体系做 crosswalk，再接 Eurostat LFS 的职业就业数据（按 ISCO 分组）。(European Commission)
1.2 任务字典构造
对每个职业 (j)，收集其任务集合 (\mathcal{T}_j={1,\dots,n_j})，并为每个任务 (k) 记录文本描述、频率/重要性（如有）、所需技能标签（如有）。最终得到职业的"任务向量表示"，为后续暴露度与结构变化打底。
2) 任务二：建立"数据驱动模型"刻画 GenAI 对职业未来的影响
题目明确要求"数据来源 + 驱动因素理由"，并允许借鉴既有研究。 建议用"三段式"：暴露度（Exposure）→ 任务重构（Automation/Augmentation/Recomposition）→ 劳动力市场结果（Demand/Wage/Employment）。
2.1 暴露度：用权威指数做锚点，再落到你选的职业
你可以把"职业暴露度"当作外生冲击强度 (E_j)。推荐两条权威 职业暴露指数"，它基于任务描述并结合 GPT-4 评估任务受 GenAI 影响程度，形成职业层暴露评分与受影响就业份额估计，属于非常贴题的权威基准。(International Labour Organization)
第二条是 OECD 的 AI 暴露指标体系（AI exposure across occupations），用于解释"暴露度与就业增长/结构变化关系"的实证锚点。(OECD) 如果你需要欧盟方法论补充，可引用 JRC 的 AI occupational exposure 方法作为对照。(publications.jrc.ec.europa.eu)
你自己的建模可以把 ILO/OECD 指数作为"先验"，再用你职业的任务文本做二次细化，避免完全主观。
2.2 从任务到职业：构造"可替代-可增强-不可替代"三分模型
对职业 (j) 的任务 (k)，定义三类概率或权重：自动化 (a*{jk})、增强 (g*{jk})、低影响 (h_{jk})，满足
a_{jk}+g_{jk}+h_{jk}=1,\\quad a_{jk},g_{jk},h_{jk}\\in\[0,1\].
若你使用 ILO 的任务级暴露分或其映射思想，可把任务文本送入分类器/评分器得到 (\hat a_{jk})（论文写成"文本模型/专家标注/外部指数映射"，实现细节不必赘述）。ILO 的方法论本身就是"任务文本→模型评分→职业汇总"。(International Labour Organization)
将任务层聚合成职业层冲击强度：
E_j=\\sum_{k\\in\\mathcal{T}_j} w_{jk},\\hat a_{jk},
其中 (w_{jk}) 是任务权重（可用任务重要性、频率或均匀权重）。
同时定义"增强潜力"：
G_j=\\sum_{k\\in\\mathcal{T}_j} w_{jk},\\hat g_{jk}.
直觉是：(E_j) 越高，替代压力越大；(G_j) 越高，效率提升与岗位再造空间越大。
2.3 职业需求动态：把"替代效应"和"生产率-规模效应"放进一个可解释结构式
用一个可解释、容易拟合的需求演化方程（时间序列或面板均可）：
\\ln D_{j,t+1}-\\ln D_{j,t} =\\alpha_j+\\beta_1,G_j,A_t-\\beta_2,E_j,A_t+\\beta_3,X_{j,t}+\\varepsilon_{j,t}.
解释如下： (D*{j,t}) 是职业就业需求（就业人数或岗位空缺）。 (A_t) 是 GenAI 渗透率或能力指数（可用时间趋势代理，或用行业层 AI 采用率数据；写论文时说明"用年份固定效应或技术扩散曲线近似"）。 (X*{j,t}) 是其他驱动因素（人口老龄化、行业景气、政策等）。 (\beta_1>0) 表示增强带来的生产率提升可能扩大产出与需求，(\beta_2>0) 表示替代压缩需求。
如果你希望更"机制化"，可以用技术扩散 S 曲线刻画 (A_t)：
A_t=\\frac{1}{1+\\exp{-\\kappa(t-t_0)}}.
2.4 数据落地：就业与需求的官方数据怎么接
美国可用 BLS Employment Projections（职业就业、增长、岗位空缺、教育要求等，且提供 2024--34 等期的预测与矩阵数据），用于校准 (D*{j,t}) 或作为外部对照。(bls.gov) 欧盟可用 Eurostat LFS（按 ISCO 的就业人数）做 (D* {j,t})。(European Commission) 教育供给侧可用 OECD "Tertiary graduates by field" 或 UNESCO/世界银行教育指标用于宏观约束或趋势对照。(OECD) 企业端"技能需求与岗位重构预期"可引用 WEF《Future of Jobs Report 2025》的雇主调查结论作为情景输入。(World Economic Forum)
代码层面通常就是"任务数据表 + 职业就业表 + 指数表"的 join，然后按职业汇总、跑回归或情景模拟即可。例如（仅示意，不展开）：
df = tasks.merge(occ_map).groupby("occ").apply(build_exposure)3) 任务三：给每类教育机构一个具体项目，并输出"可执行的课程与规模建议"
题目要求你选定三所院校/项目（大学、技校、艺术院校各一），并提出如何在该项目中应对 GenAI。 建模上要把"课程与招生规模"变成可优化的决策变量。
3.1 决策变量：课程结构 + 招生规模
令项目 (p) 的决策为
\\mathbf{u}_p=\\Big(N_p,;c_{p,1},\\dots,c_{p,m}\\Big),
其中 (N_p) 是招生/毕业规模，(c_{p,i}) 是课程模块占比或学分配置（例如：基础专业技能、GenAI 工具素养、AI 伦理与合规、数据能力、跨学科项目、实践/学徒时数等）。
3.2 目标函数：以"可就业性"为主，同时允许多目标扩展
题目强调"用数学模型支撑可就业性"。 可以用就业概率或预期薪酬作为主目标，用多目标加权处理"公平性、能耗/水耗、学术诚信风险"等扩展指标。
例如把毕业生的就业成功率写成技能匹配函数：
P(\\text{employ}\|p)=\\sigma\\Big(\\theta_0+\\theta\^\\top \\mathbf{s}_p-\\phi,E_{j(p)}\\Big),
其中 (\sigma(\cdot)) 为 logistic 函数，(\mathbf{s}*p) 是项目产出的技能向量（由课程决策 (\mathbf{u}*p) 映射得到），(E_{j(p)}) 是该项目对应职业的替代暴露度。
主优化可写为
\\max_{\\mathbf{u}_p};; P(\\text{employ}\|p)\\cdot \\mathbb{E}(w\|p) \\quad \\text{s.t.}\\quad \\text{学时/预算/师资/设备/实训容量约束}.
其中工资期望 (\mathbb{E}(w|p)) 可用 BLS 的职业工资或外部统计作为标定（写作时说明"使用官方统计口径"即可）。BLS 的职业数据框架与预测库可作为对照数据源。(bls.gov)h3
4) 题面给的"启发问题"如何在模型里对应成可回答结论
题面提示包括：专业规模增减、课程应教什么、除就业外还看什么、建议能否推广。 你可以把它们对应为四个可直接输出的模型指标。
4.1 "该扩招还是缩招"：用供需差驱动规模决策
设预测期 (T) 的职业需求为 (\hat D_{j,T})，本项目每年供给为 (N_p)，定义供需缺口：
\\Delta_{p,T}=\\hat D_{j(p),T}-\\lambda N_p,
(\lambda) 是就业去向或假设区间做敏感性分析）。当 (\Delta*{p,T}>0) 建议扩招；当 (\Delta* {p,T}<0) 建议缩招并提出"转向吸纳"的替代专业方向（用相似任务/技能的职业聚类来找替代去向，ONET 任务相似度可支持这一点）。([onetcenter.org](https://www.onetcenter.org/dictionary/20.1/excel/task_statements.html?utm_source=chatgpt.com "Task Statements - ONET 20.1 Data Dictionary at O*NET Resource Center"))
4.2 "课程应该教什么"：让课程直接对冲暴露度并放大增强潜力
课程模块的边际收益可以写成对就业概率的偏导：
\\frac{\\partial P(\\text{employ}\|p)}{\\partial c_{p,i}} = P(1-P)\\cdot \\theta\^\\top \\frac{\\partial \\mathbf{s}_p}{\\partial c_{p,i}}.
把"GenAI 工具素养""人机协作流程""数据与提示工程""专业领域的 AI 工作流""伦理与署名规范"这些模块，设定为提升 (\mathbf{s}_p) 中与 (G_j) 相关维度的关键杠杆，从而让高 (E_j) 的职业也能通过提升 (G_j) 侧的能力得到对冲（这在叙事上也更符合现实：很多工作不是消失，而是任务构成变化）。
4.3 "不只看就业"：把外部性与风险并入约束或第二目标
题面明确提到能耗、水耗、署名不足/错误归因风险。 你可以用一个风险函数 (R_p(\mathbf{u}p)) 表示"学术诚p(\mathbf{u}_p)) 表示"算力/能耗/水耗代理"（例如用 AI 使用时长或调用频次作 proxy），并做多目标：
\\max_{\\mathbf{u}_p};; U_p = \\omega_1\\cdot \\text{Employability}_p -\\omega_2\\cdot R_p -\\omega_3\\cdot C_p.
4.4 "能否推广"：用"职业任务结构相似度"给出推广边界
定义职业 (j) 的任务向量 (\mathbf{v}_j)（由任务文本 embedding 或任务类别分布得到），职业间相似度
S(j_1,j_2)=\\frac{\\mathbf{v}_{j_1}\^\\top \\mathbf{v}_{j_2}}{\|\\mathbf{v}_{j_1}\|;\|\\mathbf{v}_{j_2}\|}.
当 (S) 高时，你对一个职业/项目的课程建议更可能迁移到另一个职业/项目；当 (S) 低时，需要强调"仅在某些任务簇内可迁移"。
5) 写作落点
题面要求你针对三所机构分别回答"如何在该项目中应对 GenAI"。 建议你每套建议都用同一模板输出，便于评委比较。
第一段给出该职业的 (E_j) 与 (G_j)（并说明引用 ILO/OECD/任务数据的方法依据）。(International Labour Organization) 第二段给出 (D_{j,t}) 的情景预测曲线（基线/高采用/低采用）并据此得出扩招或缩招结论（可用 BLS/Eurostat 做对照或校准）。(bls.gov) 第三段把课程建议写成"把学分从哪些模块挪到哪些模块"，并用上面的优化/边际收益公式解释"为什么这样动能提高可就业性"。 第四段给出风险与外部、合规与审计），并说明这些因素加入后结论是否改变。