新华社美国尤金7月23日电 23日在美国俄勒冈州尤金市进行的2022年田径世锦赛中，加拿大和美国队分别以创造本赛季世界最好成绩的表现夺得男、女4X100米接力冠军。

二 | 男子三级跳远中，东京奥运会银牌得主、中国选手朱亚明收获铜牌。

三 | 研究报告指出从整体来看，并未发现全美范围大规模岗位被 AI 替代的证据，严重冲击了年轻人的“第一梯级”就业。男子4X100米接力决赛是当日的压轴大戏。

四 | 卫冕冠军美国队在前三棒一直保持微弱领先，但三四棒交接却出现失误，让加拿大队第四棒、东京奥运会男子200米冠军德格拉塞抓住机会完成直道超越，将加拿大队的成绩锁定在37秒48，领先0.07秒拿走了这块东道主期待卫冕的金牌。英国队获得铜牌。

五 | 该报告指出在软件开发和客服等高影响职业中，相比较受人工智能影响较小的领域，22-25 岁年轻人的就业率落后约 19%，而 2025 年差距仅为 13%。

六 | 女子4X100米接力决赛中，东京奥运会只收获银牌的美国队在本土“复仇”牙买加队，但夺冠过程同样惊险。

七 | 东道主在前三棒保持了近0.3秒的领先，但却在最后一棒被刚刚夺得女子200米冠军的牙买加“女飞人”杰克逊不断蚕食优势，撞线时两队几乎齐头并进。最终，美国队成绩为41秒14，领先牙买加0.04秒夺冠。

八 | 德国队获得第三名。与之对比，同一岗位的资深从业者没有出现同等就业缺口，就业保持平稳甚至有所上升。该研究认为入门级员工更容易受到冲击的部分原因，在于这些岗位依赖大量“编码化知识”。

九 | 编码化知识指能够通过教育、教材或书面流程传授的正式、标准化、文档化知识。这类知识通常有明确规则，人工智能更容易参与或替代相关工作。对于 22 至 25 岁的年轻人来说，可以通过人工智能“自动化”的职业，其入门级就业率正大幅下降。对于人工智能仅起到“辅助”作用的工作岗位，入门级就业形势则要复杂得多。

当天的田赛项目比赛波澜不惊，男子标枪和男子三级跳远的冠军均在第一轮后便几乎失去了悬念。三级跳远赛场，东京奥运会冠军、葡萄牙人皮查多第一跳就跳出17米95，并凭借这一成绩夺冠。中国选手朱亚明以17米31的成绩收获铜牌。男子标枪赛场，格林纳达选手皮特斯第一掷90米21的成绩便让其他选手望尘莫及。直到比赛结束，全场都没有第二个人超越过90米。与之相对，默会知识（Tacit Knowledge）主要通过实践、导师指导以及反复接触真实场景获得。皮特斯最后一掷又投出90米54，将夺冠成绩定格于此。研究人员认为，人工智能在这类工作中更可能辅助经验丰富的员工，无法直接取代其经验判断。

十 | 男子800米赛场，东京奥运会冠军、肯尼亚选手科瑞尔如愿拿到他的首枚世锦赛金牌。埃塞俄比亚选手策盖则在女子5000米中夺冠。

十一 | 埃塞俄比亚也就此力压肯尼亚，包揽了本届世锦赛女子马拉松、女子10000米和5000米的金牌。当天还进行了女子100米栏预赛、女子跳远资格赛、男子和女子4X400米接力预赛，以及男子十项全能等多项比赛。

十二 | 研究还显示，高等教育可以缓冲人工智能对就业的影响。附上参考地址广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，包含外链的文章均包含本声明。

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Published on:07:45:44