北大国发院助理教授胡佳胤：人工智能对劳动力市场的潜在影响
题记：2024年6月16日下午，北京大学国家发展研究院朗润歌政第186期在承泽园举行。本次论坛由北京大学国家发展研究院、劳动经济学会人工智能与灵活就业专委会、菱鹏产业与创新研究院共同主办。本文基于北京大学国家发展研究院助理教授胡家印和北京大学国家发展研究院助理教授、南南学院助理教授于航的主题分享。国家发展研究院研究团队（主要包括胡家印、于航、张丹丹、李力行、朱莉等）近期对人工智能的快速发展及其带来的新应用进行研究。这项研究有很多方面需要开展。我们的首要任务是新技术对劳动力市场的潜在影响。
理论基础：技术发展对劳动力市场的双重影响
当前，技术发展呈现出显着特征，那就是我们已经进入人工智能发展的新时代。
之所以被称为新时代，是因为“人工智能”虽然不是一个新词，但其内涵和应用范围都发生了深刻的变化。过去，人工智能主要指自动化和机器人技术，主要用于解决日常任务。然而，随着大语言模型等技术的兴起，人工智能现在能够执行更多更接近人类工作范围的涉及理解、推理和决策的任务。
这一变化对行业产生了直接影响。
过去人工智能更多地应用在制造业，但现在可能更深入地影响白领行业。例如，人工智能已经可以写诗，这在以前是不可想象的，因为它似乎最不可能取代诗人这样的创造性职业。
当类似的大型语言建模工具首次在美国出现时，海外学者开始关注这项技术可能对社会和职业结构产生的影响。他们的研究表明，白领工作受到的打击尤其严重。根据工资水平和新技术影响程度绘制的曲线显示，原本工资较高的白领和金领职业受此轮技术冲击的影响更大。这是美国学者根据《美国职业词典》总结的受影响最严重的职业清单得出的结论。
随着新技术的出现，特别是人工智能的快速发展，我们需要从劳动经济学的角度深入探讨其对就业市场的影响。
新技术的诞生首先可能会带来“替代效应”，即机器或计算机代替人类完成某些任务。这样做的结果是，原来需要雇人的工作，现在可以由机器来完成； “替代效应”往往会减少社会总就业机会。
但同时也可能存在一种叫做“互补效应”的现象，即新技术的出现催生了过去没有的新产品和新服务，而这些新产业的发展又创造了更多的就业岗位机会。例如，过去计算机技术的快速发展带来了前所未有的产业创新。与计算机技术相结合的程序员职业已经出现并继续发展。这是技术与人类劳动之间“互补效应”的体现，使得社会就业机会总量趋于增加。
谁主导了我们经济社会的“替代效应”或“互补效应”？这实际上是一个经验问题。这取决于很多因素：
首先是岗位特点和市场结构。这是一个客观条件，有些岗位可能更容易被机器取代，而另一些岗位可能更容易被新技术补充；
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其次，更重要的是取决于企业、行业乃至整个社会经济结构对新技术应用的调整和反应。这些因素是主观的，是社会或个人可以采取积极行动来应对的领域。
因此，我们需要考虑多种因素来充分了解新技术对就业市场的影响。
实证分析：人工智能对中国劳动力市场的影响
我们课题组进行了一系列深入研究，旨在探讨以下问题：
首先，在人工智能快速发展的关键阶段，我国劳动力需求总量和结构发生了怎样的变化？
其次，职业的内涵有没有发生重大变化？即虽然职位名称没有改变，但工作内容是否有调整或更新？
最后，我们的经济体系，无论是微观个体还是宏观整体，准备好应对这一轮人工智能带来的重大变革了吗？
为了找到上述问题的答案，我们首先利用智联招聘平台对超过100万条招聘广告进行了深度分析。我们之所以选择招聘广告作为研究对象，是因为它能够及时、直接地反映企业的用工需求，即劳动力市场的需求方。尽管招聘广告的样本覆盖范围与整体经济环境有所不同，但在一定程度上仍然可以反映劳动力市场的变化趋势。我们分析的时间段是从2018年到2023年4月。这个时期涵盖了人工智能大发展的前夜，特别是上线这一标志性事件。在此之前，人工智能大语言模型技术一直在悄然发展，随后进入快速推进阶段。
我们构建了一个新的指标“大语言模型暴露”，来衡量不同工作与新兴人工智能技术之间的匹配度。基于该指标，我们分析了2018年至2023年不同暴露职业的变化，以揭示人工智能对劳动力市场的影响及其发展趋势，并分析了该时期同一职业的内涵。变化。
在构建职业生涯的“大型语言模型曝光”时，我们使用独特的技术方法。
第一步，我们利用人工智能工具，将海量招聘广告中描述工作内容的自由文本转换为2000多个标准化工作任务；最终，每一个招聘广告都对应着几个标准化的工作任务。
第二步，我们对每个标准化工作任务进行大型语言模型暴露评分。
第三步，同一职业的招聘广告中，不同工作任务的总频率不同；我们根据同一职业中的工作任务的总频率来计算其加权平均暴露度，这就是该职业的“大语言”。模特曝光”。
该方法避免了人为定义职业的歧义，通过真实招聘广告中的表述直接概括职业的内涵。
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基于这种评分方法，我们获得了一些有趣的描述性统计数据。例如，金融、翻译、银行职员、互联网工程师等职业曝光度较高，而家政、操作员、厨师、餐饮服务等职业曝光度相对较低。这反映了新技术对不同行业的影响程度。
进一步分析表明，随着时间的推移，劳动力市场整体敞口呈现下降趋势。这意味着，2018年，市场需求的岗位与人工智能技术的匹配度较高，但随着时间的推移，这种匹配度逐渐下降。这主要是由于接触程度较低的职业需求大幅增加，而接触程度较高的职业需求相对下降。这一发现让我们深入了解新技术对劳动力市场的影响。
经过深入分析，我们得到了一张直观的图。图中的每个点代表一种职业，点的大小反映了该职业的市场份额。横轴代表职业的曝光度，即与大语言模型的相关程度；纵轴代表市场变化率，即2018年至今该职业的劳动力需求相对于市场份额的增长率。
观察发现，两者之间存在明显的负相关关系，即接触大语言模型越多的职业，市场需求的减少就越严重。
此外，我们采用了类似于构建职业层面的“大语言模型曝光度”的方法，对招聘广告中各个职位的曝光度进行评分。在对一些市场份额较大的重要职业进行分析后，我们发现，随着时间的推移，整体曝光度较高的职业在职位内的变化趋势较为稳定，很少有明显的变化。然而，在总体暴露程度较低的职业中，其职位描述中反映的暴露指数随着时间的推移呈现下降趋势。这意味着，随着技术的发展，人们的工作，即使是同一职业，也越来越远离频繁接触新技术的任务。
今非昔比：大模型人工智能时代的劳动力市场
总结我们的发现，过去五年来，中国劳动力市场新招聘岗位大语言模型的暴露度总体呈下降趋势，即新招聘岗位与大语言模型的相关性逐渐降低。此外，曝光率越高，需求减少幅度越大，招聘对学历、工作经验的要求也越来越高。与此同时，这些职业内部的薪资差异也逐渐拉大。这反映出中国劳动力市场在适应新技术方面仍需加强。
理论上，新技术可能对劳动力同时产生“替代效应”和“补充效应”；目前在中国的劳动力市场上，我们更多看到的是技术的“替代效应”，即更多人的工作岗位正在被其他人取代。被技术取代。然而，新技术的互补效应，即新技术的存在需要更多的工人来创造过去没有的新价值，目前还没有完全实现。
虽然数字技术多次改变了我们的工作方式，也经历了数次工业革命和人工智能革命，但最新一轮的人工智能技术，特别是以大语言模型为代表的人工智能暴露指数，与过去的自动化等不同。替代其他AI技术之间没有明显的相关性。
这表明当前的技术冲击与以往不同，新技术正在以全新的维度影响劳动力市场。
随着新的就业机会不断出现，机会将有利于那些积极拥抱技术变革的个人和国家。同时，新技术也促使我们更加深入地思考教育的价值，即我们应该培养具备哪些素质的人才，以及如何调整教育策略以更好地适应劳动力市场的变化。
此外，还有一些重要问题需要解决，比如如何在社会中合理分配人工智能创造的价值，如何确保所有人都能享受新技术带来的进步。在这方面，我们仍然面临艰巨的挑战、任重而道远。
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