[哈佛] 真实残酷的AI就业冲击:从一篇极精彩的哈佛论文聊起

论文指出,在AI爆发后,AI采纳者公司的初级岗位就业人数出现了断崖式的下跌,AI真的在抢初级的工作,而方式并不是裁员而是不再招聘,真正的重灾区行业在批发和零售业,这些行业每季度招聘减少了将近40%。


最近我在Twitter上看到了一篇非常精彩的论文,它全局、真切地研究了AI对工作的冲击。

我看了非常有感触,也分享给卫夕指北的读者。



论文来自哈佛大学,由两位经济学博士生Seyed M. Hosseini和Guy Lichtinger操刀。

而他们的导师是劳动经济学的重量级大咖拉里·卡茨(Larry Katz)。

因此,论文是严谨而有分量滴。

论文没有任何情绪渲染,就是用冰冷、庞大的真实数据,剖析了2023年以来美国就业市场的AI冲击具体是如何发生的——

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作为读研的时候也被写经济学论文折磨过的学术逃兵,在我看来,这篇论文很厉害的地方不是结论。

而是它抽丝剥茧的行文方式:一个问题扣着一个问题,一个结论跟着一个结论——

先来看第一个问题,AI是不是真的在冲击就业市场?

这东西不能靠感觉,经济学研究要的是数据。

两位作者的第一步,就是把美国劳动力市场的数据给搬出来,不是总体数据,而是几乎是全量的原始数据。

他们拿到了一个非常牛X的数据集(不知道怎么搞到的,差不多相当于Boss直聘的后台全部数据),来自一家叫Revelio Labs的公司基于LinkedIn的招聘信息收集。

这个数据集包括285,000家招聘的公司,覆盖6200万打工人的简历,超过1.5亿次的招聘记录。


美国总共也就3.4亿人,所以,除掉老人和小孩,真正工作的人很大比例其实都包括在这个数据集里了。

结果一出来,一个清晰的剪刀差出现了——

从2015年到2022年中,研究的目标公司数据集中,初级岗位(Junior-level)和高级岗位(Senior-level)的就业增长曲线,基本上是手拉手一起走的。



但从2022年中开始,风云突变,高级岗位的就业人数还在昂首向上,而初级岗位的增长开始停滞,到了2023年中,甚至掉头向下了。

两条线从此分道扬镳,一个往上,一个往下。

这就有意思了。

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