[哈佛] 真實殘酷的AI就業沖擊:從壹篇極精彩的哈佛論文聊起
整個經濟大環境沒出大問題，為什麼偏偏是年輕人的飯碗、入門級的工作，突然就不香了？
會不會是AI的原因呢，畢竟，ChatGPT是在2022年底發布的，正好和這個剪刀差出現的時間點完美契合。
2
那怎麼證明呢？
轉折發生的時間點和AI出現的時間點差不多，這叫相關性，不叫因果性。
萬壹是別的因素呢？比如經濟不確定性，或者疫情後的結構調整？
要鎖定原因就是AI，得找到更直接的證據。
這篇文章設計了壹個非常巧妙的策略，他們用了壹個叫做DiD的方法（Difference-in-Differences, DiD）的方法。
簡單地說，就是要應用AB測試的方法，找到找到用AI和沒用AI的的兩組公司。
但問題是，壹家公司用沒用AI，如何確定？
總不能挨家挨戶去問CEO吧？就算你問了，他說的也未必是實話。
兩位作者想出了壹個極其聰明的辦法——
他們不去問你用沒用AI，而是去看你招不招壹類特定的人。
這類人，他們稱之為“AI Integrator”。
什麼意思？
就是其他都是假的，但招聘數據騙不了人：
如果壹家公司招聘崗位描述和工作職責描述中有LLM、Prompt Engineer、GenAI等和大模型生成式AI相關的內容，那說明這家公司是真的在用AI搞生產力了。
這樣的公司有多少呢？
作者在全量數據集中找出了10.6 萬家，約占所有公司比例為3.7%，且從 2023 年第壹季度開始急劇增加。
於是，使用AI的實驗組有了，而其他所有公司，自然就是對照組。
3
兩組公司壹分好，好戲就開場了
作者們對比了這兩組公司在2023年第壹季度（也就是AI爆發後）前後的初級崗位招聘數量變化，結果令人震驚——
在AI爆發後，AI采納者公司的初級崗位就業人數，相對於對照組公司，出現了斷崖式的下跌。
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會不會是AI的原因呢，畢竟，ChatGPT是在2022年底發布的，正好和這個剪刀差出現的時間點完美契合。
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那怎麼證明呢？
轉折發生的時間點和AI出現的時間點差不多，這叫相關性，不叫因果性。
萬壹是別的因素呢？比如經濟不確定性，或者疫情後的結構調整？
要鎖定原因就是AI，得找到更直接的證據。
這篇文章設計了壹個非常巧妙的策略，他們用了壹個叫做DiD的方法（Difference-in-Differences, DiD）的方法。
簡單地說，就是要應用AB測試的方法，找到找到用AI和沒用AI的的兩組公司。
但問題是，壹家公司用沒用AI，如何確定？
總不能挨家挨戶去問CEO吧？就算你問了，他說的也未必是實話。
兩位作者想出了壹個極其聰明的辦法——
他們不去問你用沒用AI，而是去看你招不招壹類特定的人。
這類人，他們稱之為“AI Integrator”。
什麼意思？
就是其他都是假的，但招聘數據騙不了人：
如果壹家公司招聘崗位描述和工作職責描述中有LLM、Prompt Engineer、GenAI等和大模型生成式AI相關的內容，那說明這家公司是真的在用AI搞生產力了。
這樣的公司有多少呢？
作者在全量數據集中找出了10.6 萬家，約占所有公司比例為3.7%，且從 2023 年第壹季度開始急劇增加。
於是，使用AI的實驗組有了，而其他所有公司，自然就是對照組。
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兩組公司壹分好，好戲就開場了
作者們對比了這兩組公司在2023年第壹季度（也就是AI爆發後）前後的初級崗位招聘數量變化，結果令人震驚——
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