來源：北大國發院

　　作者：于航

　　人工智能對

　　中國勞動力市場的影響

　　“人工智能的迅猛發展及其帶來的新應用，”這一研究有很多維度可以展開，我們優先關注的是新技術對勞動力市場的潛在影響。

　　01 ?理論基礎：

　　技術發展對勞動力市場的雙重效應

　　當前，技術發展已呈現出顯著特征，即我們已經邁入了人工智能發展的新時代。

　　之所以稱其為新時代，是因為盡管“人工智能”并非新詞，但其內涵和應用范圍已發生深刻變化。過去，人工智能主要指的是自動化和機器人技術，主要用于解決程式化的任務。

　　然而，隨著大語言模型如ChatGPT等技術的興起，人工智能現在能夠執行更多涉及理解、推理和決策的任務，這些任務更接近于人類的工作范疇。

　　這一變化對產業產生了直接影響。

　　以往，人工智能更多地應用于制造業，但現在它可能更深入地影響白領行業。例如，人工智能已經可以寫詩，這在以前難以想象，因為它似乎最不可能替代詩人這樣的創造性職業。

　　當ChatGPT等類似的大語言模型工具在美國首次出現時，海外學者就開始關注這一技術可能對社會和職業結構的影響。他們的研究表明，白領工作受到的沖擊尤為顯著。根據工資水平和新技術影響的程度繪制出的曲線表明，原先工資更高的白領和金領職業，在這一輪技術沖擊中受到的影響更大。這是基于美國學者根據美國職業大典總結的受沖擊較大的職業列表所得出的結論。

　　隨著新技術的涌現，尤其是人工智能的迅猛發展，我們需要從勞動經濟學的視角深入探討其對就業市場的影響。

　　新技術的誕生首先可能帶來 “替代效應”，即機器或計算機替代人類完成某些任務。這導致的結果是，原本需要雇傭人的工作現在可以由機器完成；“替代效應”使社會中的總就業機會傾向于減少。

　　但同時，還可能出現一種被稱為“互補效應”的現象，即新技術的出現催生了過去沒有的新產品和新服務，這些新產業的發展創造了更多的就業機會。例如，過去計算機技術的快速發展，帶來了前所未有的產業創新，與計算機技術相配合的程序員這一職業應運而生，并不斷發展壯大。這就是技術與人類勞動之間“互補效應”的體現，它使得社會中的總就業機會傾向于增加。

　　我們的經濟社會中“替代效應”與“互補效應”誰占主導地位？這實際上是一個實證問題。它取決于多種因素：

　　第一是職位特征和市場結構。這是客觀給定的，某些職位可能更容易被機器替代，而另一些則可能更容易與新技術形成互補；

　　第二，更為重要的是取決于企業、行業乃至整個社會經濟結構對新技術應用的調整和應對。這些因素是主觀能動的，是社會或個人可以采取主動行動來應對的領域。

　　因此，我們需要綜合考慮各種因素，以全面理解新技術對就業市場的影響。

　　02 ?實證分析：

　　人工智能對中國勞動力市場的影響

　　我們課題組的一系列深入研究，旨在探討以下問題：

　　首先，在人工智能快速發展的關鍵階段，我國勞動力需求的總量和結構究竟發生了怎樣的變化？

　　其次，職業內涵是否出現了顯著變化，即職位名稱雖未改變，但其工作內容是否有所調整或更新？

　　最后，我們的經濟體系，無論是微觀個體還是宏觀整體，是否已準備好應對這一輪由人工智能引發的大變革？

　　為了找到以上問題的答案，我們首先利用了智聯招聘平臺，對超過100萬條的招聘廣告進行了深入分析。我們之所以選擇招聘廣告作為研究對象，是因為它能夠及時、直接地反映企業的用工需求，即勞動力市場的需求側。盡管招聘廣告的樣本覆蓋與整體經濟環境存在差異，但在一定程度上，它仍能夠反映出勞動力市場的變化趨勢。

　　我們分析的時間段為2018年至2023年4月，這一時期涵蓋了人工智能大發展的前夜，特別是以ChatGPT上線為標志性事件。在此之前，人工智能大語言模型技術已在悄然發展，而之后則進入了突飛猛進的階段。

　　我們構建了一個新指標，即“大語言模型暴露度”，用于衡量不同工作與新產生的人工智能技術之間的匹配程度。基于這一指標，我們分析了不同暴露度的職業在2018年至2023年間所發生的變化，以揭示人工智能對勞動力市場的影響及其發展趨勢，并分析了同一職業在這段時間的中內涵的變化。

　　在構建職業的“大語言模型暴露度”時，我們采用了獨特的技術手段。

　　第一步，我們借助人工智能工具，將海量招聘廣告中描述工作內容的自由文本對應轉化為兩千多個標準化的工作任務；最終每個招聘廣告都對應若干個標準化工作任務。

　　第二步，我們為每一個標準化的工作任務進行大語言模型的暴露度評分。

　　第三步，針對同一職業的招聘廣告中，不同工作任務的出現的總頻率不同；我們把同屬一個職業中的工作任務按照其總頻率計算加權平均的暴露度，即為該職業的“大語言模型暴露度”。

　　這種方法避免了人為定義職業的模糊性，直接通過真實招聘廣告中的表述，歸納職業內涵。

　　根據這一評分方法，我們得到了一些有趣的描述性統計結果。例如，財務、翻譯、銀行從業人員和互聯網工程師等職業的暴露度較高，而家政、操作工、廚師和餐飲服務等職業的暴露度則相對較低。這反映了新技術在不同行業中的影響程度。

　　進一步分析顯示，隨著時間的推移，勞動力市場整體的暴露度呈現下降趨勢。這意味著，在2018年，市場上所需求的工作與AI技術的匹配度較高，但隨著時間的推移，這種匹配度逐漸降低。這主要是因為暴露程度較低的職業需求大幅增加，而暴露程度較高的職業需求則相對下降。這一發現為我們提供了關于新技術對勞動力市場影響的深入洞察。

　　經過深入分析，我們得到了一張直觀的圖示。圖中每個圓點代表一個職業，圓點的大小反映了該職業在市場上的份額大小。橫軸表示職業的暴露程度，即與大語言模型的關聯度；縱軸則是市場變化率，即該職業從2018年至今勞動力需求相對市場份額的增長率。

　　觀察發現，這兩者之間存在明顯的負相關關系，即大語言模型暴露度更高的職業，其市場需求縮減更為嚴重。

　　進一步地，我們用類似構建職業層面“大語言模型暴露度”的方法，對每個招聘廣告中的崗位進行了暴露度評分。在分析了一些重要且市場占比較大的職業后，我們發現，隨著時間的推移，總體暴露度較高的職業在崗位內部變化上呈現平穩趨勢，鮮有顯著變動。

　　然而，在總體暴露度相對較低的職業，其工作崗位描述中體現出的暴露指數呈現隨時間下降趨勢。這意味著隨著技術的發展，即使在同一職業內，人們的工作也越來越遠離那些新技術暴露度高的工作任務。

　　03 ?今非昔比：

　　大模型AI時代的勞動力市場

　　總結我們的發現，過去五年中，中國勞動力市場上新增職位的大語言模型暴露度總體呈現下降趨勢，即新招聘的職位與大語言模型的相關度逐漸降低。此外，暴露度越高的職業，其需求縮減幅度越大，并且對學歷和工作經驗的招聘要求也越來越高。同時，這些職業內部的薪資差異也逐漸擴大。這反映出中國勞動力市場在適應新技術方面還有待加強。

　　理論上講，新技術對勞動力可能同時存在“替代效應”和“互補效應”；目前在中國的勞動力市場上，我們更多看到的是技術的“替代效應”，即更多人的工作被技術所取代。但新技術的互補效應，即因新技術的存在而需要更多工人來創造過去沒有的新價值，這一點尚未得到充分體現。

　　盡管數字技術已多次改變我們的工作方式，我們已歷經數次工業革命和AI革命，但最新一輪的AI技術，特別是以大語言模型為代表的人工智能暴露指數，與過去如自動化替代等AI技術之間并未顯現明顯的關聯。

　　這表明，當前的技術沖擊與以往不同，新技術正以全新的維度對勞動力市場造成影響。

　　隨著新工作的不斷涌現，機會將傾向于那些積極擁抱技術變革的個人和國家。同時，新技術也促使我們更加深入地反思教育的價值，即我們應當培養具備何種特質的人才，以及如何調整教育策略以更好地適應勞動力市場的變化。

　　此外，尚存在一些亟待解決的重要問題，如如何合理地在社會中分配人工智能創造的價值，以及如何確保全民都能享受新技術帶來的進步。在這一方面，我們仍面臨著艱巨的挑戰和漫長的道路。