Goldman Sachs 研报指出，近期 Claude Code 和 OpenAl Codex 的发布以及科技高管和研究人员对 AI 劳动力市场影响的担忧，导致市场对 AI 驱动的劳动力市场颠覆的关注度急剧上升。然而，报告认为，近期的劳动力市场取代担忧已经过度。
核心观点：
- 基线预测已经包含了 AI 将自动化 25% 的工作任务的预期，因此近期事件带来的不确定性更多在于时间而非整体影响。
- 报告继续预期逐渐的采用周期，主要原因是能力尚未成为技术采用的主要障碍，但也承认近期新闻增加了更前负荷影响的风险。
- 对 AI 驱动颠覆加速的担忧应与 AI 对劳动力市场的实际影响仍然较小的现实进行对比。
- 已受 AI 影响的行业正在创造适度的 5-10k 的工作增长，但目前还没有 AI 采用与劳动力市场结果之间的广泛相关性，当前的用例表明只有约 2% 的美国工作面临自动化风险。
- AI 基础设施建设者和 AI 专业工人的需求增加，到目前为止可能已经产生了净积极招聘动力。
- 历史弹性表明，根据基线预测，6-7% 的工人将被 AI 自动化，这将使年度招聘减少 100 万个工作岗位。
- 更消极的劳动力市场预测并没有充分考虑劳动力市场的动态性质。
- 美国经济每年创造超过 3000 万个新的工作机会，技术变革是长期就业增长的主要驱动因素。
- 因此，报告不预期出现“就业大萧条”。
关键数据：
- AI 将最终自动化约 25% 的所有工作任务，尤其是那些常规的、与信息和数据处理、内容生成和运营相关的任务。
- 目前只有约 2% 的劳动力面临被 AI 自动化的风险。
- AI 基础设施建设相关的职位已增加超过 216 万个工作岗位。
- 对 AI 相关技能要求的职位空缺增加了超过 250 万个。
- 历史表明，技术驱动的生产力每提高 1 个百分点，失业率会暂时上升 0.3-0.4 个百分点。
- 根据基线预测，AI 相关的职位损失可能每年达到 100 万个，失业率将上升 0.5-2 个百分点。
- 60% 的当前工作岗位是在 1940 年不存在的职业中，这意味着过去 85 年中超过 85% 的岗位增长是由创造性破坏过程驱动的。
研究结论：
- 报告认为，尽管近期新闻增加了更前负荷影响的风险，但逐渐的采用周期仍然是最可能的结果。
- 报告将持续关注 AI 采用趋势、AI 对已受影响工作的招聘拖累以及 AI 采用与劳动力市场闲置指标之间的相关性，以衡量 AI 的影响和风险。
- “这次是否不同”的问题很难证明或证伪，即使劳动力市场在短期内保持稳固。
- 报告认为，AI 可能会创造新的工作岗位，同时也会摧毁一些工作岗位，因此不预期出现“就业大萧条”。
- 报告将持续关注三个关键动态：AI 采用率、AI 影响行业的整体招聘增长以及 AI 采用与劳动力市场闲置指标之间的相关性。
