本文提出了一种新的衡量 AI 替代风险的指标——观察到的暴露度,该指标结合了理论 LLM 能力和实际使用数据,更侧重于自动化而非增强性的工作相关应用。
研究发现,AI 的实际覆盖范围远低于其理论能力,目前仅覆盖了可行任务的一小部分。BLS 预测,观察到的暴露度较高的职业在 2034 年之前增长较慢。受影响最严重的职业的工人更有可能是年长的、女性、受过更高教育且收入更高。
自 2022 年底以来,我们没有发现高度暴露的工人失业率有系统性上升,但发现受影响职业中年轻工人的招聘速度有所放缓。
研究结果表明,计算机程序员、客服代表和财务分析师是受影响最严重的职业。使用美国人口普查数据,我们发现最受影响职业的工人失业率没有变化,但 22-25 岁的年轻工人进入这些职业的招聘速度有所放缓。
本文旨在为 AI 对劳动力市场的影响提供一个初步的评估框架,并希望随着新数据的出现,能够定期更新分析结果,帮助识别未来可能出现的经济冲击。