耶鲁：AI狂飙33月，就业市场稳定，无大规模替代出现！

全球对于人工智能（AI）技术飞速发展及其对就业市场潜在影响的讨论从未停歇。从自动化取代蓝领岗位到生成式AI可能颠覆知识工作，各种预测甚嚣尘上。此前，知名招聘平台Indeed曾将营销专业人士列为AI影响下第四位最脆弱的群体，这无疑加剧了部分行业对“AI大规模取代人类工作”的担忧。

然而，来自美国耶鲁大学预算实验室（Yale University’s Budget Lab）的最新研究，却呈现出一幅截然不同的图景。新媒网跨境获悉，这份深入分析指出，自2022年初ChatGPT发布以来的约33个月时间里，更广泛的劳动力市场并未经历“可辨识的颠覆”。这一结论，在一定程度上削弱了人们对AI将导致经济范围大规模失业的担忧。

研究报告强调，理论预测的“AI曝光度”与实际发生的“工作岗位替代”之间，可能存在显著差异。耶鲁大学的研究人员指出，他们所分析的两个主要衡量指标——OpenAI的“AI曝光度”指标和Anthropic的“AI使用率”指标——捕捉的是不同层面的信息，且在实际应用中仅表现出微弱的相关性。

“AI曝光度”评分与现实就业状况的偏离

美国耶鲁大学的研究人员深入考察了自2022年11月以来职业构成（occupational mix）的变化情况。职业构成是衡量劳动力在不同职业之间分布的指标，其变化反映了劳动者职业转换、失业或进入新领域的动态。为了提供更全面的视角，研究团队将这一变化趋势与历史上其他重大技术变革时期（如计算机普及和互联网初期）的职业结构变动进行了对比分析。

研究发现，在AI技术快速发展的当下，职业构成的变化速度仅比21世纪初互联网刚开始普及时的速度快约1个百分点。报告指出：“近期（职业构成）的变化趋势，似乎只比21世纪之交互联网开始普及时的路径高出大约1个百分点。” 这表明，尽管AI技术影响力巨大，但其对劳动力市场职业结构的影响，并未呈现出异于历史技术变革的爆发式增长。

值得注意的是，在信息、金融活动以及专业与商业服务等被认为AI“曝光度”较高的行业，职业构成的确显示出较大的转变。但报告也明确指出：“这些行业内部的趋势，数据再次表明，早在ChatGPT发布之前就已经开始。” 换言之，这些变化更多是长期行业演变的一部分，而非由ChatGPT等生成式AI工具在近期直接引发的颠覆性事件。

理论与实践的差异：AI工具实际使用情况的洞察

耶鲁大学的这项研究还通过对比OpenAI提供的AI理论“曝光度”数据与Anthropic公司Claude产品记录的真实“使用率”数据，揭示了两者之间有限的一致性。

报告明确指出，AI工具的实际使用情况呈现出高度集中的特征：“很明显，AI工具的使用主要集中在计算机与数学类职业的劳动者群体中。” 此外，艺术/设计/媒体等相关职业的劳动者对AI工具的使用也呈现出较高的比例。

这一现象充分说明了为什么AI“曝光度”评分与实际的技术采纳和应用情况不能简单地画上等号。理论上的“曝光度”可能指向某个职业存在大量可被AI影响的任务，但实际工作中，AI工具的引入和广泛应用往往取决于更复杂的因素，包括行业惯例、企业决策、劳动者技能、以及AI工具本身的成熟度和易用性等。实际使用集中在少数技术密集型职业，而非广泛扩散至所有“高曝光度”职业，揭示了技术从“可能”到“实际”影响之间的鸿沟。

就业数据：市场稳定性是主旋律

为了更直接地评估AI对就业的影响，研究团队追踪了失业劳动者的失业时长数据，以寻找AI可能导致失业的迹象。然而，分析结果并未发现此类迹象。

研究发现，无论失业时长如何，失业劳动者所从事的职业中，平均约有25%到35%的任务可以通过生成式AI来完成。但更关键的是，这一比例并未呈现出“明显的上升趋势”。这意味着，即使在失业人群中，AI可替代任务的比例也保持相对稳定，并未出现因AI技术进步而导致的突然增加。

同样，当研究人员从职业层面审视AI的“自动化/增强”工具使用情况时，报告总结指出，这些衡量指标“并未显示出与就业或失业变化相关的迹象”。这一系列就业数据的分析结果，进一步佐证了目前AI尚未对整体劳动力市场造成普遍性颠覆的观点，就业市场仍保持着相对的稳定性。

历史视角下的技术颠覆：一个漫长的过程

耶鲁大学的研究团队强调，从历史经验来看，大规模的技术颠覆在工作场所的发生往往需要数十年，而非短短数月或几年。

报告中以计算机的普及为例：“计算机在发布给公众近十年之后才在办公室中变得普遍，而它们真正改变办公室工作流程所需的时间则更长。” 这一历史对比提醒我们，新技术的出现到其真正对社会经济结构产生深远影响，通常是一个渐进且漫长的过程，需要时间让技术成熟、基础设施完善、社会适应并重塑工作模式。

研究人员也特别强调，他们的工作并非对未来的预测，而是一个持续的监控过程。他们计划每月更新这些趋势数据，以持续评估AI对就业市场的影响可能如何演变。

报告揭示的行业深层意义

耶鲁大学的这份研究报告，为全球范围内围绕AI与就业的讨论提供了一个更趋冷静和实证的视角。外媒及耶鲁大学都强调，AI对就业的实际影响最终取决于多重因素，包括技术的采纳程度、工作流程的设计以及劳动者的再培训能力，而非仅仅是技术本身的“曝光度”。

报告中提到，针对早期职业生涯的劳动者，目前存在“初步证据”表明AI可能对其产生影响，但研究团队也谨慎地指出，当前数据有限，下结论为时尚早。这意味着，虽然整体市场表现稳定，但在特定群体或新兴领域，AI的潜在影响仍需持续关注。

展望未来，报告建议各类组织和企业应以审慎和战略性的方式整合AI技术，而非被动地进行反应式重组。在新媒网跨境看来，在全面、跨平台的AI使用数据尚未广泛可得之前，就业趋势依然是衡量AI对劳动力市场影响的最可靠指标。而截至目前的数据，更多指向的是市场的稳定性，而非剧烈的转型。
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