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本文来自微信公众号：卫夕指北，作家：卫夕，题图来自：AI 生成

后台不少读者一又友给我留言，说能不行聊聊 AI 抢责任这件事。

这其实也响应了一种宽阔的着急厚谊，即行家隐隐嗅觉 AI 会对责任形成冲击。

但它具体是若何把一个办公室白领的饭碗给干掉的，许多东说念主并莫得委果的体感。

最近我在 Twitter 上看到了一篇很是精彩的论文，它全局、澄澈地接洽了 AI 对责任的冲击。

我看了很是有感叹，也共享给行家。

论文来自哈佛大学，由两位经济学博士生 Seyed M. Hosseini 和 Guy Lichtinger 操刀。

而他们的导师是工作经济学的重量级大咖拉里 · 卡茨（Larry Katz）。

因此，论文是严谨而有重量滴。

论文莫得任何厚谊渲染，即是用冰冷、宏大的委果数据，判辨了 2023 年以来好意思国工作市集的 AI 冲击具体是如何发生的。

一

看成读研的时候也被写经济学论文折磨过的学术逃兵，在我看来，这篇论文很狠恶的所在不是论断。

而是它抽丝剥茧的行文阵势：一个问题扣着一个问题，一个论断随着一个论断。

先来看第一个问题，AI 是不是果真在冲击工作市集？

这东西不行靠嗅觉，经济学接洽要的是数据。

两位作家的第一步，即是把好意思国劳能源市集的数据给搬出来，不是总体数据，而是险些是全量的原始数据。

他们拿到了一个很是牛 X 的数据集（不知说念若何搞到的，差未几很是于 Boss 直聘的后台全部数据），来自一家叫 Revelio Labs 的公司基于 LinkedIn 的招聘信息收罗。

这个数据集包括 285，000 家招聘的公司，掩盖 6200 万打工东说念主的简历，卓著 1.5 亿次的招聘记载。

好意思国所有也就 3.4 亿东说念主，是以，撤离老东说念主和小孩，真确责任的东说念主很大比例其实齐包括在这个数据集里了。

效果一出来，一个显著的剪刀差出现了：

从 2015 年到 2022 年中，接洽的运筹帷幄公司数据荟萃，低级岗亭（Junior-level）和高等岗亭（Senior-level）的工作增长弧线，基本上是手拉手通盘走的。

但从 2022 年中运行，风浪突变，高等岗亭的工作东说念主数还在抬头朝上，而低级岗亭的增长运行停滞，到了 2023 年中，甚而掉头向下了。

两条线从此分说念扬镳，一个往上，一个往下。

这就成心旨风趣了。

整个经济大环境没出大问题，为什么偏巧是年青东说念主的饭碗、初学级的责任，一刹就不香了？

会不会是 AI 的原因呢，毕竟，ChatGPT 是在 2022 年底发布的，巧合和这个剪刀差出现的时辰点无缺契合。

二

那若何评释呢？

革新发生的时辰点和 AI 出现的时辰点差未几，这叫联系性，不叫因果性。

万一是别的成分呢？比如经济不细则性，或者疫情后的结构退换？

要锁定原因即是 AI，得找到更获胜的笔据。

这篇著述假想了一个很是秘籍的计策，他们用了一个叫作念 DiD 的要领（Difference-in-Differences， DiD）的要领。

浅易地说，即是要行使 AB 测试的要领，找到用 AI 和没用 AI 的两组公司。

但问题是，一家公司用没用 AI，如何细则？

总不行门到户说去问 CEO 吧？就算你问了，他说的也巧合是真话。

两位作家想出了一个极其颖悟的观点：

他们不去问你用没用 AI，而是去看你招不招一类特定的东说念主。

这类东说念主，他们称之为" AI Integrator "。

什么意旨风趣？

即是其他齐是假的，但招聘数据骗不了东说念主：

若是一家公司招聘岗亭态状和责任职责态状中有 LLM、Prompt Engineer、GenAI 等和大模子生成式 AI 联系的本色，那证据这家公司是果真在用 AI 搞分娩力了。

这么的公司有些许呢？

作家在全量数据荟萃找出了 10.6 万家，约占统统公司比例为 3.7%，且从 2023 年第一季度运行急剧加多。

于是，使用 AI 的实验组有了，而其他统统公司，天然即是对照组。

三

两组公司一分好，好戏就开场了

作家们对比了这两组公司在 2023 年第一季度（也即是 AI 爆发后）前后的低级岗亭招聘数目变化，效果令东说念主胆怯：

在 AI 爆发后，AI 秉承者公司的低级岗亭工作东说念主数，相对于对照组公司，出现了断崖式的着落。

在 AI 扩散的六个季度后，这个差距拉大到了 7.7%。

与此同期，高等岗亭的工作在这两组公司里并莫得出现这种相反，甚而 AI 秉承者公司的高等岗亭增长还更强健。

到这里，笔据链就很是完整了：

在吞并个经济环境里，那些深度拥抱 AI 的公司，恰恰即是那些对年青东说念主关上大门的公司。

AI 果真在抢低级的责任。

四

接下来的问题是——AI 到底是如何抢责任的？

是把东说念主齐裁了，照旧有别的阵势？

论文的数据再次给出了一个突如其来、甚而让东说念主后背发凉的谜底：

作家们把公司的东说念主员变动拆解成三个部分：新招聘（Hires）、辞职（Separations）和里面晋升（Promotions）。

他们的数据发现，AI 秉承者公司里低级岗亭的急剧萎缩，主要原因并不是辞职率的高潮。

也即是说，公司并莫得因为用了 AI，就把现存的多数低级职工给裁掉。

那东说念主是若何变少的呢？

谜底是：不再招聘了。

数据长远，与对照组比较，AI 秉承者公司在 2023 年第一季度后，平均每个季度少招了 3.7 个低级职工。

对于那些原本招聘规模就大的 AI 公司，这个数字意味着低级岗亭的招聘量暴跌了大要 22%。

这是一个更藏匿、老本更低的替代经过。

毕竟，裁人的抵偿老本、推敲老本和 PR 老本如实不小，不招了就没这个问题。

这其实和我的体感亦然相吻合的，我和许多前共事聊天，他们也惊叹这两年低级岗亭新增的确招的少了。

老的低级职工可能会晋升，或者天然流失，但新的年青东说念主，抱歉，莫得你的位置了。

这就像温水煮青蛙，你不会看到大规模的裁人新闻，但工作市集正在对低级岗亭的年青东说念主关闭。

这是一个很是狡猾的本质，他们行状第一级路线，正在被徐徐抽掉。

五

那是不是统统行业齐呈现相同的特征呢，照旧不同业业的进程不同。

论文数据长远，这种对低级岗亭的压缩效应，在统统行业齐宽阔存在，但进程不同。

你可能以为受冲击最大的是互联网、软件、假想这些行业。

没错，这些的确受到了很大的影响，但真确的重灾地是批发和零卖业。

在这个行业里，拥抱 AI 的公司，其低级岗亭的招聘数目比不拥抱 AI 的公司，每季度减少了快要 40%。

这很是相宜直观，因为批发零卖业大宗的低级岗亭，齐和文员、客服、导购等浅易任务联系，而这些恰正是 AI 最擅长替代的领域。

六

论文终末还不雅察了一个问题：在 AI 眼前，我的名校学历能保护我吗？

这是终末一个，亦然最扎心的一个问题。

两位作家作念了一个很是精彩的分析，他们把职工毕业的大学分红了五个品级（Tier 1~5），从最顶尖的精英名校（如哈佛、斯坦福）到比较世俗的地区性大学。

然后，他们不雅察了来自不同品级学校的低级职工，在 AI 秉承者公司里的工作变化情况。

效果呈现出一条显著的" U 型弧线"：

弧线的一端：来自最顶尖名校（Tier 1）的毕业生，受到的负面影响相对较小。

弧线的另一端：来自最世俗大学（Tier 5）的毕业生，受到的影响也很是小，甚而在统计上不显耀。

弧线的底部：遭逢打击最千里重的，是那些来自中上等大学（Tier 2 和 Tier 3）的毕业生， 也即是那些很可以，但又不是最顶尖的学校的毕业生。

为什么会这么？

论文给出的解释是，这背后是一个对于性价比的问题：

对于公司来说，顶尖名校的毕业生（Tier 1），天然老本最高，但他们处置复杂问题的武艺也最强，AI 很难替代，是以公司惬心不竭花大价格雇佣他们。

最世俗大学的毕业生（Tier 5），天然武艺上可能没那么杰出，但他们的薪资条件也最低，东说念主力老本上风彰着。

最难过的即是中间层（Tier 2 和 Tier 3），他们薪资条件不低，脱不下长衫，但从事的许多责任又恰好落在了 AI 能替代的区间，高不成、低不就，是最容易被优化掉的一群东说念主。

到此，这篇论文的统统论断齐仍是给出——委果、狡猾、逻辑严实。

七

好了，论文讲结束，回到发轫的问题：这篇如手术刀一般的论文，对咱们每个世俗东说念主，到底有什么启示？

我在看来，一个最狡猾的本质即是——若是你一直只闪耀低级的活，那么你果真危急了。

没错，也曾练习的、一级一级朝上登攀的行状路线，其底部正在被 AI 马上抽走。

同道们，不行再本分守己了！

若何办？

我想来想去，列了底下三个点：

1. 尽快完成原始蕴蓄，朝上跃迁。

你必须决骤，因为 AI 在极速地追。

你必须马上开脱低级景色，成长能寂然抗事的老兵。

你需要成心志地、主动地承担那些复杂任务，不要千里迷于那些能让你舒畅性完成的浅易责任。

那是温室，也正是 AI 的领地。

你的运筹帷幄是，在最短的时辰内，让你的责任本色中 AI 不可替代的部分卓著 50%。

2. 念念考什么是你的暗常识和元时期。

我之前说过一句话——"这一轮 AI 冲击，在职何一个领域，并不是"知说念 What 的东说念主被颠覆，知说念 How 的东说念主被放大"，而是"知说念 How 的东说念主被颠覆，知说念 Why 的东说念主被放大"。

对于大家常识，今天的 AI 仍是满级了，而咱们的一个上风是"暗常识"。

什么是暗常识？

我的界说是——只好你才能提供高下文的常识，是以念念考一下，在你的具体责任中，你能特有界说的高下文是什么？

这个问题极其重要。

3. 向你的好奇景仰好奇景仰要 ROI。

品位、审好意思、幽默感这种以前被合计没太多获胜用的东西蹙迫性在极速普及，它似乎是今天 AI 暂时还触够不上的区域。

同理心、共情武艺、感染力、疏导力这些在畴昔被视为加分项的时期，当今正马上成为必需品。

是以，千万不要冷落你的好奇景仰好奇景仰，多问一问我方，有哪些事情不给你钱你也乐在其中的事，阿谁边缘的边际概况是你将来竞争力的蹙迫开始。

李继刚最近对于"膂力、脑力、心力"的提法很成心旨风趣，而好奇景仰好奇景仰其实是你心力的蹙迫开始。

试一试将好奇景仰好奇景仰和 AI 碰撞一下，概况你会有新的发现。

结语

" AI 对工作市集的潜在影响是‘可怕’的（scary）。"

谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 这句话并非稠浊视听。

但这位老哥也同期说了另一句话：

" AI 会让‘激进富余’（Radical Abundance）的时期到来。"

如何确保在前者向后者激动的经过中不被时期废弃kaiyun官方网站，是咱们每个东说念主齐要严肃念念考的命题。