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国发院学术下午茶系列讲座|李力行：人工智能技术进步对就业的影响
发布日期：2023-11-08 02:38 来源：
自2022年秋季学期起，国家发展研究院开始推出学术下午茶系列讲座，旨在促进国发院师生内部跨领域交流，鼓励老师们分享新的研究想法，促进思想的交流和潜在的学术合作。下午茶系列讲座至今已成功举办二十三次。本次下午茶是本系列的第二十四次，也是2023年秋季学期的第六次活动，于2023年11月6日下午2点至3点在承泽园333教室举行。本次下午茶讲座由国发院张丹丹老师主持，由国发院经济学教授李力行老师代表ChatGPT就业影响研究课题组为大家带来主题为《人工智能技术进步对就业的影响》的分享。
李力行老师首先介绍了“课题组”的合作方式，“课题组”通常是以研究兴趣为纽带而临时组成的研究团队，从团队成员中获得多种渠道的输入，同时实现论文、报告、新研究思路等多种产出，可以更加灵活地融入更多的研究视角，启发学术想法。ChatGPT就业影响研究课题组围绕“人工智能技术进步对就业影响”这一话题展开研究，成员包括国发院的多位老师和学生。
李力行老师指出，数字技术经历了从自动化、信息化到智能化的发展阶段，对工作任务的影响则是从手到脑，从简单到复杂，从要素增强到流程替代。以ChatGPT为代表的大语言模型人工智能的出现则意味着人工智能技术进一步从专用领域拓展到了通用领域。在研究数字技术对劳动就业影响的文献中，常见的研究策略是构建“技术暴露指数”，即通过将职业工作任务的具体要求和内容与人工智能技术进行对比，衡量职业层面人工智能技术的影响程度，例如Felten等 (2019； 2023)和Webb (2020)。Brynjolfsson等(2019)则基于23项技能标尺来评估各工作任务对机器学习的适应性。就大语言模型而言，Eloundou等（2023）研究认为80%的劳动力有至少10%的任务会被GPT影响到高于50%的工作时间，19%的劳动力有至少50%的任务会被GPT影响到高于50%的工作时间。科学和批判性思维技能最不易被影响，而编程和写作技能受影响的程度最高。和以往的数字技术不同，大语言模型的冲击对高学历、高工资的群体影响更大。
随后，李力行老师详细介绍了课题组的工作。课题组使用某大型互联网招聘平台数据，覆盖时间为2018年1月1日至2023年4月19日，样本来自于按年分层的随机抽样，每自然年度抽取约20万条，加权调整后的总有效样本量约为102万条，涵盖57个职业大类、1027个职业小类。课题组构建了“基于详细工作活动”以及“基于任务”的大语言模型人工智能技术暴露指数，分析了中国职业岗位需求及其内涵的变化趋势，并对比了中美两国劳动力市场的动态变化。研究发现，过去五年中国劳动力市场上新增职位的大语言模型人工智能技术暴露度呈现降低趋势，并在2022年之后加速下降；受冲击较大的主要是白领职业，如财会、翻译、银行业务、销售及软件互联网从业者等；尽管2021年企业对大语言模型人工智能技术的需求上升，但近两年出现下滑趋势，显示出对新技术发展的滞后反应。与其他国家相比，中国劳动力市场对新技术的适应性仍有待加强。在场师生就样本代表性、指数构建细节、替代假说等问题展开了热烈的讨论。
最后，李力行老师分享了课题组的研究展望。一方面，职业层面的人工智能暴露指数更多反映了职业的现有特性，其对就业的影响取决于职业内容的演进，以及个体对冲击做出的反应与调整，因此需要更细致地研究职业内容的演进，并更好地区分出替代和互补效应。另一方面，数字技术变革对于不平等的含义十分重要，值得未来更多的研究关注。
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国发院学术下午茶系列讲座|李力行：人工智能技术进步对就业的影响
发布日期：2023-11-08 02:38 来源：
自2022年秋季学期起，国家发展研究院开始推出学术下午茶系列讲座，旨在促进国发院师生内部跨领域交流，鼓励老师们分享新的研究想法，促进思想的交流和潜在的学术合作。下午茶系列讲座至今已成功举办二十三次。本次下午茶是本系列的第二十四次，也是2023年秋季学期的第六次活动，于2023年11月6日下午2点至3点在承泽园333教室举行。本次下午茶讲座由国发院张丹丹老师主持，由国发院经济学教授李力行老师代表ChatGPT就业影响研究课题组为大家带来主题为《人工智能技术进步对就业的影响》的分享。
李力行老师首先介绍了“课题组”的合作方式，“课题组”通常是以研究兴趣为纽带而临时组成的研究团队，从团队成员中获得多种渠道的输入，同时实现论文、报告、新研究思路等多种产出，可以更加灵活地融入更多的研究视角，启发学术想法。ChatGPT就业影响研究课题组围绕“人工智能技术进步对就业影响”这一话题展开研究，成员包括国发院的多位老师和学生。
李力行老师指出，数字技术经历了从自动化、信息化到智能化的发展阶段，对工作任务的影响则是从手到脑，从简单到复杂，从要素增强到流程替代。以ChatGPT为代表的大语言模型人工智能的出现则意味着人工智能技术进一步从专用领域拓展到了通用领域。在研究数字技术对劳动就业影响的文献中，常见的研究策略是构建“技术暴露指数”，即通过将职业工作任务的具体要求和内容与人工智能技术进行对比，衡量职业层面人工智能技术的影响程度，例如Felten等 (2019； 2023)和Webb (2020)。Brynjolfsson等(2019)则基于23项技能标尺来评估各工作任务对机器学习的适应性。就大语言模型而言，Eloundou等（2023）研究认为80%的劳动力有至少10%的任务会被GPT影响到高于50%的工作时间，19%的劳动力有至少50%的任务会被GPT影响到高于50%的工作时间。科学和批判性思维技能最不易被影响，而编程和写作技能受影响的程度最高。和以往的数字技术不同，大语言模型的冲击对高学历、高工资的群体影响更大。
随后，李力行老师详细介绍了课题组的工作。课题组使用某大型互联网招聘平台数据，覆盖时间为2018年1月1日至2023年4月19日，样本来自于按年分层的随机抽样，每自然年度抽取约20万条，加权调整后的总有效样本量约为102万条，涵盖57个职业大类、1027个职业小类。课题组构建了“基于详细工作活动”以及“基于任务”的大语言模型人工智能技术暴露指数，分析了中国职业岗位需求及其内涵的变化趋势，并对比了中美两国劳动力市场的动态变化。研究发现，过去五年中国劳动力市场上新增职位的大语言模型人工智能技术暴露度呈现降低趋势，并在2022年之后加速下降；受冲击较大的主要是白领职业，如财会、翻译、银行业务、销售及软件互联网从业者等；尽管2021年企业对大语言模型人工智能技术的需求上升，但近两年出现下滑趋势，显示出对新技术发展的滞后反应。与其他国家相比，中国劳动力市场对新技术的适应性仍有待加强。在场师生就样本代表性、指数构建细节、替代假说等问题展开了热烈的讨论。
最后，李力行老师分享了课题组的研究展望。一方面，职业层面的人工智能暴露指数更多反映了职业的现有特性，其对就业的影响取决于职业内容的演进，以及个体对冲击做出的反应与调整，因此需要更细致地研究职业内容的演进，并更好地区分出替代和互补效应。另一方面，数字技术变革对于不平等的含义十分重要，值得未来更多的研究关注。
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