चैटजीपीटी लॉन्च से पहले ही एआई से जोखिम वाली नौकरियां पहले से ही कम हो रही थीं

एक नए अध्ययन में पाया गया है कि चैटजीपीटी लॉन्च से पहले ही एआई से जोखिम वाली नौकरियां कम हो रही थीं, लेकिन उन कौशलों में प्रशिक्षित छात्रों को उच्च वेतन और तेजी से नौकरी मिल रही थी।

अमेरिकी विश्वविद्यालयों के बीच एक नए शोध सहयोग में पाया गया है कि एआई-संवेदनशील नौकरियों संकट की उत्पत्ति चैटजीपीटी के 2022 के अंत में लॉन्च के साथ नहीं हुई, बल्कि समस्याएं उस वर्ष की शुरुआत में शुरू हुईं, जो कि कथित तौर पर असंबंधित कारणों से हैं।

इसके अलावा, रिपोर्ट में पाया गया है कि उन विश्वविद्यालय के स्नातकों के लिए जिनके प्रमुख अधिक ‘एआई-एक्सपोज्ड’ थे, वास्तव में पहली नौकरी के वेतन और नौकरी खोज के समय में वृद्धि हुई थी, चैटजीपीटी बाजार में आने के बाद।

नई कार्य तीन बड़े डेटासेट का लाभ उठाती है, जिसमें दस मिलियन से अधिक लिंक्डइन प्रोफाइल शामिल हैं, साथ ही बेरोजगारी रिकॉर्ड और बीमा दावे भी शामिल हैं। लेखकों का कहना है:

‘[हमारे] परिणाम यह दर्शाते हैं कि 2022-2024 के लिए एलएलएम-एक्सपोज्ड श्रमिकों और स्नातकों के लिए श्रम बाजार के परिणाम पहले से ही खराब हो रहे थे, चैटजीपीटी के बड़े पैमाने पर उद्भव से पहले। उच्च जोखिम वाले व्यवसायों में बेरोजगारी जोखिम बढ़ रहा था, जो कि चैटजीपीटी से पहले ही शुरू हो गया था, और अधिकांश व्यवसायों और राज्यों में हमें इसके परिचय के साथ कोई विच्छिन्नता नहीं मिली।

‘प्रारंभिक-कैरियर के श्रमिकों पर असमान रूप से प्रभाव पड़ा: 2021-2023 के समूह के स्नातक उच्च जोखिम वाली नौकरियों में कम दरों पर प्रवेश कर रहे थे और अपनी पहली नौकरी में देरी का अनुभव कर रहे थे, जो कि फिर से 2022 के अंत में शुरू हुआ था। उसी समय, एलएलएम-प्रासंगिक शिक्षा उस पर्यावरण में मूल्यवान बनी रही।’

नई कार्य एआई के उदय को एक नौकरी बाजार में प्रवेश करने के रूप में फ्रेम करती है जो पहले से ही व्यापक आर्थिक और क्षेत्र-विशिष्ट दबावों से कमजोर हो चुकी थी, और यह ध्यान देती है कि एआई के पूरक कौशल बाजार मूल्य बनाए रखा है, और शायद даже बढ़ा है।
लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि चैटजीपीटी के नवंबर 2022 लॉन्च को पूर्व-एआई और एआई-समावेशी नौकरी बाजार के बीच एक टर्मिनेटर के रूप में नहीं माना जाना चाहिए, और यह कि बड़े भाषा मॉडल्स (एलएलएम) के उदय के साथ-साथ एक साथ कई परिस्थितियों पर विचार किया जाना चाहिए:

‘इन निष्कर्षों का अनुसंधान और नीति पर प्रभाव पड़ता है। सबसे पहले, वे चैटजीपीटी के लॉन्च को श्रम बाजार प्रभाव के लिए एक स्वच्छ प्राकृतिक प्रयोग के रूप में मानने के खिलाफ चेतावनी देते हैं: डिज़ाइन जो मुख्य रूप से एलएलएम के लिए 2022 के बाद के श्रम बाजार की कमजोरी का श्रेय देते हैं, वे एआई प्रसार को समकालीन मैक्रोइकॉनोमिक बदलावों (संभावित उदाहरणों में मौद्रिक नीति, क्षेत्रीय मांग, और/या महामारी-पश्चात समायोजन) के साथ भ्रमित कर सकते हैं।’

लेखक सुझाव देते हैं कि विश्वविद्यालयों और प्रशिक्षण कार्यक्रमों को उन कौशलों को नहीं छोड़ना चाहिए जिन्हें अक्सर ‘एआई के लिए कमजोर’ कहा जाता है, जैसे कि लेखन, कोडिंग, और सूचना संश्लेषण। परिणामों के अनुसार, इन कौशलों को एआई के साथ काम करने वाले तरीके से सिखाना, जिसमें आउटपुट की जांच करना, गुणवत्ता का निर्णय लेना, और चैटबॉट्स का उपयोग उपकरण के रूप में करना शामिल है, स्नातकों को एक अस्थिर नौकरी बाजार में प्रतिस्पर्धी बने रहने में मदद कर सकता है।
नई अध्ययन का शीर्षक एआई-एक्सपोज्ड नौकरियां चैटजीपीटी से पहले खराब हो गईं है, और यह पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, चैपमैन विश्वविद्यालय, और कोलंबिया विश्वविद्यालय के विभिन्न विभागों से संबंधित पांच शोधकर्ताओं द्वारा किया गया है, जो माइक्रोसॉफ्ट के एआई अर्थव्यवस्था संस्थान, रेडमंड में, और रेवलियो लैब्स, न्यूयॉर्क में हैं।

विधि और डेटा

लेखकों का कहना है कि इस पत्र के निष्कर्ष पिछली रिपोर्टों से एक तीव्र विपरीत हैं, जिनमें स्टैनफोर्ड के डिजिटल अर्थव्यवस्था लैब से एक रिपोर्ट भी शामिल है, साथ ही एंथ्रोपिक के सीईओ जैसे व्यक्तियों से भी चेतावनी मिली है, जिन्होंने मई 2025 में चेतावनी दी थी कि एआई ‘प्रवेश स्तर की सभी सफेद-कॉलर नौकरियों को समाप्त कर सकता है’*।

लेखकों की विश्लेषणात्मक विधि ने शुरू में एआई-संचालित स्वचालन के लिए सबसे अधिक जोखिम वाले व्यवसायों में बेरोजगारी की जांच की, जिसमें जोखिम को मानक व्यवसाय वर्गीकरण (एसओसी) कोड का उपयोग करके परिभाषित किया गया था, जो व्यापक दो-अंक वाले एसओसी श्रेणियों के लिए अनुमानित जोखिम स्तरों को औसत करता है।

मासिक प्रशासनिक डेटा ईटीए 203 रिपोर्ट से लिया गया था, जो यूएस डिपार्टमेंट ऑफ लेबर के एंप्लॉयमेंट एंड ट्रेनिंग एडमिनिस्ट्रेशन द्वारा संकलित किया गया था, जिसमें उन लोगों के सबसे हाल के व्यवसाय का विवरण दिया गया था जो निरंतर बेरोजगारी बीमा का दावा कर रहे थे।

इन डेटा बिंदुओं को तब ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स के ऑक्यूपेशनल एम्प्लॉयमेंट एंड वेज स्टैटिस्टिक्स प्रोग्राम से वार्षिक व्यवसाय-स्तर के रोजगार आंकड़ों के साथ जोड़ा गया था, जिससे प्रत्येक राज्य में प्रत्येक व्यवसाय के लिए मासिक बेरोजगारी जोखिम का अनुमान लगाया जा सका (जहां जोखिम को एक दिए गए व्यवसाय में एक श्रमिक द्वारा निरंतर बेरोजगारी लाभ का दावा करने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया था)।

ऐतिहासिक रूप से, पत्र में उल्लेख किया गया है कि एआई के लिए सबसे अधिक जोखिम वाली नौकरियों ने 20-80% कम बेरोजगारी जोखिम का सामना किया था, जो कम जोखिम वाली भूमिकाओं की तुलना में था, जिसमें अंतर महामारी के दौरान बढ़ गया था जब दूरस्थ-क्षमता वाला काम अधिक लचीला साबित हुआ। यह लाभ 2022 की शुरुआत में खराब होना शुरू हुआ, और 2023-2024 तक, अंतर लगभग गायब हो गया था:

एआई-एक्सपोज्ड नौकरियों में बेरोजगारी जोखिम 2022 की शुरुआत में बढ़ना शुरू हुआ, जो एक लंबे समय से चली आ रही स्थिरता की अवधि का अंत था। ए इस प्रतिकूलता को चैटजीपीटी के लॉन्च से पहले उच्च और निम्न-जोखिम वाली भूमिकाओं के बीच के अंतर को कम करने के रूप में दिखाता है। बी सबसे अधिक जोखिम वाले क्विंटाइल में वृद्धि को प्रकट करता है, जिसमें जोखिम एक गर्त के बाद बढ़कर और फिर स्थिर हो गया। सी प्रभाव को कंप्यूटर और गणित की नौकरियों में स्थानांतरित करता है, जबकि अधिकांश अन्य क्षेत्र स्थिर रहे। जोखिम को मासिक रूप से अमेरिकी राज्यों में मापा गया और त्रैमासिक औसत किया गया। स्रोत – https://arxiv.org/pdf/2601.02554

जैसा कि ऊपर दिए गए ग्राफ में देखा जा सकता है, लेखकों ने व्यवसायों को ‘एआई एक्सपोजर’ के आधार पर क्विंटाइल में समूहित किया और उन्हें समय के साथ ट्रैक किया। कम जोखिम वाली नौकरियों ने लगातार उच्च बेरोजगारी जोखिम और मजबूत मौसमी परिवर्तनशीलता दिखाई, जिसमें सभी समूह 2020 में महामारी के दौरान चोटी पर पहुंच गए और 2022 की शुरुआत में एक गर्त तक पहुंच गए।

इस निम्न बिंदु के बाद, सबसे अधिक जोखिम वाले क्विंटाइल में बेरोजगारी जोखिम बढ़ना शुरू हुआ, जो कि चैटजीपीटी के लॉन्च से पहले ही हुआ था, और फिर स्थिर हो गया, बजाय इसके कि चैटजीपीटी के बाद तेजी से बढ़ गया हो।

कंप्यूटर और गणित की नौकरियों में चैटजीपीटी लॉन्च से पहले बेरोजगारी जोखिम में सबसे बड़ी वृद्धि देखी गई, और फिर स्थिर हो गई। अधिकांश अन्य भूमिकाओं में बहुत कम परिवर्तन देखा गया। कुछ राज्यों, जिनमें कैलिफोर्निया, वाशिंगटन, और अलास्का शामिल हैं, ने चैटजीपीटी के बाद वृद्धि देखी, लेकिन राष्ट्रीय जोखिम स्तर पूर्व-महामारी मानकों के करीब बने रहे, जो पहले के आर्थिक दबावों के प्रभाव को दर्शाता है।

डेटा विचार

लेखकों का कहना है कि सांख्यिकीय रूप से, बेरोजगारी जोखिम विभिन्न प्रकार की नौकरियों में पैटर्न प्रकट करेगा, लेकिन विशिष्ट समूहों के परिणामों को पकड़ नहीं पाएगा, जैसे कि हाल के स्नातक जो लाभों के लिए पात्र नहीं हो सकते हैं या एक पूर्व नौकरी की रिपोर्ट नहीं कर सकते हैं। अन्य शोध और उद्योग के दावे सुझाव देते हैं कि प्रारंभिक-कैरियर के श्रमिकों को एआई से सबसे अधिक प्रभावित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि समग्र बेरोजगारी डेटा उन लोगों को मिस कर सकता है जो सबसे अधिक प्रभावित होते हैं।

इस सीमा को पार करने के लिए, नए अध्ययन ने 10,584,980 लिंक्डइन प्रोफाइल का उपयोग किया जो रेवलियो लैब्स द्वारा प्रदान किए गए थे। प्रत्येक रिकॉर्ड में विस्तृत शिक्षा इतिहास शामिल था, जिसमें डिग्री प्रकार, अध्ययन का क्षेत्र, स्नातक वर्ष, और विश्वविद्यालय शामिल थे, साथ ही कैरियर डेटा जैसे नौकरी के शीर्षक (छह-अंकीय एसओसी कोड में मैप किए गए), नियोक्ता, प्रारंभ तिथियां, और स्थान शामिल थे।

नौकरी के वेतन का अनुमान ‘एक प्रोप्राइटरी मशीन लर्निंग मॉडल’ का उपयोग करके लगाया गया था, जो वीजा आवेदनों, स्व-रिपोर्टेड प्रविष्टियों, और सार्वजनिक नौकरी पोस्टिंग पर प्रशिक्षित था, जिसमें दोनों भूमिका-विशिष्ट विवरण और व्यक्तिगत कैरियर ट्रैक शामिल थे।

वास्तविक वेतन की पुष्टि नहीं की जा सकती थी, इसलिए विश्लेषण ने तीन वर्षों की अवधि में पहली नौकरी शुरू करने में महीनों की संख्या को भी ट्रैक किया, जिसमें उस अवधि में रिकॉर्ड की गई किसी भी नौकरी को छोड़ दिया गया था (एक मेट्रिक जो श्रम बाजार के घर्षण के रूप में कार्य करती थी, यह मानते हुए कि स्नातक अपने प्रोफाइल को अपडेट करते हैं जब उन्हें नौकरी मिलती है):

2022 के बाद स्नातक एलएलएम-एक्सपोज्ड नौकरियों में धीमी गति से प्रवेश कर रहे थे, लेकिन नौकरी बाजार का प्रदर्शन चैटजीपीटी के लॉन्च से पहले ही शुरू हो गया था। ऊपर, ए दिखाता है कि उच्च-जोखिम वाली पहली नौकरी वाले स्नातकों ने आमतौर पर 2022 के बाद काम शुरू करने में तेजी से काम किया, जब तक कि यह पैटर्न उलट नहीं गया; बी एक समान देरी को उच्च-वेतन वाली भूमिकाओं में दिखाता है, हालांकि कम प्रमुख; और सी यह दर्शाता है कि 2021 और 2022 के समूह एलएलएम-एक्सपोज्ड नौकरियों में पहले की तुलना में कम दरों पर प्रवेश कर रहे थे, जिसमें खराब प्रदर्शन चैटजीपीटी से पहले ही उभर रहा था। अंत में, डी यह दिखाता है कि कम जोखिम वाली नौकरियों के लिए कोई समान बदलाव नहीं है, जो यह पुष्टि करता है कि यह पतन व्यापक एलएलएम अपनाने से पहले ही शुरू हो गया था।

लेखकों ने स्नातक स्तर की नौकरी खोज की अवधि का विश्लेषण किया, जिसमें मासिक नौकरी खुलने की संख्या को राज्य और क्षेत्र द्वारा नियंत्रित किया गया, और डिग्री प्रकार, अध्ययन का क्षेत्र, और विश्वविद्यालय में अंतरों को ध्यान में रखा गया, जिसमें एलएलएम के लिए नौकरी के जोखिम को एसओसी कोड का उपयोग करके परिभाषित किया गया था।

चैटजीपीटी के लॉन्च से पहले, उच्च जोखिम वाली भूमिकाओं में प्रवेश करने वाले स्नातकों ने आमतौर पर अपने साथियों की तुलना में कम समय नौकरी खोज में बिताया। 2023 और 2024 के समूहों के लिए, यह पैटर्न उलट गया, जिसमें जोखिम वाली भूमिकाओं में नौकरी पाने में अधिक समय लगा।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि जबकि पत्र में कहा गया है कि परिणाम चैटजीपीटी के बाद खराब हो गए, डेटा यह दर्शाता है कि यह पतन पहले से ही शुरू हो चुका था और उसके बाद जारी रहा, जो यह विचार को कमजोर करता है कि चैटजीपीटी के बाद एक अचानक पतन हुआ, और यह भी कि एलएलएम के अपनाने को ही नीचे की प्रवृत्ति के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।

शैक्षिक एक्सपोजर

एआई और रोजगार पर बहस में एक केंद्रीय चिंता यह है कि क्या छात्रों को उन कौशलों में प्रशिक्षित करना जारी रखना चाहिए जिन्हें बड़े भाषा मॉडल स्वचालित कर सकते हैं, जैसे कि लेखन, कोडिंग, या संश्लेषण। यदि इन कौशलों ने बाजार मूल्य खो दिया है, तो उन्हें सबसे अधिक प्रभावित करने वाले स्नातकों को खराब प्रदर्शन करना चाहिए। इसे परखने के लिए, लेखकों ने लिंक्डइन प्रोफाइल के साथ मिलकर मिलियन विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम के साथ एलएलएम-प्रासंगिक कार्यों के लिए शैक्षिक एक्सपोजर का अनुमान लगाया, और फिर चैटजीपीटी के बाद प्रारंभिक नौकरी के परिणामों को ट्रैक किया:

एलएलएम-प्रासंगिक कार्यों के लिए शैक्षिक एक्सपोजर चैटजीपीटी के बाद मजबूत प्रारंभिक-कैरियर परिणामों की भविष्यवाणी करता है। 2022 के बाद के स्नातक जिन्होंने स्वचालित कौशल में अधिक प्रशिक्षण प्राप्त किया, उन्हें तेजी से नौकरी मिली और उच्च वेतन मिला, जो एलएलएम ओक्यूपेशनल एक्सपोजर से जुड़े जोखिम को आंशिक रूप से ऑफसेट करता है। सभी मॉडल नौकरी खुलने की दर, नौकरी के प्रकार, और शैक्षिक पृष्ठभूमि को नियंत्रित करते हैं।

चैटजीपीटी से पहले, यह शैक्षिक एक्सपोजर नौकरी खोज के समय या वेतन के साथ कोई स्पष्ट संबंध नहीं दिखाता था। चैटजीपीटी के बाद, यह तेजी से नौकरी मिलने और उच्च शुरुआती वेतन से जुड़ा हुआ प्रतीत होता है। हालांकि उच्च एलएलएम एक्सपोजर वाली भूमिकाएं चैटजीपीटी के बाद खराब परिणाम देने वाली प्रतीत होती हैं, अधिक एआई-संरेखित कार्यक्रमों से स्नातक कम प्रभावित थे।

एआई द्वारा स्वचालित किए जाने वाले कौशलों को कमजोर माना जाता है, जो वास्तव में बेहतर प्रारंभिक-कैरियर परिणामों का समर्थन करते प्रतीत होते हैं।

‘यदि एलएलएम नौकरी बाजार के प्रदर्शन में स्नातकों की खराबी के लिए जिम्मेदार हैं, तो हमें यह उम्मीद करनी चाहिए कि शैक्षिक एक्सपोजर यह दर्शाता है कि कौशल अप्रासंगिक हो गए हैं जो नौकरी खोज में मूल्य नहीं जोड़ते हैं।

‘हालांकि, हमारे परिणाम यह सुझाव देते हैं कि एआई-एक्सपोज्ड कौशल सिखाने से स्नातकों के लिए चैटजीपीटी के बाद बेहतर परिणाम मिलते हैं। ये संघ आसानी से इस विचार के साथ संगत नहीं हैं कि एलएलएम-प्रासंगिक शिक्षा चैटजीपीटी के बाद मूल्यवान नहीं रह गई है। जबकि यह कारण नहीं है, वे यह सुझाव देते हैं कि एलएलएम-प्रासंगिक तैयारी कम से कम चैटजीपीटी के बाद के प्रारंभिक-कैरियर परिणामों के साथ संगत है।’

लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि अध्ययन में देखी गई रोजगार की प्रवृत्तियां एक श्रम बाजार में हो रही हैं जो पहले से ही व्यापक आर्थिक और क्षेत्र-विशिष्ट दबावों से प्रभावित हो चुकी हैं। जैसा कि यह खड़ा है, चैटजीपीटी और एआई के प्रभाव को अन्य बलों से अलग करना जो बाजार में गिरावट की शुरुआत कर रहे थे, एक असंभव कार्य की तरह लगता है, जैसे कि सूप से नमक को हटाने की कोशिश करना।
 

* हालांकि, वर्तमान टिप्पणी का एक न्यायसंगत हिस्सा स्वीकार करता है कि एआई-निवेश वाले संस्थापकों से इस तरह की दुर्भाग्य से भरी बातें अधिक अंतरिक्ष यात्रा करने वालों के समान हैं, जिसका उद्देश्य संभावित ग्राहकों और निवेशकों को चकित करना और शेयर की कीमतों को बढ़ाना है।

सबसे पहले बुधवार, 7 जनवरी, 2026 को प्रकाशित किया गया