来自AI的威胁：研究发现AI易受攻击的工作岗位在ChatGPT推出前已经开始衰落

一项新的研究发现，受到AI威胁的工作岗位在ChatGPT推出之前已经开始衰落，但接受过这些技能培训的学生却获得了更高的薪水和更快的就业机会。

美国大学之间的一项大规模研究合作发现，AI易受攻击的工作岗位的衰落并不是由于ChatGPT在2022年末的推出，而是由于2022年初的其他原因所致。

此外，研究发现，接受过AI相关技能培训的毕业生在进入职场后获得了更高的薪水和更快的就业机会，尽管他们所从事的工作岗位容易受到AI的影响。

该研究利用了三个大规模的数据集，包括超过1000万个LinkedIn个人资料，以及失业记录和保险理赔数据。研究人员指出：

‘我们的研究结果表明，2022年至2024年期间，LLM易受攻击的工作岗位的劳动力市场表现已经开始恶化，这与ChatGPT的推出无关。失业风险在高暴露职业中开始上升，这发生在ChatGPT推出之前，并且在大多数职业和州中，我们没有观察到与其推出相关的明显断点。 ‘

‘早期职业工人受到的影响最大：2021年至2023年毕业的学生进入高暴露工作岗位的比例较低，并且他们的第一份工作开始时间较晚，这些差距是在ChatGPT推出之前就已经出现的。同时，LLM相关的教育在这一环境中仍然具有价值。’

研究人员指出，AI的崛起并不是进入一个已经被更广泛的经济和行业压力削弱的劳动力市场，而是技能与AI的互补性仍然具有市场价值。

研究人员得出结论，ChatGPT的推出并不是劳动力市场变化的唯一原因，而是其中一个因素，其他因素包括经济和行业的变化。

‘这些发现对研究和政策具有影响。首先，它们警告我们不要把ChatGPT的推出当作一个干净的自然实验来研究AI对劳动力市场的影响：那些将劳动力市场弱点主要归因于LLM的设计可能会混淆AI扩散与同时发生的宏观经济转变（例如货币政策、行业需求和/或疫情后的调整）。’

研究人员建议，大学和培训项目不应放弃那些容易受到AI影响的技能的教学，例如写作、编码和信息综合，而是应该教学生如何与AI合作，如何检查输出，如何判断质量，如何使用聊天机器人作为工具，而不是替代品。

该研究由五位研究人员共同完成，他们来自匹兹堡大学、斯坦福大学、查普曼大学和哥伦比亚大学，以及微软的AI经济研究所和雷维里奥实验室。

方法和数据

研究人员使用了三个大规模的数据集，包括超过1000万个LinkedIn个人资料，以及失业记录和保险理赔数据。研究人员首先分析了容易受到AI影响的工作岗位的失业率，使用六位标准职业分类（SOC）代码来定义暴露度。

研究人员使用了ETA 203报告，该报告由美国劳工部的就业和培训管理局编制，详细列出了最近的职业信息和失业保险金领取情况。

这些数据与美国劳工统计局的职业就业和工资统计计划中的年度职业就业数据相结合，允许估计每个职业在每个州的月度失业风险（定义为工人在某个职业中领取失业保险金的可能性）。

历史上，研究人员指出，容易受到AI影响的工作岗位的失业风险低于其他工作岗位，差距在疫情期间扩大，因为远程工作更具韧性。但是，这种优势开始在2022年初衰退，到2023年和2024年，差距基本消失：

容易受到AI影响的工作岗位的失业风险开始上升，结束了长期的相对稳定。 A显示了这种逆转，高暴露和低暴露工作岗位之间的差距在ChatGPT推出之前开始缩小。 B显示了这种增加集中在最暴露的五分位中，风险在一个低谷后上升然后稳定下来。 C追踪了这种影响到计算机和数学工作岗位，而其他领域基本保持稳定。风险每月在美国各州测量并每季度平均。 来源

如上图所示，研究人员将职业划分为五个暴露度组，并追踪了这些组的变化。低暴露工作岗位一贯表现出更高的失业风险和更强的季节性变化，所有组在2020年的疫情期间达到峰值，并在2022年初达到低谷。

在这个低谷之后，容易受到AI影响的工作岗位的失业风险开始上升，远早于ChatGPT的推出，然后稳定下来，而不是在ChatGPT推出后加速上升。

计算机和数学工作岗位在ChatGPT推出之前经历了最大的失业风险上升，然后稳定下来。其他工作岗位基本保持稳定。一些州，如加利福尼亚州、华盛顿州和阿拉斯加州，在ChatGPT推出后经历了失业风险的上升，但全国失业风险水平仍然接近疫情前的水平，表明早期的经济压力已经开始发挥作用。

数据考虑

研究人员指出，统计学上，失业风险会在工作类型中显示出模式，但不能捕捉特定群体的结果，例如最近的毕业生，他们可能不符合失业保险的资格或没有之前的工作经验。其他研究和行业主张表明，早期职业工人受到AI的影响最大，这意味着整体失业数据可能忽略了那些最受影响的人。

为了克服这一限制，新的研究利用了Revelio Labs提供的10584980个LinkedIn个人资料。每个记录都包括详细的教育历史，涵盖学位类型、研究领域、毕业年份和大学，以及职业数据，如工作标题（映射到六位SOC代码）、雇主、开始日期和位置。

工作薪水使用“一个专有的机器学习模型”估计，该模型在签证申请、自我报告的条目和公共工作岗位上进行了训练，结合了角色特定的细节和个人职业轨迹。

由于实际薪水无法核实，分析还跟踪了毕业生在完成学业三年内开始第一份观察到的工作所需的月数，排除了在此期间没有记录的就业情况（这作为劳动力市场摩擦的代理指标，假设毕业生在被聘用时更新他们的个人资料）：

2022年后进入职场的毕业生花了更长时间来获得LLM易受攻击的工作岗位，但这种工作市场表现的下降开始于ChatGPT推出之前。上图， A显示了高暴露的第一份工作通常会更快找到工作，直到2022年后这种模式逆转； B显示了高薪工作的类似延迟，尽管不那么明显； C显示了2021年和2022年毕业的学生进入LLM易受攻击的工作岗位的比例低于早期毕业的学生，并且这种表现下降开始于ChatGPT推出之前。最后， D显示了低暴露工作岗位没有类似的变化，强调了这种下降开始于LLM广泛采用之前。

研究人员分析了毕业生在不同毕业年份的工作搜索时间，控制了每个州和行业的月度工作机会，并考虑了学位类型、研究领域、大学和工作暴露度的差异。

在ChatGPT推出之前，进入高暴露工作岗位的毕业生通常比他们的同龄人花费更少的时间来寻找工作。然而，对于2023年和2024年毕业的学生，这种模式逆转了，高暴露工作岗位需要更长的时间来找到。

需要强调的是，虽然该研究指出ChatGPT推出后工作市场表现恶化，但数据显示这种下降开始于更早的时间，并且在ChatGPT推出后继续，这破坏了ChatGPT推出后突然崩溃的观点，并且也破坏了将整体下降趋势完全归因于LLM采用率的观点。

教育暴露

在AI和就业的辩论中，一个核心问题是学生是否应该继续接受那些可能被大型语言模型自动化的技能的培训，例如写作、编码或综合。如果这些技能已经失去了市场价值，那么接受过这些技能培训的毕业生应该会面临更糟糕的就业前景。为了测试这一点，研究人员估计了教育中暴露于LLM相关任务的程度，使用LinkedIn个人资料与数百万大学课程大纲进行匹配，然后跟踪了ChatGPT推出前后的早期就业结果：

教育中暴露于LLM相关任务的程度与ChatGPT推出后更好的早期就业结果相关。2022年后毕业的学生接受过更多可自动化技能的培训，他们被录用得更快，薪水更高，部分抵消了高LLM职业暴露所带来的处罚。所有模型都控制了工作机会率、工作类型和教育背景。

在ChatGPT推出之前，这种教育暴露度与工作搜索时间或薪水没有明显的关系。然而，在ChatGPT推出后，这种教育暴露度似乎与更快的录用和更高的起薪相关，尽管高LLM职业暴露度的工作岗位往往带来更糟糕的结果，但接受过更多LLM相关技能培训的毕业生受到的影响较小。

看起来，容易受到自动化影响的技能并没有失去价值，反而支持了更好的早期就业结果。

‘如果LLM是毕业生就业市场表现不佳的原因，那么我们应该看到教育暴露度表明技能过时，不具有价值。’

‘然而，我们的结果表明，教授AI相关技能带来了更好的结果。这些关联很难与LLM相关教育在ChatGPT推出后变得不那么有价值的观点相协调。虽然不是因果关系，但它们表明LLM相关的准备与ChatGPT推出后的更好的早期就业结果是兼容的。’

研究人员得出结论，研究的头条新闻趋势发生在一个已经被早期事件和趋势所塑造的劳动力市场中。目前，ChatGPT和AI对就业趋势的影响与其他无关因素的影响难以区分，好像试图从汤中去除盐一样。

* 然而，目前的许多评论都承认，这种来自AI投资创始人的末日预言更像是草根运动，目的是给潜在客户和投资者留下深刻印象，并抬高股票价格。

首次发表于2026年1月7日星期三