自2022年秋季學(xué)期起，國家發(fā)展研究院開始推出學(xué)術(shù)下午茶系列講座，旨在促進(jìn)國發(fā)院師生內(nèi)部跨領(lǐng)域交流，鼓勵老師們分享新的研究想法，促進(jìn)思想的交流和潛在的學(xué)術(shù)合作。下午茶系列講座至今已成功舉辦二十三次。本次下午茶是本系列的第二十四次，也是2023年秋季學(xué)期的第六次活動，于2023年11月6日下午2點至3點在承澤園333教室舉行。本次下午茶講座由國發(fā)院張丹丹老師主持，由國發(fā)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授李力行老師代表ChatGPT就業(yè)影響研究課題組為大家?guī)碇黝}為《人工智能技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的影響》的分享。

李力行老師首先介紹了“課題組”的合作方式，“課題組”通常是以研究興趣為紐帶而臨時組成的研究團(tuán)隊，從團(tuán)隊成員中獲得多種渠道的輸入，同時實現(xiàn)論文、報告、新研究思路等多種產(chǎn)出，可以更加靈活地融入更多的研究視角，啟發(fā)學(xué)術(shù)想法。ChatGPT就業(yè)影響研究課題組圍繞“人工智能技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)影響”這一話題展開研究，成員包括國發(fā)院的多位老師和學(xué)生。

李力行老師指出，數(shù)字技術(shù)經(jīng)歷了從自動化、信息化到智能化的發(fā)展階段，對工作任務(wù)的影響則是從手到腦，從簡單到復(fù)雜，從要素增強(qiáng)到流程替代。以ChatGPT為代表的大語言模型人工智能的出現(xiàn)則意味著人工智能技術(shù)進(jìn)一步從專用領(lǐng)域拓展到了通用領(lǐng)域。在研究數(shù)字技術(shù)對勞動就業(yè)影響的文獻(xiàn)中，常見的研究策略是構(gòu)建“技術(shù)暴露指數(shù)”，即通過將職業(yè)工作任務(wù)的具體要求和內(nèi)容與人工智能技術(shù)進(jìn)行對比，衡量職業(yè)層面人工智能技術(shù)的影響程度，例如Felten等 (2019； 2023)和Webb (2020)。Brynjolfsson等(2019)則基于23項技能標(biāo)尺來評估各工作任務(wù)對機(jī)器學(xué)習(xí)的適應(yīng)性。就大語言模型而言，Eloundou等（2023）研究認(rèn)為80%的勞動力有至少10%的任務(wù)會被GPT影響到高于50%的工作時間，19%的勞動力有至少50%的任務(wù)會被GPT影響到高于50%的工作時間?？茖W(xué)和批判性思維技能最不易被影響，而編程和寫作技能受影響的程度最高。和以往的數(shù)字技術(shù)不同，大語言模型的沖擊對高學(xué)歷、高工資的群體影響更大。

隨后，李力行老師詳細(xì)介紹了課題組的工作。課題組使用某大型互聯(lián)網(wǎng)招聘平臺數(shù)據(jù)，覆蓋時間為2018年1月1日至2023年4月19日，樣本來自于按年分層的隨機(jī)抽樣，每自然年度抽取約20萬條，加權(quán)調(diào)整后的總有效樣本量約為102萬條，涵蓋57個職業(yè)大類、1027個職業(yè)小類。課題組構(gòu)建了“基于詳細(xì)工作活動”以及“基于任務(wù)”的大語言模型人工智能技術(shù)暴露指數(shù)，分析了中國職業(yè)崗位需求及其內(nèi)涵的變化趨勢，并對比了中美兩國勞動力市場的動態(tài)變化。研究發(fā)現(xiàn)，過去五年中國勞動力市場上新增職位的大語言模型人工智能技術(shù)暴露度呈現(xiàn)降低趨勢，并在2022年之后加速下降；受沖擊較大的主要是白領(lǐng)職業(yè)，如財會、翻譯、銀行業(yè)務(wù)、銷售及軟件互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者等；盡管2021年企業(yè)對大語言模型人工智能技術(shù)的需求上升，但近兩年出現(xiàn)下滑趨勢，顯示出對新技術(shù)發(fā)展的滯后反應(yīng)。與其他國家相比，中國勞動力市場對新技術(shù)的適應(yīng)性仍有待加強(qiáng)。在場師生就樣本代表性、指數(shù)構(gòu)建細(xì)節(jié)、替代假說等問題展開了熱烈的討論。

最后，李力行老師分享了課題組的研究展望。一方面，職業(yè)層面的人工智能暴露指數(shù)更多反映了職業(yè)的現(xiàn)有特性，其對就業(yè)的影響取決于職業(yè)內(nèi)容的演進(jìn)，以及個體對沖擊做出的反應(yīng)與調(diào)整，因此需要更細(xì)致地研究職業(yè)內(nèi)容的演進(jìn)，并更好地區(qū)分出替代和互補效應(yīng)。另一方面，數(shù)字技術(shù)變革對于不平等的含義十分重要，值得未來更多的研究關(guān)注。

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