自2022年秋季學期起，國家發(fā)展研究院開始推出學術下午茶系列講座，旨在促進國發(fā)院師生內部跨領域交流，鼓勵老師們分享新的研究想法，促進思想的交流和潛在的學術合作。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)院經濟學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《人工智能技術進步對就業(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隊，從團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出，可以更加靈活地融入更多的研究視角，啟發(fā)學術想法。ChatGPT就業(yè)影響研究課題組圍繞“人工智能技術進步對就業(yè)影響”這一話題展開研究，成員包括國發(fā)院的多位老師和學生。

李力行老師指出，數(shù)字技術經歷了從自動化、信息化到智能化的發(fā)展階段，對工作任務的影響則是從手到腦，從簡單到復雜，從要素增強到流程替代。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進一步從專用領域拓展到了通用領域。在研究數(shù)字技術對勞動就業(yè)影響的文獻中，常見的研究策略是構建“技術暴露指數(shù)”，即通過將職業(yè)工作任務的具體要求和內容與人工智能技術進行對比，衡量職業(yè)層面人工智能技術的影響程度，例如Felten等 (2019； 2023)和Webb (2020)。Brynjolfsson等(2019)則基于23項技能標尺來評估各工作任務對機器學習的適應性。就大語言模型而言，Eloundou等（2023）研究認為80%的勞動力有至少10%的任務會被GPT影響到高于50%的工作時間，19%的勞動力有至少50%的任務會被GPT影響到高于50%的工作時間?？茖W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)字技術不同，大語言模型的沖擊對高學歷、高工資的群體影響更大。

隨后，李力行老師詳細介紹了課題組的工作。課題組使用某大型互聯(lián)網招聘平臺數(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抽樣，每自然年度抽取約20萬條，加權調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。課題組構建了“基于詳細工作活動”以及“基于任務”的大語言模型人工智能技術暴露指數(shù)，分析了中國職業(yè)崗位需求及其內涵的變化趨勢，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職業(yè)，如財會、翻譯、銀行業(yè)務、銷售及軟件互聯(lián)網從業(yè)者等；盡管2021年企業(yè)對大語言模型人工智能技術的需求上升，但近兩年出現(xiàn)下滑趨勢，顯示出對新技術發(fā)展的滯后反應。與其他國家相比，中國勞動力市場對新技術的適應性仍有待加強。在場師生就樣本代表性、指數(shù)構建細節(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)內容的演進，以及個體對沖擊做出的反應與調整，因此需要更細致地研究職業(yè)內容的演進，并更好地區(qū)分出替代和互補效應。另一方面，數(shù)字技術變革對于不平等的含義十分重要，值得未來更多的研究關注。

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