耶魯大學研究：ChatGPT 問世 33 個月，尚未對全美就業造成顯著衝擊

自從 ChatGPT 問世以來，關於「AI 正在搶走所有白領飯碗」的恐慌幾乎沒停過。鋪天蓋地的報道都在預測程式設計師、文案和分析師即將大規模失業，但真實世界的統計資料似乎講了另一個故事。

耶魯大學預算實驗室（The Budget Lab at Yale）與布魯金斯學會（Brookings Metro）近期聯合釋出了一項重磅研究。研究人員調取了 ChatGPT 釋出後 33 個月的全美宏觀就業資料，試圖搞清楚這場技術風暴到底對大盤造成了多大沖擊。

結論可能會讓不少末日論者失望：截至目前，在整個宏觀勞動力市場上，幾乎找不到 AI 正在大規模消滅就業的實質證據。

跑了快三年，就業大盤比想像中淡定

這項由瑪莎·金貝爾（Martha Gimbel）和莫莉·金德（Molly Kinder）等學者共同主導的研究，將目光投向了整體職業結構的變化速率。

簡單來說，所謂的職業結構變化，就是統計有多少比例的勞動者換了工種，或者進入了全新型別的崗位。

資料顯示，在 ChatGPT 登場後的 33 個月裡，全美職業結構的變化速度確實比以往略快一點，但幅度極其有限。相較於 1996 年網際網路剛興起時的同期表現，現在的變動率只高出了大約 1 個百分點。當年從 1996 年到 2002 年，全美總共也只有約 7% 的人換了工種類別。

更打臉的是，如果仔細往前看，目前的這種崗位結構微調早在 2021 年就已經開始出現，也就是大模型真正普及之前的事。換句話說，過去幾年發生的變化，很難直接歸咎於生成式 AI 的爆發。

高危行業在洗牌，但鍋不能全甩給大模型

研究團隊進一步拆解了行業資料，重點觀察了理論上受 AI 衝擊最嚴重的資訊、金融活動以及專業與商業服務領域。

在這些領域裡，資訊行業的崗位構成的確發生了較為劇烈的變動。但拉長時間線就會發現，資訊業這種劇烈波動的特性早已有之，相關趨勢同樣早在 2022 年底之前就已成型，更像是該行業本身的固有屬性，而非單純由某項新技術引發的劇震。

至於外界普遍擔心的「應屆畢業生最先被搶飯碗」，報告也做了對比。20 到 24 歲的年輕畢業生與 25 到 34 歲職場人的職業分佈差異，近期雖然有微弱的上升跡象，但也基本穩定在 30% 到 33% 的常規區間內。

研究者提醒，這與其說是 AI 搶走了初級崗位，不如說更符合當前整體就業市場放緩的週期性表現。經濟學家傑德·科爾科（Jed Kolko）也指出，如果和上世紀四五十年代因外部大事件引發的崗位洗牌相比，當下就業市場的變動甚至可以說相當遲緩。

為什麼重要

這份報告最有價值的地方，在於用紮實的宏觀統計給瀰漫在職場上的「AI 焦慮」狠狠降了溫。對於普通從業者來說，你暫時不必被聳人聽聞的失業熱搜嚇倒，大模型在當下並沒有掀起結構性的裁員潮，盲目為飯碗恐慌毫無必要。

但我們認為，這絕不等於大家可以高枕無憂。回顧歷史就會明白，個人電腦從問世到真正走進普通辦公室、徹底改造工作流程，足足花了大半個十年，技術改造生產關係的傳導鏈條往往漫長而滯後。

從企業策略來看，當前很多聲稱靠 AI 裁員或重組團隊的案例，看起來更像是順水推舟的公關說辭，真實原因多半是為了迎合降本增效的大環境，把原有的業務調整包裝成擁抱前沿科技。

這項研究的做法很聰明，它跳出了一兩家公司區域性的裁員特例，直接拿全行業的勞動力底賬去驗算。不過它的隱患在於，宏觀就業資料的顆粒度依然不夠細，無法完全捕捉到個別細分工種工作內容的隱性縮水。大模型現在可能沒消滅你的工位，但它正在重塑你每天干的活。