1.《哈佛商业评论》发表文章探讨生成式人工智能对劳动力市场的影响，发现ChatGPT和图像生成人工智能工具引入后，在线职位招聘帖发布量显著减少。
2.由于生成式人工智能技术的快速发展，劳动力市场的竞争加剧，拥有特定技能的自由职业者将面临更多竞争。
3.然而，研究发现易自动化工作的复杂度增加，雇主对这些工作的支付意愿也上升，表明技能重塑正在成为基本应对之策。
4.企业在应对生成式人工智能技术变革时需采取技能提升和重塑计划，投资培训计划以支持员工适应新技术。
5.同时，管理者需要关注人工智能任务分配，发挥人类和机器能力的独特优势，推动组织长期发展和创新。
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2024年11月，《哈佛商业评论》发表《生成式人工智能如何影响劳动力市场》文章，帝国理工学院、德国经济研究所等机构的研究者量化分析了在线自由职业者平台的需求变化，从而讨论生成式人工智能对劳动力市场的影响。启元洞见编译文章主要内容，旨在为读者了解以人工智能为代表的颠覆性技术对自身工作的潜在影响提供参考。
21世纪初，当亚马逊推出Kiva机器人来实现仓库作业自动化时，员工们担心自己的饭碗不保，因为机器开始接管从前由人类完成的任务。如今，生成式人工智能（Gen AI）和自然语言处理技术的进步正在改变许多行业，并引发了类似的担忧。然而，与过去的自动化技术不同，生成式人工智能具有影响所有工作领域的独特潜力，特别是考虑到其随着时间推移不断自我完善的基本能力，该技术对劳动力的影响或不局限于工作替代。本文通过研究在线自由职业者的需求趋势，探讨了生成式人工智能已经对劳动力市场产生的影响。此外，还探讨了竞争、工作要求和雇主薪酬支付意愿的变化，以便更好地了解在线劳动力市场如何随着生成式人工智能时代的到来而演变。尽管仍处于早期阶段，但生成式人工智能对在线劳动力市场的影响已经开始显现，这表明劳动力市场的长期动态可能发生变化，从而带来挑战和机遇。
一、生成式人工智能对在线劳动力市场的影响
（一）工作替代效应
为了开展研究，本文分析了全球领先的在线自由职业者平台在2021年7月至2023年7月期间发布的1388711个招聘职位。在线自由职业者平台为研究新兴趋势提供了一个良好的环境，因为这些平台上的工作具有数字化、任务导向和灵活的特点。本文的分析重点是两类生成式人工智能工具的引入：ChatGPT和图像生成人工智能。具体来说，本文希望了解这些工具的引入和普及是否降低了该平台上的工作需求，如果是，哪些类型的工作和技能受到的影响最大，影响程度如何。
利用机器学习算法，本文首先根据职位的详细描述进行分类，具体包含三类——人工密集型工作（如数据和办公室管理，视频服务，音频服务）、易自动化工作（如写作，软件、应用程序和网站开发，工程）以及图像生成工作（如平面设计，三维建模），进而分析生成式人工智能工具的引入对不同类型工作需求的影响。结果发现，ChatGPT和图像生成工具的引入几乎立即减少了各类在线职位的招聘帖发布量，尤其是易自动化工作。在引入ChatGPT后，与人工密集型工作相比，易自动化工作的每周招聘帖发布量减少了21%。写作类工作受影响最大（减少30.37%），其次是软件、应用程序和网站开发（减少20.62%）和工程岗（减少10.42%）。在引入流行的图像生成人工智能工具（包括Midjourney、Stable Diffusion和DALL-E 2）后，劳动力需求也出现了类似程度的下降。在引入图像生成人工智能工具的一年内，对平面设计和三维建模自由职业者的需求下降了17.01%。此外，随着时间的推移，需求并没有出现回弹的迹象，这表明工作岗位的替代趋势在不断增强。
（二）竞争加剧：与人争，与工具争
劳动力需求的下降导致易自动化工作的竞争加剧，拥有特定技能的自由职业者可能会在有限的工作岗位上面临更多的竞争。由于在线劳动力市场的岗位竞争已经十分激烈，对于雇主来说，自由职业者的工作与生成式人工智能之间的可替代性越来越强，这可能会在短期内导致就业机会进一步减少。
需求的减少与人们对生成式人工智能工具的认识和使用兴趣的提高相吻合。本文还考察了职位需求和谷歌搜索量的相关趋势。在ChatGPT推出后，查看不同工作类别的平均谷歌搜索量指数（SVI），可发现公众对写作和工程等易自动化工作的搜索兴趣最高，而音视频服务等人工密集型工作的搜索量几乎没有增长。总体而言，谷歌搜索量指数与不同类别职位的招聘帖发布量之间存在负相关关系，这意味着搜索量越高的行业越有可能受到生成式人工智能的影响，表明公众对生成式人工智能潜力有更多认识的行业，其自由职业者需求的下降幅度更大。
（三）劳动力市场动态的变化
除工作替代外，本文还研究了其他需求因素，如工作复杂度和雇主薪酬支付意愿。使用每个工作岗位所需的技能数量来衡量工作复杂度，结果发现，ChatGPT出现之后，相较于人工密集型工作，易自动化工作的复杂度增加了2.18%。与此同时，雇主对这些易自动化工作岗位的支付意愿也上升了5.71%。这些结果表明，在ChatGPT推出后，易自动化工作变得略复杂了一些，需要的技能范围变得更广，雇主也愿意为这些工作支付更高的薪酬。
有趣的是，在技能要求中包含“ChatGPT”的职位也有所增加。在该工具推出后的一段时间内，本文发现有903个职位在技能标签中列出了ChatGPT。此外，这些职位中有88%以上属于易自动化类别，其中大部分（82%）与软件、应用程序和网站开发相关。寻求ChatGPT技能的招聘职位数量稳步增长，自其推出以来平均每周增加0.68个职位需求。
这些结果表明，将人工智能工具融入工作的能力越来越受到重视，劳动者们很可能正在更新其技能箱，纳入生成式人工智能能力。这种转变突出表明，技能重塑不仅正在进行，而且正在成为生成式人工智能技术进步驱动劳动力市场变革背景下的基本应对之策。
二、企业如何驾驭新形势
生成式人工智能对特定岗位（尤其是那些易自动化工作岗位）的短期影响是迅速且不可避免的。与传统自动化技术相比，生成式人工智能的影响速度和程度前所未有。正如本文所述，写作和编码等易自动化工作的需求大幅下降，而需要人工智能相关技能的新型工作却开始出现。生成式人工智能技术的快速发展为企业带来了机遇和挑战，特别是在劳动力管理方面。本文研究表明，虽然一些工作替代不可避免，但企业在塑造将人工智能融入其运营方面起着关键作用。
（一）方法至关重要
就人工智能重塑劳动力市场的潜力与员工进行积极、透明的沟通至关重要。虽然会出现一些工作替代，但对这些变化性质的透明沟通有助于减少不确定性，培养适应性文化，让员工为下一波技术颠覆做好准备。处于特别容易受到自动化风险影响的企业应优先考虑立即采取行动，向员工解释人工智能将如何被使用、用于何种目的，同时保证他们所做贡献的价值。
（二）拥抱生成式人工智能，将其视为技能提升和重塑的机会
尽管人们担心失业，但人工智能也提供了增加工作岗位和提高生产率的机会。本文研究结果表明，需要人工智能相关技能的工作正在增加，例如那些涉及ChatGPT的工作。随着工作角色的演变以整合人工智能工具，企业需要重点建设一支具备各种技能的员工队伍，以应对这些技术转变。
为了保持竞争力，员工必须不断学习和提升技能。在《预测机器》一书中，作者阿贾伊·阿格拉瓦（Ajay Agrawal）、乔舒亚·甘斯（Joshua Gans）和阿维·戈德法布（Avi Goldfarb）认为，人工智能正在将工作重心从预测性任务转移到需要人类判断和决策的任务上。人工智能的整合显著提高了各种技能水平的生产率，其中从事低薪工作的员工受益最大。这一证据强化了投资人工智能培训的战略价值，因为它有助于弥补技能差距，提高整体生产率。管理者应考虑重点为低薪员工配备人工智能工具，并制定支持性培训计划。
在工作中使用ChatGPT存在着巨大的性别差距。研究表明，在相同职业中，女性采用ChatGPT的可能性要低得多。这突出表明，有必要制定有针对性的培训计划来解决这些差距，并确保所有员工都能公平地享受生成式人工智能的优势。
此外，仅仅提供使用人工智能的机会可能还不够，正如艾玛·怀尔斯（Emma Wiles）等研究者在一篇文章中建议的那样，企业还应该投资于与具体工作相关的、有针对性的培训项目，帮助员工有效利用这些工具来提高工作效率。对于企业来说，这种转变要求其针对人工智能驱动的新经济制定学习和发展计划。与行业领导者和教育机构合作，可以帮助管理者设计培训计划，满足不断变化的技能需求。微软和IBM等企业已经建立了强大的人工智能培训合作伙伴关系，为企业保持人工智能学习的领先地位提供了宝贵的范例。管理者还需要培养新的能力，特别是在人工智能任务分配方面。了解哪些任务应该分配给人工智能系统而非人类员工，最大限度地提高效率，同时保留人类的创造力和监督能力至关重要。随着人工智能承担更多日常职能，管理者必须专注于利用人类和机器能力的独特优势，以此领导团队。
三、总结
从长期来看，采取技能提升和重塑计划的企业将更有能力在生成式人工智能驱动的环境中蓬勃发展。通过让员工为日益复杂的任务做好准备并培养其适应能力，企业可以在技术变革中保持竞争力。生成式人工智能将通过自动执行各种任务，继续改变劳动力市场动态。企业要想取得成功，就必须投资培养一支能够将人工智能融入日常运营的员工队伍。战略重点应放在增强人的潜能上，而不仅是用相关工具取而代之。持有这种心态的管理者不仅能帮助其团队驾驭新技术，还能推动组织的长期发展和创新。