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哈佛: 真实残酷的AI就业冲击:从一篇极精彩的哈佛论文聊起

论文指出，在AI爆发后，AI采纳者公司的初级岗位就业人数出现了断崖式的下跌，AI真的在抢初级的工作，而方式并不是裁员而是不再招聘，真正的重灾区行业在批发和零售业，这些行业每季度招聘减少了将近40%。

最近我在Twitter上看到了一篇非常精彩的论文，它全局、真切地研究了AI对工作的冲击。

我看了非常有感触，也分享给卫夕指北的读者。

论文来自哈佛大学，由两位经济学博士生Seyed M. Hosseini和Guy Lichtinger操刀。

而他们的导师是劳动经济学的重量级大咖拉里·卡茨（Larry Katz）。

因此，论文是严谨而有分量滴。

论文没有任何情绪渲染，就是用冰冷、庞大的真实数据，剖析了2023年以来美国就业市场的AI冲击具体是如何发生的——

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作为读研的时候也被写经济学论文折磨过的学术逃兵，在我看来，这篇论文很厉害的地方不是结论。

而是它抽丝剥茧的行文方式：一个问题扣着一个问题，一个结论跟着一个结论——

先来看第一个问题，AI是不是真的在冲击就业市场？

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这东西不能靠感觉，经济学研究要的是数据。

两位作者的第一步，就是把美国劳动力市场的数据给搬出来，不是总体数据，而是几乎是全量的原始数据。

他们拿到了一个非常牛X的数据集（不知道怎么搞到的，差不多相当于Boss直聘的后台全部数据），来自一家叫Revelio Labs的公司基于LinkedIn的招聘信息收集。

这个数据集包括285,000家招聘的公司，覆盖6200万打工人的简历，超过1.5亿次的招聘记录。

美国总共也就3.4亿人，所以，除掉老人和小孩，真正工作的人很大比例其实都包括在这个数据集里了。

结果一出来，一个清晰的剪刀差出现了——

从2015年到2022年中，研究的目标公司数据集中，初级岗位（Junior-level）和高级岗位（Senior-level）的就业增长曲线，基本上是手拉手一起走的。