Ekonom di Stanford Universitas telah menemukan bukti terkuat itu kecerdasan buatan mulai menghilangkan pekerjaan tertentu. Tetapi ceritanya tidak sesederhana itu: sementara pekerja yang lebih muda digantikan oleh AI di beberapa industri, pekerja yang lebih berpengalaman melihat peluang baru muncul.
Erik Brynjolfsson, seorang profesor di Universitas Stanford, Ruyu Chen, seorang ilmuwan peneliti, dan Bharat Chandar, seorang mahasiswa pascasarjana, memeriksa data dari ADP, penyedia gaji terbesar di AS, dari akhir 2022, ketika chatgpt debut, hingga pertengahan 2025.
Para peneliti menemukan beberapa sinyal kuat Dalam data – terutama bahwa adopsi AI generatif bertepatan dengan penurunan peluang kerja untuk pekerja yang lebih muda di sektor sebelumnya diidentifikasi sangat rentan terhadap otomatisasi bertenaga AI (Pikirkan Layanan Pelanggan dan Pengembangan Perangkat Lunak). Dalam industri -industri ini, mereka menemukan penurunan 16 persen pekerjaan untuk pekerja berusia 22 hingga 25.
Studi baru ini mengungkapkan gambaran yang bernuansa dampak AI pada persalinan. Sementara kemajuan masuk kecerdasan buatan sering disertai dengan prediksi mengerikan tentang pekerjaan yang dihilangkan – tidak ada banyak data untuk mendukungnya. Pengangguran relatif untuk lulusan muda, misalnya, mulai turun sekitar tahun 2009, jauh sebelum gelombang AI saat ini. Dan bidang -bidang yang mungkin tampak rentan terhadap AI, seperti terjemahan, sebenarnya telah melihat peningkatan pekerjaan dalam beberapa tahun terakhir.
“Selalu sulit untuk diketahui [what’s happening] Jika Anda hanya melihat perusahaan tertentu atau pendengaran anekdot, “kata Brynjolfsson.” Jadi kami ingin melihatnya jauh lebih sistematis. “
Dengan menyisir data penggajian, tim Stanford menemukan bahwa dampak AI lebih berkaitan dengan pengalaman dan keahlian pekerja daripada jenis pekerjaan yang mereka lakukan. Karyawan yang lebih berpengalaman di industri di mana AI generatif diadopsi diisolasi dari perpindahan pekerjaan, dengan peluang tetap rata atau sedikit tumbuh. Temuan ini mendukung apa yang sebelumnya beberapa pengembang perangkat lunak memberi tahu saya tentang dampak AI pada industri mereka—Tidak ada pekerjaan yang hafal dan berulang -ulang, seperti menulis kode untuk terhubung ke API, menjadi lebih mudah untuk diotomatisasi. Studi Stanford juga menunjukkan bahwa AI menghilangkan pekerjaan tetapi tidak menurunkan upah, setidaknya sejauh ini.
Para peneliti yang mempertimbangkan faktor -faktor yang berpotensi membingungkan termasuk pandemi Covid, munculnya pekerjaan jarak jauh, dan PHK sektor teknologi baru -baru ini. Mereka menemukan bahwa AI memiliki dampak bahkan ketika memperhitungkan faktor -faktor ini.
Brynjolfsson mengatakan penelitian ini menawarkan pelajaran tentang cara memaksimalkan manfaat AI di seluruh ekonomi. Dia telah lama menyarankan agar pemerintah dapat mengubah sistem pajak sehingga tidak memberi penghargaan kepada perusahaan yang menggantikan tenaga kerja dengan otomatisasi. Dia juga menyarankan perusahaan AI mengembangkan sistem yang memprioritaskan kolaborasi manusia-mesin.
Brynjolfsson dan ilmuwan Stanford lainnya, Andrew Haupt, berpendapat dalam sebuah makalah pada bulan Juni itu Perusahaan AI harus mengembangkan tolok ukur AI “centaur” baru Itu mengukur kolaborasi manusia-AI, untuk memberi insentif lebih fokus pada augmentasi daripada otomatisasi. “Saya pikir masih ada banyak tugas di mana manusia dan mesin dapat mengungguli [AI on its own]”Kata Brynjolfsson.
Beberapa ahli percaya bahwa lebih banyak kolaborasi antara manusia dan AI bisa menjadi fitur pasar tenaga kerja masa depan. Matt Beane, seorang profesor di UC Santa Barbara yang mempelajari otomatisasi yang digerakkan AI, mengatakan ia mengharapkan booming AI untuk menciptakan permintaan untuk pekerjaan yang dapat ditambah-mengelola output AI menjadi semakin penting. “Kami akan mengotomatiskan sebanyak yang kami bisa,” kata Beane. “Tapi itu tidak berarti tidak akan ada gunung yang berkembang dari pekerjaan yang dapat ditambah untuk manusia.”
AI maju dengan cepat, dan Brynjolfsson memperingatkan bahwa dampaknya pada pekerja yang lebih muda dapat menyebar ke mereka yang memiliki lebih banyak pengalaman. “Yang perlu kita lakukan adalah membuat dashboard sistem peringatan dini untuk membantu kita melacak ini secara real time,” katanya. “Ini adalah teknologi yang sangat konsekuensial.”
Ini adalah edisi Will Knight’s Anda memiliki lab buletin. Baca buletin sebelumnya Di Sini.
