En ny rapport från Stanford Universitys Digital Economy Lab: "Canaries in Coal Mines? Sex fakta om den senaste tidens inverkan på sysselsättningen av artificiell intelligens Betydelsen av kanariefåglar i kolgruvor är välkänd, och gruvarbetare tar vanligtvis kanariefåglar till kolgruvor för att testa för koldioxid. De är små, andas snabbt och metaboliseras snabbt, så de är mer sårbara för giftiga gaser, vilket ger gruvarbetarna mer tid att agera. Detta motsvarar de tidiga varningssignalerna om den artificiella intelligensens inverkan på sysselsättningen. Låt oss börja med slutsatsen: AI:s inverkan på arbetsmarknaden har börjat, och de första som drabbas är unga människor som precis har kommit in på arbetsmarknaden. Vilka är de sex fakta som nämns i titeln? 1. AI träffar exakt nybörjarpositioner Sedan slutet av 2022 (noden där ChatGPT släpptes) har sysselsättningsgraden för anställda i början av karriären i åldern 22-25 år minskat med så mycket som 13 % i yrken som är mest sårbara för AI (t.ex. mjukvaruutveckling, kundservice). Sysselsättningen har däremot varit stabil eller till och med ihållande tillväxt bland äldre anställda som arbetar i samma företag eller jämnåriga som arbetar i branscher som är mindre drabbade av AI, t.ex. sjuksköterskeassistenter. 2. AI har blivit "boven" till stagnerande sysselsättningstillväxt bland unga människor Även om den övergripande arbetsmarknaden i USA fortfarande är stark, har den totala jobbtillväxten för 22-25-åringar nästan stagnerat sedan slutet av 2022. Det är just på grund av AI:s inverkan på instegsjobb i vissa branscher som den totala sysselsättningstillväxten för unga människor har sänkts. 3. "Alternativ AI" kontra "Augmented AI" Inte all AI kommer att "ta ett jobb". Nedgången i sysselsättningen är främst koncentrerad till AI som automatiserar mänskligt arbete. På de områden där AI främst används för att öka den mänskliga kapaciteten har sysselsättningen inte minskat, eller ens ökat. För att uttrycka det enkelt, om AI hjälper dig att utföra repetitivt arbete är din position farlig; Om AI ger dig starkare verktyg kommer ditt värde att öka. 4. Detta är inte unikt för teknikbranschen Vissa kanske hävdar att det bara beror på att teknikföretagen befinner sig i en nedgång. Men genom att kontrollera för "chocker på företagsnivå" (dvs. företag som helhet krymper oavsett position) fann studien att den nedåtgående trenden i sysselsättningen för unga högriskpositioner fortfarande är betydande. Detta innebär att även inom samma företag tenderar chefer att ersätta vissa instegsjobb med AI snarare än att minska anställningarna helt. 5. Effekten återspeglas i "antalet arbetstillfällen" snarare än "lönen" Intressant nog, även om antalet nybörjarpositioner minskar, har lönenivån för dessa positioner inte förändrats nämnvärt. Detta visar att anpassningen av arbetsmarknaden för närvarande främst återspeglas i valet att "rekrytera färre personer" eller "inte anställa" snarare än att skära ner på kostnaderna genom "lönesänkningar". 6. Tiden är rätt Alla ovanstående trender pekar tydligt mot slutet av 2022, vilket är den punkt då generativa AI-verktyg kommer att bli enormt populära. Dessutom utesluter studien också inblandning av andra potentiella faktorer som distansarbete och outsourcing, vilket gör slutsatsen mer trovärdig. Så var kommer uppgifterna i den här rapporten ifrån? Är slutsatsen tillförlitlig? Forskargruppen använde månatliga register på individnivå från ADP, den största leverantören av lönetjänster i USA (som omfattar miljontals anställda och tiotusentals företag, 2021–2025), för att kartlägga jobb till två uppsättningar AI-exponeringsmått: en uppsättning GPT-4-uppgiftsexponering (Eloundou et al.) och en uppsättning Claude-konversationsdata från Anthropic, som också kan skilja mellan "automatiserade" och "förstärkta" användningsfall. Genom att jämföra sysselsättnings- och löneutvecklingen för olika åldersgrupper och olika exponeringskvintiler, och genom att absorbera företagstidschocken i modellen, erhålls ovanstående sex fakta. Personligen tycker jag att slutsatsen är relativt tillförlitlig. Vad är skillnaden mellan "Automation" och "Augmentation"? Studien visade att minskningen av arbetstillfällen främst är koncentrerad till områden där AI kan "automatisera", medan sysselsättningen inte har minskat eller ens ökat på områden där AI spelar en "förstärkt" roll. Förenklat kan man säga att automation är att låta AI jobba istället för människor, medan augmentation är att låta AI hjälpa människor att jobba bättre. Om du till exempel som mjukvaruingenjör bara implementerar en designad modul kan denna del av AI faktiskt slutföras automatiskt, och en del testarbete kan också slutföras genom automatiserade skript. Men om det är för systemdesign, kravanalys och kodgranskning kan dessa AI:er bara hjälpa till med förstärkning.