根据最新的数据，作为工作辅助工具“共同（增强）”使用AI的职业，其招聘保持稳定；而将工作“完全（自动化）”交给AI的职业，新员工招聘实际上在减少。此前，自动化与增强的区分主要停留在问卷调查或理论框架层面，而此次通过实际薪资数据确认了这一区分对就业的影响，值得关注。
斯坦福大学数字经济研究所与美国薪资管理公司ADP研究于26日发布的“金丝雀仪表板”显示，AI暴露度高的22至25岁初级员工的就业年减少3.8%，而AI暴露度低的同年龄段职业就业则增长2%。
这一差距从2024年4月的年增长2.8%扩大至目前的年增长4%，研究团队指出，这一趋势在近四年内每月约扩大0.5个百分点。布林约尔夫森教授表示：“无论原因如何，这一趋势并未消失。”
研究中最引人注目的部分是与安斯罗皮克的AI使用数据（“安斯罗皮克经济指标”）的交叉分析。研究团队发现，初级员工的就业减少仅在将AI用于“自动化”的职业中出现，而在“增强”方式使用的职业中并未体现。
这一实证结果与学界区分自动化与增强的理论框架相吻合。布林约尔夫森教授参与的斯坦福大学研究团队，早前利用美国劳工部的O NET职业数据库，提出了评估844个工作、104个职业中AI的自动化与增强潜力的框架。
该框架的核心在于，自动化潜力高的工作在引入AI时替代风险大，而增强潜力高的工作则是AI仅替代简单与重复的部分，工人仍有创造附加价值的空间。
在这一趋势中，韩国被认为是迅速将AI从自动化转向增强的国家。根据大外经济政策研究院（KIEP）今年初利用安斯罗皮克经济指标发布的分析，韩国的AI自动化使用比例从去年8月的44.5%下降至今年的38.8%，下降幅度为5.7个百分点。相反，增强比例则从55.5%上升至61.2%。
在同一时期，日本（43.3%→38.6%）、台湾（46.6%→40.9%）、新加坡（45.3%→39.6%）的自动化比例也普遍下降，其中韩国的下降幅度在四国中最大。
在国家间比较中，这一趋势也表现出一致性。安斯罗皮克去年发布的经济指标报告显示，收入水平和AI采用率较低的国家更倾向于使用完全委托的自动化方式，而收入水平和采用率较高的国家则更快地增加以学习与重复为中心的增强方式。在控制了各国工作构成差异后，发现每当人均AI使用率增加1%时，自动化比例约减少3%的相关性得到了确认。
※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
