人工智能应该归咎于美国就业疲软吗？

炒股时查看金麒麟分析师报告，作者专业、最新、全面，助您挖掘潜在题材机会！ 雪涛宏笔记 人工智能技术远未对工作产生影响。美国当前“低工作、低消失”的工作环境，是制造卖方精神的消费市场和体力劳动的市场。 文：中国国家金融公司宋雪涛 如果人工智能给美国工作带来弱点，我们一直关注过去。 一方面，这是因为进入2025年后美国新增非农就业岗位数量放缓，年轻且受过高等教育的工人的工作表现持续困难。这群人更容易受到人工智能的影响；另一方面，从更宏观的角度来看，美国疫情后就业恢复率的点更符合ChatGPT的推出。最近发布完成的学术论文还注意到人工智能已经显着取代了初级职位。 基于此，我们认为有必要更好地理解人工智能与美国劳动力市场结构性变化的关系，不仅要找到美国就业疲软的真正原因，还要探讨人工智能技术对实体经济的具体影响。 总体而言，尽管美国企业使用人工智能技术的比例持续上升，但还远未达到对工作产生重大影响的时刻。疲弱的工作不仅仅是最后一次加息周期中出现的经济疲软的延迟评论。与此同时，避免劳动力短缺和美国经济软着陆降低了企业停工和保护老员工职位的动力，使年轻人成为“低招聘、低工作”的受害者。 1、目前，AI技术业务的适配正在主要是基于“退休” 首先，为了理解人工智能与工作之间不断变化的关系，我们建议采用4R观察模型，特别是排练-重新审查-重新校准-革命。不同行业（规模）的企业周期位置没有差异，但大部分企业仍处于再培训阶段。这是我们关于人工智能工作效果有限的第一个论点。 比如，对于科技公司来说，他们不必“预防”，因为人工智能本身就是对多余人力的直接替代，因此他们已经不仅仅是“重新审查”和“修复”阶段：硅谷的大型科技公司和一些媒体公司已经开始了人员流转过程，这直接导致了“成本的降低和改进”。 对于大多数实体企业（服务业、制造业）来说，目前AI过程中的适应仍然是基于“再培训”。当收入利润仍然有保证时，他们拒绝停止解雇员工并解雇员工。我们应该遵循技术成功的“正确的一面”。 纽约联储最新的调查也证实了这一点。 AI最重要的作用仍然是“发现信息”，其次是“营销”（这也是目前AI实现最清晰的地方）。而大家认为可以提高生产力的技术，大体上与新工作流程（newworkflows）和自动化流程（automationprocesses）的应用一致，但这两者的使用比例未知。 与此同时，人工智能的运用也表现出一些“相互关联”的特性。虽然可以完成一代人的一次性预测或活动，但缺乏长期积累经验和持续自我完善的能力。使得当前人工智能应用“面向“工作”应用，工作流程、激励机制、组织架构的契合度仍需完善。 在他们的回应中，实体经济中存在 kaugNayan 的企业y并没有对失踪（disappearance）表现出更强烈的兴趣，而是对“再训练”更感兴趣。鲍威尔和美联储近期召开的相关研讨会也强调了“宗教”对于工作的重要性。它们与经济工作的传统理论是一致的，即应对新技术供给的积极影响，最响亮的解决办法就是提供技术培训和“干中学”，提高全社会的整体供给水平。 2.人工智能渗透率仍然有限，对工作的影响相对极端。 迄今为止，人工智能的工作效果有限的另一个证据是渗透率较低（即过去六个月人工智能技术制造的服务或商品的比例）。从行业洞察来看，只有6至20多个主要行业的渗透率普遍超过10%，其中信息技术行业渗透率高达10%以上。最高渗透率接近25%。 实际上是根据人的需求（身体需求）和任务处理能力（解决问题的能力）对潜在的人工智能技术（包括但不限于人工智能开发）对现有岗位的替代作用进行二元分类。基于对约2900个工作岗位的调查发现，通过通用人工智能改善当前美国工作岗位表现出明显的差异——Irs：约42%的工作岗位几乎没有改善，44%的工作岗位有改善空间。它还表明人工智能对工作的潜在影响并不全面——即使这些影响已经发生，但它们无法解释一般的工作变化。 走到行业层面，目前美国就业市场最大的赢家医疗保健行业和最大的输家建筑行业在AI可替代性方面同行业之下。从这个角度来看，AI或许并不是工作的决定性因素市场。 从行业洞察来看，人工智能的使用率与非农工作的比重也呈现出不平衡的情况。 根据对 Claude 代币使用情况的统计，计算机相关行业约占美国劳动人口的 3.4%，但 37.2% 的 Claude 代币可以调动起来。媒体相关行业仅花费了美国工作人口的 1.4%，账户使用了 10.3%——也就是说，5% 的工作人口使用了大约 50% 的 AI 数据使用量。即使有效果，它也更具结构性。对于大多数行业来说，行业人口与克劳德的使用不匹配，不平衡现象明显，尤其是占美国工作量1/3以上的餐饮、销售、运输和行政（对应非农酒店业和行政服务业），但克劳德的总使用率不超过15%。 此外，人工智能对不同规模企业的渗透率也不同。 AI与AI的区别而互联网时期的特点是AI技术（尤其是AI开发）的使用门槛不高。相反，人工智能的目的是降低任务的难度。所以，王氏集团还是有一点是最受益AI技术的：要么是人类公司——小作坊，不需要复杂的流程，人工智能可以直接引起变革；要么是人类公司——小作坊，不需要复杂的流程，人工智能可以直接引起变革；要么是人类公司——小作坊，不需要复杂的流程，人工智能可以直接引起变革；或者大型公司，使用人工智能来优化内部疲劳流程。但对于中型非科技企业来说，应用范围有限（尤其是相对封闭的垂直领域），没有必要大规模部署AI来降低管理成本。这也是渗透率低的主要原因。 数据也证实了这一点。从企业规模来看，虽然大型企业（250人以上）使用AI的比例正在快速上升，略低于15%，而中型企业（6-249人）的渗透率仅为该水平的一半。走进信息技术、金融保险、科技等人工智能使用率较高的行业，我们也可以看到，从渗透率来看，大企业>小企业>中型企业。例如，大型科技公司的使用率高达50-60%，小型公司的使用率在25%左右，中型公司的使用率仅为10-15%。其他行业中型企业的使用率较低，某些劳动力密集型行业（如酒店业、零售业）的使用率不足2%。 3.利率上升和企业谨慎消失的循环导致了青少年工作量减少，而不是人工智能。 与美联储的调查相反，最近许多G学术论文都得出了一个相对完美的结论，那就是ChatGPT的推出已经成为差异结构的崩溃点——工作市场变量等。这种观点传播最广泛的是研究Hosseini和Lichtinger的哈佛博士的角色：他们认为AI（Generative AI）技术对初级职位的供给产生了显着的负面影响。尽管结果具有统计显着性，但我们认为这似乎与通常的含义和逻辑不符。 例如，ChatGPT 上线初期（2022 年 11 月），全球用户都处于网络卡顿、进程缓慢、问题答案不明的阶段。尽管那些在计算机行业工作的人需要时间来适应，更不用说对更广泛的非泰克行业的影响了。即使三年后的今天，大多数用户仍在探索如何更好地将人工智能纳入工作流程。  更重要的是，2022年底劳动力市场依然紧张，V/U比率仍接近疫情后最高水平，企业涂装尚未完成。在这种情况下其次，新技术的引入很难产生立竿见影的效果，即行政管理人员很难基于人工智能快速替代人力/提高效率。信任并减少。随着竞争对手继续小心翼翼地工作并犹豫是否要解雇员工，ChatGPT 1.0只会带来招聘偏好的下降点，这似乎过于理想化和不赞成日常理解。 OzKan 和 Sullivan 的另一项研究表明，人工智能的使用与该行业的失业之间存在正相关关系（原因仍需了解）。结合上述渗透率和其他数据，我们认为，当前非科技行业（提供了90%以上的非农从业人员）渗透率较低，以及企业管理者对员工再培训的积极态度，意味着今天的动态工作更有可能是轮换的结果，而不是工作。 硅既然AI的影响并不是工作疲软的主要责任人，需要解释一下为什么ChatGPT推出的节点与美国工作放缓有些吻合，美国年轻人面临更多挑战。 我们认为，2022年底至今美国就业市场放缓与加息、劳动力供应有限和移民政策自由化的抑制作用有关。在预防方面，美国已经开始放缓新增非农就业岗位。到2022年底，它处于放缓的“上路”阶段，直到2023年中期稳定在15万左右。 青少年工作压力较大，是企业在疫情期间进行大量劳动后选择谨慎裁员的主要原因。疫情属性（劳动力市场过于紧张）以及高通胀、高利率引发的企业决策恐惧看不见的40人N导致企业收入利润率在收入利润率放缓后维持“低工作、低消失”的状态。这种组合对年轻人的影响最大。 2022年初美联储快速加息后，非金融企业（尤其是制造业）的收入利润率出现下滑，减少了企业的租赁需求。然而，工作劳动的习惯阻碍了公司大幅裁员。因此，我们同时看到低工作率和低离职率的现象。 对于刚毕业的年轻人来说，这是一段艰难的时期。如果没有大规模失业，就没有劳动关系的修复，特别是仍然挤压工作岗位的供给。否则，我们将看到失业率上升；复杂的宏观环境下，买方市场是卖方脑力市场，卖方市场是体力市场。 总而言之，我们相信美国就业的疲软不仅仅是利率上升期间的经济疲软周期。这正是这个周期的异质性：对劳动力的过度掠夺和美国近乎完美的软着陆，让企业可以保持适度的租金速度，而不必让员工停工；年轻人成为“低招、低房租”的最大受害者。 人工智能技术对整个工作市场造成的损害程度相对极端。人工智能对非科技行业的渗透仍然有限，因此建议对工作市场做出重大改变。对于科技公司来说，可能会经历一个从重新评估到回归的过程，这导致了一些基于“技术本源”的问题。 “人力替换，但对于大多数企业来说，还只是再培训的第一步。 迄今为止的证据表明，仍然很难归咎于人工智能技术开发工作的薄弱。相反，启动一个ChatGPT等应用很可能通过财富的影响来促进宏观（叙事）环境，从而带来积极的就业预期；至少人工智能技术本身并没有对工作市场产生完全的负面影响。 风险提示 不同类型的调查具有主观性，估算人工智能渗透率存在重大错误风险；非法移民工作调查受到干扰，导致就业比例和工作增长率出现误差的风险；推动企业利润率的因素相当复杂，简单的工作观可能会导致过度的理解和认识偏差。 财经公众号 24小时播放最新新闻及财经视频。更多粉丝福利，我-扫描二维码关注（新浪财经）