生成式人工智能与劳动力力量的变革：基于职位发布的分析
计算机与社会
2026-05-05 v1 人工智能
摘要
本文探讨了生成式人工智能 AI 正如何在全球劳动力市场中重塑岗位要求、技能构成和部门动态。研究考察了 AI 相关能力在职位发布中的变化频率与表述，探讨生成式 AI 主要是作为增强型还是替代型力量在职场中发挥作用。综合了来自十二个开放数据集和一个公共 API 的超过 15 万个英文职位发布（覆盖 2018-2025 年），构建了大规模多源语料库。分析框架整合了词汇技能抽取、语义表述、主题建模、BERTopic、LDA、KMeans 以及时间序列预测 ARIMA。将技能划分为 AI_Data、Routine、Soft_Meta、Domain_Specific 与 Leadership 五个维度，同时通过跨部门分析和相关矩阵量化不同能力之间的相互依存关系。使用句子转换嵌入和余弦相似度计算了表述指数，区分增强型与自动化导向的语境。研究表明，2021 年后 AI 相关技能提及量出现尖锐增长：提示工程、微调和模型验证，伴随例行任务（数据录入、手动编码）的下降。预测模型预计到 2025 年 AI_Data 与 Soft_Meta 技能将持续增长，信号显示结构性向基于混合人类 AI 专业知识的新就业基础迈进。
引用
@article{arxiv.2605.00843,
title = {Generative-AI and the transformation of workforce. A job postings-driven analysis},
author = {Diana Maria Popa and Simona-Vasilica Oprea and Adela Bâra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.00843},
year = {2026}
}