大语言模型在中国劳动力市场中的影响
综合经济学
2025-05-06 v2 人工智能
计算机与社会
经济学
摘要
本文探讨了大语言模型（LLMs）对中国劳动力市场的潜在影响。我们结合人类专业知识和 LLM 分类，遵循 Eloundou 等人（2023）的方法论，分析职业对 LLM 能力的暴露程度。结果表明，在职业层面上，职业暴露度与工资水平及经验溢价均呈正相关。这意味着薪酬更高且依赖经验的岗位可能面临来自 LLM 驱动软件的更大暴露风险。我们随后在行业层面聚合职业暴露度，得到行业暴露分数。职业与行业暴露分数均与专家评估一致。我们的实证分析还展示了 LLM 的独特影响，其偏离了常规化假说（routinization hypothesis）。我们提出一个典型化理论框架，以更好地理解这种相对于以往数字技术的偏离。通过将基于熵的信息论纳入基于任务的框架，我们提出了一种 AI 学习理论，揭示了 LLM 影响不同于常规化假说的模式。
引用
@article{arxiv.2308.08776,
title = {Large Language Models at Work in China's Labor Market},
author = {Qin Chen and Jinfeng Ge and Huaqing Xie and Xingcheng Xu and Yanqing Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.08776},
year = {2025}
}
备注
This work is published in China Economic Review, Volume 92 (2025), 102413, available at https://doi.org/10.1016/j.chieco.2025.102413