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作者：张丹丹;于航;李力行;胡佳胤;莫怡青;李泓孛;
单位：北京大学中国经济研究中心;北京大学国家发展研究院;北京大学数字金融研究中心;
摘要：大语言模型人工智能技术发展迅速。本文利用2018年1月～2024年5月之间发布的125万条在线招聘信息，基于对岗位工作任务的具体描述，构建了各职业“大语言模型人工智能技术暴露度”，估计了人工智能技术对劳动力需求以及对岗位学历和薪资等要求的影响。研究发现，在样本期内，中国劳动力市场上新增职位的大语言模型人工智能技术暴露度呈现降低的趋势；暴露度较高的职业主要是对受教育程度要求较高和薪资较高的白领职业，包括会计、编辑、销售及程序员等。基于职业层面的工具变量的回归结果显示，技术暴露度与劳动力需求呈现负相关关系，高暴露度的职业薪资增幅下降、职业内部的薪资差距变大，对教育和工作经验方面的要求也越高。本文强调，中国劳动力市场对新技术的适应性有待加强，建议在加大对大语言模型人工智能技术的研发投入的同时，降低应用门槛，鼓励企业和劳动者使用新技术。
关键词：人工智能;;大语言模型;;劳动需求;;就业;;ChatGPT
基金资助：国家社会科学基金重点项目（22AJY002）;; 国家自然科学基金青年项目（72303009）;; 国家高端智库项目的资助
