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作为读研的时候也被写经济学论文折磨过的学术逃兵，在我看来，这篇论文很厉害的地方不是结论。
而是它抽丝剥茧的行文方式：一个问题扣着一个问题，一个结论跟着一个结论——
先来看个问题，AI是不是真的在冲击就业市场？
这东西不能靠感觉，经济学研究要的是数据。
两位作者的步，就是把美国劳动力市场的数据给搬出来，不是总体数据，而是几乎是全量的原始数据。
他们拿到了一个非常牛X的数据集（不知道怎么搞到的，差不多相当于Boss直聘的后台全部数据），来自一家叫Revelio Labs的公司基于LinkedIn的招聘信息收集。
这个数据集包括285,000家招聘的公司，覆盖6200万打工人的简历，超过1.5亿次的招聘记录。
美国总共也就3.4亿人，所以，除掉老人和小孩，真正工作的人很大比例其实都包括在这个数据集里了。
结果一出来，一个清晰的剪刀差出现了——
从2015年到2022年中，研究的目标公司数据集中，初级岗位（Junior-level）和高级岗位（Senior-level）的就业增长曲线，基本上是手拉手一起走的。
接下来的问题是——AI到底是如何抢工作的？
是把人都裁了，还是有别的方式？
论文的数据再次给出了一个出乎意料、甚至让人后背发凉的答案——
作者们把公司的人员变动拆解成三个部分：新招聘（Hires）、离职（Separations）和内部晋升（Promotions）。
他们的数据发现，AI采纳者公司里初级岗位的急剧萎缩，主要原因并不是离职率的上升。
也就是说，公司并没有因为用了AI，就把现有的大批初级员工给裁掉。
那人是怎么变少的呢？
答案是：不再招聘了。
数据显示，与对照组相比，AI采纳者公司在2023年季度后，平均每个季度少招了3.7个初级员工。
对于那些本来招聘规模就大的AI公司，这个数字意味着初级岗位的招聘量暴跌了大约22%。
对于公司来说，名校的毕业生（Tier 1），虽然成本高，但他们解决复杂问题的能力也强，AI很难替代，所以公司愿意继续花大价钱雇佣他们。
普通大学的毕业生（Tier 5），虽然能力上可能没那么突出，但他们的薪资要求也低，人力成本优势明显。
尴尬的就是中间层（Tier 2和Tier 3），他们薪资要求不低，脱不下长衫，但从事的很多工作又恰好落在了AI能替代的区间，高不成、低不就，是容易被优化掉的一群人。
品位、审美、幽默感这种以前被认为没太多直接用的东西重要性在极速提高，它似乎是今天AI暂时还触达不到的区域。
同理心、共情能力、感染力、领导力这些在过去被视为加分项的技能，现在正迅为必需品。
所以，千万不要忽视你的兴趣，多问一问自己，有哪些事情不给你钱你也乐在其中的事，那个边缘的角落或许是你未来竞争力的重要来源。
李继刚最近关于“体力、脑力、心力”的提法很有意思，而兴趣其实是你心力的重要来源。
试一试将兴趣和AI碰撞一下，或许你会有新的发现。
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