사람들의 일상 업무에서 AI 도구가 점점 커짐에 따라 연구원들은 구직 시장, 특히 초기 경력 노동자들에게 미치는 영향을 발견하려고합니다.
The의 종이 스탠포드 디지털 경제 연구소일부 스탠포드 인간 중심 AI 연구소지금 초기 증거를 찾았습니다 그 고용은 생성 AI를 가장 많이 사용하는 직업에서 젊은 노동자들에게 인기를 얻었습니다. AI 도구의 광범위한 채택이 2022 년 후반에 시작된 이래로 분할이 나타 났으며 초기 경력 소프트웨어 엔지니어가 가장 어려운 인기 중 하나입니다.
연구원들은 미국 최대의 급여 제공 업체의 데이터를 사용했습니다. 자동 데이터 처리 (ADP), 산업, 위치 및 연령 그룹의 수백만 명의 근로자에 대한 최신 고용 및 데이터를 얻기 위해. 다른 데이터는 나오는 데 몇 개월이 걸릴 수 있지만, 연구원들은 8 월 말에 7 월까지 데이터와 함께 결과를 발표했습니다.
비록 증가했지만 AI 기술에 대한 수요 구직 시장에서 생성 AI 도구가 훨씬 나아지고 있습니다. 동일한 작업 중 일부 일반적으로 초기 직원과 관련이 있습니다. AI 도구가없는 것은 인력에서 수년간 얻은 경험적 지식으로, 이는 더 많은 고위직을 덜 취약하게 만듭니다.
이 차트는 시간이 지남에 따라 고용이 초기 경력, 개발 및 노동자 (모든 직업) 사이에서 어떻게 비교되는지 보여줍니다. 각 연령 그룹은 AI 노출에 따라 5 개의 그룹으로 나뉘어져 있으며 2022 년 10 월에 1로 정규화되었습니다.
추세는보다 광범위한 변화를위한 선구자 일 수 있으며 연구원들은 데이터를 계속 추적 할 계획입니다. “이러한 고용 감소에 반전이있을 수 있습니다. 다른 연령대가 다소 노출 될 수 있습니다. [to generative AI] 고용 동향에 다른 패턴이 있습니다. 그래서 우리는 이것을 계속 추적하고 어떤 일이 일어나는지 볼 것입니다.”라고 말합니다. 바랏 찬드라스탠포드 디지털 이코노미 랩 (Stanford Digital Economy Lab)의 논문 저자 중 한 명과 박사후 연구원. 가장 AI “노출 된”작업에서 AI 도구는 사람들이 매일하는 일을 더 많이 지원하거나 수행 할 수 있습니다.
그렇다면 이것이 엔지니어에게 무엇을 의미합니까?
대부분의 AI-노출 중 소프트웨어 개발자
AI 코딩 도구가 증가함에 따라 소프트웨어 엔지니어는 미디어와 연구에서 많은 논의의 대상이되었습니다. Chandar는“AI, 특히 엔트리 레벨 근로자에게 그 직업이 AI에 의해 영향을 받는지에 대한 상충되는 이야기가있었습니다. 그와 그의 동료들은 지금 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 데이터를 찾고 싶었습니다.
2022 년 후반 이래로 22 세에서 30 세 사이의 초기 경력 소프트웨어 엔지니어는 고용 감소를 경험했습니다. 동시에, 중간 수준 및 고위 고용은 안정적이거나 성장했습니다. 이것은 가장 AI-노출 작업에서 발생하며 소프트웨어 엔지니어링이 대표적인 예입니다.
2022 년 후반부터 초기 경력 소프트웨어 개발자를위한 고용이 감소했습니다. 그러나 다른 연령대의 고용은 겸손한 성장을 보였습니다.
Chandar는 특정 직업의 경우 AI에 의해서만 추세가 발생하지 않을 수 있다고 경고합니다. 기술 산업의 다른 변화는 또한 하락을 일으킬 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 그것이 산업 전반에 걸쳐 있고 있다는 사실은 AI의 실질적인 효과가 있음을 시사합니다.
스탠포드 팀은 또한 미국 노동국 하드웨어 엔지니어, 웹 개발자 등이 포함 된 분류는 비슷한 결과를 발견했습니다.
2022 년 10 월과 2025 년 7 월 사이의 고용 성장 및 AI 노출 그룹. 5 분위 1-3은 6-13 %의 성장을 경험 한 가장 낮은 AI 노출 그룹을 나타냅니다. Quintiles 4-5는 가장 AI- 노출 된 작업입니다. 이 직업에서 가장 어린 노동자를위한 고용은 6 % 감소했습니다.
증강 대 자동화
분석의 일부는 다음의 데이터를 사용합니다 인류 경제 지수특정 직업에 사용되는 쿼리 유형이 작업을 자동화 할 가능성이 더 높거나 직원을 교체 할 가능성이 높거나 기존 근로자의 생산량을 보강 할 가능성이 높은지 추정치를 포함하여 Anthropic의 AI 제품을 사용하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.
이 데이터를 통해 연구원들은 직업의 AI 사용이 일반적으로 직원의 업무를 보완하는지 여부를 추정 할 수있었습니다. AI 도구가 작업을 보강하는 작업은 자동화 할 수있는 작업과 관련된 역할과 비교하여 고용의 동일한 감소를 보지 못했습니다.
분석 의이 부분은 Anthropic의 지수만을 기반으로했습니다. Chandar는“이상적으로는 다른 AI 회사, 특히 Open AI 및 Google에서 AI 사용에 대한 더 많은 데이터를 얻고 싶습니다. (Microsoft의 연구원들의 최근 논문은 Copilot 사용법이 밀접하게 정렬되었습니다 함께 추정 스탠포드 팀이 사용한 AI 노출.)
앞으로이 팀은 또한 미국 이외의 고용 데이터로 확대되기를 희망합니다.