2025 年，ChatGPT 已進(jìn)入千行百業(yè)。但一項(xiàng)來(lái)自丹麥的研究提醒我們，流行并不等于變革。

圖注：論文標(biāo)題“Large Language Models, Small Labor Market Effects”

這項(xiàng)覆蓋 2.5 萬(wàn)名員工、7000 家公司的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示：即便像 ChatGPT 這樣的生成式 AI 已被廣泛使用，它對(duì)員工工資、工作時(shí)長(zhǎng)、雇傭狀況等核心勞動(dòng)指標(biāo)的影響幾乎為零。

這背后隱含的疑問(wèn)是：AI 帶來(lái)的到底是生產(chǎn)力，還是僅僅一種“更順滑的體驗(yàn)”？以及，如果連 ChatGPT 都沒(méi)能改變打工人的收入結(jié)構(gòu)，那“AI 時(shí)代的工作革命”會(huì)不會(huì)只是一個(gè)被高估的預(yù)期？

1.高使用率，低影響力

該研究是美國(guó)國(guó)家經(jīng)濟(jì)研究局（NBER）的工作論文，選取了 2023 年至 2024 年丹麥勞動(dòng)市場(chǎng)中最可能受 AI 影響的 11 類(lèi)職業(yè)，包括軟件開(kāi)發(fā)、財(cái)務(wù)咨詢(xún)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、新聞編輯、教學(xué)、法律服務(wù)等。

圖注：AI 支持的新任務(wù)在各職業(yè)中的分布

64% 的受訪者表示他們?cè)诠ぷ髦惺褂眠^(guò) AI 聊天機(jī)器人，而在鼓勵(lì) AI 采用的公司中，這一比例甚至高達(dá) 83%。同時(shí)，約 30% 的員工接受過(guò)與 AI 相關(guān)的培訓(xùn)，38% 的公司配備了定制化的內(nèi)部聊天工具。

種種跡象表明：AI 已經(jīng)“飛入尋常辦公桌”。

但研究結(jié)果顯示：即使是高頻使用者，其平均時(shí)間節(jié)省占工作時(shí)長(zhǎng)的比例也只有 2.8%。更關(guān)鍵的是，無(wú)論是使用前后的縱向?qū)Ρ?，還是使用者與非使用者之間的橫向差異，研究都未能觀察到“工資增加”或“工作時(shí)間減少”的趨勢(shì)。

換句話說(shuō)，AI 工具確實(shí)在使用，但它沒(méi)有改變工資單。

研究采用的是“自我報(bào)告法”，即讓員工估算他們?cè)趯?shí)際使用 AI 工具時(shí)節(jié)省的時(shí)間。這些數(shù)據(jù)雖能反映主觀感知，卻難以追蹤精確的任務(wù)環(huán)節(jié)或驗(yàn)證“節(jié)省時(shí)間是否等于增加產(chǎn)值”。

圖片

如圖：AI 聊天機(jī)器人確實(shí)能替知識(shí)工作者爭(zhēng)取一點(diǎn)時(shí)間，但幅度并沒(méi)有想象中那么夸張。

研究團(tuán)隊(duì)承認(rèn)，員工在報(bào)告時(shí)間節(jié)省時(shí)可能會(huì)有“向下修正”的傾向，擔(dān)心過(guò)度強(qiáng)調(diào) AI 效率會(huì)引發(fā)崗位調(diào)整壓力，或是在文化上對(duì)自動(dòng)化仍存保留。

但無(wú)論如何，這些微小的節(jié)省并未反映在更硬核的指標(biāo)上：工資、工作時(shí)長(zhǎng)、崗位穩(wěn)定性。

統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)一步排除了平均工資變化超過(guò) 1% 的可能性；在企業(yè)層面，也未觀察到因 AI 使用帶來(lái)的員工保留率變化。這一結(jié)果對(duì)過(guò)去兩年“AI 增效論”提出了挑戰(zhàn)。

2 誰(shuí)拿走了“增效紅利”？

一項(xiàng)值得注意的分析是：在員工因 AI 節(jié)省下來(lái)的時(shí)間中，僅有 3% 至 7% 最終以工資形式回饋給了他們自己。

這意味著，大多數(shù)“增效紅利”并未向員工傾斜，而可能轉(zhuǎn)化為了公司內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、項(xiàng)目縮編，甚至未被任何人“兌現(xiàn)”。

看來(lái)，生產(chǎn)力發(fā)達(dá)了，生產(chǎn)關(guān)系卻沒(méi)有改變。

雖然有 17% 的 AI 使用者表示，他們承擔(dān)了更多與 AI 系統(tǒng)整合、審查相關(guān)的新任務(wù)，另有 5% 的非使用者也提到需要處理 AI 輸出的內(nèi)容。但這類(lèi)任務(wù)往往沒(méi)有明確的“任務(wù)補(bǔ)貼”或崗位晉升路徑，更像是一種“靜悄悄的職能轉(zhuǎn)移”。

這也印證了一個(gè)趨勢(shì)：AI 在改變“工作內(nèi)容”，但尚未改變“工作回報(bào)”。

研究中提到的“生產(chǎn)力 J 曲線”理論，或許可以解釋這種不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象：新技術(shù)的實(shí)際效益需要企業(yè)流程的深度重構(gòu)才能釋放，在初期階段，只是讓舊流程“跑得更順”。

在當(dāng)前階段，大多數(shù)公司采用的仍是“外接插件”式的技術(shù)整合方式。員工用 ChatGPT 修潤(rùn)?quán)]件、生成代碼框架、改寫(xiě)文案、翻譯文檔，但他們的考核指標(biāo)并未更新、組織流程未被重塑，最終自然無(wú)法體現(xiàn)出宏觀變化。

此外，AI 的“靜默影響”也值得警惕。研究之外的多個(gè)平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，自 2023 年起，部分自由職業(yè)平臺(tái)上“易被自動(dòng)化”的崗位需求下滑顯著，尤其是文案寫(xiě)作、基礎(chǔ)程序開(kāi)發(fā)等任務(wù)型工作。與此相對(duì)，AI 工具的興起反而使得“內(nèi)容審核”、“Prompt 設(shè)計(jì)”、“AI 結(jié)果驗(yàn)證”這類(lèi)新型灰領(lǐng)崗位悄然出現(xiàn)。

這些變遷雖不體現(xiàn)在工資報(bào)表上，卻正在默默重塑我們對(duì)“工作”的理解。

論文鏈接：https://www.nber.org/system/files/working_papers/w33777/w33777.pdf