技術通常為年輕技能型工人創造就業。人工智能也會如此嗎？
MIT經濟學家David Autor領導的一項新研究分析了二戰後美國就業數據，發現新技術創造的新工作主要由受過高等教育的年輕人在城市環境中獲得。研究還顯示，政府需求驅動的創新（如二戰期間的製造業擴張）是新型專業工作的重要來源。這為當前AI對就業的影響提供了歷史視角，但Autor認為現在判斷AI的影響還為時過早。
技術發展總是對就業產生雙重影響：它取代傳統工作，同時也創造新崗位。正如麻省理工學院經濟學家David Autor及其同事的新研究所展示的，在二戰後美國，新形式的就業機會主要惠及年輕大學畢業生，尤其是城市地區的羣體。
這項研究題為“什麼使新工作區別於更多工作？”，即將發表在《經濟學年度評論》上。合作者包括Caroline Chin、Anna M. Salomons和Bryan Seegmiller。此前在2024年，他們已發佈一項研究，發現1940年至2018年間美國約60%的工作屬於1940年後才廣泛發展的新專業領域。而新研究進一步聚焦於誰獲得了這些新工作。
研究人員利用1940年至1950年美國人口普查的個體級數據，以及2011年至2023年美國社區調查數據，發現新工作總是與專業知識的稀缺性相關。早期擁有這些知識的人能獲得更高報酬，但隨着時間的推移，當知識普及後，工資溢價消失——就像20世紀90年代掌握WordPerfect或Microsoft Word曾是稀缺技能，如今已成為基本操作。
Autor指出：“技術的價值在於稀缺性。如果每個人都是專家，那就沒有專家了。”數據顯示，1950年約7%的員工從事1930年後才出現的新工作；而在2011-2023年期間，約18%的工人從事1970年後引入的新工作。這些新工作更常出現在城市地區，30歲以下人羣獲益最多。1940年從事新工作的人在1950年從事新工作的可能性是普通人羣的2.5倍。大學畢業生從事新工作的比例比高中畢業生高2.9個百分點。
研究還揭示了新工作創造的一個重要機制：需求驅動型創新。二戰期間，聯邦政府通過公私合作支持製造業擴張，那些建有新工廠的縣出現了更多新工作，且1940年至1950年間85%至90%的新工作是由技術驅動的。這表明創新不僅是“尤里卡”式的供給端突破，更是目的性活動，需求側能顯著影響創新方向。
談及當前備受關注的人工智能（AI），Autor認為言其影響為時尚早。“人們擔心AI自動化會更快侵蝕特定任務，但侵蝕任務不等於侵蝕工作，”他解釋道，“任務包含在多個工作中。”AI在醫療領域的應用便是例證：既可以用於自動化取代工作，也可以幫助不同專業水平的人員執行不同任務。Autor傾向於後者更具社會效益，但市場走向並不明確。
不過，政府需求可發揮槓桿作用。“美國醫療保健中超過一半的資金是公共資金，”Autor説，“我們可以在這方面推動。AI的應用有多種方式。”研究得到了惠普基金會、谷歌技術與社會訪問研究員計劃、NOMIS基金會等多個機構的支持。