人工智能技能需求的最新趋势

人工智能 (AI)，特别是生成式人工智能 (Generative AI) 的最新进展引发了商业和公众对这些技术的兴趣激增。科技公司正在投资数十亿美元 扩大他们的人工智能能力，数百万美国人现在正在主动或被动地使用这些技术 每天。最新的人工智能工具比前辈更强大，可以完成更广泛的任务。重要的是，它们也更容易访问。为 ChatGPT 等工具提供支持的大型语言模型使得可以使用简单的英语与这些技术进行交互，而无需高级编程技能。人工智能乐观主义者认为，它最终将带来广泛的生产力提升并重塑工作的未来（尽管并非所有专家都同意这一观点））。

我们对人工智能的最新发展如何影响就业以及劳动力市场对人工智能相关技能的需求了解多少？一些最好的系统证据来自在线招聘信息数据。原因是这些技术必须由具有特定技能的工人开发和实施，并且必须由熟悉它们的工人使用。因此，只要公司明确说明工作内容以及他们在潜在员工中寻求的技能，职位发布就可以提供有关人工智能技能需求的信号。事实上，大多数职位空缺现在都在网上发布（据一些估计 约占所有职位空缺的 60% 至 70%），再加上劳动力市场的持续变动，确保我们能够实时获取这些信号。

这篇博文利用 Lightcast（以前称为 Burning Glass）的在线职位发布数据来记录对人工智能技能的需求如何演变。 Lightcast 持续聚合来自数千个在线招聘网站的招聘广告，从而捕获几乎所有在线招聘信息。对于每个职位发布，Lightcast 都会记录详细信息，包括雇主、职位名称、行业、地点以及任何经验或教育要求。至关重要的是，Lightcast 还提取了职位描述中列出的详细技能。我们将“AI 职位”定义为至少列出一项“AI 技能”的职位发布，我们使用 Lightcast 的“AI 和 ML”技能类别来识别该技能。此类别包括 173 项与 AI 和机器学习 (ML) 相关的独特技能，涵盖“人工智能”等通用术语、“神经网络”等特定概念、“PyTorch”等编程包以及“ChatGPT”等应用程序。

虽然在线职位发布是所有职位空缺的选定子集（某些职位比其他职位更可能在网上发布），但结果是这些数据代表了更高技能的职位，这些职位更有可能需要人工智能技能。这些数据的长期运行和高频特性使我们能够记录自 2010 年至 2024 年 8 月 31 日期间人工智能技能需求的变化，而这些数据的大规模特性使我们能够分解对人工智能技能的需求按详细的职业和行业（数据包含超过 4 亿条独特的职位发布）。

我们在这篇博文中记录了三个主要发现。首先，美国劳动力市场对人工智能技能的需求自2010年以来一直稳步上升，并且这一趋势在去年似乎有所加速。其次，近年来，对人工智能技能的需求本质已经从机器学习相关技能转向人工智能相关技能。最后，对人工智能技能的需求正在蔓延到更广泛的职业、行业和当地劳动力市场。

随着时间的推移，对人工智能技能的需求一直在上升，而且这一趋势似乎正在加速


图 1 描绘了人工智能职位的在线职位发布比例。与过去使用相同数据源的研究一致（Alekseeva 等人，2021，阿塞莫格鲁等人。 2022年），我们发现 2010 年至 2019 年间，对人工智能技能的需求稳步上升，从 0.16% 上升到 0.84%。然而，将这个系列延伸到现在，我们发现去年的步伐似乎加快了。尽管 2023 年对人工智能技能的需求略有下降（反映出疫情后科技行业投资放缓）），此后大幅反弹：2024 年前 8 个月，人工智能职位在线招聘比例为 1.62%。这种趋势是否会持续尚不确定，但有证据表明对人工智能技能的需求正在加速。

最近出现了从 ML 相关技能向 AI 相关技能的转变


检查人工智能技能需求的构成揭示了一些有趣的模式。尽管人工智能和机器学习很难分开，但近年来，对人工智能技能的需求已经从通常与机器学习相关的技能转向与人工智能更具体相关的技能。图 2 描述了这种转变，提取了所有 AI 工作中的所有 AI 技能，并绘制了 4 个类别的分布图：(1) ML 相关技能，(2) AI 相关技能（“生成式 AI”除外），(3)“生成式 AI” AI，”以及 (4) 所有其他 AI 技能。 AI 相关技能是包含“AI”一词的技能（例如“AI 系统”）。 ML 相关技能的定义类似，但也包括“传统”ML 概念，例如“随机森林算法”或“集成方法”（有关更多详细信息，请参阅图 2 下面的注释）。所有其他技能都被保守地分配到“其他/模糊技能”类别。

2010 年至 2016 年间，在线招聘信息中列出的所有人工智能技能中，机器学习相关技能约占 40% 至 50%，而人工智能相关技能的比例仅为 10% 至 20% 左右。从那时起，平衡发生了变化。 2016 年至 2024 年间，人工智能相关技能的比例已上升至 45%，而机器学习相关技能的比例则下降至 30%。图 2 中也明显体现了生成式 AI 的最新出现：自 2022 年和 ChatGPT 推出以来，“生成式 AI”技能类别的份额已飙升至 5％ 左右，这也突显了 AI 领域的快速发展因此需要的人工智能技能类型。

对人工智能技能的需求正在蔓延到更广泛的工作、行业和当地劳动力市场


图 3 显示了人工智能在线职位发布份额至少为 1% 的职业、行业和通勤区（通勤关系密切的县集群）的比例。截至2015年，人工智能技能的需求高度集中。从那时起，对人工智能技能的需求已经蔓延到更多的职业，到 2024 年，近四分之一的职业对人工智能技能有一定的最低需求。由于这些职业自然分布在更加多样化的行业和地点，对人工智能技能有一定最低需求的行业和通勤区的比例也同步上升，到 2024 年分别达到 29% 和 13%。

哪些工作对人工智能技能的需求增加了？区分计算机和数学工作非常有用，它们主要负责人工智能技术的开发和实施，以及所有剩余的工作。图 4 显示了 2024 年人工智能职位在线职位发布份额排名前 15 的职业，分别为计算机和数学职业（图 A）和所有其他职业（图 B）。显示 2010 年和 2017 年的相应份额以供比较。 A 组显示，截至 2017 年，对人工智能技能的需求集中在少数计算机和数学职业，特别是计算机科学家、数据科学家和统计学家。然而，2024 年的模式表明，人工智能技能在大多数计算机相关工作中变得越来越普遍。一个可能的原因是人工智能驱动的编码工具可以帮助增强和加速编程任务，所有这些工作都不同程度地涉及这些任务。另一个可能的原因是，开发和部署人工智能解决方案需要一支专门的工作人员团队（建立必要的数据存储和处理基础设施、网络功能、安全协议等）。

科技工作对人工智能技能的需求增加这一事实并不令人意外。什么 是 然而，引人注目的是，许多其他工作对这些技能的需求也在迅速增加。这是因为最新的人工智能技术可以执行各种各样的任务（并且在执行这些任务方面越来越好），包括文本分析、模式检测、语音识别、图像处理和数据分析。因此，B 组显示，对人工智能技能的需求正在蔓延到以前对此类技能的需求较低或几乎不存在的各种职业。这些不仅包括生命科学领域的工作（例如生物科学家、生物工程师和生物医学工程师）或商业和金融领域的工作（包括经济学家、金融专家、管理分析师和金融风险专家），还包括涉及写作的工作（例如例如，校对员、技术作家、作家和作者以及编辑）。

总体而言，图 4 中的模式突出了最新人工智能技术的众多应用。这些发现与最近的证据一致 来自 2023-24 年人口普查局的一项调查，其中 27% 的美国公司报告使用人工智能来执行以前由工人完成的任务，以及最近的证据 一项具有全国代表性的家庭调查显示，生成式人工智能的使用非常广泛（无论是在家庭还是在工作场所，以及广泛的任务和工作类别）。

结论


对人工智能技能的需求正在上升，并蔓延到美国劳动力市场的更广泛领域。现在判断人工智能技术最终是否会彻底改变工作的未来还为时过早，但证据表明人工智能正开始对越来越多的工作产生有意义的影响。