按照不同职业进行分类，对智联招聘在2018年1月到2023年4月期间新发布的岗位需求信息进行分析，对这些新发布岗位的“人工智能影响指数”(AI exposure Index)以及“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)进行了计算，然后逐月进行了加权平均，计算出每个月新增岗位的影响指数。
过去五年中国新增职位的“人工智能影响指数”(AI exposure Index)和“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)均呈下降趋势，前者从2018年1月的0.7下降至2023年4月的0.68，后者从2018年1月的0.85下降至2023年4月的0.25。影响指数持续下降，并随时间呈加速下降态势，主要的下降发生在2021和2022年。这说明新增岗位逐渐集中于那些不容易被人工智能技术所替代的岗位。换句话说，那些比较容易被人工智能所替代的岗位正在逐渐消失。
课题组随后利用技术路线二，对新发布岗位的“基于工作任务的大语言模型影响指数”(Work Activity-based LLM Exposure Index)进行了计算，并按月进行了加总统计。如图3所示，该指数也随时间下降，从2018年的0.6左右下降到2023年的0.4左右。两条技术路线的指数都呈现下降的趋势，说明了人工智能替代就业的趋势是稳健的。
大语言模型人工智能技术大规模流行不过是这半年多以来的事，为何会在此前几年就显现出对劳动力需求的影响？一个可能的原因在于，大语言模型人工智能技术与其他人工智能存在高度相关性，且最近的技术进步致使该相关性增强。因此，近年来劳动力需求变化一直处在人工智能技术的影响之下，而在大语言模型人工智能技术迅猛发展之后，其反应就愈加强烈。
人工智能影响指数高的职业，过去五年发布职位数量减少
市场上新增的各种岗位整体上受到人工智能影响的趋势。本小节将在职业层面进一步说明这种趋势。职业层面的新发布岗位数量占比的变化率与“人工智能影响指数”(AI exposure Index)以及“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)两个指数之间的关系。图中每个圆圈代表一种职业，圆圈的大小代表了该职业招聘岗位数量的占比多少。拟合线显示出负向斜率，说明从不同职业类型的比较来看，受到人工智能影响越严重的职业，在过去五年新增岗位的增速越低，这从职业层面验证了上一小节得到的结论。
按照不同职业进行分类，对智联招聘在2018年1月到2023年4月期间新发布的岗位需求信息进行分析，对这些新发布岗位的“人工智能影响指数”(AI exposure Index)以及“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)进行了计算，然后逐月进行了加权平均，计算出每个月新增岗位的影响指数。
过去五年中国新增职位的“人工智能影响指数”(AI exposure Index)和“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)均呈下降趋势，前者从2018年1月的0.7下降至2023年4月的0.68，后者从2018年1月的0.85下降至2023年4月的0.25。影响指数持续下降，并随时间呈加速下降态势，主要的下降发生在2021和2022年。这说明新增岗位逐渐集中于那些不容易被人工智能技术所替代的岗位。换句话说，那些比较容易被人工智能所替代的岗位正在逐渐消失。
课题组随后利用技术路线二，对新发布岗位的“基于工作任务的大语言模型影响指数”(Work Activity-based LLM Exposure Index)进行了计算，并按月进行了加总统计。如图3所示，该指数也随时间下降，从2018年的0.6左右下降到2023年的0.4左右。两条技术路线的指数都呈现下降的趋势，说明了人工智能替代就业的趋势是稳健的。
大语言模型人工智能技术大规模流行不过是这半年多以来的事，为何会在此前几年就显现出对劳动力需求的影响？一个可能的原因在于，大语言模型人工智能技术与其他人工智能存在高度相关性，且最近的技术进步致使该相关性增强。因此，近年来劳动力需求变化一直处在人工智能技术的影响之下，而在大语言模型人工智能技术迅猛发展之后，其反应就愈加强烈。
人工智能影响指数高的职业，过去五年发布职位数量减少
市场上新增的各种岗位整体上受到人工智能影响的趋势。本小节将在职业层面进一步说明这种趋势。职业层面的新发布岗位数量占比的变化率与“人工智能影响指数”(AI exposure Index)以及“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)两个指数之间的关系。图中每个圆圈代表一种职业，圆圈的大小代表了该职业招聘岗位数量的占比多少。拟合线显示出负向斜率，说明从不同职业类型的比较来看，受到人工智能影响越严重的职业，在过去五年新增岗位的增速越低，这从职业层面验证了上一小节得到的结论。
按照不同职业进行分类，对智联招聘在2018年1月到2023年4月期间新发布的岗位需求信息进行分析，对这些新发布岗位的“人工智能影响指数”(AI exposure Index)以及“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)进行了计算，然后逐月进行了加权平均，计算出每个月新增岗位的影响指数。
过去五年中国新增职位的“人工智能影响指数”(AI exposure Index)和“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)均呈下降趋势，前者从2018年1月的0.7下降至2023年4月的0.68，后者从2018年1月的0.85下降至2023年4月的0.25。影响指数持续下降，并随时间呈加速下降态势，主要的下降发生在2021和2022年。这说明新增岗位逐渐集中于那些不容易被人工智能技术所替代的岗位。换句话说，那些比较容易被人工智能所替代的岗位正在逐渐消失。
课题组随后利用技术路线二，对新发布岗位的“基于工作任务的大语言模型影响指数”(Work Activity-based LLM Exposure Index)进行了计算，并按月进行了加总统计。如图3所示，该指数也随时间下降，从2018年的0.6左右下降到2023年的0.4左右。两条技术路线的指数都呈现下降的趋势，说明了人工智能替代就业的趋势是稳健的。
大语言模型人工智能技术大规模流行不过是这半年多以来的事，为何会在此前几年就显现出对劳动力需求的影响？一个可能的原因在于，大语言模型人工智能技术与其他人工智能存在高度相关性，且最近的技术进步致使该相关性增强。因此，近年来劳动力需求变化一直处在人工智能技术的影响之下，而在大语言模型人工智能技术迅猛发展之后，其反应就愈加强烈。
人工智能影响指数高的职业，过去五年发布职位数量减少
市场上新增的各种岗位整体上受到人工智能影响的趋势。本小节将在职业层面进一步说明这种趋势。职业层面的新发布岗位数量占比的变化率与“人工智能影响指数”(AI exposure Index)以及“大语言模型影响指数”(LLM exposure Index)两个指数之间的关系。图中每个圆圈代表一种职业，圆圈的大小代表了该职业招聘岗位数量的占比多少。拟合线显示出负向斜率，说明从不同职业类型的比较来看，受到人工智能影响越严重的职业，在过去五年新增岗位的增速越低，这从职业层面验证了上一小节得到的结论。
