Goldman Sachs: ตลาดแรงงานของสหรัฐสุขภาพดีขึ้นในตอนนี้เมื่อเทียบกับช่วงที่ ChatGPT เปิดตัว

(SeaPRwire) –   คุณรู้เรื่องนี้ดี: AI คือตัวร้าย สิ่งที่นักเรียนมหาวิทยาลัยตะโกนใส่ในพิธีรับปริญญา และเป็นผู้นำความหายนะมาสู่ตลาดแรงงาน นับตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัวในช่วงปลายปี 2022 ความกังวลได้ทวีคูณไปพร้อมกับการคาดการณ์ถึงการสิ้นสุดของงานสำนักงาน

แต่เกือบสี่ปีให้หลัง นักเศรษฐศาสตร์จาก Goldman Sachs มีข้อมูลอัปเดตที่น่าประหลาด ความไม่สอดคล้องระหว่างคนงานและตำแหน่งงานที่ว่างซึ่งเป็นตัวชี้วัดความเครียดของตลาดแรงงานที่สำคัญ ได้พัฒนาขึ้นจริงๆ ดีขึ้น นับจากช่วงเวลานั้น โดยต่ำลงต่ำกว่าระดับก่อนเกิดการระบาดโรค กล่าวคือ การรถติดกำลังเริ่มสะอาดขึ้น

เหตุผลนั้น ซึ่งดูเหมือนจะขัดแย้ง คือ AI นั่นเอง

เรื่องราวของสองการศึกษา

การค้นพบของ Goldman ไม่ได้ผ่านไปโดยไม่มีการคัดค้าน นักเศรษฐศาสตร์จาก New York Fed ได้ตีพิมพ์การวิเคราะห์ของตนเองในวันเดียวกัน โดยสรุปว่าการสัมผัส AI โดยรวมแสดงความเชื่อมโยงเพียงเล็กน้อยกับการลดลงของประกาศรับสมัครงาน และการลดลงของประกาศงานสำหรับตำแหน่งที่มีความเสี่ยงสูงนั้นเกิดขึ้นก่อน ChatGPT จะมีอยู่เลย ทั้งสองฝ่ายไม่ได้โต้แย้งกันมากนัก แต่ยืนอยู่บนจุดที่แตกต่างกันบนทางหลวงสายเดียวกัน โดยอธิบายถึงความวุ่นวายประเภทใดที่พวกเขามองเห็น

Goldman แยกแยะ AI ที่ แทนที่ คนงานออกจาก AI ที่ ช่วยเหลือ พวกเขา ในขณะที่ NY Fed มองการสัมผัสเป็นตัวชี้วัดเดียวที่รวมทั้งหมด Goldman กำลังมองหาว่าช่องทางเฉพาะใดกำลังว่างเปล่าและเพราะเหตุใด NY Fed กำลังวัดความติดขัดโดยรวม และพบว่าไม่แย่กว่าเดิม

ทางเลือกวิธีการนี้ขับเคลื่อนข้อสรุปที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงเกี่ยวกับว่าตลาดแรงงานกำลังเคลื่อนไหวได้อย่างอิสระหรือกำลังเปลี่ยนเส้นทางอย่างเงียบๆ ในลักษณะที่จะก่อให้เกิดคอขวดในอนาคต

ในบันทึกการวิจัยที่เผยแพร่เมื่อวันพฤหัสบดี นักเศรษฐีศาสตร์จาก Goldman Sachs อย่าง Elsie Peng และ Ronnie Walker โต้แย้งว่าความแตกต่างนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง และอธิบายว่าทำไมการวิเคราะห์แบบคร่าวๆ จึงพลาดสัญญาณเสมอไป

“ดัชนีความไม่สอดคล้องระดับอาชีพของเราได้ลดลงจากจุดสูงสุดในปี 2022 และขณะนี้ต่ำกว่าระดับก่อนเกิดโรคระบาดเล็กน้อย” พวกเขาเขียน ก่อนที่จะเตือนถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป

การที่รถติดเกิดขึ้นอย่างไร—และการที่มันสะอาดขึ้นอย่างไร

เพื่อเข้าใจว่า AI สามารถปรับปรุงตัวชี้วัดตลาดแรงงานที่ควรจะทำลายมันได้อย่างไร จำเป็นต้องเข้าใจก่อนว่า “ความไม่สอดคล้อง” หมายถึงอะไรจริงๆ นักเศรษฐศาสตร์จาก Goldman ใช้รุ่นหนึ่งของดัชนีความไม่สอดคล้องของ Lazear-Spletzer ซึ่งจับสัดส่วนของผู้หางานที่จะต้องได้รับการจัดสรรใหม่ข้ามอาชีพเพื่อให้ความตึงตัวของตลาดแรงงานเสมอภาคกัน เมื่อตัวเลขนี้สูง หมายความว่าผู้ที่มองหางานไม่ตรงกับตำแหน่งที่เปิดรับซึ่งเป็นความไม่มีประสิทธิภาพทางโครงสร้าง และเป็นผลร้ายทั้งสำหรับคนงานและนายจ้าง

จินตนาการถึงความไม่สอดคล้องเสมือนกับการรถติดในตลาดแรงงาน: ไม่ใช่รถน้อยเกินไปหรือถนนน้อยเกินไป แต่เป็นรถผิดประเภทอยู่บนถนนผิดเส้นทาง ในปี 2022 การรถติดนั้นเป็นประวัติศาสตร์: หาพยาบาลไม่พบในโรงพยาบาลที่ต้องการ ในขณะที่สำนักงานบริษัทเทคโนโลยีมีแต่ที่นั่งว่างเปล่าครึ่งหนึ่งแม้จะมีผู้สมัครมากกว่าจำนวนโต๊ะทำงาน ChatGPT เดินทางเข้าสู่เวทีเมื่อตลาดแรงงานหลังการระบาดมีความบิดเบี้ยวอย่างรุนแรง: บางภาคส่วนขาดแคลนคนงานอย่างมาก ในขณะที่บางภาคส่วนมีผู้สมัครมากเกินไป

อาชีพที่มีความเสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วย AI มากที่สุด ซึ่งงานหลักส่วนใหญ่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ง่าย เช่น เจ้าหน้าที่ฝ่ายประมวลผลข้อมูล เลขานุการ และตัวแทนขาย กำลังเผชิญกับการขาดแคลนแรงงานที่รุนแรงที่สุดอยู่แล้วในขณะนั้น ตามที่ Peng และ Walker ระบุ เมื่อ AI เริ่มลดจำนวนตำแหน่งงานในสาขาเหล่านั้น มันไม่ได้สร้างการว่างงานใหม่มากนัก แต่ช่วยปิดช่องว่างระหว่างอุปสงค์และอุปทานที่มีอยู่เดิมมากกว่า

“ระยะแรกของการนำ AI ไปใช้มีเวลาที่เหมาะสมอย่างน่าอัศจรรย์” Peng และ Walker เขียน “เพราะมันเกิดขึ้นพร้อมกับการขาดแคลนแรงงานในอาชีพที่มีความเสี่ยงต่อ AI สูงสุด”

ผลกระทบนั้นเห็นได้ชัดที่สุดสำหรับคนงานด้านคอมพิวเตอร์และสารสนเทศ ตัวแทนขาย และหัวหน้างานสำนักงาน ซึ่งเคยเป็็นตำแหน่งเริ่มต้นเริ่มแรกสำหรับบัณฑิตมหาวิทยาลัยที่เข้าสู่ตลาดแรงงาน Peng และ Walker มีการคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป: “ระยะถัดไปของการนำไปใช้จะต้องการการปรับตัวจากกำลังคนมากขึ้น”

งานไปไหนเมื่อการจราจรเปลี่ยนเส้นทาง

องค์ประกอบของตำแหน่งงานว่างในสหรัฐอเมริกาได้เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญนับตั้งแต่ปี 2019 การจราจรกำลังติดขัดในช่องทางที่ต้องมีตัวตนอยู่จริง—การดูแลสุขภาพ การเตรียมอาหาร การบำรุงรักษา—ในขณะที่ไหลออกจากช่องทางสำนักงานที่ AI เข้ามาอย่างรุนแรงอย่างรวดเร็ว ประมาณ 300,000 ตำแหน่งเพิ่มขึ้นในกลุ่มแรก และ 450,000 ตำแหน่งลดลงในกลุ่มหลัง เมื่อเทียบกับปี 2019

การวิเคราะห์ทางสถิติของ Goldman ใส่ตัวเลขให้กับการเปลี่ยนแปลงนี้: การเพิ่มขึ้นหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (one-standard-deviation) ในการสัมผัสการถูกแทนที่ด้วย AI ของอาชีพหนึ่งๆ สัมพันธ์กับตำแหน่งงานว่างที่น้อยลง 12% เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยปี 2019