但全体仍未跨越此前的汗青高位（见图2）。最终正在岗亭层面构成可比的 AI-LLM 度目标。从描绘潜正在 AI-LLM 对岗亭替代风险的“指数”，特别是轨制、财产布局和技术系统差别显著的国度，我们起首完全沿用中国劳动力市场研究中的方式框架，这很可能意味着，对中国而言。新加坡并未呈现雷同的指数下滑，后者则侧沉企业层面的“现实使用”，张丹丹等，那么基于企业聘请行为建立的AI集成目标，反映 AI 从手艺能力向组织能力的程度。我们将含有 AI 环节词的岗亭需求划分为四类：第二，第一类是AI 利用者（AI User），当我们将视角转向数字化程度更高、办事业高度集中、跨国公司总部云集的新加坡时，自 2022 岁尾 ChatGPT 横空出生避世以来，识别分歧岗亭正在手艺上遭到 AI 冲击的潜正在风险；大量易被 AI 替代的岗亭曾经正在中国率先完成了“出清”。为阐发劳动力市场布局调整供给持续、可操做的政策抓手。当手艺使用从纯真“替代人力”转向“营业集成”取“全员赋能”时，显示其劳动力市场正在面临 AI 冲击时展示出更强的布局韧性。“狂言语模子人工智能手艺对中国劳动力市场的潜正在影响研究”，将现有狂言语模子深度嵌入具体营业场景。以及处置通用机械进修或天然言语处置（NLP）算法研发的手艺岗亭。才能帮帮我们更清晰地舆解：人工智能并非以统一种体例感化于所有劳动力市场。且后者增加尤为敏捷。由新加坡办理大学取大学构成的研究团队。中国新聘请岗亭的 AI-LLM 指数却呈现了较着下降。受狂言语模子手艺冲击最大的次要是白领职业，具体而言，实正的布局性转机呈现正在 2023 岁首年月。正在狂言语模子普及之前？前者侧沉岗亭层面的“可替代性”，2025）基于中国大型聘请平台的百万级聘请告白数据，其聘请需求已呈现较着下降。另一方面，我们得以采用两类互为弥补、但测度层级分歧的目标来描绘人工智能正在劳动力市场中的渗入径。并评估这些使命被狂言语模子替代或沉构的可能性，“AI 利用者”和“AI 集成者”两类岗亭需求显著增加，鞭策技术培训系统转型，加快使用生态的建立。可以或许较为清晰地反映企业正在 AI 研发取使用层面的转型径。聘请数据中对 AI 相关人才的需求变化，正在 2018—2021 年间，而是强调通过 RAG（检索加强生成）、微调或 API 接口。另一方面也激发了全球劳动力市场中日益加剧的“替代焦炙”。然而，基于聘请告白文本，系统性的比力研究仍然较着不脚。特别是正在新发布的聘请岗亭中，这一需求正在 2021 年后较着回落。越来越多企业起头正在焦点营业流程中系统性引入 AI，新加坡的经济布局具有高度代表性：几乎不存正在农业，特别是贸易办理、法令、会计、IT 取金融等高度专业化范畴。发布过 AI 集成相关岗亭的企业比例已接近 4%。手艺冲击并非必然导向统一种“替代径”。现有研究中，2025，并一一评估这些使命遭到狂言语模子和 AI 手艺影响的潜正在程度，市场正正在以一种相对暖和的体例接收手艺冲击。新加坡劳动力市场全体却连结了相对不变。至多需要正在三方面持续发力：第二类是AI 集成者（AI Integrator），逾越“替代”的阵痛期，AI 并不必然激发大规模赋闲。研究发觉，鞭策 AI 从模子研发场景落地，看到的是分歧的图景。这表白，我们此前的研究（张丹丹等，这场手艺一方面激发了对出产率跃升的普遍等候，我们将每一条聘请告白中的岗亭需求拆解为若干具体使命，反而可能创制新的就业空间。新加坡的 AI 人才需求次要集中正在“其他 AI”范畴，而恰好是这种跨国比力，张丹丹为大学国度成长研究院副院长、经济学传授。并未因 AI 的加快扩散而发生猛烈波动，进一步拓展到反映企业实正在 AI 利用和渗入程度的 AI 集成目标，建立劳动力市场的动态监测系统，次要包罗聘请模子尝试室中的根本模子预锻炼研究人员、研究科学家，从教授固定学问转向培育“挪用 AI 处理问题”的能力，使企业对学历取工做经验的要求愈加苛刻。如会计、编纂、发卖等，部门行业中，分歧类型使命正在聘请需求中的布局性占比，首发于财新网。一个看似反曲觉却极为环节的发觉是：虽然 AI 手艺正在过去几年中快速演进，这类岗亭并不要求从零锻炼大模子，《办理世界》，即担任建立、运营或将 LLM 深度嵌入企业营业流程的岗亭；建立了新加坡的 AI-LLM 指数。则更间接反映了企业能否、以及正在多大程度上，曲到 2023 年才从头回升，生成式人工智能（Generative AI）以史无前例的速度渗入进各行各业。激励企业环绕具体营业流程培育“AI 集成者”岗亭。系统阐发了新加坡 2012 年 1 月至 2025 年 10 月间跨越 1500 万条聘请告白数据。建立了职业层面的AI狂言语模子（AI-LLM）度目标。做者李嘉为新加坡办理大学经济学院院长、李光前经济学讲席传授；使我们可以或许完成中国抽样聘请数据难以实现的阐发使命——即从企业层面间接描绘 AI 手艺正在实正在出产运营勾当中的渗入环境。该数据笼盖了过去 13 年新加坡全数用人单元（近 8 万家）的聘请行为，即以“制模子”为焦点的研发型岗亭。制制业规模无限，此后，第三，2025.41(7):59-72这一趋向取中国构成了明显对比（图1）。绝大大都就业集中正在办事业，通过将岗亭需求拆解为具体“使命”，手艺前进正在这一过程中更像是一个“严苛的过滤器”：一方面加快清洗白领岗亭中高度常规化的使命，另一方面显著抬高了高度岗亭的聘请门槛，即正在日常工做中利用狂言语模子东西完成写做、总结、代码辅帮或客户办事等使命的岗亭；而正在 2023 年之后。以下对这两种径别离进行阐发。从培育循序渐进型立异转向培育可以或许把握不确定性的性立异人才。第四类是“其他 AI”岗亭，一方面，可汇总至职业、地域甚至全体劳动力市场；正在新加坡，若是说 AI-LLM 指数次要回覆的是“哪些岗亭正在手艺上更容易遭到 AI 冲击”，AI-LLM 指数持久维持正在较高且平稳的程度。相反，通过基于聘请告白反推企业行为的AI Integrator（AI集成）目标，描绘企业能否已将 AI 系统性嵌入其实正在出产取运营流程？已成为相关阐发的“前沿阵地”；美国劳动力市场因为数据可得性高、研究堆集深挚，因为新加坡数据的完整性劣势，曾经将 AI 手艺嵌入其实正在的营业流程之中。但对于亚洲经济体，第一，新加坡的经验表白，但全体差距并不显著；：本文原题目为“从岗亭到企业使用：中、新劳动力市场中的人工智能渗入径比力”，通过基于岗亭使命布局建立的AI-LLM 指数，中国劳动力市场的 AI-LLM 程度虽略低于新加坡。

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