清华校友团队最新研究：AI或取代写作、咨询、编程等自由职业，拐点存在且影响不可逆

自2022年11月30日ChatGPT发布以来，其月活跃用户已破亿，创消费类应用增长新纪录。AI在提高工作效率的同时，也引发了人们对“技术取代”的重新审视。

清华校友团队在最新研究中揭示了AI进步对自由职业者影响的“拐点”：在AI能力超越拐点前，自由职业者从AI进步中受益；但一旦跨越拐点，AI的进步将对他们不利。

研究不仅提出了就业市场的“拐点猜想”，还用数据证明了写作、咨询、编程相关岗位更多体现取代效应，运营、创意岗位则更多体现生产力效应。前者工作机会和收入将逐渐减少，后者则相反。

研究亮点包括：

对在线劳动平台的实证研究证实了AI的取代效应和生产力效应。
利用Cournot竞争模型，得到了“拐点猜想”：AI能力提升，岗位数量和报酬先升后降，超过阈值后不可逆转。
分析其他岗位，再次证明了拐点存在及影响不可逆。

研究指出，在写作、咨询、编程、运营和创意岗位中，AI的取代效应依次减弱。该研究发表在2025年第58届夏威夷系统科学年会上，作者来自新加坡国立大学、罗切斯特大学和清华大学，均为清华校友。

争议核心在于：IT能自动化任务、提升生产力，但也可能取代劳动力。这两种效应称为取代效应和生产力效应，共同决定技术如何影响劳动力市场。

以往研究将技术作黑箱处理，忽视具体技术影响。但考虑到AI飞速发展，了解其影响尤为重要，尤其是对在线劳动市场（OLM）。自由职业工作更易受市场变化影响，AI创新的影响将首先在此显现。

研究回答了为何相同AI创新在不同工作中产生相反效果的问题。作者收集跨职业个人级数据，提出“拐点假设”解释实证发现，为未来研究提供新视角。

作者从在线劳动平台收集数据，采用双重差分设计，发现ChatGPT对翻译与本地化OLM产生取代效应，对网页开发OLM产生生产力效应。

为理解不同影响原因，作者建立Cournot竞争模型。模型暗示每个职业都有拐点。在AI达到拐点前，人类劳动从AI进步中获益；一旦超越拐点，AI性能提升将对人类劳动产生负面影响。

额外实证分析展示了AI对不同类别市场的影响，揭示了两种不同情境。作者还比较了ChatGPT4.0和3.5的区别，实证结果揭示了三种模式，与拐点假设一致。

实证背景中，作者选择ChatGPT发布作为外部冲击，重点关注翻译与本地化、网页开发两个受AI影响较大的市场，选择建筑设计OLM作为对照组。

通过利用AI职业暴露指数和谷歌搜索量指数，作者评估了ChatGPT对这三个市场的影响程度。结果表明，建筑设计OLM受影响较小，网页开发OLM和翻译与本地化OLM受影响更显著。

作者识别了三种OLM中的工人，剔除非活跃工作者，按月聚合数据。采用固定效应双重差分法模型进行识别，并使用倾向得分匹配方法改善样本平衡。

分析发现，ChatGPT对翻译人员产生了显著的替代效应，对网页开发人员产生了生产力效应。这可能是因为网页开发工作需要多方面知识和精心规划，ChatGPT难以自动化该过程，而是作为助手提高生产力。

为探讨AI进步对不同职业市场工人产生不同影响的原因，作者构建微观模型进行分析，得到了“拐点猜想”：在AI能力比较低时，相关岗位数量和利润随AI能力增加而增加；但当AI能力足够大时，相关岗位数量、收益、利润越少，被AI消灭的岗位数量越多。且一旦超越拐点，替代效应将无法逆转。

利用其他市场交易数据，作者研究了AI在不同OLM中的异质性影响。结果揭示了AI的两种不同效应，表明不同职业有不同拐点。进一步考虑ChatGPT4.0作为AI第二次升级的影响，估算了其对十一种OLM的影响。结果证实了三种可能结果同时存在，且没有任何市场经历能从取代效应转变为生产力效应。

具体结论与建议方面，与写作相关的OLM易受取代效应影响；与咨询相关的OLM可能随ChatGPT能力和知识库扩展而越来越面临取代效应；与编程相关的OLM目前正经历生产力提升，但ChatGPT有可能取代程序员；与运营和创意相关的OLM因需要大量人际互动、专门知识或创造性思维而可能继续经历显著生产力提升。

此研究在微观层面上进行，结合了大语言模型的内在特性和工作特征，对未来工作具有重要实践意义。建议工作者重新考虑职业道路，与AI合作提升生产力，并在繁荣市场中抓住机会；建议平台进行战略性资源重新配置，如创建基于AI的新型工作市场以保持竞争优势。