Apa yang berlaku
Forbes melaporkan bahawa ahli ekonomi Tang Min melihat AI membentuk semula tugas lebih daripada menghapuskan jawatan sepenuh masa di China, tetapi mengatakan AI generatif sedang memampatkan kerja peringkat kemasukan rutin. Beliau mengenal pasti graduan muda, pelajar di universiti bukan elit, pelajar seni liberal dan kampus pedalaman sebagai terutamanya terdedah.
Forbes melaporkan bahawa Tang Min, seorang ahli ekonomi kanan China dan bekas kaunselor Majlis Negara China, berkata AI terutamanya membentuk semula tugas pekerjaan di China dan bukannya menghapuskan sejumlah besar jawatan sepenuh masa. Menurut Forbes, Tang menyifatkan anjakan serentak dan kesan penciptaan pekerjaan: kerja rutin sedang diautomasikan, manakala pekerjaan baharu seperti jurulatih AI, pakar aplikasi model besar dan pegawai etika AI sedang muncul. Beliau juga berkata China belum lagi mengalami pemberhentian besar-besaran yang didorong oleh AI semata-mata. Kenyataan ini datang daripada temu bual bertulis yang dilaporkan oleh Forbes dan tidak disahkan secara bebas dalam sumber.
Forbes melaporkan bahawa Tang melihat kerja kolar putih peringkat permulaan sebagai titik tekanan tertentu. Tugas dalam copywriting asas, analisis data peringkat kemasukan, sokongan pengekodan junior dan penggubalan pentadbiran yang sebelum ini dibahagikan antara beberapa pekerja junior boleh, dalam akaunnya, dikendalikan oleh seorang pekerja yang mahir dengan alatan AI. Artikel itu menghubungkan perubahan ini dengan situasi pekerjaan belia China, memetik kadar pengangguran 14.9% untuk mereka yang berumur 16 hingga 24 tahun tidak termasuk pelajar yang mendaftar pada bulan Jun, menurut Biro Perangkaan Kebangsaan China. Forbes juga melaporkan kenyataan Tang bahawa kira-kira 12.7 juta pelajar lulus dari universiti China pada 2026. Sumber itu tidak memberikan kajian sebab-akibat yang mengikat angka tersebut secara langsung dengan penggunaan AI.
Forbes melaporkan bahawa Tang menganggarkan China menghadapi kekurangan lebih daripada lima juta pekerja mahir dalam peranan yang didayakan AI. Ia menyenaraikan jurulatih AI, pakar aplikasi model besar dan pegawai etika AI sebagai contoh pekerjaan baru muncul, dan mengatakan kerajaan pusat telah memperkenalkan "Pelan Tindakan AI+" yang menggabungkan latihan semula dengan dasar transformasi industri. Artikel itu tidak menyediakan metodologi di sebalik anggaran kekurangan atau secara bebas mendokumentasikan pelaksanaan, pembiayaan atau keputusan pelan. Hujah Tang yang lebih luas ialah sistem pendidikan menyesuaikan diri dengan lebih perlahan daripada AI berubah, mewujudkan risiko bahawa kurikulum dan amalan pengajaran akan menjadi lapuk sebelum graduan memasuki tenaga kerja.
Mengapa ia penting
Laporan itu mengaitkan penggunaan AI dengan tekanan pekerjaan belia sedia ada di China dan berpendapat bahawa dasar pendidikan dan tenaga kerja akan menentukan sama ada peranan baharu berkaitan AI mengimbangi kerugian dalam kerja rutin. Forbes melaporkan bahawa Tang menggemari perkongsian praktikal universiti-industri dan menyasarkan sokongan untuk sekolah yang kurang bernasib baik.
Forbes melaporkan bahawa isu pasaran buruh pusat bukan semata-mata sama ada AI menghapuskan pekerjaan, tetapi tugas mana yang hilang dan siapa yang mendapat akses kepada kerja baharu. Tang berkata syarikat sedang mengurangkan jumlah pekerja kolar putih peringkat kemasukan sementara permintaan meningkat untuk pekerja yang boleh menggunakan alatan AI dalam peranan yang lebih maju. Itu mewujudkan ketidakpadanan: fungsi rutin mungkin mengecut sebelum pekerja yang mencukupi boleh berpindah ke jawatan berkemahiran lebih tinggi. Sumber membentangkan ini sebagai risiko struktur dan bukannya bukti bahawa pengangguran besar-besaran yang didorong oleh AI telah pun berlaku.
Laporan itu mengatakan graduan muda berusia 22 hingga 25 tahun terutamanya terdedah kerana mereka biasanya memasuki pasaran buruh melalui jenis peranan junior yang dimampatkan. Forbes melaporkan anggaran Tang bahawa kira-kira 75% daripada kira-kira 21 juta pelajar sepenuh masa China menghadiri universiti awam tempatan atau sekolah sarjana swasta bukan elit. Beliau berhujah bahawa pelajar ini secara historis membekalkan pekerjaan pentadbiran rutin, pemasaran, sokongan data dan pembantu teknikal junior, tetapi tidak mempunyai reputasi institusi yang dikaitkan dengan universiti elit. Sumber itu tidak mengesahkan anggaran secara bebas atau membandingkan hasil pekerjaan merentas jenis universiti.
Forbes juga melaporkan bahawa pelajar di bandar pedalaman dan seni liberal, ekonomi-dan-pengurusan asas, dan beberapa program kejuruteraan konvensional mungkin menghadapi tekanan yang lebih besar apabila majikan tempatan dan kerja kursus menawarkan pendedahan AI yang terhad. Ia memetik tinjauan China Youth Daily di mana 51.8% warga emas yang bergraduat melaporkan ambang pekerjaan yang lebih tinggi, dan mengatakan lebih ramai pelajar sedang mengikuti pengajian pasca siswazah sebagai satu bentuk penangguhan kemasukan ke pasaran buruh. Tang berhujah bahawa perkongsian cetek universiti-industri boleh memburukkan lagi ketidaksamaan jika sumber mengalir terutamanya ke kampus yang sudah berfaedah. Remedi yang dicadangkannya termasuk latihan berasaskan awan yang dikongsi, bimbingan jauh, gaji untuk penempatan dan penilaian bebas hasil perkongsian. Artikel itu tidak menawarkan bukti lagi bahawa langkah-langkah ini telah berfungsi pada skala.
Mekanisme Interaktif: Bagaimana Ia Berfungsi Sebenarnya
Terokai teknologi asas di sebalik pembangunan ini secara interaktif.
crm_get_transaction(id='4092').What should a useful AI forecast state?
Apa yang perlu ditonton seterusnya
Tonton sama ada program latihan semula dan industri universiti berkaitan AI China menghasilkan hasil pekerjaan yang boleh diukur, terutamanya di luar pusat teknologi utama. Laporan itu tidak mengesahkan secara bebas anggaran Tang tentang kekurangan tenaga kerja mahir AI, menetapkan AI sebagai punca kehilangan pekerjaan tertentu, atau memberikan bukti bahawa perkongsian yang dicadangkan memberikan hasil.
Persoalan utama ialah sama ada usaha latihan semula China diterjemahkan kepada pekerjaan yang stabil dan bukannya kelayakan jangka pendek. Forbes melaporkan bahawa Tang menyokong platform latihan AI berasaskan awan, bimbingan korporat jauh dan projek maya untuk pelajar di universiti pedalaman, di mana perkakasan mahal dan majikan tempatan terhad mungkin menyekat akses. Cadangan tersebut boleh meluaskan penyertaan, tetapi sumber tidak memberikan data pendaftaran, penyiapan, penempatan atau upah. Nilai praktikal mereka masih belum disahkan.
Keupayaan universiti untuk mengemas kini pengajaran juga penting. Forbes melaporkan kritikan Tang bahawa semakan kurikulum boleh mengambil masa dua hingga tiga tahun, manakala teknologi AI berubah lebih cepat. Beliau juga berkata ramai pengajar tidak mempunyai pengalaman industri secara langsung dan sistem penilaian fakulti tidak memberi ganjaran yang secukupnya kepada penglibatan industri. Pelaporan masa depan harus menentukan sama ada institusi mengubah keperluan kursus, latihan pengajar dan kaedah penilaian, dan sama ada perubahan tersebut meningkatkan keupayaan graduan untuk melaksanakan kerja yang sebenarnya dituntut oleh majikan.
Kualiti perkongsian universiti-industri adalah satu lagi isu yang tidak dapat diselesaikan. Forbes melaporkan bahawa beberapa kerjasama sebahagian besarnya adalah upacara, dengan menandatangani acara dan plak tetapi susulan terhad, manakala penasihat korporat mungkin kekurangan latihan pengajaran formal. Tang menyeru penilaian impak pihak ketiga untuk membezakan program kerja daripada perjanjian simbolik. Sumber itu tidak mengenal pasti perkongsian mana yang gagal atau memberikan penilaian bebas terhadap contoh yang dinamakannya, termasuk program yang melibatkan Universiti Sains dan Teknologi Elektronik China, China Electronics Technology Group, iFlytek, Tencent, iSoftStone dan Universiti Sias. Ia juga tidak diketahui berapa banyak tekanan pekerjaan yang dilaporkan mencerminkan AI, kelembapan ekonomi China yang lebih meluas, perubahan demografi atau kuasa pasaran buruh yang lain.