论文模拟AI转型下专家培养周期延长

一篇工作论文将 Caosun 与 Aral（2026）的单工人模型扩展为含初级与高级两个队列的企业模型，研究编码化工作被自动化后专家形成管道的变化。基准校准下，初级岗位需求较 2022 年水平最低下降约五分之一后大部分回升，高级人才存量下降四分之一、后期减半，内部培养专家的时间从约五年升至九年。 作者指出，模型中的两个关键参数尚未测量，上述结果属情景而非预测，并提出三项可追踪指标。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。