생성형 AI가 베이징의 도시 내 불평등과 기술 프리미엄에 미치는 영향

초록

생성형 인공지능(GenAI)은 고인지 직무를 대규모로 자동화하는 첫 번째 물결이지만, 도시 내 불평등에 미치는 영향은 아직 대부분 알려지지 않았다. 본 연구는 베이징의 500만 건 구인 공고(2018~2024년)를 활용하여, 5개 주요 대규모 언어 모델의 직무 수준 평가를 집계한 지역(동네) 수준의 GenAI 노출 지수를 구축한다. 우리는 이 충격의 공간적, 구조적 및 인과적 메커니즘을 분석한다. GenAI 노출이 도시 핵심 지역에 고도로 집중되어 있어 도시 내 AI 격차를 심화시키는 것을 발견했다. 2023년 이후, 노출도가 높은 지역은 고숙련 노동자를 지속적으로 유치하면서도 임금 정체를 겪고 있는데, 이는 '고숙련 함정'에 해당한다. 이러한 임금 패널티는 직무 탈숙련화와 노동시장 포화 심화에 의해 주도된다. ChatGPT 출시를 중심으로 한 이중차분법 설계는 인과적 해석을 뒷받침한다. 이러한 발견은 기술 편향적 기술 변화에 관한 지배적 이론에 도전하며, 글로벌 기술 허브에서의 포용적 AI 거버넌스를 위한 기초를 제공한다.

English

Generative artificial intelligence (GenAI) is the first automation wave to reach high-cognitive tasks at scale, yet its effects on intra-urban inequality remain largely unknown. Using 5 million job postings from Beijing (2018--2024), we construct a neighborhood-level GenAI Exposure Index by aggregating task-level assessments from five leading large language models. We examine the spatial, structural and causal mechanisms of this shock. We find that GenAI exposure is highly concentrated in the city's core districts, deepening the intra-urban AI divide. Since 2023, high-exposure neighborhoods have experienced wage stagnation even as they continue to attract high-skilled workers -- a "high-skill trap." This wage penalty is driven by task de-skilling and intensified labor-market crowding. A difference-in-differences design centered on ChatGPT's release supports a causal interpretation. These findings challenge the prevailing theory of skill-biased technological change and provide a basis for inclusive AI governance in global technology hubs.

생성형 AI가 베이징의 도시 내 불평등과 기술 프리미엄에 미치는 영향

Generative AI impacts on intra-urban inequality and skill premium in Beijing

초록

Support