Canary in the Coal Mine är arbetsnamnet på Brynjolfsson, Chandar och Chens studie av hur sysselsättningen rört sig efter genombrottet för generativ AI, byggd på löneadministrativa ADP-data för miljontals amerikanska arbetstagare. I den reviderade versionen från 12 augusti 2026, med data till och med juni 2026, ligger sysselsättningen för unga i åldern 22 till 25 i AI-exponerade yrken 19 procent under den nivå den skulle haft om den följt jämnåriga i mindre exponerade yrken; för erfarna arbetstagare finns inget motsvarande gap. Gapet var 13 procent när det först dokumenterades i augusti 2025 och har vidgats stadigt sedan dess, vilket gör äldre citat om 13 procent eller om en nedgång på omkring sex procent inaktuella.

Studiens första fynd är samtidigt att det inte finns belägg för någon bred, ekonomiövergripande förträngning av jobb. Divergensen sker främst genom att färre unga anställs, inte genom att fler sägs upp, och den är koncentrerad till yrken där AI ersätter arbetsuppgifter snarare än kompletterar dem; där AI kompletterar är sysselsättningen platt eller stigande. Anpassningen sker via sysselsättning, inte via grundlöner.

Författarna understryker själva att detta är tidiga, beskrivande indikatorer och inte kausala skattningar. Mönstret dämpas när man kontrollerar för utbildning, vissa avvikande trender fanns redan före generativ AI, och effekten är tydligare i ADP-urvalet än i nationella surveymått. Kontrollerat mot Stanford Digital Economy Labs egen dashboard och nyhetssida 2026-10-01: ingen nyare revision än augusti 2026 återfinns, och 19-procentssiffran står fast.