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因為人工智慧而被消除的工作，數量遠遠超過任何人預期
因為人工智慧而被消除的工作，數量遠遠超過任何人預期
August 15, 2023
一個巨浪即將撞擊全球經濟。
人工智慧的崛起幾十年來一直引起我們的想像，無論是在詼諧的電影或嚴肅的學術文本中。儘管有這樣的推測，過去一年公開、易用的AI工具的出現卻像是未來提前到來的震撼。現在，這個期待已久、突如其來的科技革命已經準備好顛覆經濟。
今年三月，高盛的報告發現全球可能有超過3億個工作受到AI的干擾，全球顧問公司麥肯錫估計，到2030年，至少有1200萬美國人將轉到其他工作領域。正如經濟學家約瑟夫·熊彼特曾描述的那樣，一股「創造性破壞的大風」將吹散無數公司，並為新產業注入生命。未來幾十年的情況不會都是黯淡的：非生成和生成AI預計將為全球經濟增加17兆至26兆美元。關鍵的是，許多即將消失的工作將被新工作所取代。
這個科技浪潮的高潮正在湧起，我們正處於這個將在勞動市場和全球經濟中產生漣漪的動盪之初。這可能是一個與工業革命和互聯網崛起一樣有影響力的變革。這些變化可能提高生活水平，提高生產力，加速經濟機遇，但這個美好的未來並不是理所當然的。除非政府、CEO和工人迅速為這一高潮做好準備，否則AI革命可能是痛苦的。
我們沒有看到互聯網的來臨，但AI已經在視野之內
突破性技術的採用往往很難預測。以互聯網為例：1995年，新聞周刊發表了一篇題為「為什麼網絡不會是天堂」的文章，認為書籍和機票永遠不會在互聯網上購買。同年晚些時候，大衛·萊特曼懷疑地問比爾·蓋茨：「這個互聯網是什麼？」即使在三年後，隨著採用率的增長，經濟學家保羅·克魯格曼也聲稱互聯網的影響不會超過傳真機。事後看來，互聯網的影響顯然被低估了。
最初懷疑的部分原因是互聯網的影響起初不均勻且緩慢，但隨著越來越多的人了解其運作方式，它迅速增長。史丹福大學創新經濟學家埃里克·布林約爾夫森告訴我：「指數曲線的規則是，它們起初慢慢改變世界，然後突然改變。」
AI的到來呈現了類似的未知數，但增長曲線變得更快清晰。2017年，麥肯錫估計，像GPT-4這樣的強大大型語言模型將在2027年開發。但它們已經在這裡了。似乎一夜之間，OpenAI的生成AI就整合到了微軟的產品中，而在短短幾個月內，包括亞馬遜、AT&T、Salesforce和思科在內的企業巨頭紛紛趕著將企業級AI工具納入其中。麥肯錫的最新報告預測，從2030年到2060年，今天一半的工作任務將被自動化。他們最好的猜測是2045年，比先前估計的早了近十年。事情正在迅速改變。隨著採用的加速，技術的下游效應也將增加。世界經濟論壇估計，由於AI，未來五年全球將失去8300萬個工作，創造6900萬個工作，這意味著在這個時段內將有1400萬個工作將不復存在。即使保留工作的人也將在他們工作方式上經歷巨大變革：世界經濟論壇表示，預計未來五年44%的工人的核心技能將發生變化。
"我不認為我們會看到大規模失業。但我確實認為我們會看到大規模的混亂。"
史丹福經濟學家埃里克·布林約爾夫森
過去的自動化技術對低技能工人的影響最大。但隨著生成AI，以前免於自動化影響的高教育程度和高技能工人也顯得弱勢。根據國際勞工組織的數據，全球有6.44億至9.97億知識工人，占全球就業總數的20%至30%。在美國，知識工人階級估計接近1億工人，三分之一的美國人。廣泛的職業領域，例如市場營銷和銷售、軟體工程、研發、會計、金融顧問和寫作等，都有被自動化或演變的風險。
然而，這並不意味著會有一大批失業工人乞求任何工作。長期來看，AI將帶來淨工作創造，一些看似受影響的角色可能實際上需求增加。例如，自動取款機增加了銀行出納員的數量。
布林約爾夫森告訴我，他預計AI的傳播速度將超過其他通用技術：「我不認為我們會看到大規模失業。但我確實認為我們會看到大規模的混亂，其中一些工作的工資將下降，其他工作的工資將上升，我們將轉向對不同技能的需求。必須有大量的勞動力重新分配和重新調整，有贏家和輸家。」
這個轉變將如此巨大，以至於我們不會想念那些消失的工作。在工業革命之前，人類鬧鐘的工作是通過在窗戶上敲掃帚棒在清晨叫醒工人。由於鬧鐘的存在，今天沒有人想念這個工作。同樣地，有了AI，將有一些工作方便地被遺忘。
可以放心地排除永久性的大規模失業，但短期內，過渡將是混亂的。如果美國所有職業的四分之一的任務被AI自動化，並且三分之一的工人工作量被取代，那麼只需一小部分廣泛的白領階層同時經歷工作損失或轉變，就可能對整體經濟產生嚴重影響。這種重大的重新洗牌需要政府和企業的準備。在其最新的就業展望中，經濟合作與發展組織宣稱，這次AI革命正在創造「現在就需要採取行動」以幫助經濟適應的迫切需求。
生產力繁榮
1987年，經濟學家羅伯特·索洛著名地宣稱：「你可以在生產力統計數據之外的任何地方看到計算機時代。」索洛的「生產力悖論」凸顯了新興電腦時代的一個關鍵難題。即使在資訊技術和電腦方面進行了大量投資（這些投資應該使工人更有生產力），官方統計數據也顯示工人的每小時產量並未增加。
宏觀經濟學家和自稱「悲觀主義先知」的羅伯特·戈登挑釁地建議，平淡無奇的生產力數字證明了今天的新技術比過去更不激進，結果，世界先進經濟體已經進入了停滯的時期。他辯稱，最有影響力的技術（例如汽車、馬桶）已經被發明，其他一切只是逐步提高生產力。同樣地，其他經濟學家也提出新思想的增長速度正在放緩。
這些論點起初可能看起來是懷疑AI的生產力增長的有力理由，但有充分理由認為最新的革命可能產生更快的增長。互聯網的大規模採用需要軟件、網絡協議、基礎設施和設備，每個家庭和辦公室都需要一段時間才能擁有計算機和互聯網訪問。
今天，由於技術基礎設施已經到位，AI的採用可能會更快。此外，與加密貨幣或虛擬世界的炒作周期相比，AI正在走向成熟。它的用戶體驗使其變得不複雜，並且已經有實際用途，這就是為什麼數以億計的人們已經將技術整合到他們的日常工作流程中的原因。這正在開始將技術推向公司。
同樣重要的不僅是AI本身在改變規則；將AI層疊在現有技術之上可以釋放指數增長，就像互聯網、GPS技術和智能手機的結合改變了我們的世界一樣。現在，使用AI、GPS和拖拉機技術的激光除草機可以在幾秒鐘內梳理作物田地以消除雜草，消除了使用除草劑或大型人工除草隊伍的需要。而嵌入先進成像工具中的AI具有診斷和治療癌症的潛力。
如果互聯網使世界變得平坦，那麼AI則使世界變得更快。布林約爾夫森和他的同事最近進行的一項研究量化了使用生成AI技術的5000多名客服代表的生產力。結果令人鼓舞：呼叫中心操作員的生產力提高了14％，而經驗較少的工人的生產力提高了多達30％。麻省理工學院的一項研究發現，使用生成代碼完成軟件的軟件開發人員的任務速度提高了56％，而另一項研究發現，使用生成AI的專業文檔寫作速度提高了40％。
生產力增長在許多行業的小型和大型復合效應是AI的增長軌跡和長期效應的核心。高盛估計，10年內，生成AI本身可能使美國勞動生產力年增長率提高近1.5個百分點，「大致相當於之前出現的變革性技術（如電動馬達和個人計算機）帶來的同等提振」。如果這成為事實，將使全球GDP每年增加7％，同時為全球經濟增加2.6萬億至4.4萬億美元，大約相當於英國經濟的規模。
作為一位「有意識的樂觀主義者」，布林約爾夫森相信這些生產力增長將積累並出現在官方統計數據中。他告訴我，他和悲觀主義者戈登打賭，未來幾年的生產力增長將超過國會預算辦公室預計的1.4％的年增長率。「事實上，我認為它將接近加倍，」他說。
雖然生產力的估計反映了公司內的工人，將如何在工作上變得更有效率，但它也假設被裁員的工人將找到新工作。隨著生產力的提高，經濟總產出將增加，GDP將上升。這將創造一個良性循環，因為公司將需要擴大業務以跟上這一增加的需求，這意味著他們將需要更多的工人。此外，勞動生產力增長已被證明可以提高實際收入，造福工人和家庭。簡單地說：即使技術創新可能導致工人流離失所，長期來看也將有助於工人。經濟學家大衛·奧特和同事們的一項被廣泛引用的研究發現，今天60％的工人從事80年前不存在的工作，這表明85％的就業增長是技術創新的結果。
未來證明 - 更快更聰明
這些都是好消息，但不能忽略AI革命的動盪。AI進展和採用的快速步伐使這一轉變與過去的工業革命有明顯不同。這不像紡織工人被機械化織機取代那麼簡單 - 勞動力轉型在不同職業中以不同程度發生。而且，這種變化的速度肯定會超過任何旨在跟上技術的教育和勞動力準備的變化。
美國已經過時的勞動力教育系統已經無法滿足現代工人的需求，更不用說AI掌握後他們可能需要的了。華盛頓智庫未來工作的首席執行官瑪麗亞·弗林說，美國被「不融入漂亮的被子的計劃拼湊」所拖累。事實上，有43個聯邦就業培訓計劃，總預算為200億美元，不到美國GDP的0.1％。對於一個GDP為25萬億美元並有超過1.5億工人的經濟體來說，這是一個令人警惕的微不足道的數量。
為了減輕勞動力市場動盪的痛苦，美國需要投資更多在勞動力上 - 而且速度要快。一種方法是採用丹麥的工作保障和再培訓模式，稱為「靈活保障」。該系統通過讓雇主容易解雇工人，並為被解雇的人提供可觀的緩衝金來避免結構性失業。該計劃為被解雇的人提供高達每月2860美元的失業救濟金兩年，以及一對一的工作諮詢和再培訓機會。結果，與類似國家的工人相比，丹麥人的失業時間要少得多。
美國曾經有一個類似的計劃，即1974年成立的貿易調整援助計劃，由勞工部為受其他國家貿易和生產影響的工人管理。「這是一個權利計劃，以便任何符合某些條件的工人 - 由於貿易而失去工作 - 有權接受收入支援和再培訓支援的一個包裹，」弗林告訴我。針對AI勞動力市場轉變的全面和充足資金的計劃將有助於通過提供搬遷補助金和工資保險暫時彌合工人在找到薪酬較低的工作時的工資差距，減輕工人的動盪。
為了重新培訓人們以適應基於AI的經濟，美國可以借鑑新加坡。在那裡，25歲以上的工人每人獲得500美元的學分，可用於數據科學到商業等任何24000門課程，公共和私人再培訓計劃確保技能培訓與雇主的工作分類相匹配。每年有超過660,000人使用該國的國家再培訓計劃。對於那些擔心生產力滯後的人來說，這些大規模升級教育和培訓的努力有潛力填補主要勞動力轉變的空白。新加坡的努力已經有助於將年度勞動生產力增長率提高到可觀的3％。
所有這些公共部門政策仍需要通過私人部門投資再培訓來補充。在麻省理工學院對工人的調查中，50％的受訪者報告他們的雇主提供了正式的技能培訓。通過稅收抵免激勵再培訓 - 例如在紐約和喬治亞 - 可能促使雇主採取行動，並確保每個人都為AI革命做好準備。
技術不能被取消發明 - 例如AI這樣的破壞性催化劑需要積極追求適應這一變化。使工人能夠抵御大震蕩需要認識到這一技術浪潮可以暫時消滅大部分勞動力，或者可以平穩地衝浪到平靜的水域。