文/陈根
从到GPT-4，人们也对人工智能（AI）的革命性力量有了更深刻的体会，而在关于GPT技术的讨论中，有一个受到特别多关注的问题，那就是：会如何影响就业？事实上，从人工智能诞生到今天，人类一直在担忧的一件事，就是人工智能是否会冲击就业。这个答案显然是一定的，只是诞生，让这个担忧又进一步放大了。
这种担忧不无道理——人工智能的突破意味着各种工作岗位岌岌可危，技术性失业的威胁迫在眉睫。近日，发布了GPT技术对劳动市场的影响报告，指出GPT技术或将颠覆美国19%工作，部分高薪岗位影响更大。只是，在这场机器换人的浪潮中，谁会是赢家？谁又会被淘汰？
可能影响80%的工作岗位
自第一次工业革命以来，从机械织布机到内燃机，再到第一台计算机，新技术出现总是引起人们对于被机器取代的恐慌。在1820年至1913年的两次工业革命期间，雇佣于农业部门的美国劳动力份额从70%下降到27.5%，目前不到2%。
面对人工智能技术的兴起，美国研究机构2016年12月发布报告称，未来10到20年内，因人工智能技术而被替代的就业岗位数量将由当时的9%上升到47%。麦肯锡全球研究院的报告则显示，预计到2055年，自动化和人工智能将取代全球49%的工作，其中印度和中国受影响可能会最大，其中，中国具备自动化潜力的工作内容达到51%，这将对相当于3.94亿全职人力工作产生冲击。
如果说，过去人们对人工智能代替就业的担忧还只是担忧，那么现在，在的冲击下，人们的担忧却真正成为了现实。其实，在发布不久后，联合国贸发组织（）官网就刊登了相关文章《人工智能聊天机器人如何影响工作就业》，文章称：“与大多数影响工作场所的技术革命一样，聊天机器人有可能带来赢家和输家，并将影响蓝领和白领工人。”
3月20日，研究人员提交的一篇相关报告则进一步引发了人们的讨论。具体来看，根据人员职业与GPT能力的对应程度来进行评估，研究结果表明，和使用该程序构建的未来应用可能影响美国大约19%的工作岗位，和他们至少50%的工作任务。与此同时，80%的美国劳动力至少有10%的工作任务在某种程度上将受到的影响。
其中，严重依赖科学和批判性思维能力的角色与受影响度呈负相关，而编程和写作技能与受大型语言模型（LLM）影响度呈正相关。受影响最大的职业包括口译员和笔译员、诗人、词作者、公关人士、作家、数学家、报税员、区块链工程师、会计师和审计师，以及记者。
这份报告还按行业细分了的影响。包括数据处理托管、出版业和证券商品合约在内的行业最有可能受颠覆。相比之下，以体力劳动著称的行业，食品服务、林业和伐木业、社会援助和食品制造业，受到的潜在影响最小。
通过分析，研究人员发现，像GPT-4这样的大型语言模型带来的影响可能是普遍的。随着时间的推移，LLM的能力不断提高，即使现在研究人员停止对新模型能力的开发，但它们带来日益增长的经济效应也会持续增长。该研究还发现，如果考虑到互补技术的发展，LLM的潜在影响将显著扩大。这也恰恰说明了GPT正变得越来越通用。
不过，这项研究也有局限。研究人员承认，试图通过使用简单的标签描述工作任务来总结每个职业，可能延续了每个职业的固有偏见。并且，这项研究也排除了的缺点，目前，GPT依然有所不足，GPT可能犯明显的错误，包括编造信息，这使得人类有必要监督其工作。因为，在真实职场中，只要有出错的可能性，就无法独立完成任务。
高薪反而受影响更大？
面对AI对就业的冲击，人们往往认为，最先受到影响的，会是蓝领阶层，但的研究却提出了不同的结论。的研究认为，对就业的影响涵盖所有工资水平，而高收入工作可能面临更大的风险。
引入了一个概念——暴露（）。“暴露”的衡量标准是，使用或相关工具，在保证质量的情况下，能否减少完成工作的时间。
具体来说，“暴露”分为以下三个等级：第一个等级就是没有暴露。第二个等级为直接暴露，是指仅使用大型语言模型可以将时间至少减少50%。第三个等级为间接暴露，即单独使用大型语言模型无法达到效果，但在它的基础上开发的额外软件，可以将时间至少减少50%。
其中，在GPT-4标注的完全暴露的职业里，有数学家、会计与审计、新闻从业者、临床数据助理、法律秘书和行政助理、气候变化政策分析师等。实际上，这些职业正是所谓的“白领”，而之所以收入越高，越可能受到影响，部分原因在于，这部分人群更可能接触和需要使用和相关工具。
比如，对于技术工作来说，等先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着未来可以用更少的员工完成一项工作。要知道，许多代码具备复制性和通用性，这些可复制、可通用的代码都能由所完成。制造商等科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。
再比如法律行业。与媒体行业从业者一样，法律行业工作者需要综合所学内容消化大量信息，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。这些数据本质上是非常结构化的，这也正是的擅长所在。从技术层面来看，只要我们给开发足够的法律资料库，以及过往的诉讼案例，就能在非常短的时间内掌握这些知识，并且其专业度可以超越法律领域的专业人士。
当然，需要指出的是，“暴露”不等于“被取代”。它就像“影响”一样，是个中性词。比如，数学家的暴露程度达到100%这项，不代表数学家就会被取代了。或许能为某些环节节省时间，但不会让全流程自动化。比如，数学家陶哲轩就多种AI工具融入了自己的工作流，在他看来，传统的计算机软件就像是标准函数，AI工具更像是概率函数，后者要比前者更加灵活。
这也让我们进一步认识到，以为代表的人工智能对于人类社会的就业冲击远比我们曾经想得广泛。只不过，在会计、金融、教育、医疗等各行业，人工智能并不是完全替代这些工种，而是改变过去人们的工作模式，由人类负责对技能性、创造性、灵活性要求比较高的部分，机器则利用其在速度、准确性、持续性等方面的优势来负责重复性的工作。
可以预见，在的浪潮下，未来，在高端研发等少数前沿创新领域，仍然会延续对高技能劳动力的就业选择偏好。这也会导致在高技能与中低技能劳动力就业中出现明显极化趋势：对高技能劳动力，尤其是创造力与创新力领域的就业需求将会显著提升；加剧了通用生产领域中低技能劳动力的去技能化趋势。
谁是赢家谁是输家？
可以确定的是，及其未来的迭代一定会撼动当前人们的工作方式。那么，在这场的冲击中，谁会是赢家？谁又会被淘汰？要知道，人工智能的发展带来的不仅是一个或某几个行业的变化，而是整个经济社会生产方式、消费模式等的深刻变革，并进一步对就业产生巨大影响。
横空问世，让我们看到不是只有人类才有智能，未来，一切只会规律性、规则性工作的人必将逐步淘汰，而需要创造性和人类思维的工作将会得到提升。人工智能不一定让你失业，但会用人工智能的人一定会让你失业。
同时，GPT可能会进一步加剧劳动力市场的不平等问题，高技能和高薪工作者可能受益于GPT的使用，而低技能和低薪工作者可能会面临失业的风险。GPT的出现还可能会引起社会稳定的问题，比如，可能会出现失业和职业不确定性等问题，从而引发社会不满。
因此，面对的就业冲击，一方面，是要积极应对对就业带来的中短期或局部挑战，需要制定针对性措施，缓冲对就业的负面影响。比如，把握带来的新一轮产业发展机遇，壮大新兴产业，借助GPT技术在相关领域创造新的就业岗位，充分发挥GPT对就业的积极带动作用。
如何应对人工智能的社会问题，需要的是市场的创造性。只有合适的教育机制，激励机制，合适的人才，才能对冲带来就业市场的巨大冲击。事实上，究竟消灭多少、创造多少、造出什么新工作，不是完全技术决定的，制度也有决定性的作用。在技术快速变化的环境中，究竟有多大能力、能否灵活地帮助个人和企业创造性地开创出新的工作机会，这都是由制度决定的。
比如，失去工作的人，他的能力能否转换？如何帮助他们转换能力？这些也是制度需要考虑的问题。政府要足够支持建立非政府组织，为丢掉工作的人提供训练，帮助他们适应工作要求的变化。
另一方面，也对我们提出了更高的要求，那就是不要做工具人，而要做驾驭工具的人。说到底，AI取代人类社会大部分的工作是科技发展的必然趋势，尤其是当万物数据化之后，数据就让信息与决策变得有规律与有迹可循。而基于数据与信息的决策本身就是AI的强项，正如汽车取代马车的时代来临一样，更有效率的AI取代人类社会的大部分工作也是技术推动的必然。
面对这样一个即将到来的人机协同的必然时代，在应对人工智能冲击就业上，每个人都应该以更开阔的视野、更多维的方法、更有效的策略提前做好充分准备来回应挑战。
从工业革命到个人电脑，更高效工具的出现是时代发展的趋势。个在这个时代，人和人最大的区别就在于是否能善于使用工具。现在，新的工具已经到来。
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