人工智能的发展会使你失业吗？

编译/王懿霖 美术编辑/丁国明 赵霞

国际货币基金组织近日发布报告指出，人类正处于一场技术革命的边缘。这次技术革命可能会推动提高生产力、促进全球经济增长并提高全世界劳动者的收入，但它也可能取代部分工作岗位，使贫富差距和不平衡发展加剧。

报告研究显示，全球近40%就业岗位受到了人工智能的影响。国际货币基金组织总裁格奥尔基耶娃对此表示：“从历史演进来看，自动化、信息技术往往会影响日常工作，但人工智能的与众不同之处，在于它能够促进高技能工作。”

国际货币基金组织的报告分析显示，在发达经济体，大约60%的工作岗位可能会受到人工智能的影响。相比之下，在新兴市场和低收入国家，受人工智能影响的就业岗位比例预计分别为40%和26%。

这意味着新兴市场和发展中经济体面临的人工智能直接干扰较少。但与此同时，鉴于很多国家还没有发展出完善的基础设施或熟练劳动力，这些国家也难以从人工智能技术中获利。因此，随着时间的推移，人工智能技术可能会加剧国家之间的差距。

“这可能会加剧数字鸿沟和各国收入差距。”格奥尔基耶娃表示，人工智能也可能影响国家内部的收入和财富分配。在大多数情况下，人工智能可能会加剧整体不平等，政策制定者必须积极应对。

同样，于近日在达沃斯召开的世界经济论坛年会也重点讨论了未来工作的挑战和机遇。

世界经济论坛在报告中强调，技术对就业动态的影响显而易见。报告估计，到2025 年，人工智能在全球范围内创造的就业机会将比它们取代的还要多1200 万个。这种自相矛盾的情况突显了技术的变革潜力，它取代了某些职位，但也创造了新的机遇。然而，这也强调了转变个人职业发展模式的必要性，因为市场很明确需要一批适应性强、掌握新型岗位所需技能的劳动力。

科技的两面性——一些人会获益，一些人则受损

技术的发展，如工厂机器人、智能家居设备和自动驾驶汽车，改变了我们的生活和工作方式，而这些发展在很多方面都令人兴奋，因为它们预示着生产率和生活水平的提高。但它们也可能令人恐惧：当机器接管一切时，人们将如何谋生？

当然，这是一个古老的问题。工业革命期间，就出现了对技术摧毁就业、取代劳动者和破坏生活方式的担忧——这方面最好的例证或许是英国的卢德分子，他们反对这些给纺织业带来根本性变化的变革。一个多世纪后的今天，这些担忧依然存在。正如时任美国参议员约翰·肯尼迪在1960 年计算机革命刚开始时所说的那样，“今天，我们正面临一场新的工业革命——自动化革命。这是一场为劳动力带来新的繁荣、给美国带来新的财富希望的革命，但这也是一场带来产业混乱、失业率上升和贫困加剧等不良威胁的革命。”

回想起来，肯尼迪对失业的担忧似乎并不准确。在他发表演讲后的几年里，美国经济创造了数百万的净新增工作岗位，大规模技术失业也没有出现。劳动力市场的这些状况似乎减轻了当代卢德分子的担忧——凭借技术的益处和市场的力量，人们将找到新的工作，生产力的上升将提高生活水平。的确，在18 世纪和19 世纪的工业革命期间，这些都最终成为了现实，电力、内燃机、电话和现代医学等提高了人们的生活质量，延长了预期寿命，人们的生活水平有了巨大提高。

然而，这并不是说肯尼迪的担忧是毫无理由的。就在他发表演讲的几年后，美国的薪资差距开始急剧加大，劳动力的收入占比出现了下降。

而当下，人工智能正朝着不可预见的方向迅速发展，我们可能无法从历史中吸取任何教训。2023 年初，ChatGPT-4（一种旨在生成类似人类语言的人工智能模型）的出现标志着变革步伐的显著加快，凸显了人工智能远远超出完成常规任务的能力。2019 年，麦肯锡调查的人工智能专家预计，到2050 年，计算机将能够达到前25%人类的写作水平；到2055 年，计算机将能够执行人类水平的创造性任务。短短几年时间，他们现已分别将预测时间调整为2024 年和2028 年。

很容易看出预测出现如此大幅变化的原因。生成式预训练转换器（GPT）似乎有可能对劳动力市场产生广泛的影响。一项研究表明，一旦GPT 被引入工作环境，大约20%劳动者的至少一半工作会受到影响。GPT 似乎可以提高创造性任务的效率，比如写作、法律分析和编程等。这些研究比较了在给定任务中使用GPT 的小组和对照组的效率，发现使用GPT 的小组的效率大幅提高。然而，同样值得注意的是，研究观察到，技能最低的参与者受益最多，且至少在某些情况下，GPT 增强的输入更具创造性。此外，有迹象表明，仅GPT-4 就可能超过人类的输出。这些发现与之前强调的常规任务自动化以及人工智能和机器人替代非熟练劳动力的观点形成了对比。新技术对熟练劳动者和低技能劳动者影响的这种变化，似乎是GPT 与之前的数字化浪潮的关键区别。

所有这些都对经济增长和薪资不平等产生了重大影响，但它也表明过去发生的，未必就是未来的序幕。薪资不平等会因为低技能劳动者受益更多而出现部分逆转吗？或者，拥有最佳数据条件、计算机和顶尖人才的大型企业会获得更多的经济和政治权力吗？这一切将如何发挥作用，显然取决于技术的发展以及政策和更广泛的社会反应。乐观和悲观的人工智能情景都存在，但在任何一种情景下，都可以确定其会造成经济、社会和政治的巨大变革，政策制定者必须尽最大努力理解正在发生的快速变化对分配的影响。

重新平衡人工智能发展之路——若要实现共同繁荣，我们必须确保人工智能与人工形成互补，而非取而代之

关于人工智能对经济增长的影响，乐观的预测比比皆是。高盛集团表示，人工智能的使用可以在10 年内将生产力每年提高1.5 个百分点，并使全球GDP 提高7%（额外产出7 万亿美元）。业内人士的预测则更为激动人心，其中包括全球每年产出增长超过30%，有10%可能会出现“爆炸性增长”。这种技术乐观主义依托于“生产力浪潮”这一根深蒂固的观念，认为包括自动化在内的技术变革会推动生产力提高，从而提高净工资，实现共同繁荣。

然而，这种乐观主义不符合历史规律，且对于当前“任由人工智能发展”的道路尤其不合时宜，后者专注于推动自动化（取代人工）。我们必须要认清，新技术的发展绝不只有一条唯一的、注定的道路。而且，假设目标是持续改善更多人的经济状况，那么应该采取怎样的政策，才能让人工智能发展走上正确的道路，同时又更加重视提高所有劳动者均可具备的能力呢？

机器问题

与人们的普遍观点相反，提高生产力并不一定意味着对劳动者的需求增加。生产力的标准定义是“每个劳动者的平均产出”，也就是总产出除以总就业人数。人们希望随着劳动者人均产出的增长，企业雇人的意愿也会提高。

但现实是，雇主并不会根据每个劳动者的平均产出量来招聘更多雇员。相反，对于企业来说，重要的是边际生产力——即每增加一个劳动者来提高产量或服务更多的客户，由此带来的额外贡献。边际生产力的概念不同于每个劳动者的产出或收入。每个劳动者的产出可能会增加，而边际生产力可能保持不变，甚至有所降低。

工业机器人等诸多新技术的出现，拓展了机器和算法的任务领域，因此取代了人工。自动化提高了平均生产力，但没有增加劳动者的边际生产力，甚至事实上还降低了这一比率。这也就是为什么在过去的40 年里，自动化提高了生产力，大大增加了企业利润，却没有实现共同繁荣。

正如《权力与进步》中所描述的那样，用机器取代人工并不是提高经济效率的唯一途径，而这一点也已经得到了历史的证实。部分创新成果并未实现工作自动化，而是提高了个人对生产的贡献。例如，新型软件工具可以帮助汽车修理工提高精度，从而提高工人的边际生产力，这与以取代人工为目标的安装机器人截然不同。

新的功能

创造新任务对于提高劳动者边际生产力更为重要。如果新机器能开辟人类劳动的新用途，就可以扩大劳动者对生产的贡献，进而提高其边际生产力。从20 世纪初开始，亨利·福特引领汽车制造业开展了轰轰烈烈的产业重组，在此期间，自动化技术大量涌入。但大批量生产方法和装配线同时带来了一系列新的设计、技术、机器操作和文书工作，增加了该行业对劳动者的需求。

在过去的两个世纪里，新任务对就业和工资的增长至关重要。很多在过去几十年里发展最快的职业，比如核磁共振放射科医生、网络工程师、计算机辅助机器操作员、软件程序员、信息技术安全员和数据分析师，在几十年前尚不存在。即使是一些历史相对悠久的职业，比如银行出纳员、教授和会计师，现在也在利用技术从事许多相对较新的任务。在几乎所有上述情况中，都是技术进步带来了新的任务，而新任务成为了就业增长的主要推动力。同时，对于提高生产力来说，新任务也是必不可少的，新任务推动了新产品的推出，并使生产过程更加高效。

生产自动化

如果一个行业的自动化能大幅提高生产力，它也能推动该行业或整个经济体的就业。在这种情况下，新的工作岗位可能来自同一行业的非自动化任务，也可能来自相关行业中增加的活动。在20 世纪上半叶，汽车制造业的快速增长刺激了石油、钢铁和化学工业的大规模扩张。汽车的大批量生产也彻底革新了交通运输的面貌，进而推动了新的零售、娱乐和服务业的兴起。

然而，如果自动化无法大幅提高生产力，也就是只能达到所谓的“很一般的水平”，就无法激起“生产力浪潮”。例如，杂货店的自助结账机只能带来有限的生产力效益，因为它们只是将扫描商品的工作从员工转移到顾客身上。商店引入自助结账机后，雇佣的收银员就会减少，但其他方面并没有出现生产力显著提升的情况，无法以此来刺激创造新的就业机会。食品杂货没有变得更便宜，食品生产规模没有扩大，购物者的生活也没有改变。

这些都强调了技术的一个最重要问题——选择。利用共识来提高生产力的方法有很多，指导创新的方法更是比比皆是。关键在于我们发明和采用数字工具是用来监工、推动自动化，还是通过创造富有生产力的新任务来为劳动者赋能？

与人类互补

新技术可以与劳动者形成互补，使其提高工作效率或质量，或帮助其完成新的任务。例如，1870 年至1979年间，虽然机械化逐渐使美国一半以上的农业劳动力失业，但工厂和新兴服务业出现了一系列新的蓝领和文书工作，对熟练劳动力产生了巨大需求。这类工作不仅报酬更高，而且危险性更小，体力消耗也较少。

在20 世纪的大部分时间里，这种传统工作自动化与新任务创造的良性结合，始终在相对平衡的状态下进行着。但在1970 年之后，这种互动出现了失衡现象。在随后的50 年里，尽管自动化保持发展、甚至加速了前进步伐，新任务的抵消效应却已弱化。于是，这些劳动者越来越多地从事虽有社会价值却薪资微薄的服务性工作，比如保洁、餐饮服务和娱乐服务。

而人工智能新时代的关键问题是，它是否会为拥有不同技能组合和广泛教育背景的劳动者，带来新的劳动力互补性任务。

人工智能系统在某些自动化方面的应用已成定势，下一步人工智能研究的主要焦点则是，在大量的认知任务中实现人工智能与人类的平等。更广泛地说，是打造能够模仿并超越人类能力的通用人工智能。

如能对人工智能的发展予以适当引导，它有可能成为劳动者技能和专业知识的补充。人类生产力常常因缺乏具体的知识或专业技能而受到阻碍，而新一代技术可以对这些知识或专业技能形成补充。例如，人工智能在专业劳动者（比如教育工作者、医务人员，以及电工、水管工等现代技术人员）的培训和再培训方面具有巨大潜力。人工智能还可以在监督培训流程、与客户沟通以及提供更精细的服务方面，对人类的专业知识和判断力提出新的需求。

5 项原则——将人工智能引上与人类相辅相成的发展之路

预测表明，人工智能可能会在未来5 年使全球GDP 实现增长，虽然增长幅度不会像人工智能狂热分子所说的那么大。它可能会在中期小幅提高GDP 的增幅。然而，我们从目前的轨迹来看，人工智能产生的第一重影响可能是加剧工业国家内部的不平等。

中等收入国家和许多低收入国家对当前的道路也忧心忡忡。新的资本密集型技术将很快在各地得到应用，按照目前的发展趋势，没人能确保人工智能创造的就业机会会超过其所摧毁的就业机会。

如果我们能将人工智能引上一条与人类相辅相成的道路，同时利用它来解决紧迫的社会问题，那么世界各地都将从中受益。但如果一味追求自动化，共同繁荣将更难实现。

基于此，世界各地的政府尤其是正在积极发展科技的国家，应该采取以下5 个步骤，帮助人工智能走上一条与人类互补而不是取人类而代之的道路——

改革商业模式：占主导地位的人工智能开发者可以轻而易举地无偿征用消费者数据，这些开发者对数字广告的依赖也会使他们想尽一切办法来吸引消费者注意。政府需要为所有消费者的数据确立明确的所有权，并应对数字广告征税。要让人工智能惠及全民，就必须实现更多样化的商业模式，甚至促成更多的竞争。

更新税收制度：根据美国和其他许多国家的税法，人力型企业承担的税负要比专注于用算法实现工作自动化的企业税负更重。为了更好地激励企业采用与人类互补的技术，政策制定者应潜心制定一个更对称的税收结构，平衡雇用劳动力和投资设备与软件的边际税率。

提高劳动者话语权：由于劳动者将受到人工智能的深刻影响，其应该在人工智能的发展中拥有话语权。政府政策应限制将未经测试（或测试不足）的人工智能，应用于可能使劳动者处于危险之中的场景，例如高风险的人事决策任务（包括招聘和解雇）或工作场所监测和监督。

资助更多有关人工智能与人类互补性的研究：研发与人类互补的人工智能技术需要更多支持。政府应促进竞争和技术投资，将人工智能工具与人类专业知识相结合，以改善重要社会部门的工作。一旦取得了充分进展，政府就可以鼓励进一步投资，并提出建议，商讨与人类互补的技术是否适用于公费的教育和卫生保健项目。

普及政府人员的人工智能专业知识：人工智能将触及政府投资、监管和监督的各个领域。在政府内部建立人工智能咨询部门，可使政府机构和监管人员作出更为及时有效的决策。

（来源：世界货币基金组织、世界经济论坛）