6. 人工智能的发展对不同工作的影响

本次节目中，面对人工智能的快速发展，叶老师和橙子讨论了人工智能到底会对什么样的工作类型以及什么技术水平的从业人员更有帮助。叶老师回顾了历史上的科技大发展，都没有减少工作时间和工作机会。然后两个主持人探讨了人工智能是如何影响人们的工作，以及是否会扩大两极分化。希望听众朋友们多听多看多思考，并尽可能地深入了解自己。

主持人 叶老师 (Y): 大家好！欢迎再次回到叶老师AI教育这档节目。 

主持人 橙子 (C): 欢迎大家收听我们的节目！

Y：今天是12月27号。希望大家都度过了一个愉快的圣诞节。在这里我们预祝大家新年快乐！

C: 在第二期节目中，我们提到了世界经济论坛发表的一组调查数据，该数据表明：到2027年，全球普遍范围内近40％的工作岗位将受到人工智能技术发展的影响。与发展中国家相比，发达国家更有机会利用人工智能带来的好处。但是由于知识型工作 （knowledge work)  相对集中，这些国家也将面临更大的风险。在这些国家高达60％的工作岗位将受到人工智能技术发展的影响。那么问题来了：技术的发展在普通意义上代表工作效率的提高，那是否同时意味着一定会减少人类的工作时间和机会？人工智能技术的发展到底会对什么样的工作类型以及什么技术水平的从业人员更有帮助？

Y: 让我们从历史发展的角度来看待这个问题。在农业社会里农业是社会最主要的经济活动，生产方式以家庭为单位，主要依靠人力和畜力，使用简单的手工工具。生产方式的话，以自给自足的小农经济为主，生产的目的是满足家庭生活需要，而不是为了市场交换。我们可能觉得在那之前的农业社会的中人们总是为一日三餐而日夜忙碌。而事实是怎么样呢？在技术不发展的农耕时代，人们应农时而作，在农耕之余，人们有很多不固定的休息时间以及从事社交活动的时间。

C: 就是，我们的许多传统节日，例如春节啊，元宵啊，中秋啊什么的，都是农耕时代的产物。

Y: 人类大约是在18世纪60年代至19世纪初期进入工业社会，这一时期被称为第一次工业革命。工业革命始于英国，随后扩展到欧洲大陆和北美。我们可能都还记得背过的历史书：工业革命的2大标志性事件，考一考你，还记得吗？

C： 我记的的：詹姆斯·瓦特改良蒸汽机（1769年），和珍妮纺纱机（1765年）。

Y：对。这些技术创新极大地提高了生产效率，推动了从农业社会向工业社会的转变。工业社会是以工业生产为主要经济活动的社会形态，人们依靠机器和无生命能源（如化石燃料）进行大规模生产。生产方式高度专业化和分工明确，支持大量人口的高效生产。在进入工业社会之后 ，目前我们所熟知的工作生活方式逐渐形成，每周固定的工作时间加上周末休息时间。周而复始。然后通过工人阶级不断地斗争，到现在的一周5天工作制的形成。

C:  哎，在工业社会里，科学技术迅猛发展。在近几十年，电脑，互联网和智能手机的出现，更是对人们生产方式和工作效率的提高有了前所未有的推进。那么这些技术的发展，减少了我们的工作时间和工作机会了吗？

Y:  我觉得不是吧，以前大家都觉得电脑，手机会帮助我们提高工作效率，节省工作时间。但是我好像觉得我们的工作时间不但没有减少，反而越来越长。工作和生活的边界越来越模糊了。

C：但是随着技术的发展，我们 从 20 世纪 80 年代可以观察到的是劳动力的两极分化。一种形式是体力劳动，通常需要较低的正规教育水平，而另一种形式是创造性或基于知识的工作。

Y：你所指的体力劳动并不一定是指无技能要求的工作；它指的是教育入门要求较低的工作吧？

C:  正是。有一些工作例如水电工，管道工，或者是木工吧。这些工作还是很需要技巧，或者说手艺的。而且这些手艺还有一个很大的特点，就是这些技能难以自动化，执行的任务也难以标准化，想想理发师，千人千面，需要心灵手巧。这些工作的收入往往相对较低，除非你是名人的造型师！另一方面，创造性工作是需要高学历、高技能、能够传造性地解决复杂问题。那么技术的发展对这两类工作带来的影响是不平等的。也就说技术对创造性工作带来的好处很大，影响更多。 

Y：对的。造成这种不平等的原因，就是技术和计算机化导致的劳动力两极分化。比如说电和脑互联网的出现给创造性工作带来更多的好处。 而现在面对AI技术的发展， 近年来主流的看法是是人工智能将把这种两极分化推向极致。比如说，生成式人工智能具有迭代能力，需要熟练的用户才能从中受益。

C： 我们写代码有一个专业名词是“迭代”，就是指一个版本，比如1.0发布以后，我们在做下一个版本比如2.0的时候，要修复发现的问题，优化功能，把新版本做的更好。你刚才说的人工智能自己具有迭代能力，恐怕也是类似，通过反复的训练，反馈，循环，不断改进和优化AI模型的过程。但是为什么说这样的迭代能力，只有熟练的用户才能受益？

Y:  用程序员做例子说明：程序员可以用人工智能生成代码，但它容易出现错误、不一致或问题，实际上你必须是一个熟练的、知识渊博的程序员，才能调试它并检查出这些东西。因此，如果你是一个熟练的程序员，你就能从这项技术中受益；它能让你更高效、更有生产力。但如果你是一个不熟练的程序员，那么你实际上就无法从中受益。只有少数从事高回报、高收入、创造性的管理工作的人将胜出。资本的所有者、机器的所有者、技术的所有者、基础设施的所有者，他们也会做得很好。比如说类似山姆-奥特曼（Sam Altman）之类的人将从人工智能革命中获益，但是一般电脑程序员的工作前景可能就不会乐观。所以这个非常受推崇的假设是人工智能的发展将继续推动两极分化和阶层分化。

C:  我听了这个例子，有点不同的观点，既同意，又不同意。 

Y:  你别急，近年来，一些学者提出了一种相反的论点，认为生成式人工智能的发展可能不会加剧劳动力两极分化。

C： 好，先听你的这个论点。

Y：在过去 18 个月里发表的至少6篇以上非常具有影响力的学术论文表明 事实恰恰相反。实际上，生成式人工智能显示出一种反向的技能偏差，即它有利于技能较低的工人，而不是技能较高的工人。第一项研究是 埃里克-布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和他的同事对呼叫中心员工进行了研究，考察了聊天机器人助手对他们工作效率的影响。。研究发现 经验和技能较少的工人在使用这款人工智能助手后工作效率更高，而他们那些技术更熟练、经验更丰富的同事，实际上表现得更差，或者说他们并没有从这项技术中获益。
有几项研究基本上将这种效果复制到了其他类型的工作中。其中一项可能是迄今为止的最详尽的研究，由戴尔-阿夸（Fabrizio Dell'Acqua）和其他一些著名院校的知名研究学者所作。这些学者来自哈佛商学院数字数据设计研究所；宾夕法尼亚大学沃顿商学院；华威商学院人工智能创新网络；麻省理工学院斯隆管理学院。他们与鼎鼎大名的波士顿咨询公司。（Boston Consulting Group）合作研究了经验丰富的顾问和经验不足的顾问，以及人工智能是否提高了他们的工作效率。他们发现，在某些任务上，人工智能提高了每个人的工作效率，但实际上，技术水平较低的顾问比技术水平较高的顾问受益更多。报告这个研究成果的文章是2023下载量最高的学术论文。

C:   哎叶老师，我们把你刚才提到参考学习过的文章以及资料放在我们节目的文本中。给大家做参考。也方便如果需要引证这些文章的朋友们查询。

Y:  当然当然。那么你前面提到你的观点是什么呢？

C：哦，我其实想说得和你刚才讲的这个最新的研究成果不谋而合。因为我自己的经验和观察到的，人工智能在这个阶段，也是对技能不高的人所能提供的帮助最大。就拿你前面编程的例子来说吧，一般工作流程是高级工程师把一个复杂问题的解决方案设计好之后，拆分成一个一个的简单具体的小问题，然后分配给其他工程师去解决。而现在的AI呢，完成这种具体简单的任务是可以的，甚至可能比人类完成得更快更好。而对于完成复杂的任务，还是能力不足的。当然随着技术的不断发展，能够提供的帮助也会越来越高级，能解决的问题也会越来越复杂。这就是一把双刃剑，AI能帮你，也就是说一定程度上能取代你。那随着AI越来越聪明，能取代的工作也会越来越多。所以我很同意山姆-奥特曼的假说，就是人工智能的发展将继续推动两极分化，1极是：你做的工作是要求极高的创造性，或者复杂性的，很难被人工智能取代，甚至可以指挥监督人工智能；另外1极就是一些只能手工做的，目前AI还帮不上忙的工作。

Y： 回到正题，所以说我们最想知道答案的问题，它的答案似乎不像很多吸引眼球的新闻渠道所报道的那么简单。这是目前一个持续被研究的热门话题。AI技术的发展必定会带来影响。我们鼓励大家在多听听，多了解各方见解以便形成自己的观点。

C:  在人工智能到底会对什么样的工作类型以及什么技术水平的从业人员更有帮助的问题ssh还是没有统一见解的时候，越来越多的经济学家和学者同意未来的工作正变得越来越灵活，或者说有机会变得越来越灵活。工作有了更多的选择。因此，人们，无论是年轻人还是老年人，都可以通过更多不同的方式来思考，尤其是这些新的人工智能工具如何能够增强他们的工作能力。

Y: 有一句话说得好，大意是做你喜爱的事情你就没有感觉这辈子在工作了 （If you do what you love, you'll never work a day in your life）。 但是做自己喜爱的事情，更多的是要了解自己的动机，然后努力找到与市场信号的联系。培养对市场信号的敏感度。

C：什么是市场信号呢？

Y: 市场信号这里主要是指市场告知有哪些工作是新兴的，稀缺的。如果这样的工作机会出现了，那么它们就能得到一个经济或社会发出的资本的支持。对许多人来说，由于你无法成为你看不到的人 （you cannot be what you cannot see），我们不知道所有不同类型的工作角色, 所以需要我们多听，多看，多了解时事新闻，多关心当下新事物的发生。在这里我们给自己打个广告：注意定期收听我们的播客 ^^

C:  对对。我加一条，最重要的是，我们需要更好地了解自己的技能。

Y:  正是，目前市面上有越来越多的软件比如说Skillshare, Linkedinlearning, Coursera 等等， 它们能帮助用户更好地了解自己。因为你对自己的技能了解得越多，那么你就越有可能不断找到或创造有意义的高薪工作。

C: 如果你想拥有一份能够相对抵御技术颠覆的工作或职业轨迹，那么你就要考虑一下你所从事的工作以及有哪一些与之相关的任务。也就我们在第二集是说的所谓的工作(job) 和工作任务（task）的区别。如果你的工作内容广泛、形式多样，那么你可能不那么容易被技术取代。但如果你基本上只做一件事，这是你唯一擅长的事情，那么你就有可能更容易被取代。除非你身处这样一个超级明星市场 (superstar market)，在那里你就是超级明星。无人可以取代。就像是足球巨星梅西，或是F1赛车手等等。

Y: 那今天就讲到这里吧。我们讨论了人工智能如何影响不同的工作类型，并分享了目前的研究成果。我们希望大家多听多想，最后得出自己的见解。

C： 最后还是老习惯，分享一下最新的与人工智能有关的动态。OpenAI连续12天的发布会结束了。这个发布会我们上次的节目里面聊过。那这次想提的是他们的2个技术。第一个是AI视频通话功能，就是大家可以和AI打视频电话。我们可以这么理解，AI有眼睛了，可以跟你聊它在视频电话里看到的东西。同时另一边Google在默默地放大招。他们也发布了AI视频通话功能。这两个公司是你追我赶，坚决不能落后啊。第2个是AIO3大模型的发布。这个大模型极其强悍，测试题都快不够用了。而且测试结果表明，AI的智商已经超过了人类的平均智商水平。好啦，今天的节目就到这里。今天我们和大家聊了AI对不同工作的影响，下一期节目，我们想和大家聊一聊如果应对AI带来的挑战，我们对如何提高AI素养的思考和心得。欢迎大家收听。大家下次节目见！



Resource:
Brynjolfsson, Erik, Danielle Li, and Lindsey R. Raymond.2023.Generative AI at work. No. w31161. National Bureau of Economic Research.

Dell'Acqua, Fabrizio, et al. 2023. "Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality." Harvard Business School Technology & Operations Mgt. Unit Working Paper 24-013.