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生成式人工智能对未来就业会产生哪些影响?

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卡普兰首先乐观地表示,GAI会对劳动力市场造成破坏,但不太可能导致长期失业问题,这只要看一下自动化对劳动力市场的历史影响就明白了。在过去两个世纪,自动化提高了生产率,减少了工作时间,并带来了巨大的财富增长,刺激了需求并创造了新的就业机会。就像农业自动化让美国这个1800年大约90%的人口从事农业工作、家庭收入43%花费在食物上的国家,变成今天只有不到2%的人从事农业、家庭收入只有6%花在食物上,人们寿命延长、工作时间减少、收入增加,与此同时虽然一些旧职业消失了,新的需求却也催生了新的就业岗位。卡普兰说很难想象1960年工人所从事的57%的工作今天已经不复存在了,老电影里满是打字员、秘书和档案管理员的工作场所已经很遥远了,那些电梯操作员、加油站服务员和保龄球摆球员都哪儿去了?从历史上看,自动化提高生产率使人们失业,但提高的生产率使人们更富有,所以人们会花更多的钱、会增加对商品和服务的需求,因此会创造更多就业机会。GAI就像一波新的自动化浪潮,对GAI将导致大规模失业的担忧是没有根据的。

那么,哪些工作会因GAI而消失呢?大部分容易受到自动化影响的工作,其实也就是更偏向于体力劳动的蓝领工作,一直以来都面临消失的风险,在今天依然如此。但眼下GAI开始涉足白领的领域,如我们前面所言,它必然影响办公室职员、程序员、教师、文案、律师、医生、创意工作者等职业。但卡普兰并不悲观。他认为新技术更可能产生两种影响:首先,它将提高生产率。例如,一位平面设计师可能通过GAI工具获得一组候选图像来获得项目灵感,之后仍需人类艺术家来判断、选择、决策。GAI能生成创意,但它不一定能很好地选择创意。

另一种影响是由于成本降低而增加的市场规模。比如在创意设计领域,以前只有大企业才负担得起专业设计师来制作海报、Logo、网站,现在小餐厅老板、个人博主、学生社团都可以用GAI快速生成专业级设计作品。市场需求从"每天几千个设计项目"激增到"每天几百万个设计需求"。虽然单个项目的价格下降了,但总的市场容量扩大了。这将是一个有很多工作要做的更大市场,只不过不一定需要受过专业训练的艺术家了,这当中可能出现很多自由职业的“零工”。GAI缩小了业余爱好者和专家之间的差距,业余爱好者可以在GAI支持和指导下,比过去更快、更轻松地掌握技能,由此也加入到揽活的队伍。

那么,有没有哪些工作不会受到GAI的影响?当然有,首先是涉及人与人之间深层沟通的工作。这类工作需要的不仅是信息传递,更是理解、同情和真实的情感表达能力,包括销售人员、各种各样的顾问、婚礼策划师、私人购物指导、装饰师、在线社区经理等等。另一类不可替代的工作是那些展示人类技能和创造力的职业,比如音乐家、表演者、运动员等。再有,随着经济收入的增加,消费者可能会有更多享受性的支出,比如度假、服装、外出就餐、音乐会、水疗中心等等。享受性支出的关键或许不在效率,而在面对面提供的体验和情感价值,这种给个体提供关注的能力,可能是未来新的工作竞争力。

最后,卡普兰提到,每一次重大的技术进步都会围绕这一技术创造新的行业和职业,生成式人工智能也不例外。比如,在试图解决一个需要多个步骤的复杂问题、需要多轮反馈的跟GAI的交互中,你可能需要有更专业的人帮助你诱导出有用的输出。其实现在已经有一些网上指南和课程来帮助你掌握GAI这一新兴技术,社交媒体上已经有人做了各种小工具、提示和技巧的整理。在未来,这类新出现的工程师就像驯兽师一样,会调教一个不听话的GAI执行你的指令。

还有另一个紧迫需求,就是收集和整理GAI训练数据集,尤其针对专业领域。卡普兰把这个有可能出现的新职业叫做“数据整理员”,他们会有目的地收集特定领域的数据,用以提高那些要实现特定目的的GAI的性能,以及,为了衡量GAI的表现,那可能就需要有人来开发和制定各种用于比较和测试GAI的技术基准;就像目前要评估和监控计算机病毒和网络威胁一样,我们可能也需要对GAI进行实时威胁评估和监控。

在中国,国家人力资源和社会保障部公布的《国家职业资格目录(2021年版)》,新增职业很多都跟计算机、互联网和人工智能相关,如物联网工程技术人员、数字化管理师、建筑信息模型技术员、电子竞技运营师、电子竞技员、无人机驾驶员、物联网安装调试员、工业机器人系统操作员、工业机器人系统运维员等等。可能对于普通人来说,会觉得这些新工作离自己很远,或者说我们的知识储备和技能训练并不足以让我们有机会进入这些新的职业领域。这就是卡普兰提醒我们的“技术性失业现象”:尽管会出现很多新的工作机会,但新工作可能需要许多我们当下所缺乏的技能,技术性失业指的就是雇主需求与劳动力技能之间的不匹配。不过,卡普兰认为要解决这个问题并不难,无非就是需要政府和相关机构尽早着眼于未来,并展开人才培养和持续的职业培训,尤其是帮助那些可能被取代的职业岗位的人们尽早学习新技能并过渡到新职业。

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