个人计算机引发了一场信息技术革命。 人工智能会带来类似的巨大变化吗？ 贝特曼通过盖蒂图片社
人们对人工智能的兴趣激增，不仅引起了人们对算法模仿人类的惊人能力的关注，而且引起了人们对这些算法可能取代许多人类工作的现实的关注。 其经济和社会后果可能是巨大的。
这种经济转型的途径是通过工作场所。 A 广为流传的高盛研究报告 预计未来十年大约三分之二的当前职业可能会受到影响，人们现在所做的四分之一到一半的工作可能会被算法取代。 全球多达 300 亿个工作岗位可能受到影响。 麦肯锡咨询公司 发布了自己的研究 预测人工智能每年将为全球经济带来 4.4 万亿美元的增长。
如此巨大的数字所带来的影响发人深省，但这些预测的可靠性如何呢？
我领导了一个名为 数字星球 研究数字技术对世界各地生活和生计的影响以及这种影响如何随时间变化。 看看个人电脑和互联网等之前的数字技术浪潮如何影响工人，可以让我们深入了解人工智能在未来几年的潜在影响。 但如果未来工作的历史有任何指导意义的话，我们应该为一些意外做好准备。
IT 革命和生产力悖论
追踪技术对经济影响的一个关键指标是经济增长 工人生产力 – 定义为员工每小时可以产生多少工作产出。 这个看似枯燥的统计数据对每个工人都很重要，因为它直接关系到工人每小时工作的预期收入。 换句话说，更高的生产率有望 导致更高的工资.
生成式人工智能产品能够在最少的人工参与下生成书面、图形和音频内容或软件程序。 广告、娱乐、创意和分析工作等行业可能是最先感受到影响的行业之一。 这些领域的个人可能会担心公司会使用 生成式人工智能可以完成他们曾经做过的工作，但经济学家看到了提高整个劳动力生产率的巨大潜力。
高盛的研究预测，仅由于采用生成式人工智能，生产力每年就会增长 1.5%，这将是 比 2010 年和 2018 年几乎翻倍。 麦肯锡则更加激进，称这项技术和其他形式的自动化将迎来“下一个生产力前沿，”到 3.3 年将其推高至每年 2040%。
这种生产率的提高将接近前几年的水平，将受到经济学家和理论上工人的欢迎。
如果我们追溯 20 世纪美国生产率增长的历史，它的飞速发展速度是 关于3％ 从 1920 年到 1970 年，实际工资和生活水平每年都在提高。 有趣的是，生产力增长在 1970 世纪 1980 年代和 XNUMX 年代放缓，恰逢计算机和早期数字技术的引入。 这 ”生产力悖论” 被著名地捕捉到 麻省理工学院经济学家鲍勃·索洛的评论：随处可见电脑时代 但在生产率统计中.
数字技术怀疑论者指责人们花在社交媒体或购物上的“非生产性”时间，并认为早期的变革，例如电力或内燃机的引入， 在从根本上改变工作性质方面发挥更大作用。 技术乐观主义者不同意； 他们认为新的数字技术 需要时间翻译 生产力增长，因为其他补充性变革需要并行发展。 还有其他人 担心生产力措施不够充分 捕捉计算机的价值。
有一段时间，乐观主义者似乎得到了证实。 1990 世纪 XNUMX 年代后半叶，即万维网出现前后，美国的生产力增长 翻倍，从该十年前五年的每年 1.5% 增至第二个十年的 3%。 再次，对于到底发生了什么存在分歧，进一步使悖论是否已得到解决的问题变得更加混乱。 一些 争论 事实上，对数字技术的投资终于得到了回报，而 替代视图 一些重点行业的管理和技术创新是主要驱动力。
不管如何解释，就像它开始时一样神秘，1990 世纪 XNUMX 年代末的繁荣是短暂的。 因此，尽管企业对计算机和互联网进行了大量投资——改变了工作场所——但经济和工人工资从技术中受益多少仍然不确定。
2000 年代初期：新的衰退、新的炒作、新的希望
21世纪伊始，恰逢 所谓的网络泡沫的破裂2007 年标志着另一场技术革命的到来： 苹果 iPhone，数百万消费者购买，公司以无数方式部署。 然而，劳动生产率增长在 2000 年代中期再次开始停滞， 2009年短暂回升 经济大衰退期间，2010年至2019年又陷入低迷。
智能手机催生了数以百万计的应用程序和消费者服务，但也让许多员工与工作场所的联系更加紧密。 旧金山纪事报/赫斯特报纸，来自 Getty Images
在这次新的衰退中，技术乐观主义者期待着新的变革之风。 人工智能和自动化风靡一时，有望改变工作和工人的生产力。 除了传统的工业自动化、无人机和先进机器人之外，资本和人才正涌入许多未来的行业。 改变游戏规则的技术，包括自动驾驶汽车、杂货店的自动结账甚至 披萨制作机器人。 人工智能和自动化预计将推动生产力增长 高于2％ 十年来每年均高于 2010-2014 年的低点 0.4%.
但在我们到达那里并评估这些新技术将如何影响工作场所之前，一个新的意外打击：COVID-19 大流行。
大流行生产力的推动——然后崩溃
尽管大流行具有毁灭性，但工人的生产力 2020年开始后飙升; 全球每小时工作产出达到 4.9%，是有数据以来的最高记录。
这种急剧增长在很大程度上是由技术推动的：较大的知识密集型公司——本质上生产力更高——转向远程工作， 保持连续性 通过视频会议等数字技术和 Slack 等通信技术，以及 节省通勤时间并关注健康.
虽然数字技术显然有助于提高知识工作者的生产力，但 加速转向更高程度的自动化 在许多其他行业，工人们为了自身安全必须留在家里并遵守封锁规定。 从肉类加工到餐馆、零售和酒店运营等行业的公司 投资于自动化，例如机器人和自动化订单处理和客户服务，这有助于提高他们的生产力。
但随后技术领域的旅程又出现了转折。
2020-2021 年投资激增 科技行业崩溃以及对自动驾驶汽车和披萨制作机器人的炒作。 其他的泡沫承诺，例如 Metaverse 彻底改变远程工作或培训，也似乎淡出了背景。
与此同时，几乎没有任何警告，“生成人工智能” 突然出现，具有更直接的潜力，可以提高生产力，同时大规模地影响就业。 围绕新技术的炒作周期重新启动。
展望未来：技术弧线中的社会因素
考虑到迄今为止的情节曲折，我们从现在开始可以期待什么？ 这里有四个问题需要考虑。
首先，未来的工作不仅仅关乎工人的原始数量、他们使用的技术工具或他们所做的工作； 人们应该考虑人工智能如何影响工作场所多样性和社会不平等等因素，进而对经济机会和工作场所文化产生深远影响。
例如，虽然广泛转向远程工作 有帮助 通过更灵活的招聘来促进多样性，我认为人工智能的越来越多的使用可能会产生相反的效果。 黑人和西班牙裔工人 代表过多 在自动化程度最高的 30 个职业中 代表性不足 在接触率最低的 30 个职业中。 虽然人工智能可能帮助工人在更短的时间内完成更多的工作，并且生产率的提高可能会增加就业人员的工资，但它可能会导致那些工作被取代的人的工资严重损失。 2021 年的一篇论文发现 工资不平等往往加剧最多 在那些公司已经严重依赖机器人并且很快采用最新机器人技术的国家。
其次，随着新冠肺炎 (COVID-19) 后的工作场所寻求面对面工作和远程工作之间的平衡，对生产力的影响以及对此主题的看法仍将不确定且不稳定。 A 2022研究 随着公司和员工越来越适应在家工作的安排，远程工作的效率得到了提高，但根据 2023 年的另一项研究，经理和员工 不同意 关于影响：前者认为远程工作会降低生产力，而员工则持相反观点。
第三，社会对生成式人工智能传播的反应可能会极大地影响其进程和最终影响。 分析表明，生成式人工智能可以提高特定工作中工人的生产力——例如，2023 年的一项研究发现，交错引入了基于生成式人工智能的对话助理 客户服务人员的工作效率提高了 14%。 然而已经有 呼声越来越高 考虑生成人工智能最严重的风险并认真对待它们。 最重要的是，对天文数字的认识 计算 和 环境成本 生成式人工智能的发展可能会限制其开发和使用。
最后，考虑到经济学家和其他专家过去的错误程度，可以肯定地说，当今许多关于人工智能技术对工作和工人生产力影响的预测也将被证明是错误的。 诸如 300 亿个就业岗位受影响或每年为全球经济带来 4.4 万亿美元增长等数字引人注目，但我认为人们往往对这些数字的可信度高于其应有的水平。
此外，“工作受到影响”并不意味着失去工作； 这可能意味着就业岗位的增加，甚至是向新工作岗位的过渡。 最好利用高盛或麦肯锡的分析来激发我们对未来工作和工人的合理情景的想象力。 在我看来，最好是主动集思广益，思考可能影响哪一个因素真正发生的众多因素，寻找早期预警信号并做出相应的准备。
未来工作的历史充满了惊喜； 如果明天的技术同样令人困惑，请不要感到震惊。
关于作者
巴斯卡尔·查克拉沃蒂（Bhaskar Chakravorti）, 弗莱彻学院全球商学院院长， 塔夫茨大学
