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AI失業(yè)恐慌:一場(chǎng)被數(shù)據(jù)打臉的集體焦慮

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(來(lái)源:麻省理工科技評(píng)論)

你肯定聽過(guò)一種說(shuō)法:隨著 AI 能力的提升,白領(lǐng)失業(yè)的概率也在加大?;ヂ?lián)網(wǎng)、科技行業(yè)最近一波又一波的裁員被看作對(duì)所有知識(shí)工作者的警示。

如果你也因此產(chǎn)生了辭掉軟件開發(fā)、產(chǎn)品經(jīng)理或金融咨詢的工作、改行當(dāng)水管工的想法,不如先來(lái)看看經(jīng)濟(jì)學(xué)研究怎么說(shuō)。

盡管有人警告一場(chǎng)“即將到來(lái)的失業(yè)末日”將摧毀大部分甚至全部此類工作,也有人在渲染“永久下層階級(jí)”的前景,但目前幾乎沒(méi)有證據(jù)表明 AI 已經(jīng)對(duì)美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生了大規(guī)模的沖擊。

對(duì)美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局(BLS)數(shù)據(jù)的分析顯示,那些可能受 AI 影響最大的職業(yè),其失業(yè)率實(shí)際上低于那些受 AI 影響較小的職業(yè)。而且在經(jīng)濟(jì)學(xué)家看來(lái)更關(guān)鍵的是,目前沒(méi)有跡象表明大量勞動(dòng)者正在從受 AI 威脅的崗位轉(zhuǎn)向被認(rèn)為更安全的崗位,比如以體力勞動(dòng)為主的工作。



AI 暴露度越高的職業(yè),失業(yè)率反而越低。截至 2026 年 3 月,受 AI 影響最大的職業(yè)(橙色線)失業(yè)率僅約 2.5%,而受 AI 影響最小的職業(yè)(深藍(lán)色線)失業(yè)率超過(guò) 6%。這張圖說(shuō)明:至少?gòu)氖I(yè)率這個(gè)指標(biāo)來(lái)看,AI 尚未對(duì)美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)造成明顯沖擊。(來(lái)源:美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局)

雖然當(dāng)前的勞動(dòng)力數(shù)據(jù)并不排除未來(lái)幾年突然出現(xiàn)大規(guī)模失業(yè)的可能性,但它確實(shí)讓“末日預(yù)言”的降臨速度變得值得懷疑。AI 圈子里似乎人人都在預(yù)測(cè)這項(xiàng)技術(shù)很快會(huì)消滅工作,似乎人人都認(rèn)識(shí)幾個(gè)找不到工作的年輕人。人們常說(shuō):勞動(dòng)力市場(chǎng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)還沒(méi)有顯示出大的波動(dòng),但等著瞧吧。

但實(shí)際上,至少目前的數(shù)據(jù)描繪出的是一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的勞動(dòng)力市場(chǎng),AI 帶來(lái)的沖擊在很大程度上還停留在推測(cè)層面。

“目前所有可得的證據(jù)都表明,AI 對(duì)當(dāng)前勞動(dòng)力市場(chǎng)狀況的影響可能很小?!卑{惪ā溈纤ィ‥rika McEntarfer)說(shuō)。她曾是 BLS 的負(fù)責(zé)人,去年秋天在一份令政府不滿意的就業(yè)報(bào)告之后被特朗普解雇。(不出所料,在她被解職之后 BLS 仍然在報(bào)告就業(yè)增長(zhǎng)乏力。)

麥肯塔弗現(xiàn)在是斯坦福經(jīng)濟(jì)政策研究所的研究員。她說(shuō) AI 目前對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)影響不大這一點(diǎn)“讓很多人意外,但不應(yīng)該感到意外。歷史告訴我們,創(chuàng)新需要時(shí)間才能傳導(dǎo)到行業(yè)變化和職業(yè)變化中。在 AI 改變勞動(dòng)力市場(chǎng)之前,它必須先改變企業(yè)。

麥肯塔弗援引了美國(guó)人口普查數(shù)據(jù):目前只有五分之一的企業(yè)在任何業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中使用了 AI。“這些數(shù)據(jù)是對(duì) AI 將造成巨大沖擊這種恐懼的一次現(xiàn)實(shí)檢驗(yàn),”她說(shuō),“AI 可能會(huì)造成沖擊,很可能會(huì),但數(shù)據(jù)告訴我們沖擊還沒(méi)到,我們有時(shí)間做準(zhǔn)備。”



就業(yè)情況確實(shí)不太好,但很難歸因于 AI

美國(guó)就業(yè)市場(chǎng)對(duì)很多人來(lái)說(shuō)確實(shí)糟糕,尤其是年輕求職者。應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生的失業(yè)率約為 5.6%,遠(yuǎn)高于整體水平,是疫情以來(lái)和 2008 年金融危機(jī)之后才見過(guò)的高位。更令人擔(dān)憂的是,后疫情時(shí)代的招聘率一直很低迷,對(duì)試圖進(jìn)入職場(chǎng)的年輕人打擊尤其大。如果你是應(yīng)屆畢業(yè)生、在找科技行業(yè)的工作,你會(huì)天然地產(chǎn)生“這些公司到底是否在招人”的懷疑。

有跡象表明 AI 正在加劇 22 到 25 歲年輕人在從事軟件開發(fā)的求職困境,但這些職業(yè)在整個(gè)勞動(dòng)力市場(chǎng)中只占很小一部分。而且 AI 對(duì)就業(yè)困境應(yīng)該承擔(dān)多大責(zé)任,仍然不清楚。同樣不清楚的是,AI 暴露度高的職業(yè)中入門級(jí)崗位的流失,到底是更大范圍沖擊的前兆,還是經(jīng)濟(jì)學(xué)家所說(shuō)的由多種宏觀經(jīng)濟(jì)因素導(dǎo)致的“低裁員、低招聘”勞動(dòng)力市場(chǎng)中的一個(gè)孤立癥狀。

弄清楚這些不確定性,對(duì)我們理解向 AI 經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中的就業(yè)命運(yùn)至關(guān)重要。關(guān)于即將發(fā)生什么,從來(lái)不缺篤定的斷言和預(yù)測(cè):有人預(yù)言工作的終結(jié),也有人說(shuō)經(jīng)濟(jì)史告訴我們技術(shù)進(jìn)步最終總會(huì)帶來(lái)更多更好的工作。

沒(méi)有人確切知道 AI 會(huì)帶來(lái)什么,也不知道這次是否真的不一樣。要搞清楚,我們需要更好、更全面的數(shù)據(jù)。

聯(lián)邦政府每月對(duì) 6 萬(wàn)個(gè)家庭的調(diào)查為 BLS 提供了勞動(dòng)力市場(chǎng)變化的大致輪廓,學(xué)術(shù)界甚至一些 AI 公司也開始嘗試更精細(xì)地觀察哪些具體工作受到了影響。但現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集工具還不足以解釋 AI 到底如何影響著龐大而多元的美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)。

很多問(wèn)題我們都缺乏足夠的數(shù)據(jù)來(lái)完整回答。AI 在職場(chǎng)中是怎么被使用的?AI 使用的增加意味著它會(huì)取代工人,還是讓工人變得更高效、更有價(jià)值?哪些職業(yè)和技能受影響最大?誰(shuí)的處境最危險(xiǎn)?正如哈佛大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授大衛(wèi)·德明(David Deming)所說(shuō):“我們都在盲人摸象。”

為了深入了解這些問(wèn)題,德明和同事從 2024 年起每三個(gè)月調(diào)查幾千人,問(wèn)一些基本問(wèn)題:你用生成式 AI 嗎?多久用一次?它幫你在工作中省時(shí)間了嗎?持續(xù)追蹤這些回答為經(jīng)濟(jì)學(xué)家提供了重要線索(超過(guò) 40% 的工人在使用 AI,但各行業(yè)的采用率差異很大),也讓他們能估算生產(chǎn)力提升(有一些,但遠(yuǎn)沒(méi)到震動(dòng)經(jīng)濟(jì)的程度)。這些調(diào)查還幫助記錄了 AI 在職場(chǎng)中的普及速度,以及它跟 PC 和互聯(lián)網(wǎng)等早期技術(shù)的對(duì)比(AI 的速度更快,但大致在同一個(gè)量級(jí))。

這遠(yuǎn)不是 AI 如何改變工作的完整畫面。但它提供了一些有意思的結(jié)果:比如制造業(yè)等工業(yè)領(lǐng)域有不少工人在試用 AI。德明的數(shù)據(jù)顯示,雖然企業(yè)整體上對(duì)正式采用 AI 可能還比較慢,但它們的員工已經(jīng)在用了。



A生成式 AI 的使用率因行業(yè)而異,但制造業(yè)的增速最值得關(guān)注。 截至 2026 年 2 月,信息服務(wù)業(yè)(紫色線)約 70% 的工人在使用生成式 AI,金融業(yè)(藍(lán)色線)約 67%,這兩個(gè)行業(yè)領(lǐng)先并不意外。真正有意思的是制造業(yè)(橙色線):從 2024 年底的 25% 左右一路攀升到接近 48%,增幅幾乎翻倍。這說(shuō)明 AI 的滲透遠(yuǎn)不止于白領(lǐng)和科技行業(yè),藍(lán)領(lǐng)和工業(yè)領(lǐng)域的工人也在大量使用。(來(lái)源:The Project on Workforce)

了解這些早期使用者及其使用方式,就像一個(gè)“預(yù)見勞動(dòng)力市場(chǎng)未來(lái)的水晶球”,德明說(shuō)?!八茏屇阒?AI 明天會(huì)怎么被使用,誰(shuí)會(huì)受到影響,誰(shuí)會(huì)受到傷害,我們需要怎么準(zhǔn)備。它是對(duì)未來(lái)的一次診斷?!?/p>

但它告訴不了你各種工作最終的命運(yùn)。



年輕人最脆弱

分析 AI 對(duì)就業(yè)的影響,通常從評(píng)估各種職業(yè)對(duì) AI 的“暴露度”開始。這個(gè)思路基于一個(gè)前提:任何一份工作都是一組任務(wù)的集合。通過(guò)評(píng)估哪些任務(wù)可以由最新的大語(yǔ)言模型完成,研究者可以衡量一個(gè)職業(yè)的整體暴露度。大批經(jīng)濟(jì)學(xué)家做了一堆這類研究,仔細(xì)排列了數(shù)百種職業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),還在隨著生成式 AI 能力的爆發(fā)不停更新結(jié)果。



用的人很多,省的時(shí)間很少。美國(guó) 18-64 歲人口中近六成(57.9%)在使用生成式 AI,在職工人中有 43.4% 把它用在了工作中——普及速度比當(dāng)年 PC 快得多,PC 花了 16 年才達(dá)到同樣的滲透率。但真正省下的工作時(shí)間只有 2.2%,遠(yuǎn)沒(méi)到顛覆勞動(dòng)力市場(chǎng)的程度。換句話說(shuō):大家都在用,但還沒(méi)有用出生產(chǎn)力革命。(來(lái)源:The Project on Workforce)

這些結(jié)果經(jīng)常引發(fā)恐慌,各種圖表展示不同工作被 AI 威脅的程度越來(lái)越高。

但暴露度本身并不能真正預(yù)測(cè)哪些工作會(huì)被 AI 奪走。那取決于技術(shù)執(zhí)行的任務(wù)類型、AI 被采用的程度、企業(yè)對(duì)工人價(jià)值的各種考量,甚至包括部署 AI 的成本。不過(guò)暴露度分析確實(shí)是一個(gè)有價(jià)值的起點(diǎn)。

斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室的研究人員在一篇題為《礦井里的金絲雀?AI 近期就業(yè)影響的六個(gè)事實(shí)》的工作論文中,考察了 950 種工作,把它們從“暴露度最低”到“暴露度最高”分成了五檔。然后他們使用全球最大薪酬服務(wù)商 ADP 的龐大數(shù)據(jù)集來(lái)觀察各檔中的就業(yè)增長(zhǎng)情況。ADP 的數(shù)據(jù)比 BLS 的大得多,讓研究者能更好地按人口特征發(fā)現(xiàn)影響。當(dāng)他們觀察不同年齡組的情況時(shí),主導(dǎo)這項(xiàng)研究的實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人埃里克·布林約爾松(Erik Brynjolfsson)說(shuō),“結(jié)果非常醒目。”

他們發(fā)現(xiàn)在諸如軟件開發(fā)、客服等暴露度最高的職業(yè)中,22 到 25 歲年齡段的人數(shù)從 2022 年底 ChatGPT 公開發(fā)布時(shí)就開始下降了。也有其他研究者提出證據(jù)表明這些工作的減少早在 ChatGPT 之前就開始了,并質(zhì)疑勞動(dòng)力市場(chǎng)能否對(duì) AI 技術(shù)的引入做出如此快的反應(yīng)。





AI 沖擊就業(yè)不是“所有人都危險(xiǎn)”,而是“年輕人最危險(xiǎn)”。這兩張圖分別展示了軟件開發(fā)(左)和客服(右)崗位在 ChatGPT 發(fā)布后各年齡段的人數(shù)變化(以 2022 年 11 月為基準(zhǔn)值 1)。規(guī)律驚人地一致:22-25 歲的入門級(jí)員工人數(shù)大幅下滑(藍(lán)色線),26-30 歲的也在走低(紫色線),但 35 歲以上的中高級(jí)員工人數(shù)反而在增長(zhǎng)。AI 淘汰的不是一整個(gè)職業(yè),而是一種職業(yè)發(fā)展路徑的起點(diǎn)。(來(lái)源:斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室)

斯坦福的研究者承認(rèn) AI 之外的因素可能也導(dǎo)致了早期的下降,但他們說(shuō)在控制了這些因素之后,可以看到 2024 年之后 AI 產(chǎn)生了顯著影響,到 2025 年 AI 暴露度最高的職業(yè)中入門級(jí)崗位減少了 16%。相比之下,同一批職業(yè)中年齡較大的工人人數(shù)在增長(zhǎng),暴露度較低的職業(yè)中的崗位數(shù)也在增長(zhǎng)。

深入挖掘數(shù)據(jù)后,研究者發(fā)現(xiàn)了另一條重要線索——AI 對(duì)人數(shù)的影響取決于它被怎么使用。導(dǎo)致就業(yè)減少的,恰恰是那些任務(wù)可以被自動(dòng)化(即 AI 能“在很少人類參與的情況下”完成)的崗位,比如軟件開發(fā)。在 AI 主要被用來(lái)增強(qiáng)人類工作的崗位上,入門級(jí)工人的人數(shù)增長(zhǎng)反而快于平均水平。





關(guān)鍵不在于 AI 暴露度高不高,而在于 AI 被用來(lái)“替人”還是“幫人”。 左圖顯示,在 AI 主要被用來(lái)自動(dòng)化(替代人類完成任務(wù))的崗位中(第 3、4 組,橙色和粉色線),入門級(jí)工作人數(shù)從 2024 年起明顯下滑。而 AI 暴露度低的崗位(第 0、1 組,藍(lán)色線)人數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)。右圖加入了第 5 組(黃色線)——AI 主要被用來(lái)增強(qiáng)而非替代人類工作的崗位。這組入門級(jí)崗位的人數(shù)增長(zhǎng)速度甚至超過(guò)了平均水平。(來(lái)源:斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室)

這跟一種解釋一致:入門級(jí)崗位更依賴通過(guò)教育獲取的那類知識(shí),但這種知識(shí)恰好容易被 AI 模仿。論文作者稱之為“顯性知識(shí)”。比如入門級(jí)的編程工作,自動(dòng)化起來(lái)可能特別容易。相比之下,資深工人擁有更多的“默會(huì)知識(shí)”,那是基于經(jīng)驗(yàn)積累的判斷力,AI 更難替代。

盡管有這些關(guān)于 AI 對(duì)年輕工人影響的發(fā)現(xiàn),斯坦福經(jīng)濟(jì)學(xué)家巴拉特·錢達(dá)爾(Bharat Chandar)強(qiáng)調(diào),要理解這項(xiàng)技術(shù)將如何影響未來(lái)的就業(yè),現(xiàn)在仍然很早。崗位流失可能會(huì)蔓延到年齡更大的工人和暴露度較低的職業(yè),他說(shuō)。但他也表示企業(yè)和工人有可能適應(yīng)勞動(dòng)力需求的變化,影響可能趨于平穩(wěn)甚至消失。

為了跟蹤事態(tài)發(fā)展,斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室即將推出一個(gè)定期更新的項(xiàng)目,提供關(guān)于 AI 如何改變經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)。

斯坦福的研究和其他工作把編程這項(xiàng)技能放到了聚光燈下。AI 在編程方面正變得極其強(qiáng)大。

美聯(lián)儲(chǔ)理事會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家最近的一篇論文發(fā)現(xiàn),ChatGPT 推出以來(lái)程序員的年度就業(yè)增長(zhǎng)速度顯著放緩,降幅約 3%。但有一個(gè)關(guān)鍵細(xì)節(jié):程序員的總體就業(yè)人數(shù)仍在增長(zhǎng)。編程崗位還在增加,只是增速比 2022 年之前慢了。簡(jiǎn)而言之,編程工作沒(méi)有在消失——至少短期內(nèi)不會(huì)。但這個(gè)職業(yè)正在被 AI 明顯地改造。

最近研究中的一個(gè)有些意外的發(fā)現(xiàn)是:自 ChatGPT 推出以來(lái),AI 暴露度高的行業(yè)的工資漲得反而相對(duì)快。一種解釋是,雇主仍然愿意為那些至少目前還難以被 AI 替代的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)付費(fèi)。如果確實(shí)如此,這意味著 AI 暴露度高的工作本身不會(huì)消失,真正消失的是傳統(tǒng)的職業(yè)晉升模式——公司雇應(yīng)屆畢業(yè)生做可以被自動(dòng)化的軟件任務(wù),慢慢培訓(xùn)他們積累寶貴的隱性經(jīng)驗(yàn)。這種“邊干邊學(xué)”的模式可能終于被打破了——至少在某些職業(yè)上。

一個(gè)樸素的事實(shí)可能是:編程技能不再是工作的保障。這或許能解釋全美各高校計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)報(bào)名人數(shù)的下降。未來(lái)職場(chǎng)里的“金絲雀”們正在嗅到危險(xiǎn)信號(hào)——當(dāng)你的技能可以被 AI 匹敵時(shí),找工作的前景堪憂。

但仔細(xì)看數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)現(xiàn),學(xué)生并不是在遠(yuǎn)離 AI 相關(guān)的職業(yè)方向。他們似乎是在根據(jù)觀察到的變化調(diào)整自己的技能組合,因?yàn)?AI 正在各個(gè)學(xué)科中變得越來(lái)越重要。數(shù)據(jù)科學(xué)和網(wǎng)絡(luò)安全等與 AI 相關(guān)的領(lǐng)域的興趣在上升。增長(zhǎng)最快的專業(yè)之一是:人工智能本身(這是很多大學(xué)新近增設(shè)的專業(yè))。



這次真的不一樣嗎?

對(duì) AI 取代工人的焦慮并不是新鮮事。2013 年我就寫過(guò)一篇《技術(shù)如何摧毀工作》,描述了包括 AI 在內(nèi)的新技術(shù)如何開始威脅白領(lǐng)工作。當(dāng)時(shí)不止我一個(gè)人在寫這種文章,在那個(gè)就業(yè)市場(chǎng)疲軟、工作稀缺的年代,這是個(gè)流行話題。

2016 年末,奧巴馬在任期最后幾天里發(fā)布了一份由頂級(jí)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)顧問(wèn)撰寫的報(bào)告,警告 AI 正在威脅工人。其中一項(xiàng)發(fā)現(xiàn)是,自動(dòng)駕駛車輛——特別是無(wú)人駕駛卡車——可能消滅 220 萬(wàn)到 310 萬(wàn)個(gè)美國(guó)現(xiàn)有工作崗位。差不多同一時(shí)期,AI 先驅(qū)杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)說(shuō)人們“應(yīng)該停止培訓(xùn)放射科醫(yī)生”,因?yàn)檫@個(gè)職業(yè)“很快就會(huì)被 AI 取代”是“完全顯而易見的”。

這些預(yù)測(cè)當(dāng)然都沒(méi)有成真。預(yù)測(cè)者經(jīng)常把技術(shù)進(jìn)步的速度搞錯(cuò):無(wú)人駕駛卡車車隊(duì)上高速的日子還沒(méi)有到來(lái);AI 確實(shí)已經(jīng)成為篩查放射影像的工具,但放射科醫(yī)生比以往任何時(shí)候都多。事實(shí)證明人類放射科醫(yī)生做著大量有價(jià)值的工作——解讀結(jié)果、與患者互動(dòng)——這些 AI 還做不了(至少目前做不了)。

有人可能會(huì)反駁:這次不一樣。AI 在執(zhí)行類似人類任務(wù)方面確實(shí)獲得了難以想象的能力。也許它會(huì)以前所未有的方式吞噬工作,也許這會(huì)突然發(fā)生,毫無(wú)征兆,也不會(huì)提前反映在勞動(dòng)力統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中。但之前幾輪 AI 失業(yè)焦慮仍然留下了一個(gè)有先見之明的教訓(xùn):我們真正應(yīng)該關(guān)注的不是末日恐懼,而是很可能影響數(shù)百萬(wàn)人的那些非常現(xiàn)實(shí)的職場(chǎng)轉(zhuǎn)型。

“即使不出現(xiàn)大規(guī)模失業(yè)或失業(yè)率上升,轉(zhuǎn)型過(guò)程本身仍然可能非常艱難,”彼得森國(guó)際經(jīng)濟(jì)研究所高級(jí)研究員、拜登政府前商務(wù)部副部長(zhǎng)杰德·科爾科(Jed Kolko)說(shuō),“艱難的轉(zhuǎn)型意味著什么?意味著人們失去工作,或者工作被重新定義——薪水更低了、意義更小了。那些工作受到威脅的人,有些可能適應(yīng)不了?!?/p>

我們?cè)搅私膺@個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程,就越有能力應(yīng)對(duì)它。而要做到這一點(diǎn),我們需要更好、更完整的數(shù)據(jù)。

對(duì) BLS 前負(fù)責(zé)人麥肯塔弗來(lái)說(shuō),真正的問(wèn)題是沖擊到來(lái)的速度?!叭绻凑占夹g(shù)變革的正常節(jié)奏發(fā)生,勞動(dòng)力市場(chǎng)有時(shí)間適應(yīng)。如果是突然而劇烈的沖擊,那對(duì)政策制定者將是巨大的挑戰(zhàn),”她說(shuō),“這才是我們面臨的最重要的問(wèn)題:這場(chǎng)轉(zhuǎn)型會(huì)有多快。”她補(bǔ)充說(shuō):“我們通過(guò)觀察數(shù)據(jù)就會(huì)知道。”

要避免又一次毀滅性的勞動(dòng)力市場(chǎng)劇變,我們需要及時(shí)的政府和企業(yè)政策,尤其是工人培訓(xùn)和再培訓(xùn)項(xiàng)目。如果麥肯塔弗和其他勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)家的判斷沒(méi)錯(cuò),我們大概率還有時(shí)間來(lái)設(shè)計(jì)周密有效的策略來(lái)管理這場(chǎng)轉(zhuǎn)型。但首先我們需要更好地理解到底在發(fā)生什么,以及有多快。

很難找到一位比斯坦福的布林約爾松對(duì) AI 未來(lái)更樂(lè)觀的經(jīng)濟(jì)學(xué)家。他相信我們可能正處于一輪巨大的生產(chǎn)力飛躍的前夕,這將改變整個(gè)經(jīng)濟(jì)。“我有生以來(lái)最好的生產(chǎn)力增長(zhǎng)可能即將到來(lái)。”他說(shuō)。

但布林約爾松也警告說(shuō),數(shù)據(jù)的匱乏正在嚴(yán)重限制我們對(duì)即將到來(lái)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)影響的可見度。在數(shù)千億美元被投入到部署這項(xiàng)技術(shù)的當(dāng)下,他說(shuō),“我們花在研究和理解就業(yè)轉(zhuǎn)型上的投入甚至不到 1%?!?/p>

https://www.technologyreview.com/2026/05/26/1137855/a-reality-check-on-the-ai-jobs-hysteria/

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