當新技術來臨時，誰是贏家，誰是輸家？
凱洛格管理學院
2024-04-08
OpenAI公司的ChatGPT在2022年問世后引發了一場醞釀多年的討論，那就是新技術將如何以及在多大程度上改變勞動力市場？
雖然像ChatGPT這樣的生成式人工智能代表了一項重大進步，但這肯定不是第一次出現新工具準備改變（甚至消除）某些工作。過去的經驗可能會為我們對未來的期望提供重要的參考信息。
在一篇新論文中，凱洛格學院的季米特里斯·帕帕尼古拉烏和布萊恩·西格米勒（兩人分別是該學院的金融學教授和助理教授）提出了新技術的到來如何影響工人及其收入的問題。這篇研究論文的共同作者還包括了麻省理工學院斯隆管理學院的利奧尼德·科根和勞倫斯·施密特。
他們的分析重點關注1981年到2016年這一時期，在此期間，藍領與白領等各種職業都引入了許多新技術。
或許不令人意外的是，研究人員發現當一種新工具能夠取代工人執行相同的任務時，所有受影響的工人都會受到影響。“他們的工資收入下降，這在很大程度上與其年齡、收入水平、所處行業、工作類型或者是否有大學學位無關。”帕帕尼古拉烏表示。然而，當一項新技術為執行任務的工人提供補充時，其影響則更加多變：受害的是最有經驗和高薪的員工，而新員工似乎受益。
帕帕尼古拉烏、西格米勒和他們的同事還研究了人工智能對當今工人的潛在影響。他們發現，“作為一門技術，人工智能可以創造職業內的公平競爭環境。”帕帕尼古拉烏指出。換句話說，如果每個人都能夠編程，那么一位技術嫻熟、經驗豐富的程序員在就業市場上的價值就會降低，因此“它會傷害那些更擅長工作的工人。”
衡量對新技術的接觸程度
研究人員首先從職業信息網絡（Occupational Information Network）的ONET和1991年版的《職業名稱詞典》（Dictionary of Occupational Titles）里收集工作描述，這兩者都是得到廣泛使用的有關不同職業及其職能的信息來源。例如，ONET對于“幼兒園教師，特殊教育除外”這一職位詞條列出37項任務，其中包括“向孩子示范活動步驟”和“向全班或者小組朗讀書籍。”
然后，也許具有諷刺意味的是，研究人員要求ChatGPT把每項工作的任務歸類為常規任務（需要很少經驗并且可能容易自動化）和非常規任務（需要很多經驗并且可能難以自動化）。研究人員還將ChatGPT的結果與其他分類方法進行對照，以確保其準確性。
比如，帕帕尼古拉烏解釋道：“作為教授，有時我教書，有時我寫論文，有時我申請報銷。處理報銷可能是例行公事，另外其它兩項則完全是非常規的。”
接下來，他們收集了一份從1980年到2007年間發布的重要專利清單。他們重點關注那些所謂的突破性專利，也就是與之前的專利非常不同，但對未來的專利影響很大的專利。
然后，研究團隊計算了這些突破性專利與常規工作任務和非常規工作任務的匹配程度。如果一項專利技術與一項常規任務密切相關，研究人員就把它視為節省勞動力的技術，即可能將該任務完全自動化的技術；如果一項專利技術與一項非常規任務密切相關，研究人員則把它視為一種增強勞動力的技術，即可能會對執行該任務的工人提供補充。
研究人員用這些信息來計算不同職業的勞動力節省和勞動力增強型技術的接觸程度。如果某種工作的很多任務在給定時間內實現了自動化，則該工作接觸到大量節省勞動力的技術；同樣，如果某種工作的很多非常規任務在給定時間內得到技術補充，該工作則接觸到大量增強勞動力的技術。
接觸科技如何影響職業和工人
為了確定勞動力節省型技術與勞動力增強型技術接觸程度所帶來的后果，研究人員收集了美國政府關于不同職業工人的數據，包括在授予突破性專利后幾年這些人的工資、年齡以及教育水平。
總的來說，對于任何特定職業，接觸到勞動力節省型技術的職業都預期會出現工資降低以及就業率下降。另一方面，接觸到勞動力增強型技術的工作則預期工資和就業率提高。
不過當研究人員改變方向，開始分析技術接觸程度對工人而不是職業的影響時，他們發現情況變得更復雜，特別是涉及勞動力增強型技術方面。
在所有的職業里，如果普通工人突然接觸到大量勞動力增強型技術，他們的工資就會出現小幅下降，失業可能性小幅上升。這些趨勢在職業內白領工人、年紀較大的工人以及高薪的工人中更加明顯。
這項發現，再加上在職業層面工資增加的發現，“讓人認為新雇用的工人可能獲得很多益處。”帕帕尼古拉烏表示。換句話說，當補充技術出現時，那些已經習慣用某種特定方式做事的工人很難適應，而經驗少的員工反而可以順勢利用這些新工具的力量。
人工智能的未來會怎樣？
過去幾十年來的技術進步趨勢是否會延伸到人工智能領域？為了找出答案，帕帕尼古拉烏、西格米勒和他們的同事進行了一項新的分析。這次，他們沒有使用專利來代表技術變化，而是詢問ChatGPT，人工智能是否能夠在沒有人工干預的情況下執行給定任務，或者是否該任務需要大量的人工干預。
與以前一樣，研究人員將這些信息與職業描述進行匹配，來確定工作的常規任務和非常規任務是否可以被人工智能補充或者替代。他們使用美國人工資收入的普查數據來預測人工智能接觸程度對工資的影響。
盡管只是推測，但研究結果表明，辦公室員工和行政職業，以及那些在生產與交通行業的工人，面臨大量接觸人工智能作為一種勞動力節省技術的情況。
另一方面，最常接觸人工智能作為補充技術的職業包括“保險承保人”、“醫學轉錄員”、“客戶服務代表”、“個人理財顧問”和“預算分析師”。研究人員稱，從事這些職務經驗較少的工人可能會受益于機器人輔助，但年紀較大的工人則可能適應困難而且工資下降，因為他們的專長與經驗可能無法提供以前那樣的競爭優勢。
錯綜復雜的影響
帕帕尼古拉烏表示，這項研究為人工智能或者任何新技術如何改變勞動力提供了急需的視角。
“特別是在人工智能方面，每個人都驚慌失措，把‘人工智能會影響我的工作’解釋為‘人工智能會替代我做的工作’。這兩件事情并不相同，因為人工智能可以是一種工具或者替代物。”他說，“工作可能發生改變并不意味著工作會被取消。”
此外，研究結果還表明，軟技能在勞動力市場可能變得更加重要。事實上，大多數依靠人際關系技巧的工作幾乎不受技術的影響。
例如，帕帕尼古拉烏指出，人工智能工具未來可能幫助醫生和護士確定醫學診斷，但它們可能無法給病人提供所需要的情感關心與支持。“人工智能在這方面可能會做的很糟。”（財富中文網）
財富中文網所刊載內容之知識產權為財富媒體知識產權有限公司及/或相關權利人專屬所有或持有。未經許可，禁止進行轉載、摘編、復制及建立鏡像等任何使用。
