劳动经济学/人工智能时代工作两极分化\张丹丹

人工智能（AI）时代的到来给我们的生活和工作带来了前所未有的影响和机遇。那么，作品在未来还重要吗？如果人工智能创造了足够的资源，我们会摆脱工作的障碍吗？从法律和劳动法的定义来看，工作是指按照合同关系向用人单位提供一定形式的劳动，并由用人单位支付工资的行为。从人类学或哲学的角度来看，工作不仅是谋生的方式，也是人们实现自我、参与社会、构建身份的重要方式。回顾过去30年人工智能的发展，我们看到一个清晰的轨迹：人工智能技术正逐步从体力劳动的自动化走向脑力劳动的智能化。尤其是ChATGPT的出现以及后续的快速更新，进一步凸显了AI tec的潜力人类学。如今，AI不仅可以执行简单、重复性的任务，还可以处理复杂的文本内容创作、图像生成、决策建议等。总之，AI完成了“体力→脑力”、“简单→复杂”和“专业→通用”的三个飞跃，将更多的脑力任务带入自动化领域。过去可能只是简单的交通工作，现在将实现自动驾驶、视频制作；以前只是解决特定领域的特定问题，现在可以拍视频、写诗、画画。在不同的时代，人工智能影响着不同的群体。通过对2018年至2024年125万份招聘数据的分析研究，作者研究团队发现，人工智能对不同职业的影响存在显着差异。具体来说，接触大语言模型较多的岗位主要集中在程序化、标准白领岗位，例如如会计、审计、编辑、程序员等。这些工作更容易被人工智能取代，因为它们有明确的规则和流程。另一方面，一些需要与人直接接触且不严格遵守规则的工作，例如清洁工、餐厅服务员、厨师等蓝领职位，对语言大模型的接触程度非常低。此类工作对个人灵活性、现场适应能力和情感理解能力要求较高，这是目前的人工智能技术难以实现的。未来科技发展对工作的影响可能有两种趋势：一是工作两极分化，二是工作为本。首先，作者的研究发现，对高技能和极低技能工作的需求正在增加，而对中等技能工作的需求正在显着萎缩。大多数中等技能职位都是程序化、重复性的任务，高度暴露于人工智能模型技术。语言大，可以轻松表示与技术相关的岗位，比如普通文员、数据录入员等，这些岗位正在迅速被人工智能取代。然而，战略决策者和创意产业人员等高技能职位，以及极低技能职位，例如流水线上的简单手工任务，对人工智能技术模型大语言的接触程度较低。这些职位和工作不容易被大语言模型取代，但需求正在增加。 “两极分化”的趋势使得人们职业生涯的传统稳定性受到挑战，个人如何在职业生涯中定位自己并适应未来的变化成为重要问题。其次，一些不需要技能的工作也会增加。这就是工作的任务。例如，虽然机器人技术的飞速飞跃带来了生产效率的显着提升，但手表、手机制造过程中特别精细的螺丝拧紧环节这些是机器人无法完成的，需要人类来完成。随着机器人技术带来的生产效率的提升，对于机器无法完成的任务对人类的需求将会大幅增加，以应对机器的大产能。面对人工智能的快速发展，一个基本问题出现了：未来的工作仍然重要吗？理论上，如果资源足以让每个人都过上富裕的生活，那么工作作为谋生手段的必要性就会消失。但这种情况目前仍然是一个乌托邦假设。从历史上看，每一次技术创新虽然都会造成一些就业岗位的流失，但同时也创造了更多新的就业岗位。 80年来，新增就业岗位60%以上。给阿明一个应对技术发展冲击的空间，同时我们也可以针对技术发展的影响进行改进并使用人工智能来做得更好。因此，在可预见的未来，虽然人工智能技术会导致部分工作岗位的消失和转型，但总体而言，人类工作岗位不会完全消失。相反，工作的形式、内容和技能要求都会发生变化。企业对“软技能”的需求下降。事实上，人工智能时代的到来带动了个体技能需求的深刻变化。大语言模型时代，对一些技能的需求下降，包括沟通能力、学习能力、情商、适应能力、善于思考等。对招聘信息的分析显示，企业对沟通能力、学习能力、情商等传统“软技能”的需求有所下降，因为AI技术可以更好地完成相关任务。例如，在工作场所，使用大型语言模型来完成任务例如写电子邮件和讨论问题很可能比人类做得更好，因此雇主对这方面的需求将会减少。与此同时，对专业技能、管理技能、解决问题的能力、自主性和协作能力的需求显着增加，要求人类工作者具备更高的专业判断和管理能力，并有效地利用人工智能的帮助来完成任务。尽管人工智能可以有效地生成建议，但它可能会引起“幻觉”或误解。以金融、医疗为例，其产出必须经过专业人士的审核才能实施。这使得用人单位对“专业”的要求更高。 （作者为北京大学国家发展研究院副院长）