哪些工作将被人工智能打击得最严重哪些又更安全一些？

来源：cnBeta 　2023-03-29 16:28:19

根据高盛公司分析师的一份爆炸性报告，三分之二的欧洲/美国工作将因人工智能自动化而发生变化，目前所有工作的四分之一将被人工智能所取代。以下是将受到最严重打击的工作。OpenAI的ChatGPT是一个缓慢的、有问题的、看起来很无聊的聊天机器人，它经常胡编乱造，在回答问题时中途中断。但它的沟通能力和大多数人一样好，甚至更好，而且还能写代码。

它用一系列的语言来做这两件事，有时会显示出一些非凡的洞察力和创造力。它的学习速度是世界上从未见过的，而且它已经可以完成一系列非凡的（并迅速扩大）任务，没有人专门教它如何做。它可以在人类所需时间的一小部分内完成这些任务，而且几乎没有成本。

这是一个不祥的预示，在未来几个月和几年里，将有一波迫在眉睫的人工智能系统推出，每个系统都变得更聪明、更快、更有能力，并与我们的生活和设备更加融合。GPT-4作为"任何机器"的惊人能力，在一两年内会显得非常粗糙。

(资料图片仅供参考)

高盛公司的报告试图对这种地震式转变对经济增长可能意味着什么做出一些预测。他们在审视一项具有如此巨大变革性的技术时，尽了最大努力，对其了解甚少，而且发展速度之快令人恐惧。

"如果生成性人工智能实现了其承诺的能力，劳动力市场可能面临重大破坏，"报告中写道。"利用美国和欧洲的职业任务数据，我们发现目前大约有三分之二的工作面临着某种程度的人工智能自动化，而生成性人工智能可以替代目前工作的四分之一。将我们的估计推及全球，表明生成性人工智能可能会使相当于3亿个全职工作面临自动化。"

另一方面，这里也会产生新的工作岗位，其更高的生产力，以及低的劳动力成本，"提高了生产力繁荣的可能性，大幅提高了经济增长"。高盛对此做了极为保守的估计："在广泛采用人工智能后的10年内，人工智能可以使美国劳动生产率的年增长率略低于1.5个百分点。"但该团队承认，如果人工智能被证明有能力做更难的工作，这个数字可能会大得多。最后的经济影响预测？"人工智能最终可以使全球年度GDP增加7%"。

高盛还试着找出哪些工作将受到最严重的打击，至少考虑到我们目前对该技术的理解。这使得一些有趣的阅读，特别是如果你有孩子正在上学。

报告预测"行政（46%）和法律（44%）行业的风险特别高，而建筑（6%）和维修（4%）等体力密集型行业的风险较低。"报告说，发达国家将比新兴市场更敏锐地感受到这些影响，因为后者对体力劳动的依赖程度更高，而且似乎负担得起的通用机器人仍然是一个相当长的时间。

深蓝色代表人工智能将几乎没有影响的领域。浅蓝色代表人工智能将成为生产力的助推器的领域。灰色代表人工智能可以完全取代人类工作的领域。奇怪的是，这些估计没有时间框架。

根据这份报告，完全不受人工智能自动化影响的工作比例最高的类别是建筑和地面清洁和维护（约95%），其次是安装、维护和修理（约85%），建筑和开采（约75%），生产（约72%），运输和材料搬运（约65%），以及食品准备和服务相关（约50%）。

另一方面，图表右侧的几乎所有人都可以期待人工智能对他们的工作流程做出彻底的改变。这包括医疗保健、农业、创意领域、管理、销售、社会服务、金融、教育和计算机领域的工人。不过，高盛并没有看到这些领域有很多工作流失。

在行政和法律领域，预计有近一半的工作将受到威胁，高盛估计，最有可能被整体取代的工作类别包括建筑和工程（约10%的工作预计将消失），生命、物理和社会科学（约8%），食品准备和服务（约7%），生产（约7%），商业和金融运作（约4%），以及艺术、设计、娱乐、体育和媒体（约3%）。

总的来说，报告预测约有7%的美国工人有被人工智能赶出工作岗位的经历--他们中的大多数人将在"生产力稍低的岗位"上找到新工作。

发达国家受到的冲击最大，因为他们拥有最多的文职工作。

总的来说，从我们所处的位置来看，这份报告看起来非常乐观--也许太乐观了。即将到来的人工智能浪潮将是专家级的沟通者，他们可以在瞬间学习几乎任何流程，并根据你喜欢的任何语言的随意书面或口头命令，执行复杂的任务--具有洞察力和快速获得的专业知识。如果你不喜欢他们给你做的东西，他们会在一瞬间毫无怨言地进行调整，或者重新开始。特定行业的模型已经被训练和完善，专门处理某些工作。

此外，GPT-4已经是多模态的了--它开始展现出解释图像、音频和视频的非凡能力，并从所见所闻中推断出大量的信息。

更重要的是，仿人机器人肯定在不断进步--尽管速度较慢。很难想象，在十年内，周围不会出现能够履行一些多用途劳动职责的机器人。这些机器人一开始会是一些最糟糕的工地学徒，但他们会观察、学习和完善，作为一个群体分享他们的知识。

GPT-4已经可以看一张食堂的照片，并告诉一个盲人去哪里上厕所，或者哪里有空桌子。嵌入到一个可以对周围世界进行物理改变的机器人中，我很难相信，即使是这种初级的智能也会在大多数物理工作中挣扎很久。

还没有人愿意为一般的超级智能设定一个时间表--在绝大多数的任务中，人工智能变得比人类更有能力。但很难看出GPT的飞速崛起，并得出结论说人类是如此特别，以至于AI和机器人无法复制我们或做得更好。在我看来，从中期来看，我们将有大量的价值致力于解决新颖的问题和边缘案例，但边缘案例至少会随着时间的推移而减少。

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