人工智能是会导致大量失业，还是会创造更多就业机会？

人工智能是会导致大量失业，还是会创造更多就业机会？

每样新技术的诞生应用和发展都有可能造成对应的岗位淘汰，并衍生新的工作机会，人工智能也一样。
例如高速收费站的ETC正在逐渐取代了不少人工收费岗位，但同时也有新的运维岗位诞生；例如快递自动分拣机器出现正在取代人工分拣，同时也一样有新的操作员岗位需求出现。
科技在进步，人也得进步。
工作机会取决于个人有没有跟着步伐进行自身技能升级，敢于拥抱变化。
本人从业互联网和计算机相关行业，以下就围绕相关行业聊下个人看法，希望可以给题主一些启发。
一、现在的大环境

近两年大厂裁员的消息此起彼伏，各行各业都越来越卷，而随着ChatGPT的出现，互联网行业和计算机相关岗位更加首当其冲。
计算机行业技术的更新迭代更快，从业者需要不断的学习和更新知识储备。否则如逆水行舟，一不小心就会被行业逐渐淘汰，老员工如此，新员工也一样。
本人曾在公司项目部呆过一段时间，因为涉及到产品开发需求，常常会和技术开发部的同事打交道。
过去提出一个新的需求，常常负责该项目的开发部经理收到后就会开始召集开会，做预评估和工作量分配以及进度需求节点反馈等。
而在开发阶段，是最容易导致需求延期的。
而导致延期的主要原因不外乎下面几个:
1.遇到莫名其妙的BUG，往往调试一天无果。

• 框架老旧。
  

3.遇到新的需求更新，要加新插件。
老员工以往都是自己先研究、写代码，不断调试。而对于初级程序员来说，往往是老员工给一个任务需求，讲下大体思路，然后开始写代码，从中学习经验和纠正，总之两者需要的时间都不短，所以每天早上，我们都可以看到项目组老大追着在开发组老大后面要时间节点。
但现在是个非常讲究效率的时代，在你慢慢研究和学经验的时候，可能机器已经快一步超过了你。
随着技术发展，现成的模型、框架越来越多，而AI大模型自己就有广泛的知识和一些基础的推理能力，比当年需要程序员自己慢慢实践学习的效率显得更高跟快。


编程提效当中的大模型趋势是势不可挡的，AI大模型在实际使用场景中的落地也正在加速飞快。
例如百度文心大模型，三月份发布，七月份升级的文心大模型3.5，模型效果提升50%，训练速度提升2倍，推理速度提升30倍。在实际应用中，它可以在工程师编码过程中自动推荐和生成代码。目前这些功能已通过智能工作平台“如流”应用于百度的工作流程中，帮助提升工作效率，提高决策质量。
人工智能的广泛应用，也预示着越来越多企业会需要借助大模型为自己的业务赋能，而掌握AI大模型应用技术开发技能的程序员势必势必更受欢迎，也一下子拉开了和普通的程序员的差距。
就如开头所说的，工作机会取决于个人有没有跟着步伐进行自身技能升级，敢于拥抱变化。
二、未雨绸缪，提前规划职业

过去那种一份工作可以干一辈子的时代早已一去不复返，随着人工智能的开发和普及，每个人面对的职业压力只会越来越大。
随着AI技术应用的逐渐广泛，过去一个多工种团队才能搞定的事情，现在一个人就能搞定。
所谓“未雨绸缪好过急中生智”，而换工作并不是急中生智就能马上解决的，需要未雨绸缪提前规划好自己的职业生涯。

在人工智能时代的浪潮下，无论你是想在相关领域寻求职业发展机会，还是仅仅对AGI感兴趣，都可以听一下「知乎知学堂」联合「AGI课堂」推出的短期公开课，课名叫【程序员的AI大模型进阶之旅】。
在这两天的课程里，你将获得诸如“用AI思维拆解业务需求”此类的能力，相信可以为你带来蛮大的启发；也有利于未来对自己职业生涯的规划，推荐大家都去听一下。
分享一下老师的微信，想了解一下的同学可以戳进去加他，听完公开课后，你将免费得到一份AI 大模型资料包，和无需翻墙的好用AI工具名称和网址。
三、工作机会不是取决于时代，而是取决于自己

人工智能的到来，取代的是一些重复性强，枯燥乏味的可复制性工作，有新的领域出现就会有新的岗位衍生。
就如90年代的BB机，当时的传呼台客服是个香饽饽的职位，许多人抢破头争着要进去，但其实工作很单调，就是不断的接电话打字，现在这个行业早已消失不见；还有各网站的人工客服，也逐渐被智能客服取代大部分工作，甚至现在的直播行业，也出现了数字人直播。
有人说“程序员将会全面被AI取代”，这句话对于现阶段来说，有点制造焦虑的嫌疑，细想下虽然为时尚早，但将来也不一定没可能。
现在大语言模型比以前的代码生成和解释能力都有质的飞跃，甚至已经加入了插件机制，支持超长文本输入，含有长文本摘要和问答插件。
AI大模型极大的缩短了掌握知识的路径和时间，有了AI的加持，有少量编程经验的人，也可以通过提示词就写出比初级工程师更优秀的代码。
之前低代码的出现，也曾经有人讨论过程序员会否被淘汰，但低代码虽然令编程效率提高却不能满足复杂的场景也不够灵活，因此无法真正取代大多数的程序员。
而AI大模型的出现，生成代码的能力已经很强，技术迭代是一个必然的过程，而大量失业的将是一些还蹲在原地，不进行新技能学习的程序员。
最后，世界上唯一不变的，就是变化。
所有美好结果的发生，都是刻意为之的结果。
在人工智能逐渐普及的今天，善用人工智能的人，终将会取代不会善用智能的人。
我们更加需要持续的学习，才能在这个时代获取更多的资源和优势，不那么轻易的被淘汰。

对于人工智能究竟是会导致失业，还是创造就业，欧洲国际经济学领域的顶尖智库布鲁盖尔研究所今年夏天发布了一篇名为《我们真的理解人工智能对就业的影响吗？》的报告。

这个报告回顾了过去几次工业革命对人类就业的影响，并分析了当前学界和业界看待人工智能对就业问题的见解，最后提出我们该如何面对这些问题的措施。相信读完以后，大家会对这个问题有更清晰的认识，也会更理性地思考人工智能对就业的影响。




以下内容由景略集智翻译整理：

我们真的理解人工智能对就业的影响吗？


人工智能已经在逐渐改变当今世界的工作形态，但未来很难预料。有人认为大多数工作会处于自动化的威胁之下，但也有人认为在接下来几十年内，机器人只会取代一小部分范围内的工作。不管怎样，我们都需要广泛的讨论，制定适当的经济政策，应对这场新的工业革命。

得益于复杂的虚拟学习技术，机器如今能执行更广泛的机械工作和认知任务。可以预料，随着机器学习、大数据和逐渐提升的计算能力应用更先进的AI系统，机器工作的效率和精度也会日益提高。

这样带来的益处显而易见，但人们对自己未来的工作和就业仍然不乏忧虑。如果机器确实会持续完善性能，超越人类的能力，那么我们不得不面临一个问题：机器是否会取代人类，造成失业问题？这并不是个新问题，早在20世纪30年代，现代经济学奠基人之一、经济学大师凯恩斯就提出了“技术性失业”理论，即因科技进步而导致失业问题。

总的来说，自动化会从两个相反的方向影响就业：

消极影响——直接取代工作者，占据他们之前的岗位（即位移效应）。
积极影响——自动化会刺激其它行业或岗位增加对劳动力的需求（即生产力效应）。

因而，真正的问题是，在AI时代，这两种影响哪种会占据主要地位。在解答这个问题之前，我们先回顾一下前几次工业革命时的状况。著名杂志《经济学人》曾发布几份很有趣的案例研究：

• 19世纪，美国工业革命带来大批半自动化机器，对多个行业产生了重大影响。以纺织业为例，美国每个织工在机器协助下，每小时制造的粗布比过去增加了50倍，但每码布需要的劳动力却下降了98%。但是，这也让布料越发廉价，社会对它的需求也随即增加。因而从长远来看，这场工业革命为纺织业带来4倍多的工作岗位。
  

• 另一个例子是汽车。工业革命让汽车逐渐进入人们的日常生活，因此与马相关的工作逐渐减少。然而汽车行业的兴起对人们就业状况却带来了积极影响。不仅汽车行业自身发展迅速，创造了大量的就业岗位，而且随着路上汽车数量越来越多，也为其它领域等带来了大量的就业机会。例如，因驾车出行的人激增，催生了大量汽车旅馆和快餐店，因此需要大量的服务人员。
  

所以，历史案例显示在短期内，位移效应会占据主要地位。但从长远来看，也就是当市场和社会完全适应自动化冲击后，生产力效应会占据主要地位，并对人类的就业带来积极影响。

如果你觉得汽车和自动织布机的案例太久远了，《经济学人》还对近几次技术革命中的案例做了研究：

• 过去在法务领域，需要专门的法律工作者（legal clerks）手工检索法律文件，非常耗时。不过，自从能够分析大量法律文件的软件系统出现以后，虽然检索法律文件的时间成本大幅下降，但对法律工作者的需求却不断增加，在2000年至2013年间，法律工作者的数量平均每年增长1.1%，而不是下降。
  

• 自动取款机也是另一个相似的例子。当ATM机出现时，人们普遍预计这会大幅削减银行职员的工作岗位，因为取代了他们的一些日常工作。的确也出现了这种现象——1988年至2004年间，美国每家银行的分支机构的职员数量平均从20降至13。然而，运营每家分支机构的成本降低，反而让银行有足够的资金去开设更多的分支机构以满足顾客需求。因此，美国城市里的银行分支机构数量在1988年至2004年间上升了43%，银行职员的总体数量也随之增加。
  

所以，通过近几次技术革命的案例，我们也可以看到人们在预测新技术对就业的影响时总是多多少少存在偏差，而新技术总会为人们创造意想不到的新就业机会。电子商务的兴起以及更精准的推荐营销，刺激了人们的消费，相应地增加了零售行业的整体就业机会。此外，人们还可以在共享经济平台上提供服务来获得收益，这些平台的入门门槛都很低。而先进的供需匹配算法能让人们以更有效的方式利用自己的闲置资产。




共享经济已经充斥着很多人的生活

那么，我们能据此确定AI对就业的影响也会沿着相似的路径吗？恐怕不能。麦肯锡全球研究院发布一份报告指出，与18至19世纪的工业革命相比，人工智能对社会的冲击程度会是过去的近3000倍（速度比过去快10倍，范围比过去大300倍）。因此，AI时代的这种极其迅速的技术进步就带来了一个问题：这一次会和以前大不相同吗？

我们很难对这个问题给出清晰又明确的答案。回顾近年的经济调查和分析报告，我们会发现学界对于自动化和AI对就业的影响，尚未达成一致的认识。

美国国家经济局研究员Acemoglu和Restrepo在2017年发布了一份工业机器人研究报告。

他们采用的国际机器人联合会（International Federation of Robotics）的数据显示，在上世纪90年代后期，欧洲向劳动力市场投入了比美国还要多的机器人。上世纪90年代初，欧洲国家平均每1000个劳动力拥有0.6个机器人，而到了21世纪初，这个数据上升到了2.6。虽然美国的机器人平均拥有率低于欧洲，但也一直是上升趋，从上世纪90年代初的0.4上升到21世纪初的1.4。




美国及欧洲每千人劳动者的机器人拥有率

最后，研究人员在报告中总结道：每增加一个工业机器人（以一千个工人为单位），美国就业人口与总人口比值（employment-to-population ratio）会减少约0.18-0.34%；薪酬会减少约0.25-0.5%。其中受自动化影响最大的是制造业。然而有意思的是，他们仅发现工业机器人的增长与工业岗位减少之间存在着微弱的联系。

当我们试图解读这些研究结果的时候，不要忘了，现存各国经济中采用的机器人数量依然很少。如果接下来20年内机器人迅速得到广泛的应用，正如经济学家和技术专家Erik Brynjolfsson、Andrew McAfee，以及Martin Ford等人预计的那样，那么它们对就业的影响会大得多。三位专家在他们的书中警告：白领阶层会受到和蓝领阶层相似的冲击。

牛津大学教授 Carl Benedikt Frey 和 Michael A. Osborne 在二人合著的论文中预测，未来20年内，约47%的美国就业人员容易受到自动化的冲击。和上文所说的三位专家相比，两人更进一步指出，新技术的进步会首先冲击低技能、低薪资的劳动者，因为服务行业先前很难实现计算机化的岗位，如今很容易被先进技术取代。英国学者 Jeremy Bowles 在对欧洲市场研究后指出，未来20年，欧洲约54%的就业岗位会面临自动化的危险。

麦肯锡研究人员 Michael Chui、James Manyika 和 Mehdi Miremadi 预测，美国45%的工作活动可以依靠现有技术实现自动化；而如果人工智能系统的表现可以达到人类中等水平，该数字将增至58%。三人同样在研究中发现，即便是经济活动中相对高薪的职位，比如财务经理、物理学家、CEO等，他们日常工作中有很大一部分也可以由自动化机器完成。

但是也有研究证明自动化对就业的影响并没有上述研究所说的那么大。Melanie Arntz, Terry Gregory,和 Ulrich Zierahn 在2016年的研究中预测，OCED（经济合作发展组织）中的21个国家内，平均仅9%工作会被自动化。信息科技&创新基金总裁 Robert D. Atkinson 也认为未来20年 AI 对就业的冲击没有那么大。

之所以会出现9%和47%那么大的差距，是因为当 Carl Benedikt Frey 和 Michael A. Osborne 估测自动化的影响时，他们更关注的是整体职业活动，而非具体的工作任务。而 Melanie Arntz, Terry Gregory,和 Ulrich Zierahn 则采用了基于工作任务的评估方式，重点关注可能会被自动化的具体工作，这样会大幅降低自动化的预计影响。

这能让我们清晰地看到，评估自动化的影响时，最重要的一点是要确定未来几十年内可行性较高的技术有哪些，以及这些技术替代人类的可行性有多大。麦肯锡资深合伙人James Manyika等人在今年发布的一份报告中预测，美国只有不到5%的工作任务能够完全由自动化技术完成，认为基于工作任务的评估方式能更好地预测自动化对就业的影响。但他们也指出，有60%的工作岗位存在至少30%的被自动化的可能性。

这些研究全都是在关注人工智能的消极影响，而如何评估其积极影响则是一项更具挑战性的工作。这需要能够预测尚未到来的新技术会如何催生新的行业和工作岗位，并在此基础上，推断未来的市场发展情况。这简直太困难了！20年前谁能想到智能手机能让我们在如此小的一台设备上可以完成如此多的工作，而且衍生出如此广阔的新市场？




一款革命性产品足以改变一个时代的发展轨迹

即便是行业专家在看待自动化对就业的影响上，也存在分化。Aaron Smith 和 Janna Anderson 在2014年采访了1900位业内专家，让他们预计到2025年时人工智能会对他们所在的领域产生怎样的影响。其中48%的人预计未来机器人和数字化将取代大量的蓝领和白领劳动者，而且深深担忧这会进一步加大收入不均，造成大量人口失业，社会秩序混乱。而剩余52%的人认为，到2025年时，新技术创造的工作机会要超过它取代的工作岗位。

甚至还有学者认为自动化不会带来任何影响。例如 Bob Gordon 认为，美国的生产力增长非常缓慢，“数字革命带来的好处在2005年就结束了”，人工智能的影响极其有限。

我们很难预测人工智能的确切影响，因此制定相应的政策框架就变得非常困难和复杂。但社会需要有所反应，是必须得。因此，构建一个开放性的对话平台，其中包含所有会被人工智能影响的群体，十分必要。这个过程包含三个步骤。

• 首要任务就是要理解什么是人工智能，它会如何发展。
  
• 然后，我们需要为机器和AI自动化系统的运作定义相应的规则框架。这远远超出了Asimov提出的著名的“机器人三原则”。欧洲议会所提出的《机器人民事法律法则》（Civil Law Rules on Robotics）引发了大量关于安全、隐私、责任划分等问题的社会讨论。在较为充分地理解人工智能概念的基础上，我们再将这些讨论归纳总结后融入到现有的社会系统中。如此一来，我们可以缓和由人工智能导致的社会动荡，较为平稳地度过这段转型期。相反，如果我们制定法律规则时没有恰当地理解人工智能（也就是第一步的任务），那么应用人工智能技术就会产生反作用。
  
• 第三步我们需要设计和实施这些政策，帮助我们尽可能地适应人工智能。例如，其中一条措施就是仔细重新设计我们的教育和培训体系，这样能为劳动者提供与机器协同工作的合适技能。这样或许能最小化人们对机器取代劳动力的忧虑。这些措施需要政府、教育机构和大型科技公司紧密合作。毫无疑问，科技巨头、跨文化研究组织、教育机构在人工智能领域的协作有助于促进人们所需的社会对话和长远发展。
  

目前，对于人工智能时代面临的挑战，我们远未在政治层面上达成共识。一些政要比如美国财政部长努钦似乎对人工智能对就业的影响毫不担心，而世界货币基金总裁拉加德今年春天则表示，自动化对就业的影响已经迫切需要各国在政策上做出行动。

然而，我们先别忙着想政治对策。现实是我们仍然处于第一个任务阶段，即需要理解清楚人工智能、它的潜在发展以及可能会以那些方式影响我们的经济。为了加深对人工智能的认识，我们需要让AI涉及的所有社会群体进行广泛讨论（如研究者、政策制定者、行业代表等），这是更好地理解新技术革命挑战和机遇的非常关键的一步。尽管不急于得出结论，但我们仍要迅速做出反应，因为技术进步对市场造成的破坏往往会令大多数人措手不及。

点击查看报告原文：
http://bruegel.org/2017/04/do-we-understand-the-impact-of-artificial-intelligence-on-employment/

通过报告，我们可以发现，每次技术革命从长远来看都会带来新的就业机会，只是这次人工智能涉及范围太广，即使业内专家学者也无法确切预测 AI 对就业的影响，因而出现观点两极化的现象。但是，与其杞人忧天担忧人工智能替代自己的工作，倒不如主动出击，了解清楚人工智能，提前应对即将到来的 AI 浪潮。


拓展阅读：

有哪些「本来以为已经是巅峰，没想到才是开始」的例子？
从干货到练习题，你想要的人工智能知识资源，都在这里（十一月）
人工智能可以作曲吗？

官方微博：@景略集智
微信公众号：jizhi-im
集智QQ群：557373801
商务合作：@军师
投稿转载：kexiyang@jizhi.im

当然会了，说不会的都是鸡汤。
马车换成汽车，车夫可以改行当司机，但是马，却实实在在的被淘汰了。

会诞生一个新的职业
标（shi）注（xi）工（sheng）

某司据说有一支几百人女工组成的标注团队
每天拿labeled data train模型我都要双手合十，别问我为什么hhhh

我发现大家（包括我自己）思考问题的时候往往会设定太多的基本假设，假定一切是不变的情况下，突然提高某一个指标，然后得出一些结论，这是实验室的方法，但绝不是思考社会问题的路线。一个成熟的思想体系，一定要从挑战原有的基本假设做起，一定要问：新的情景下原来的哪些假设还继续适用，哪些需要改变了。
在开始讲人工智能之前，先举两个其它的例子。
第一，蒸汽机发明以后，工业国家爆发了各种各样的工人暴动，工人们占领工厂，打砸机器，为什么呢？因为这些钢铁怪物抢占了他们的工作，让他们失业。当时也是天下哗然，居然有这样自己动的机器，资本家再也不需要工人了！按照这个逻辑，这一部分人应当是永久失业了，一直到今天都缓不过来才对。但是结果呢？从大的时间跨度来看，失业率并没有随着技术的进步直线上升。
第二，随着家用电器的发明（重点是洗衣机），一些资本主义国家的妇女解放积极分子特别开心，觉得这些机器可算是把妇女从繁杂的家务劳动中解放出来了，只要一家一台洗衣机，全人类的问题都得到解决了。但后来的调查表明，家用电器普及以后，家庭主妇的家务劳动时间并没有减少一丝一毫。
那么，到底发生了什么事情呢？为什么这两个人们预期的劳动力需求降低并没有发生呢？一个最主要的原因是，技术的进步带来了新的需求，新的需求就需要新的岗位来满足。科技提高我们的生活水平，这话可不是白说的，你生活水平提高了，自然要有人在后面干活儿来推动这种提高。在第一个例子里面，原来一年十个工人只能纺一锭纱，现在换成机器了，一台机器有一个人操作就够了，也能纺一锭纱，人们的思维模式是假定需求不变，这下完了，有九个人失业了，但是结果是，技术进步让纱变便宜了，寻常百姓也可以穿好多衣服了，原来全社会就需要一锭纱，现在我们花一样的价钱，雇十个人纺十锭，你说一样价钱多给你九锭你不要？所以，到了今天，我们随便一个老百姓家，就是再穷也总有一柜子衣服，要是没有先进的纺织机械，我们就买不起这些衣服，也就不会有这个需求了。在第二个例子里面，随着洗衣机进入家庭，人们对洗衣服的预期提高了，前几年电视上总演一个洗衣粉广告，一个肚子胀不消化的大光头领着一帮熊孩子把衣服变着法儿弄脏了，完了扔给孩儿他妈，这要是发生在洗衣机发明以前，估计这孩子腿都被打断好几回了。但是洗衣机发明了，洗衣服太方便了，现在谁家不是隔几个礼拜就把里里外外能洗的都洗一遍？孩子出去满地打滚儿也不怕了，我在知乎看到好多答主回忆小时候弄脏衣服挨打，现在这种事儿也少了，因为孩子衣服反正一个礼拜就能洗一回，你就可劲儿造吧。显然，洗衣机提高了人们的生活水平——通过在同等时间内增加洗衣量。一个错误的假设是什么呢？就是人们还会像洗衣机没发明时候那样，尽量不洗衣服，窗帘儿被罩什么的且用着吧。按这个假设，洗衣机其实没提高人们的生活水平，要想提高，妈妈们就得在高洗衣效率的情况下花一样的时间在洗衣房。
我们再细化一点儿，技术的进步确实会消灭一些岗位，反过来，它到底创造了哪些工作？第一，是围绕新技术的工作，工程师、程序员。第二，是原有产品需求增大带来的岗位，考虑对比一下公元1000年和现在的人均肉类消费、衣服的件数，你就明白为什么技术这么发达了天下还有这么多搞农业搞纺织的。第三，满足人类对产品的差异化需求，条件不好的时候，全国人民都骑飞鸽凤凰，这俩厂子各需要一个设计团队，到今天市面上的自行车有多少种？第四，是新增需求，比如现在我们呼吁中国心理医生严重不足，这要是搁以前，技术落后饭都吃不饱的时候……
所以，大家千万不要想象社会永远就是现在这样儿，然后一夜之间一台电脑取代了百分之八十的人类工作。事情永远不可能是这样发生的，人工智能的过程，也是一个渐进的、互动的过程。
之前有一篇爆款的朋友圈文章，提出来说人工智能发展是指数增长，你看着它快到眼跟前了，结果下一秒它就跑到老远的前边儿去了。你可以拿这个点来打我，说这次科技革命和以前不一样，因为它最后是把事情的控制权从人类手里交出去了。我不懂这些科幻的、政治的、未来学的理论，我们从人性的基点出发，技术的进步带来生产力的发展，这种增长可以是指数的，但它永远都跑不过人类欲望的增长，我们的需求总是大于生产者的供应的。看过渔夫与金鱼的故事你就知道，我们人类作为消费者，是彻底没治了，一想到这里，真是觉得特别安心啊。
----------------
题外话：长期、宏观尺度的稳定，不等于短期、微观尺度的稳定，人工智能万一有一天消灭了一万份会计的工作，又创造了一万份新的工作，那不代表隔壁王会计第二天就能拎着包就去做算法工程师了。产业革命常伴随特定群体的失业，也是社会的阵痛。我一直鼓吹“普惠”的人工智能，希望我们的社会在人工智能大潮中欢庆赢家的诞生，但也不要死踩输家。如果我们还抱着那种几百年前的“因为你自己没赶上时代大潮所以活该去死”的丛林法则不放，那技术更替这么多代，岂不是白忙活了。我们还对得起发明蒸汽机/内燃机/计算机的列祖列宗么？