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牛津經(jīng)濟研究院新成果：哪些職業(yè)最能在人工智能收益？

高海晏整合編輯：高海晏發(fā)布于：2024-05-30 10:35

跨國技術(shù)公司、納斯達克上市公司高知特（Cognizant）首席執(zhí)行官 Ravi Kumar S 與牛津經(jīng)濟研究院首席執(zhí)行官 Adrian Cooper 在福布斯“人工智能領(lǐng)導(dǎo)力對話”系列中，共同探討了他們聯(lián)合研究的“新工作，新世界”成果，以及生成式人工智能的采用及其對社會的深遠影響。

牛津經(jīng)濟研究院推特截圖

亮點

● 根據(jù)牛津經(jīng)濟研究院的預(yù)測，2032年生成式人工智能有可能使美國 GDP 增加約 4%，這主要通過提升生產(chǎn)力來實現(xiàn)。

● 生成式人工智能的影響將不僅限于重復(fù)性任務(wù)，知識工作者也將受到顯著影響，專業(yè)工作的進入門檻會降低，這種技術(shù)將成為某種“平衡器”。

● 技能培訓(xùn)在生成式人工智能的應(yīng)用中至關(guān)重要。隨著技術(shù)與核心領(lǐng)域的交織，需要具備跨學(xué)科技能的人才。

以下是高知特CEO Ravi Kumar S 與牛津經(jīng)濟研究院CEO Adrian Cooper的完整對話：

Ravi Kumar S: Adrian，非常感謝你與高知特的合作。我們一起完成的牛津經(jīng)濟研究院的分析非常出色。關(guān)于生成式人工智能及其對工作、職業(yè)和任務(wù)的影響，我稱之為“任務(wù)解剖學(xué)”。你們研究了一個非常詳盡的清單，涵蓋了將 18,000 個任務(wù)和 1,000 多個職業(yè)，不過這些數(shù)據(jù)都是基于美國的共識數(shù)據(jù)。如果將其推廣到全球情況，會有什么不同呢？它的影響會非常不同。

Adrian Cooper: 是的，我認為我們可以從中學(xué)到一些經(jīng)驗，了解這種情況在其他國家可能會如何發(fā)展。我們可能會看到在許多新興市場或發(fā)展中經(jīng)濟體中的影響較小。盡管如此，我認為值得記住的是，即使在這些國家中，也有一些行業(yè)會受到顯著影響。顯然，像印度的 IT 或商業(yè)外包行業(yè)，它們可能會非常積極地采用這些技術(shù)。而那些對外資投資非常開放的經(jīng)濟體，也會因為技術(shù)轉(zhuǎn)移而受益，這將幫助這些經(jīng)濟體相對快速地使用新技術(shù)。

Ravi Kumar S: 我知道你們?yōu)槊绹?jīng)濟量化了一些數(shù)字，涉及 GDP 的影響、生產(chǎn)力影響以及總體生產(chǎn)力。你能簡要概括一下這些內(nèi)容嗎？

Adrian Cooper: 好的。例如，我們發(fā)現(xiàn)到 2032 年，在最樂觀的情況下，生成式人工智能可能會使整體 GDP 增加約 4%，這主要是通過提升勞動力的生產(chǎn)力來實現(xiàn)的。要將其放在一個長期的背景中，美國經(jīng)濟通常每年平均增長約 2% 左右。所以，在這種情況下，我們可以說生成式人工智能相當于提供了額外的兩年增長。我們使用了一個非常有用的數(shù)據(jù)集，這是由美國政府贊助的研究，涵蓋了 1000 個職業(yè)，并將這些職業(yè)細分為 18,000 個不同的任務(wù)。每個職業(yè)由大約 4 到 40 個不同的任務(wù)組成。我們想問的是，這 18,000 個任務(wù)中，哪些會顯著受到生成式人工智能的影響？哪些任務(wù)會在不同程度上得到輔助？哪些任務(wù)可能會被完全自動化？哪些任務(wù)不會受到任何影響？我們深入到如此微觀的層面，思考生成式人工智能將如何改變我們?nèi)粘９ぷ髦械娜蝿?wù)，然后從這些任務(wù)的變化推測到整體宏觀經(jīng)濟影響，這是我們這項研究的獨特之處。

Ravi Kumar S: 我確實相信，這是一種具有獨特機會來增強人類潛力的技術(shù)，而不是替代人類。因為（計算機）輸出是概率性的，而不是確定性的，由于它是概率性的，你需要有人類在循環(huán)中參與。如果可以這么說的話，因為計算機正在試圖理解人類，沒有一個界面，沒有必要的技能來利用它。因此，未來它必須變得更加人性化。我確實相信，這就是人們對它的樂觀態(tài)度所在。如果你使它足夠負責任，它將變得非常優(yōu)越。

Adrian Cooper: 我確實認為這項技術(shù)與之前的通用技術(shù)相比，可能會以非常不同的方式影響社會和人們的工作機會。宏觀層面來看，我認為我們目前面臨的許多挑戰(zhàn)反映了自全球金融危機以來經(jīng)濟增長率一直令人失望，這導(dǎo)致了人們對生活水平的期望未能實現(xiàn)。這也意味著我們沒有足夠的資源用于社會護理、醫(yī)療、教育等方面。而生成式人工智能有可能顯著提高經(jīng)濟增長率，使經(jīng)濟在未來十年內(nèi)顯著擴大，這不僅會影響個人的生活水平，更重要的是，它會讓社會有更多資源來應(yīng)對老齡化、提供醫(yī)療和社會護理等問題。

Ravi Kumar S: 實際上，Adrian，與過去的技術(shù)斷層不同，過去的技術(shù)通常會消除金字塔底部的重復(fù)性任務(wù)，而生成式人工智能則沒有這種同質(zhì)性，因為它可能會影響各行各業(yè)。而且這是第一次，知識工作者會比其他人受到更大的影響，（因為）專業(yè)工作的進入門檻會降低。我們將（關(guān)注）去技能化工作，某種程度上，這是一種提升。生產(chǎn)率較低的人反而會比生產(chǎn)率較高的人受益更多。實際上，我們在高知特的開發(fā)者社區(qū)中發(fā)現(xiàn)，底部 50% 的開發(fā)者受益遠超過頂部 50% 的開發(fā)者。所以，這是一種平衡器，如果我可以這樣說的話。

Adrian Cooper: 我認為在這種意義上它確實是一種平衡器。但具體到個人的影響，我認為你是對的，它確實會讓一些人今天沒有適合的技能的職業(yè)在未來變得開放。

Ravi Kumar S: 完全同意，Adrian。事實上，技能培養(yǎng)將變得非常非常重要，如果你想要把方向引導(dǎo)正確。我認為，技術(shù)會越來越多地與核心領(lǐng)域交織在一起，因此你需要具備生物學(xué)和計算機技能的專業(yè)知識，化學(xué)專業(yè)也需要計算機技能，還需要人類學(xué)家和社會學(xué)家來找到下一個有意義的問題，讓機器來解決。所以這是一種非常好的引導(dǎo)未來的方式。我們想要做的是，將這項研究作為初步的引導(dǎo)，分析我們客戶行業(yè)中的每個工作和每個工作任務(wù)。我們還有一個名為 Synapse 的計劃，這是一個在社區(qū)中培養(yǎng)技能的計劃，針對我們社區(qū)中的許多操作性工作。我們希望在客戶社區(qū)和員工社區(qū)中再培訓(xùn)一百萬人，使他們通過 AI 技能培訓(xùn)受益，從而使他們的工作更有意義。這就是未來的方向，這也是我們在高知特所要做的事情。這對我們的客戶和員工意味著什么，感謝你 Adrian，帶來這次非常精彩的對話。我期待繼續(xù)這項研究，深入探討每個行業(yè)的具體情況，使其更符合具體行業(yè)和企業(yè)的需求。

Adrian Cooper: 非常感謝，我們非常享受這項工作的合作。這對于未來全球經(jīng)濟的發(fā)展至關(guān)重要，同時也給我們的團隊提出了許多非常有趣和具有挑戰(zhàn)性的分析問題。我們非常期待與您進一步深入探討，與高知特的合作非常愉快。