人工智能技术的最新进展引出了劳动力市场大规模取代的幽灵。面临被机器接管的风险,不再只是蓝领工厂和建筑工作;各种专业和服务工作也都变得脆弱起来。
在美国,未来几年多达47%的工作可以实现自动化。那么,世界是走向经济毁灭,还是这个就业破坏的时代,也会带来相当水平的就业机会?
一项创新对就业的影响,取决于其取代效应和补偿效应之间的比率。创新的类型很重要。生成式人工智能(包括像 ChatGPT-4 这样的大型语言模型)是否对工人有益,在很大程度上取决于它是否带来产品 或流程的更多创新。
产品创新--引入新的或升级的商品,往往会产生显著的补偿效应,对新产品和相关工作的需求也会增加。
平心而论,产品创新可能因为所谓的商业窃取效应(BSE)减少就业,即一家公司在某个领域的创新,导致其竞争对手失业。但这种影响不太可能持续,因为落后者迟早会接受或模仿竞争对手的产品创新。
产品创新提高就业
产品创新的这种扩散,可以恢复甚至促进该行业的整体就业。一旦有足够大比例的公司采用了创新,就业的上升趋势就会趋于平缓,但往往比开始时的水平更高。产品创新对就业的长期净效应可能是积极的。
事实上,在最近的一项研究中,林继舜和我发现,产品创新企业在一个行业的就业份额增加一个百分点,该部门的长期(净)就业增长率,就会增加0.1个百分点,几乎是其短期效应两倍。
长期增长更大可能反映了这样一个事实,即取代工作岗位的BSE会随着时间的推移而减弱。
工艺创新--新生产方法的引入--的结果更加不确定。由于新工艺通常会提高劳动生产率,因此生产相同产出所需的工人更少,这意味着取代效应显著。与产品创新中的BSE不同,这些破坏就业的影响,不会随着时间的推移而消散。
但是,如果工艺创新降低了生产成本,进而降低了所生产商品的价格,那么它可能会导致需求增加,销售和利润提高,以及企业加大投资,包括雇用更多工人。这些积极和消极趋势之间的平衡变化不大,无论一个行业中有多少公司接受创新。
流程创新影响中性
因此,从长期来看,几乎不可能预测流程创新对部门就业的净影响是积极还是消极。
但最有可能的结果是相对中性。流程创新似乎对一个行业的短期和长期净就业没有显著影响。
当然,像ChatGPT这样的生成式人工智能应用程式,不会只带来一种类型的创新。相反,它们将使产品和工艺都取得进步。
刺激消费者需求
如果流程创新对就业的净效应很小,而产品创新具有正积极的净效应,那么生成式人工智能的整体效应可能是积极的。
幸运的是,有理由相信生成式人工智能将带来相当大的产品--而不仅仅是流程--创新。
普华永道的一项研究估计,到2030年,人工智能产生的总经济收益的45%,近16兆美元(约74.7兆令吉),占全球GDP增长14%--将来自产品增强,刺激消费者需求。
报告指出,人工智能“将推动更多的产品种类,随着时间的推移,个性化、吸引力和可负担性都会提高。这对就业来说是个好兆头。
如果这听起来过于乐观,回想一下十年前美国的就业预测是多么悲观,而今天的美国失业率却创历史新低。
政府接受激励创新
然而,值得注意的是,即使创新驱动的就业创造超过失业,也会出现技能不匹配。政府赞助的技能再培训和技能提升计划,对于确保工人能够填补新创造的工作岗位至关重要。
尽管如此,对大规模失业的担忧似乎被夸大了,不应允许其阻碍创新。 尽管人类的平均工作时间可能会随着时间的推移而下降--这与长期存在的历史趋势一致--但没有证据表明从长远来看生成式人工智能会导致就业率下降。
像ChatGPT这样的人工智能应用程式,很可能正是那种推动整个技术进步和增长时代的通用技术。正如二十世纪经济学家约瑟夫·熊彼特(Joseph Schumpeter)所说,人工智能可能是一个“关键因素输入”,就像电力或微电子一样。政府应接受它,推出各种政策举措来刺激创新。
这就是韩国企业在与中国企业的竞争中意识到的。因为潜在的就业替代效应,韩国政府过去对自动化犹豫不决,现在它大力支持其制造企业引入“智能工厂”。
由于这种转变,企业降低了成本,提高了生产率,从而重新获得了竞争力。随着销售反弹,他们雇用更多的工人。
教训是明确的:未能接受人工智能的国家和公司,有可能被抛在后面,被更具创新性的外国公司夺走工作。这才是工人面临的真正威胁。
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