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随着AI技术的快速发展和逐步应用,AI对就业的影响变得不容忽视。一个重要的问题是,AI对经验丰富的专家影响更大,还是对初入职场的新人影响更大呢?

从过去经验看,传统的数字技术对标准化、流程化、操作规则明确的工作岗位,冲击更大,并减少了对这些从事例行工作的人员的需求;但是另一方面,增加了从事综合性工作的人员的生产力,比如编程、数据分析、研究等,这加剧了收入的不平等。

AI对就业的影响是否还是如此呢?NBER刚发布的一篇文章<Generative AI at Work>,提出了相反的观点。该文宣称,这是第一篇关于在工作场所大规模部署生成式AI影响的研究。

该文将Open AI开发的最新的GPT模型,部署在一家软件公司的客服部门,让AI来辅助客服处理客户问题,借此研究AI对生产力的影响。生产力以每小时解决的客户问题为度量,结果显示,平均提高了14%,结果非常显著,显示出AI确实是对生产力有提高作用。

这个整体性结论符合常识。值得我们的关注的是,这篇文章按照员工的技能水平和培训时间的不同,分别考察了AI的影响。

结果显示,AI对技能水平最低的人,生产力的提升最大,对完全没有接受过培训的人,生产力的提升最大,对于经验丰富的、从业时间长的、技能水平高的人,完全没有帮助。

另外,文章也表明,AI会极大的加快学习曲线,让学习曲线变得非常陡峭,让一个毫无经验的人,在很短的时间里面,达到很高的技能水平。

总的来说,文章发现,AI对低技能和零经验的人帮助最大。为什么会有这种结果呢?文章认为,AI在训练的时候,根据训练数据中服务是否成功的反馈结果,AI可以区分出高低技能个人的差异,从而去学习表现最好的、经验最丰富的客服的技能。

用通俗的话说,就是AI在“偷师”最专业的人,并来帮助最没有经验的人。

这篇文章的结论是基于某个具体的场景,并不一定具有普适性。但是结合这篇文章,笔者认为,AI目前表现出三个特点:

一是AI提高了知识和技能传播的速度;二是AI擅长提供框架,而框架能力,正是专家和新人的关键区别;三是基于AI的各种速读和总结文献的工具,极大提高了学习最新前沿知识的门槛。

以上三个特点的效果,其实是使得新人可以批量的快速成长为专家,这相当于增加了专家的供给。

 

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万钊

万钊

337篇文章 5天前更新

经济学博士

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