半岛彩票北京时间2月16日凌晨,OpenAI(美国人工智能研究公司)发布了最新的生成式人工智能产品Sora,该模型可以从文本提示创建并生成长达一分钟的短视频。
目前,Sora尚未向公众用户开放,OpenAI正在评估与模型相关的潜在风险,并希望听取视觉艺术家、设计师和电影制作人等创意专业人士的反馈意见,以改进和迭代模型算法。Sora并不是第一个展示这种技术的人工智能产品,OpenAI也尚未透露Sora是如何构建的详细信息。但业内专家普遍认为,Sora的推出不仅标志着人工智能从文本、图像、声音生成到高质量视频生成的一个技术重要突破,还让我们看到人类与物理世界更好互动的可能性。
过去一年,生成式人工智能技术的发展取得了显著进步,预示着各行各业都将面临颠覆和机遇,但也不断引发人们对技术带来的潜在社会和未来劳动力市场影响的担忧。
不久前过去的2024年第一个月,包括Meta(脸书母公司)、亚马逊、微软、谷歌、TikTok(字节跳动旗下短视频社交平台),SAP(思爱普)和Salesforce(客户关系管理平台公司)等科技巨头在内的近100家科技公司已裁员约32000名员工。
这些大型科技公司坐拥大量现金,利润丰厚,因此,裁员远非必要或生存问题。虽这波裁员背后的原因复杂,但一个共同点是,科技巨头需要围绕人工智能科技重新调整战略,在这场人工智能的竞赛中赶超对手,取得市场的领导地位。这波裁员浪潮可能只是一个长期趋势的开始,谷歌首席执行官桑达尔皮查伊(SundarPichai)上周警告员工,随着公司继续将投资转向人工智能,可以预料今年还会有更多的裁员在路上。
裁员不仅限于科技企业,其他公司也在寻求重新布局,重点优先考虑对人工智能的投资,以专注于其人工智能驱动的业务,寻找并构建新的增长引擎。
人工智能技术让世界正处于一个重要的转折点:其提供了显著的生产力增长机遇,将极大提高工作效率,并赋予人们工作更多意义,也必将对劳动力市场产生深远影响。由于其影响快速显现,并将会在未来几年带来质的巨大变化,我们需要认清现状,把握发展趋势并积极应对。
回顾过去一年,虽然时间不长,但让我们有机会看到和经历第一波人工智能的技术发展和企业实践。这篇文章希望就人工智能对劳动力市场影响的现状和对未来发展趋势,以及企业应如何应对,谈谈我们的看法和建议。
过去几年,人工智能取得了显著进步,尤其是生成式人工智能在2023年风靡全球。尽管仍在早期阶段,大量企业正在积极探索如何利用人工智能释放商业价值,提高效率和生产力,全新的产品、服务和商业模式打开大门。
但技术剧变往往还会集中财富和权力,加剧不平等。国际货币基金组织数据显示:人工智能技术将影响全球近40%的就业岗位,相比于新兴市场和低收入国家,人工智能对发达国家的就业的影响更大(工作岗位可能会受到人工智能的影响,60%高暴露率),将进一步加剧不同国家之间、不同收入阶层之间的贫富差距。同自动化和信息技术不同,人工智能会影响业务流程,但更有能力影响高技能工作。由于很多低收入国家还没有完善的基础设施或成熟的劳动力体系,这些国家难以从人工智能技术中获利。这会导致与新兴市场和发展中经济体相比,发达经济体面临更大的人工智能风险,但也有更多机会利用人工智能带来的好处。
随着人工智能技术的不断发展和普及,企业对人工智能相关人才的需求也在发生变化。目前,人工智能在不同行业和业务功能中的潜在影响逐渐凸显,不同行业对人工智能技术的职能应用侧重点呈现出差异化,落地应用的节奏和速度也不尽相同。
从落地应用的实际投入和难度(包括数据源、开发和验证成本、以及人工智能风险和治理考量等),以及为企业可能带来的价值创造效果(效率、工作方式、互动和创造力提升等)两个维度看,企业的应用首先集中在营销、客户运营、智慧办公、人力资源和IT开发等方面,这些领域同生成式人工智能带来的较成熟的技术最相关;之后会是全方位的生产运营,包括供应链、生产制造和产品研发等。
未来,人工智能在行业内部价值链中的作用将日益个性化和精细化,体现了不同行业对创新驱动型增长的不同需求和战略选择,其结果必然带来新工作岗位与企业的重组,对劳动力的影响也会随之不断、“有序”地展开,企业对未来的趋势发展需要做好准备和及时布局。
毫无疑问,人工智能将继续在各行各业、不同工作场所和应用场景激增,但从2023年的情况发展看,比我们预料的其对劳动力市场的影响要来的温和得多。
人工智能确实正在取代我们的工作,尤其是白领,包括数据分析师、医生、律师和记者,都处于危险之中。聊天机器人可以在专业医疗执照考试和律师考试中取得优异成绩;可以总结会议,可以撰写基本的新闻文章和完成广告创意;以生成式人工智能为基础开发的医疗助理工具,可利用庞大的医学文献数据库提出建议。图像和视频制作模型可以在没有人类创作者、摄像师或演员参与的情况下,制作出高质量的图片和电影。
技术的发展必然导致一些工作岗位的损失,2023年好莱坞美国作家和演员的罢工已经表明,这将会在很多行业陆续出现。尽管人工智能初露锋芒,有很大的潜在机会,但仍处于初级发展阶段,近期尚无大规模失业的担忧。
首先,撇开人工智能在人工智能信任、风险、伦理和安全管理等问题,许多研究否认大型语言模型性能是真正智能的证据,如未来“通用人工智能”需要推理,解决数学问题一直是测试人工智能推理能力的重要方法。
近期,OpenAI开发了新的Q*(音同Q-Star)模型,能够解决小学水平的数学题。如果Q*模型在解决数学问题方面的能力得到证实,这将是AI领域的重大进步,并可能对未来“通用人工智能”的发展产生重要影响,但这一进展在科学和工程应用方面的潜力还需进一步探索。
例如,很多企业在开发和部署人工智能“数字人“,但就目前的技术发展状况,什么样的“数字人”最适合,主要取决于两方面的考虑:第一,交互的目的,这是完成任务或参与体验的主要目标。第二,互动的深度,是否针对每个客户进行个性化设置。
在某些情况下,一个真实客户会与同一个数字人定期交流,这些数字人会“学习”和“记住”客户,并随着时间的推移变得越来越个性化。在其他情况下,无论交互是交易性的还是体验性的,特定客户和某一特定数字人之间都不会建立个人关系。
其次,人工智能无法管理复杂的利益相关方间的关系。企业高管丰富的工作经验,会在看待问题和思考解决方案时有拥有独特的视角,纯粹的算法可能会忽略那些只有有经验的人才能看到的风险或建议,且算法并没有能力处理突然出现和剧烈变化的数据。有经验的一线员工更了解业务规则、策略和道德准则,面对不断出现的新问题,可以灵活评估解决方案是否满足客户标准。
另外,在一些应用上,人工智能的效果还有待观察和研究证实。例如,生成式人工智能技术在营销领域的一些新创新应用,在一定程度上提高了企业效率。我们相信,机器学习和大型语言模型的发展将推动技术革新,在客户服务中扮演关键角色。但就目前的实践而言,这还存在很多不确定性、挑战和风险。人工智能是否真正有助于打造独特的个性化体验和参与度?关键挑战和解决方案是什么?人工智能技术的应用让我们离客户“越来越近”?如应用不当,会不会让企业与客户“越来越远”?
无论如何,人工智能都正在成为人类的新虚拟助手。在人工智能面前,人类的经验依然重要,但我们需要努力学习和有效利用人工智能,这将带来人类角色的不断变化。
过去一年的大量研究证明,人工智能不仅提升了执行重复性任务的效率和数据处理能力,在结合人类创新思维和创造力时,还可以加深我们对复杂环境的理解。我们可以将繁重的工作交给机器,让人类专注于更充实的工作部分,更重要的是,人工智能这项技术可以赋予人类能力和创造力,而不是简单取代人类的工作。
人工智能的商业化,依然存在不确定性。即使是处于人工智能高地的微软,不久前召开的世界经济论坛年会上,在回答主持人“你们赚钱吗?”的问题时,其首席执行官萨蒂亚纳德拉(SatyaNadella)谈道:“我认为2024年可能是(人工智能)大规模发展的一年。”华尔街马上注意到纳德拉说的不是“将会赚钱”,而是“大规模发展”。
目前,对大多数企业来说,人工智能是尚未到来的愿景,还是马上“必须拥有的技术”?在部署和规模应用的策略上,企业必须考虑成本和产出问题。
近期,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的最新研究发现表明,人工智能目前还无法以具有成本效益的方式取代大多数工作。这项研究涉及人工智能在视觉辅助任务中的应用,例如使用计算机视觉来识别和解释数字、图像和视觉输入。
研究结果表明,只有23%的工人所从事的视觉任务,在经济上对人工智能自动化具有吸引力,这意味着人类在这些任务上仍然是更好的经济选择。值得注意的是,这项研究仅考虑了需要进行视觉分析的工作,而没有研究文本和图像生成模式对工人和经济的潜在影响。
此外,研究也没有考虑到人工智能可以增强而非取代人类劳动的情况,或者创造以前不存在的新任务和工作的情况。
总体来说,这项研究指出,人工智能的自动化进程可能比一些人预期的要缓慢和温和。这为政策制定者提供了足够的时间来制定相应的政策措施;同时,也给人工智能研究人员和开发者指出了降低AI部署成本和扩大应用范围的重要性。
OpenAI在没有考虑实际用途的情况下构建了这项技术,在2022年11月低调推出ChatGPT。我们认为,人工智能一定会彻底改变人类的生活和工作方式。但就目前状况看,大多数应用仍在一定程度上,可以使用现有工具(例如搜索)来完成。
人工智能虽然带来了效率上的提升,但尚未改变游戏规则。虽然对人工智能,特别是对生成式人工智能的投入热度不断上升,要真正显著推动整体人工智能的普及应用,关键在其为企业带来的价值提升空间和相对人类员工的成本。这两方面都很重要,否则,过去一年人工智能给我们带来的“惊喜”和用户就会快速消失。
新一代人工智能,不仅仅是工具,更是参与和影响我们生活的行动者,被称作“自智能”系统。这个系统能够独立做出重大决策,对社会经济产生深远影响。“自智能”系统的核心在于自动性:能够自主行动、做出决策、从经验中学习、适应新环境,并能在无需人类持续干预的情况下运行。
“自智能”系统的智慧体现在能够在各种情境中做出复杂判断,这在很多方面可与人类相媲美甚至是超越。2023年12月《哈佛商业评论》发表的研究表明,尽管“自智能”系统仍在起步阶段,但已展现出四大特征:代理性(能够自主行动)、适应性(能够学习并提高性能)、亲和性(能够建立友好关系)和神秘性(对用户和设计者来说不透明)。这些特征至关重要,有助于我们正确理解这些系统,以及为何它们会获得越来越大的影响力。
这些“自智能”系统还正呈现出“人性化”的趋势,让技术专注在增强和拓展人类能力方面,即成为我们常说的“以人为本的人工智能”。
未来是人机协作的时代。我们将与这些智能体共事,它们可能成为我们的同事、竞争者、上司或下属。人工智能技术不仅提高了员工获取工作信息的速度和效率,还被视为知识工作者的潜在合作伙伴,能简化数据流程和减少人工劳动。随着员工开始通过聊天机器人而非传统IT工具来获取信息,人力资源团队正面临如何充分利用人工智能的挑战,并指导员工适应这一智能新时代。
1930年,英国著名经济学家约翰梅纳德凯恩斯(JohnMaynardKeynes)警告说,我们“正遭受一种叫做技术性失业的新疾病的折磨”。他写道,节省劳动力的进步“超过了我们寻找劳动力新用途的速度”。
1930年至1948年,担任麻省理工学院校长的卡尔康普顿(ton)在1938年12月的《麻省理工科技评论》上刊发了一篇关于“技术失业的忌讳”的文章《NewDemandonTech-nology》(《对技术的新需求》),讨论我们应如何思考“由于一个行业的过时或使用机器取代工人或增加他们的人均产量而导致的工作损失”这个争论。他提出一个问题:“机器到底是从阿拉丁的科学之灯中涌现出来的精灵,可以满足人类的一切需求和欲望,还是弗兰肯斯坦怪物,将摧毁创造它们的人?”
康普顿在90多年前关于就业和技术进步的辩论,在今天仍具有很强的现实意义。不断突破的人工智能,再次让许多人担心先进技术将取代人类工人并减少对劳动力的总体需求。虽然今天的技术与1930年代的技术有很大不同,但康普顿的文章提醒我们,人类对未来就业的担忧从来就没有停止过,需要政府、公司和社会共同承担起责任来应对,而不是召唤精灵和怪物。
最后,我们还想强调三点。第一,在今天,吸引和留住人才是企业CEO的重要任务,人工智能时代依然如此,甚至比之前更加重要。第二,面对技术的变革及社会经济发展的不确定性,企业必须勇敢采取行动并从战略上提高弹性,而不是采取过度的临时措施。第三,实践创造差异。要想充分发挥人工智能的潜力,企业应将其视为人类潜力的共同开发者和提升者,构建相应的组织文化。我们需要问的,不只是人工智能时代,我们能做什么,还需要思考和回答,在新纪元开启之际,我们应该做什么。
(作者系中欧国际工商学院经济学与决策科学教授,经济学和决策科学系系主任,AI与企业管理研究领域主任)