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在立法者争相地监管人工智能的同时,伊隆·马斯克(Elon Musk)则呼吁暂停六个月。秘密已在无意中被泄露了。公众在敬畏和忧虑之间纠结。你的工作在未来是否安稳,甚至是否存在?如果那些入门级工作被人工智能聊天机器人占据,谁将成为明天的管理者?

经济学家使用“低技能”和“高技能”这两个词来区分不同类型的员工,这意味着那些拥有“高技能”的人不仅能够完成低技能员工的任务,而且还能完成其他要求更高的任务。但现实情况大不相同,任何见过大学教授的人都知道。

员工有不同的能力,传统的分类反映了受教育年限的差异和相关的劳动力市场溢价。这种溢价包括更高的金钱补偿、更好的条件、更少的与工作相关的危险等。但为什么更多的教育年限会导致这样的工作条件的改善?

一个基本的假设是,如果一个人要花费必要的时间和资源来完成这样一个学位,他必须要求溢价。然而,许多学生专攻职业前景相对较差的领域,例如人文学科、社会工作或新闻学。第二个假设是,能够完成大学学位的人表现出了非认知 “技能”,这些技能可能与其他领域的成功有关。虽然这在许多情况下可能是正确的,但自20世纪70年代以来,大学教育的大规模扩张已经大大降低了其积极的“信号”效应,但相关的溢价却仍在继续增加。

受过大学教育的员工能够脱颖而出的一个重要方面是有效沟通和说服的能力,通常是以书面形式。在一个越来越倾向于专业服务和人际交往而不是制造业的经济体中,这种能力带来了巨大的利润。律师、顾问、代表、公关顾问等因他们理解复杂信息、处理信息和有效沟通的能力而享有很高的回报。计算机的出现所带来的技术变革使这些人能够在没有秘书和文员大军帮助的情况下完成他们的任务,从而进一步增加了他们的回报。

随着 ChatGPT 或 Bard 等高性能人工智能(AI)模型的开发,情况即将发生变化。现在已经有更多的员工可以进行有效的沟通,至少以书面的形式。正如计算机消除了对秘书的需求一样,这些人工智能机器也将取代服务公司的初级专业人员(法律文员和律师助理、分析师、初级顾问等)。

然而还存在着一个根本的区别。20世纪40年代开始担任秘书的员工并没有在公司的阶梯上上升,而这些“低技能”专业人员通常是高度金字塔结构的公司的入门职位。今天的分析师可以成为明天的合伙人。如果顾问们不再需要这些分析师,那他们退休后谁来接替他们?

历史告诉我们什么?过去最接近的例子是20世纪90年代初ATM机的普及。自动取款机取代了银行员工(“出纳员”)最基本的任务,其中许多人确实爬上了商业和管理职位。也许令人惊讶的是,银行业效率的提高导致了其业务的扩张,促使银行在接下来的20年里大量招聘,直到2008年的金融危机。银行工作人员蓬勃发展,因为他们专注于机器无法取代的工作。

ChatGPT 会有所不同吗?只有时间会给出答案。现在,读者可以思考一下,这篇文章是由人工智能驱动的聊天机器人写的,还是由以前的高技能员工写的。

图片: 2月10日,合成照片,脸部有电脑板和文字 ChatGPT © IMAGO / Christian Ohde

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