高学历高收入的精英颤抖吧！自动化时代你们最先被AI踢出局...

当谈到自动化这一话题时，大多数专家始终认为，最缺乏竞争力的职工也将最有可能消失在时代的浪潮里。

今年早些时候，Brookings Institution在一份报告中指出，在职业被自动化机器颠覆甚至完全取代的情况下，从事“死板”工作，并且“收入低、学历低”的蓝领和一线工作人员将最先遭到冲击。

但是，Brookings近日发布的一项新研究却似乎推翻了这一假设，至少在人工智能方面是如此。Brookings表示：“白领、美国高薪放射科医生、法律专业人士、验光师等职业可能都不会在自动化的时代获得豁免权。”

Brookings表示，实际上，“人工智能对素质更高、薪资更高的工人将产生最大的影响”。

这种修正的观点基于斯坦福大学经济学博士生Michael Webb开发的一种新颖研究技术，称为O*NET。他自主发明了一种算法，可以将1.64万项AI专利中的语言与政府官方职业数据库中769种不同工作的特定描述语言进行比较。

例如，Webb在与营销有关的专利中发掘了动词与宾语组合，例如“衡量、有效性”、“分析、数据”、“识别、市场”以及“监控、数据”。在相当程度上，这些术语反映了在O*NET上发现的用于解释营销专家工作的术语。其中包括：“衡量营销、广告和传播计划与策略的有效性”、“收集和分析有关客户人口统计、偏好、需求和购买习惯的数据以识别潜在市场”以及“监控行业统计数据并跟踪贸易趋势”。

这两组文本之间的高度重叠表明AI将有极大的可能对特定职业产生重大影响。

根据Brookings的表述，人工智能将对美国大约2500万工人造成重大的影响。这一数字大约占美国劳动力的15%。

在这四个领域中，员工的平均年收入为10.4万美元。

Brookings还表示，拥有学士学位的员工与只有高中文凭的员工相比，前者遭受AI冲击的可能性要高7倍。与拉美裔美国人或非洲裔美国人相比，亚裔美国人和白人工人似乎更容易受到AI带来的变化影响。

最重要的是，这些新的发现并没有否定先前的警告，即在年收入4万美元或以下的1亿左右美国人中，大多数人将受到直接影响。然而，尽管Brookings和其他人先前的研究倾向于将“自动化”作为一个整体来进行研究，但Webb方法论的优点是将人工智能与其他科技进步相分离，在生产工作方面，这些技术进步威胁着受教育程度和技术水平均较低的员工，而对于从事日常文书和服务工作方面，则对非AI软件产生了重大冲击。

“全人类的转型”

Brookings的资深研究员Mark Muro表示，通过更分散地探索这些领域，我们可以明显地发现新兴技术涉及劳动力市场的方方面面，当然，这也将是我们全人类的转型期。

Webb的研究方法如此吸引人的原因之一是该方法利用了包括自然语言处理在内的AI来检测AI。因此，Brookings表示：“我们能够完全依赖于统计关联，而非很大程度上地依赖于专家的预测。”Webb也认为从专利中获取信息比问一群学者或智囊团他们认为AI有何用处“更加客观”。

话虽如此，Muro和他的同事们强调，人工智能是“移动的目标”，因为计算机一直在庞大的数据库中通过收集内部的统计模式不断获得新形式的“智能”，即计划、推理、解决问题、感知、预测和“学习”。他们表示：“要真正发掘出AI的特殊能力，还需要进行更多的定性和实证研究。”

即使Webb提出了特别的见解，Brookings也尽量避免对AI如何重塑职业环境的猜测。AI或许会取代大批职业。但是，大多数AI应用可能最终需要人工对该技术进行协同工作，而AI也可能会催生大量需要人类双手和大脑干预的新职业。

卡内基梅隆大学教授、机器学习的先驱Tom Mitchell表示：“AI将如何发展无人知晓，也根本无法预料。”

而对Muro而言，他持乐观的态度。他认为，无论如何，人工智能目前更像是对白领工作的补充。由于白领受过高等教育，因此他们具备了应对变化的能力。

但是Webb对此不敢妄言。通过利用较早的机器人技术和软件专利申请，并与O*NET进行匹配，他对他的模型进行了“反向测试”。而测试后发现，Webb表示，对于那些与专利中所使用的语言具有实质通用性的职业，从1980年到2010年，我们看到的结果是就业和工资的大幅下降。

鉴于这一先例，他补充说，他坚决认为应该认真考虑对高端人才市场的替代影响，AI可能会替代相当多的工人。

波士顿大学法学院技术与政策研究计划的执行主任James Bessen在荷兰也发现了类似情况。事实证明，荷兰拥有一个非常丰富的数据库，记录各个公司在各种自动化上的花费，与较晚引入自动化的公司相比，这也使衡量自2000年后引入许多新技术的公司中工人的情况成为可能。

人际交互不可取代

Bessen和其他三位学者在去年2月份发表的一篇论文中指出，尽管荷兰的自动化尚未转化为大规模的裁员，但它已逐渐成为一个标志：

正如Webb所述，该研究还发现，低技能的工人因“自动化事件”下岗的概率并没有比高技能的工人更高。Bessen表示：“自动化不仅会波及装配线上的工人，也同样会波及中层，如经理。”

Anthony DeLima也在实时观察着同样的趋势。作为Neoris数字化转型的负责人，他为许多大型公司提供了有关如何最佳部署新技术的建议。他表示，无论是在仓库中拣货还是手动收集和处理数据，“一切可重复的任务”都已经很好地被机器所取代。同时，高技能职位也并没有逃出AI的“魔掌”。

但这并不意味着所有从事这些工作的工人都将流离失所。相反，DeLima表示，他的客户掌握的似乎就是他所谓的“三分之一原则”，即受到自动化影响的员工中有三分之一正在转移到其他职能部门。三分之一的人正在接受培训，从而与新机器安全有效地协同工作（这一点对于工厂工人而言），或者利用AI来增强思维、预测业务成果并在工作中更有效（尤其指知识分子）。还有剩下的三分之一则无法完成转型，或者甚至没有这个机会。

DeLima表示：“这种转变要么太快，要么太复杂，这使得新技能的学习变得异常困难，工人们很难找到自己的归宿。”

从数字保险公司Nsure.com，我们可以看见AI与人工之间的平衡。这家企业的主营业务是帮助客户购买合适的房屋和汽车保险。Nsure表示，通过使用AI，他们不仅可以从十几家运营商中获取最便宜的报价，而且还能挖掘出一系列数据库来提供正确的产品，从而避免了客户投保不足或投保过度。

Nsure自去年夏天推出以来便发展迅速，已向3500多个客户出售保险。最初，该公司缺乏持牌保险代理人，只有一小部分客户服务代表来回答有关其网站的问题。Nsure首席技术官Kuba Skalbania表示：“我们一开始的计划是不雇佣员工。”

但是几个月后，该公司意识到有5%至10%的客户渴望与人工保险代理人开展业务。“他们想要的是与真实的人交谈，”Skalbania表示。“事实证明，基于AI的在线界面仍有缺陷。”Nsure目前已雇用了三名代理人，这远远少于处理相同数量保险业务的传统保险公司，但是完全不雇佣人工代理也是不可行的。

显然，人可以成为一种附加属性，而非错误属性。

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