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短短几个月之内，包括GPT-4等大型语言模型和DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion等图像生成器在内的生成式人工智能系统就让人们大开眼界。它们可以根据指令生成越来越逼真的图像，使用计算机编程语言进行编码，甚至可以撰写论文和书籍。美国麻省理工学院劳工经济学家戴维·奥特说：“生成式人工智能为许多我们认为不容易自动化的任务，打开了计算机化的大门。”那么，生成式人工智能带来的自动化对劳动力市场会造成什么影响？它到底是工作助手，还是会导致人们丢掉饭碗？还有美国媒体问道：这一新技术革命是否会让美国本已令人不安的收入和财富不平等更加恶化？由美国开放人工智能研究中心（OpenAI）的蒂娜·埃伦杜、萨姆·曼宁等人领导的一项研究发现，GPT等大型语言模型可能将对80%的美国劳动人口产生一定影响。他们进一步估计，人工智能模型，包括GPT-4和其他软件工具，将会给19%的劳动人口带来“重大影响”，即他们的工作中至少有50%的任务会受影响。高盛集团3月发布的一项报告也关注生成式人工智能如何影响劳动力市场。报告说：“我们发现，美国目前约有2/3的工作岗位都暴露于某种程度的人工智能自动化，而生成式人工智能可以替代当前1/4的工作岗位。”高盛是这样定义“暴露”的：假设一项工作的难易程度分为7个等级，如果人工智能可以完成难度为4的任务，那么就可以认为这项工作“暴露”于人工智能了。高盛指出，在美国，整体上有25%的工作可以被人工智能自动化所替代。从类别来看，办公室和行政支持工作对人工智能自动化的暴露程度最高，为46%。紧随其后的是：法律行业（44%），建筑与工程设计行业（37%），生命、物理和社会科学领域（36%），商业和财务运营领域（35%），社区与社会服务业（33%）等，而建筑、保洁和维护行业的工作能够被人工智能自动化所替代的份额最低（1%）。以美国的法律行业为例，该行业的工作需要处理大量复杂文档，而快速理解和总结文本恰恰是生成式人工智能的强项。法律类工作还有一些重复性任务，例如搜索适用的法律和案例以及提取相关证据，这也是自动化人工智能可以发挥作用的领域。事实上，GPT-4已经通过了美国的律师资格考试。那么，随着生成式人工智能技术在美国获得大规模采用，会不会有很多人因此丢掉饭碗呢？高盛的报告持一种乐观的态度。报告说：“技术可以取代人来完成一些任务，但它也可以让我们更有效率地执行其他任务，并创造新任务和新工作。”高盛还援引一项研究结果说：“如今60%的工作者所从事的职业在1940年尚不存在，这意味着，过去80年超过85%的就业增长是由技术驱动创造的新职位带来的。”高盛认为，美国目前7%的工作将被生成式人工智能替代，63%的工作将以其作为补充，而其余30%的工作则不会受生成式人工智能影响。然而，现实情况可能会更加复杂。旧金山人工智能合作组织的人工智能、劳动力和经济研究负责人卡佳· 克里诺瓦认为，生成式人工智能对工作的影响有两种可能性。一种可能性是，它将被证明是许多人的强大工具，可以提高他们的能力和专业知识，同时提振整体经济。但还有一种可能性是，公司将简单地用它来摧毁曾经看起来无法自动化的工作机会，即需要创造性技能和逻辑推理能力的高薪工作；一些高科技公司和科技精英会变得更加富有，但这对整体经济增长的作用不大。斯坦福大学经济学家埃里克·布林约尔松警告说，人工智能创造者过度痴迷于模仿人类智能，而不是想方设法使用该技术让人们从事新任务和扩展他们的能力。布林约尔松认为，对类人能力的追求导致了用机器取代人的技术，压低了工资并加剧了财富和收入的不平等。从二战后到上世纪70年代初，美国经济发展经历了一段黄金时期。那时以快速的技术变革为标志，美国经济稳步增长，而且大多数劳动者的工资也获得提高，收入不平等现象大大缓解。但麦肯锡全球研究院在今年2月发布的一项有关美国劳动生产率的研究中说，在美国经济中，生产率增长与实际收入之间的联系已经减弱。在1948年至1970年的战后繁荣时期，实际收入年均增长3.0%，而生产率年均增长2.8%。但自2005年以来，实际收入增速为0.7%，远低于生产率1.4%的增速。研究科技如何影响经济的麻省理工学院经济学家达龙·阿杰姆奥卢和西蒙·约翰逊曾在一篇文章中警告过自动化对就业和经济的负面影响。他们说，在过去几十年，工业机器人在美国中西部的工业中心地带的快速采用只会破坏就业机会，并导致“长期的区域衰退”。贫富差距悬殊是美国一直存在的问题。现在随着技术革命的推进，这一问题可能愈加固化和严重。以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利曾表达了他的深层忧虑。他说：“21世纪信息技术和生物技术给人类带来的挑战，会比蒸汽机、铁路和电力在上个时代带来的挑战大得多。”他进一步指出：“在人工智能与生物工程兴起之后，人类可能会分裂成不同的生物种性：一小群富有的超人类和绝大多数位于下层且毫无用途的智人。”
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