生成式人工智能 (GenAI) 技术可能对许多工作都产生影响,不论驾驶工作还是许多技术工作,只是各自的影响程度不同。尽管如此,GenAI却不太可能完全取代它们。
Indeed 从2022年8月至2023年7月期间在美国发布的5,500多万条招聘信息中,提炼出2,600多项技能,并将它们分为48个技能类别。让GenAI 自己评估它在各个类别的能力。结果在 48个类别中,它只在4个方面表现“优秀”,16个方面表现“良好”,在28 个技能类别的表现上将自己评为“较差”或只是“一般”。即使 GenAI 确实有能力完成某项工作,它也很难成为真正的专家。
如果一项工作所需要的技能中,有80%或以上可以被GenAI 以“良好”或“优秀”完成,那么它就可以被确定为最有可能受到GenAI 影响的工作;50%至 80% 的技能可被完成,定为具有中等潜在影响的工作;若不到一半的技能可被GenAI完成,则被确定为最不易受GenAI 影响的工作。
下图显示了Indeed上按GenAI影响程度划分的职位百分比,不到20%的工作最受GenAI影响或威胁。
纵轴代表影响的高低,横轴代表受影响的工作占比图源:indeed
这项研究表明,许多关键工作技能所需的人的因素(包括同理心、直觉和手动灵活性)仍然是不可替代的。GenAI 虽然擅长处理数据和执行特定任务,但缺乏定义各种角色的内在人类特质,尤其是那些以手工工作、人际交往和基于细微理解的决策为中心的角色。
比如,GenAI 厨师可以帮助改进食谱或翻译菜单,但它不能切洋葱或装饰甜点。GenAI 护士可以帮助诊断疾病,但不能插入静脉注射或安慰忧心忡忡的病患家属。GenAI 软件开发人员可以编写一行代码,但不能将其置于人类开发人员设想的更广泛、更复杂的软件架构中。有些工作技能是人类独有的,无法实现自动化。
下图是GenAI 各项技能的熟练程度,深蓝色代表为差、浅蓝色代表一般、黄色代表良好,褐色代表优秀:
图源:indeed
在上图末端,软件开发这项工作所需的95%以上的能力,GenAI 认为它至少可以做得良好。因为这一岗位的需要的技术技能占比最高,领导力、工程这些GenAI 不太擅长的领域则占比很少(如下图)。
图源:indeed
那些处于中间位置的工作可以说是最有趣的案例,值得细细研究,看看GenAI 对这些工作未来的潜在影响。
GenAI 表示它在零售业招聘需要的所有技能中,有一小部分(57.6%)表现为“良好”或“优秀”。但零售业工作的核心是零售技能,而GenAI 对自己在零售技能方面的评价仅为“一般”(如下图)。本质上,GenAI 表示它可以帮助制定零售战略,但无法提供零售业成功所必需的人际交往技能。
图源:indeed
此外,Indeed发现,若某项工作可以远程完成的可能性越高,那么它受 GenAI 变革影响的可能性就越大。从历史上看,这些工作并没有因为自动化而收到影响,这进一步表明,这一轮GenAI 技术变革将以不同于过去的方式影响不同的就业者。
皮尤研究中心在去年也做过类似的调查。在报告中发现,除了工作的不同类别,不同人群受到AI的影响也不同。
黑人、西班牙裔、美洲印第安人或太平洋岛民所从事的工作要比其他族裔的受AI 影响更小。亚裔是一个明显的例外:他们大多从事专业技术工作,在那些受AI 影响最大的工作中所占比例很高(24%)。
蓝点:受AI影响大的工作比例,绿点:受AI影响小的工作比例图源:Pew Research Center
皮尤研究中心也统计了不同年龄、受教育程度在AI冲击下所受影响的不同。拥有学士学位或以上学历的人(27%)比仅有高中文凭的人(12%)受AI冲击的可能性高出两倍多。
一半没有高中文凭的和三分之一拥有高中文凭的劳动者从事的都是受AI影响最小的工作。而只有7% 拥有学士学位或更高学历的工人(占 25 岁及以上美国劳动力的 44%)从事受AI影响最小的工作。
蓝点:受AI影响大的工作比例,绿点:受AI影响小的工作比例图源:Pew Research Center
随着AI 和GenAI 得到更广泛的应用,人们的工作方式将不可避免地发生变化,这些工具将取代某些工作,并迫使人们重新思考一些传统的工作方式。但正如我们所见,GenAI 在某些任务上并不出色,有时候简直很糟糕。劳动市场对多样化、专业的人类知识的需求可能仍将很高。
一个人在终身学习的能力在今天已经至关重要,而在明天,只会变得更加重要。