聚焦 | 人工智能的應用與影響遠低于預期

人工智能技術的迅速崛起，讓很多企業都對未來抱有熱切期望，與此同時，被替代的焦慮也彌漫職場。但實際上，人工智能的企業實際應用率遠遠低于預期，失業狂潮也并未到來。近日，《經濟學家》雜志刊文《人工智能的普及為何如此緩慢？》和《為何人工智能尚未搶走你的工作》，從經濟學和企業組織結構的視角對此進行了分析。

原文 ：《人工智能的應用與影響遠低于預期》

編譯 |楊逸 楊勇

圖片 |網絡

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熱切期望與尷尬現實

與高管們交談時，他們往往會興致勃勃地描述其企業運用人工智能的所有方式。摩根大通的杰米·戴蒙（Jamie Dimon）最近表示，他們集團的銀行有450個該技術的應用場景。經營肯德基和塔可鐘（Taco Bell）的百勝餐飲集團宣稱：“人工智能系統將成為餐廳新的操作系統。”繽客網（Booking.com）的所有者表示，人工智能將“在提升旅客體驗方面發揮重要作用”。

然而，無論高管們怎么說，人工智能改變企業的速度仍遠低于預期。美國人口普查局的一項權威調查發現，僅有10%的公司真正有效地使用了人工智能。瑞銀集團（UBS）最近的一份報告指出，“企業采用人工智能的情況令人失望”。另一家銀行高盛追蹤了那些其分析師認為“采用人工智能后基準收益潛在提升幅度變化最大”的公司，發現最近幾個月，這些公司的股價表現落后于市場。憑借其強大的能力，人工智能代表著唾手可得的財富。那么，為何企業對此不予重視呢？經濟學或許能提供一些答案。

應用人工智能需要克服一些阻力，例如數據集未能被妥善整合到云端，這意味著出現一些滯后是預料之中的事。然而，人工智能的應用甚至未能達到更為保守的預期。摩根士丹利的分析師曾稱，2024年將是智能體應用之年，涉及能根據數據預設規則執行任務的自主系統。但根據瑞銀的報告，2025年反而成了“智能體評估之年”，企業只是淺嘗輒止。高管層的熱情與實操層的遲緩之間存在脫節，這背后也許有著更深層次的原因。

長期以來，持“公共選擇”學派觀點的經濟學家們一直認為，政府官員的行為是為了最大化其個人利益，而非增進公共利益。例如，官僚可能會拒絕實施必要的裁員，因為這樣做會讓他們的朋友失業。公司，尤其是大公司，也可能面臨類似的問題。20世紀90年代，倫敦政治經濟學院的菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）和圖盧茲第一大學的讓·梯若爾（Jean Tirole）區分了“形式權威”（formal authority）和“實質權威”（real authority）。理論上，首席執行官有權強制推行大規模的組織變革。但實際上，掌握具體細節并負責項目日常執行的中層管理者才擁有實質權威。他們可以決定是否實施上級要求的變革，可以推遲甚至否決這些變革。

當公司考慮是否采用新技術時，公共選擇的動態機制往往會發揮作用。西北大學的喬爾·莫基爾（Joel Mokyr）認為，“縱觀歷史，技術進步總會遭遇一個強大的敵人：出于維護自身利益而對新技術的抵制。”弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）是一位工程師，因在19世紀末將適當的管理技術引入美國而聞名。他抱怨道，公司內部的權力斗爭往往會阻礙新技術的推廣。

最近的研究表明，類似的沖突在今天依然存在，且十分嚴重。2015年，麻省理工學院的大衛·阿特金（David Atkin）及其同事發表了一篇論文，考察研究了巴基斯坦的足球工廠，探討了一項能減少浪費的新技術的命運。15個月后，他們發現該技術的采用率“低得令人費解”。這項新技術降低了某些員工的工作效率，最終他們阻礙了技術的推廣，“包括向所有者誤報該技術的價值”。北卡羅來納大學教堂山分校和佛羅里達州立大學成員共同完成的一篇論文發現，一家嘗試將其業務自動化的亞洲銀行，內部也存在類似的員工與管理層之間的斗爭。

目前，很少有經濟學家研究公司內部圍繞人工智能的斗爭，但這種沖突實際上可能非常激烈。實際上，富裕國家的現代公司內部官僚化的程度十分驚人。美國公司的內部法律顧問人數已從十年前的34萬增加到43萬（增長率遠高于整體就業增長率）。他們的作用通常是阻止人們去做某些事情。他們可能擔心引入人工智能產品的風險。在幾乎沒有判例法的情況下，如果模型出錯，誰該負責？在瑞銀的調查中，接近一半的受訪者表示，“合規與監管問題”是他們公司采用人工智能的主要挑戰之一。一些律師則擔心該技術帶來數據隱私和歧視等問題。

其他崗位的人員也有自己的顧慮。人力資源（HR）員工（過去十年其人數在美國增長了40%）可能擔心人工智能對就業的影響，從而在推行人工智能項目時設置障礙。中層管理者會擔心采用人工智能的長期后果，“如果他們用自動化來取代比他們低一級的職位，他們會擔心自己的工作將是下一批被取代的”。

當然，隨著時間的推移，市場力量會鼓勵更多公司最終應用人工智能。如同拖拉機和個人電腦等以往的新技術一樣，創新型公司應當戰勝那些抵制者，并最終將其淘汰出局。然而，這一過程需要時間——對于需要從數據中心投資中獲取巨額利潤的大型人工智能公司來說，或許太長了。

[原文標題為:Why Is AI so Slow to Spread?]

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AI并未引發失業狂潮

幾乎每周，世界都在向通用人工智能（Artificial General Intelligence）邁進一步。最頂尖的人工智能模型已能勝任一系列令人驚嘆的任務，從撰寫詳盡的報告到按需生成視頻，不一而足。其胡言亂語的現象也日益減少。

因此，不難理解為何那么多人擔心自己很快將不再被需要。今年早些時候，谷歌上“AI造成失業”的搜索量創下歷史新高。在像倫敦和舊金山這樣的城市，“你覺得你的工作還能干多久？”成了常見的聊天話題。但是，ChatGPT真的讓很多人失業了嗎？

許多專家聲稱確實如此。不少人引用了牛津大學的卡爾·本尼迪克特·弗雷（Carl Benedict Frey）和佩德羅·利亞諾斯-帕雷德斯（Pedro Llanos-Paredes）近期發表的一篇論文，該文指出自動化技術與翻譯人員需求下降之間存在關聯。然而，與此同時，美國的官方數據顯示，從事口譯、筆譯及相關工作的人數同比增加了7%。還有人提到金融科技公司克拉納（Klarna），該公司曾宣稱使用該技術實現客服自動化。但該公司如今正在改弦易轍。其老板塞巴斯蒂安·西米亞特科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）最近表示：“只要你需要，總會有人工客服。”

還有一些人試圖在宏觀經濟數據中搜尋“AI就業災難”降臨的蛛絲馬跡。一個常用的衡量標準是美國大學應屆畢業生失業率與全國平均失業率的比值。如今，年輕畢業生比普通工人面臨更高的失業風險。對此的解釋是：他們通常在知識密集型行業擔任入門級工作，例如律師助理或在管理咨詢公司制作演示文稿。而這類任務恰恰是AI的強項。這是否意味著AI已經取代了這些工作？

其實不然。這些數據與任何合理的解釋機制都完全不符。年輕畢業生的“相對失業率”早在2009年就開始上升，遠在生成式人工智能（Generative AI）出現之前。而且他們約6%的實際失業率仍然處于較低水平。

根據在2023年引入的一項衡量標準，我們研究了美國按職業劃分的就業數據，特別關注了那些被認為易受AI沖擊的職業，包括后臺支持、金融運營、銷售等。同樣，也沒有AI造成就業沖擊的證據。事實上，情況恰恰相反。過去一年中，白領工作的就業占比略有上升。

總體來看，美國失業率保持在4.2%的較低水平。工資增長仍然較為強勁，這與AI導致勞動力需求下降的說法難以吻合。美國以外地區的趨勢也呈現類似的情況。包括英國、歐元區和日本在內的許多富裕國家與地區收入增長強勁。2024年，經合組織（OECD）成員國的就業率（適齡勞動人口中實際就業的比例）創下了歷史新高。

對于這些趨勢，有兩種不同的解釋。第一種解釋是，盡管企業不斷宣傳正在將AI引入運營，但幾乎沒有多少企業真正將其用于重要工作中。一項官方數據顯示，只有不到10%的美國公司利用AI來生產商品和服務客戶。第二種解釋是，即使公司采用了這項技術，它們也不會裁員。AI可能只是賦能員工更快地完成工作，而不是剝奪他們的工作機會。無論哪種解釋成立，目前都無需恐慌。

[原文標題為：Why AI Hasn’t Taken Your Job]

文章為社會科學報“思想工坊”融媒體原創出品，原載于社會科學報第1983期第7版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責編：程鑫云

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