英媒：生成式人工智能重塑就業市場

參考消息網2月25日報道 英國《金融時報》網站2月16日發表題爲《人工智能所能做的，以及那些它不應該做的——商學院教授提出的企業必須詢問的關於自動化的四個問題》的文章，作者是勞倫斯·阿萊斯和克里斯托夫·孔伯馬勒，文章內容編譯如下：

生成式人工智能(AI)是一種變革性技術，具有重新定義工作性質的潛力。

有關生成式人工智能對勞動者影響的典型分析主要關注這一技術能否完成特定工作。此類研究通常會將一項工作分解，繼而評估該技術能夠執行的任務所佔的比例。例如，呼叫中心客服代表通常的工作包括與客戶互動、記錄互動、解決關切等。但考慮一下乍一看與此類似的職業：緊急服務電話接線員。這兩種職業要完成許多類似的任務。那麼，我們是否應該期待它們面臨同等程度的自動化風險呢？答案要比單純描述技術能力更爲微妙。除了倫理考量之外，將這些崗位自動化還會帶來涉及經濟學、任務設計和操作上的相互依賴等方面的複雜權衡。

我們認爲，組織機構在打算實行自動化時應該考慮四個關鍵問題。

第一，任務有多複雜？複雜度是決定人類勞動力和人工智能成本的重要因素。緊急服務電話接線員解決的問題五花八門，其複雜程度超過了客服代表的重複互動。總的來說，一項任務越複雜，其自動化的可能性就越小，因爲就目前而言，人類比機器更擅長處理複雜問題。

第二，任務的頻率有多高？頻率越高，越容易實現自動化。機器在長期保持速度方面具有明顯優勢。客服代表會與客戶頻繁地反覆互動，這加強了用人工智能取代人類客服代表的經濟理由。

第三，任務如何相互銜接？在提供服務或創造產品的過程中，許多工作涉及往往由多名工人和機器共同完成的一系列相互關聯的任務。任務交接過程中發生的事往往被忽略。交接過程中的低效和錯誤會帶來碎片化成本。

一位客服代表最初的任務涉及與客戶交談，而最終的任務是解決客戶的問題。當不同的客服代表或機器參與進來時，任務的交接可能代價高昂。如果處理最終解決方案的工作人員一開始沒有與客戶互動，那麼他還需要額外花時間來審查之前收集的所有信息。

高昂的碎片化成本會阻止企業讓人類和生成式人工智能共同完成一項工作，即使這在技術上是可行的。

第四，執行任務失敗的代價是什麼？緊急服務電話接線員的失誤會帶來重大風險，尤其是在生死攸關的情況下。而且與過去的一些自動化形式相比，生成式人工智能可能不是那麼精確。

這些問題能夠對正在考慮實行自動化的公司進行指導，並幫助解釋爲什麼生成式人工智能對某些職業的影響要大於其他職業。以計算機程序員爲例，廣泛、有據可查的編碼範例使生成式人工智能即便碰到複雜任務也能提供有效的解決方案。許多編碼任務的高頻率和重複性可以與生成式人工智能很好地契合。

早在生成式人工智能出現之前，程序員就分工合作完成大型編碼項目，分佈式開發平臺和模塊化設計等創新降低了碎片化成本。安全的測試環境使失敗的代價保持在較低水平，因爲可以用低廉的成本發現生成式人工智能所寫代碼中的許多錯誤。在我們的框架內，這些特點有助於解釋爲什麼傳統上受益於自動化的程序員正面臨來自生成式人工智能越來越多的干擾。

上面的四個問題凸顯了生成式人工智能作爲自動化技術的獨特之處。隨着生成式人工智能的不斷髮展，它正在展示高速應對複雜任務的能力，使其比傳統自動化更具多樣性。通過提供無縫接口和自然語言處理能力，與傳統自動化相比，生成式人工智能逐漸降低了碎片化成本。然而，生成式人工智能輸出內容的不確定性可能增加任務失敗的風險。

生成式人工智能是一種變革性技術，有可能重塑勞動力市場。其最終影響和被採納的可能性是由特定職業的任務結構決定的。（編譯/林朝暉）