一股浪潮即将冲击全球经济。

　　几十年来，在异想天开的电影和严肃的学术文章中，人工智能的崛起一直吸引着我们的想象力。尽管有这种猜测，但在过去的一年里，公共的、易于使用的人工智能工具的出现令人震惊，就像未来提前几年到来一样。现在，这场期待已久、突如其来的技术革命即将颠覆经济。

　　高盛(Goldman Sachs) 3月份的一份报告发现，全球有超过3亿个工作岗位可能会被人工智能颠覆，全球咨询公司麦肯锡(McKinsey)估计，到2030年，至少有1200万美国人将转向另一个工作领域。正如经济学家约瑟夫?熊彼特(Joseph Schumpeter)曾经描述的那样，一场“创造性破坏的大风”将吹走无数的公司，并为新的行业注入活力。前景并非一片黯淡:在未来几十年里，非生成型和生成型人工智能预计将为全球经济增加17万亿至26万亿美元。至关重要的是，许多将失去的工作将被新的工作所取代。

　　这一技术浪潮的高潮正在涌动，而我们正处于这场动荡的开端，它将波及劳动力市场和全球经济。这可能是一场影响堪比工业革命和互联网崛起的变革。这些变化可以提高生活水平，提高生产力，加速经济机会，但这种美好的未来并不能得到保证。除非政府、首席执行官(ceo)和员工为这一热潮做好紧急准备，否则人工智能革命可能会带来痛苦。

　　突破性技术的采用通常很难预测。以互联网为例:1995年，《新闻周刊》发表了一篇名为《为什么网络不会成为涅槃》的文章，指出人们永远不会在互联网上购买书籍和机票。那年晚些时候，不服气的大卫·莱特曼(David Letterman)问比尔·盖茨:“互联网怎么样?”甚至在三年后，随着互联网的普及，经济学家保罗?克鲁格曼(Paul Krugman)还发表了一句名言:互联网的影响力将不会超过传真机。事后看来，很明显，人们对互联网的影响估计错得不能再错了。

　　人们最初持怀疑态度的部分原因是，互联网的影响起初是不平衡的，而且速度很慢，但随着越来越多的人了解它的运作方式，它的影响力迅速增长。斯坦福大学(Stanford University)创新经济学家埃里克·布林约尔松(Erik Brynjolfsson)告诉我:“指数曲线的规律是，它们起初缓慢地改变世界，然后突然改变。”

　　人工智能的到来带来了类似的未知——但增长曲线变得清晰得多。2017年，麦肯锡估计，到2027年，像GPT-4这样强大的大型语言模型将被开发出来。但他们已经在这里了。似乎一夜之间，OpenAI的生成式人工智能被集成到微软的产品中，在几个月的时间里，包括亚马逊、AT&T、Salesforce和思科在内的企业巨头纷纷加入企业级人工智能工具。麦肯锡的最新报告预测，在2030年至2060年之间的某个时候，目前一半的工作任务将实现自动化。他们对这种情况何时发生的最佳猜测是2045年，这比此前的估计早了近10年。事情变化很快。随着采用率的提高，这项技术的下游效应也会随之增加。世界经济论坛(World Economic Forum)估计，未来五年，全球将有8300万个工作岗位因人工智能而消失，同时创造了6900万个工作岗位，剩下的1400万个工作岗位将在此期间不复存在。即使是那些保住工作的人，他们的工作方式也会发生巨大的变化:世界经济论坛(World Economic Forum)表示，未来五年，预计44%的员工的核心技能将发生变化。

　　过去的自动化技术对低技能工人的影响最大。但有了生成式人工智能，以前不受自动化影响的受教育程度更高、技能更高的工人变得脆弱起来。根据国际劳工组织(International Labor Organization)的数据，全球有6.44亿至9.97亿知识工作者，占全球总就业人数的20%至30%。在美国，知识工人阶层估计有近1亿人，占美国人口的三分之一。广泛的职业——市场营销、软件工程、研发、会计、财务咨询和写作，等等——都面临着被自动化取代或进化的风险。

　　然而，这并不意味着会有大量失业工人乞求任何工作。从长远来看，人工智能将带来净就业机会，一些看起来会受到影响的职位实际上可能会增加需求。例如，自动取款机增加了银行柜员的数量。

　　“我不认为我们会看到大规模失业，”布林约尔松告诉我，他预计人工智能的传播速度会比其他通用技术更快。“但我确实认为我们会看到大规模的颠覆，一些工作的工资会下降，其他工作的工资会上升，我们将转向对不同技能的需求。”这将需要大量的劳动力重新分配和劳动力规模的调整，有赢家也有输家。”

　　这种转变将是如此巨大，以至于我们不会错过许多消失的工作。在工业革命之前，人类闹钟的作用是在凌晨用扫帚敲工人的窗户，把他们叫醒。多亏了闹钟，今天没人会错过这份工作。与人工智能类似，将会有一些工作很容易被遗忘。

　　永久性的大规模失业可以安全地排除，但在短期内，过渡将是混乱的。如果美国所有职业中四分之一的任务被人工智能自动化，三分之一的工人工作量被人工智能取代，那么只需要一小部分白领阶层同时经历失业或转型，就会对更广泛的经济产生可怕的影响。这种巨大的重组需要政府和企业做好准备。经济合作与发展组织(oecd)在其最新的就业展望中宣称，这场人工智能革命“迫切需要现在就采取行动”，以帮助经济适应新形势。

　　1987年，经济学家罗伯特?索洛(Robert Solow)发表了一句名言:“你在任何地方都能看到计算机时代，唯独在生产率统计数据中看不到。”索洛的“生产率悖论”凸显了新兴计算机时代的一个关键难题。即使在信息技术和计算机方面进行了大量投资——据说这些投资可以提高工人的生产力——官方统计数据显示，工人每小时的产出并没有增加。

　　宏观经济学家、自诩为“悲观预言家”的罗伯特?戈登(Robert Gordon)挑衅性地指出，低迷的生产率数据证明，今天的新技术没有过去那么激进，因此，世界发达经济体进入了一个停滞点。他认为，最具影响力的技术——汽车、厕所——已经被发明出来了，其他一切都只是在逐步提高生产率。与此同时，其他经济学家认为，新创意的增长速度正在放缓。

　　乍一看，这些论点似乎是怀疑人工智能生产率提高的一个令人信服的理由，但有充分的理由认为，最新的革命可能会产生更快的收益。互联网的大规模普及需要软件、网络协议、基础设施和设备——每个家庭和办公室都有电脑和互联网接入需要一段时间。

　　如今，由于技术基础设施已经到位，人工智能的采用可能会更快。此外，与围绕加密货币或虚拟世界的炒作周期相反，人工智能正在进入成熟阶段。它的用户体验使得它并不复杂，而且它已经有了实际用途，这就是为什么数以亿计的人已经将这项技术融入他们的日常工作流程。这开始推动这项技术进入公司。

　　改变游戏规则的也不是AI本身;在现有技术的基础上叠加人工智能可以带来指数级的收益——就像互联网、GPS技术和智能手机的结合改变了我们的世界一样。使用人工智能、GPS和拖拉机技术的激光除草机现在可以在几秒钟内梳理农田，清除杂草，不再需要除草剂或大量的手工除草人员。而嵌入在先进成像工具中的人工智能有可能诊断和治疗癌症。

　　如果说互联网让世界变平，那么人工智能让世界变得更快。布林约尔松和他的同事最近进行了一项研究，量化了5000多名使用生成人工智能技术的客服人员的工作效率。结果令人鼓舞:呼叫中心接线员的工作效率提高了14%，经验不足的员工的工作效率提高了30%。麻省理工学院的一项研究发现，软件开发人员使用生成式代码补全软件完成任务的速度提高了56%，而另一项研究发现，使用生成式人工智能编写专业文档的速度提高了40%。

　　许多行业生产率增长的大大小小的复合效应是人工智能增长轨迹和长期影响的核心。高盛(Goldman Sachs)估计，在未来10年里，仅生成式人工智能就可以将美国劳动生产率的年增长率提高近1.5个百分点，“大致相当于电动机和个人电脑等先前的变革性技术出现后的增幅。”如果这被证明是正确的，它将导致全球GDP每年增长7%，同时为全球经济贡献2.6万亿至4.4万亿美元——大约相当于英国的经济规模。

　　布林约尔松是一位“谨慎的乐观主义者”，他相信这些生产率的提高会累积起来，并在官方数据中显示出来。他告诉我，他和悲观主义者戈登打赌，未来几年的生产率增长将超过国会预算办公室(Congressional Budget Office)预测的1.4%的年增长率。“事实上，我认为这个数字将接近两倍，”他说。

　　虽然对生产率的估计反映了公司内部的工人如何在工作中变得更有效率，但它也假设了下岗工人会找到新工作。随着生产率的提高，经济总产出将会增加，GDP也会上升。这将形成一个良性循环，因为企业将需要扩大业务以满足不断增长的需求，这意味着它们将需要更多的工人。此外，劳动生产率的增长已被证明可以提高实际收入，使工人和家庭受益。简单地说:技术创新，即使它可能导致工人被取代，从长远来看也会帮助工人。经济学家戴维?奥托尔(David Autor)及其同事的一项被广泛引用的研究发现，如今60%的工人从事的工作是80年前不存在的，这表明85%的就业增长是技术创新的结果。

　　这些都是好消息，但人工智能革命的动荡不容忽视。人工智能的快速发展和应用使得这次转变与以往的工业革命明显不同。这并不像纺织工人被机械化织布机取代那么简单——不同职业的劳动力都在不同程度上发生着转变。这种变化的速度必然会超过为跟上技术而设计的教育和劳动力准备方面的任何变化。

　　美国已经过时的劳动力教育体系已经无法满足现代工人的需求，更不用说随着人工智能的发展，他们可能需要什么了。华盛顿智库“未来就业”(Jobs for the Future)的首席执行官玛丽亚·弗林(Maria Flynn)表示，美国受到“各种项目拼凑而成的阻碍，这些项目无法融合成一个漂亮的被子”。事实上，有43个联邦就业培训项目，总预算为200亿美元，不到美国GDP的0.1%。对于一个GDP高达25万亿美元、劳动力超过1.5亿的经济体来说，这是一个微不足道的数字。

　　为了缓解劳动力市场动荡带来的痛苦，美国需要加大对劳动力的投资，而且要快。一种方法是采用丹麦的工作保障和再培训模式，即“弹性保障”。该制度使雇主更容易解雇工人，并为失业者提供大量缓冲，从而有助于避免结构性失业。该项目为失业人员提供为期两年的失业救济金，每月最高可达2,860美元，此外还提供一对一的就业咨询和再培训机会。因此，与类似国家的工人相比，丹麦人失业的时间要短得多。

　　美国曾有一个类似的计划，即1974年设立的贸易调整援助计划，由劳工部管理，旨在帮助受其他国家贸易和生产影响的工人。弗林告诉我:“这是一项福利计划，因此任何符合某些条件的工人——他们的工作因贸易而被取代——都有权获得一揽子收入支持和再培训支持。”一个针对人工智能劳动力市场转变的规模庞大、资金充足的项目，将通过提供搬迁补助和工资保险，在工人找到低薪工作时暂时弥合工资差距，帮助缓解工人的动荡。

　　要为以人工智能为基础的经济重新培训人才，美国可以把目光投向新加坡。在那里，25岁以上的员工可以获得500美元的学分，用于学习从数据科学到商业的24,000门课程，还有一个公私再培训计划，确保技能培训与雇主的工作分类相匹配。每年有66万多人参加国家再培训项目。对于那些担心生产率滞后的人来说，这种大规模的教育和培训升级有可能填补重大劳动力转型带来的空白。新加坡的努力使劳动生产率年增长率达到了可观的3%。

　　所有这些公共部门的政策仍然需要私营部门在再培训方面的投资作为补充。在麻省理工学院对工人进行的一项调查中，50%的受访者表示接受过雇主的正式技能培训。通过税收抵免激励再培训——比如纽约和乔治亚州的税收抵免——可以刺激雇主采取行动，确保每个人都为人工智能革命做好准备。

　　技术是无法被发明的——人工智能等颠覆性催化剂需要积极主动地适应这种变化。要让工人适应巨大的冲击，需要认识到这种技术浪潮可能会暂时消灭大部分劳动力，也可能会平稳地进入平静的水域。

　　埃米尔·斯坎杜尔，科技和城市经济学作家，托尼·布莱尔研究所研究员。

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