最近高盛 (Goldman Sachs) 的一份報告預測,生成式人工智能 (generative AI) 可以使全球相當於 3 億個全職工作崗位實現自動化。 報告指出,生成式人工智能的使用將導致任務自動化的快速加速,從而推動節省勞動力成本和提高工作效率。
根據報告中的一張圖表,預計我城在30多個國家、地區或城市中,將擁有最高的 “Share of Full-time Equivalent Employment Exposed to Automation by AI”。雖然有些人可能將此視為對當地就業安全的威脅,但該數據僅表示“人工智能自動化對全職就業的曝光率”,並不一定意味著負面影響。
與許多具有發達製造業和農業業務的國家或城市相比,我城的勞動力中有更高比例的人員從事專業角色如會計師和律師,商業管理職位如銷售或行銷經理,文書行政職位如辦公室經理和操作人員,以及與數字工作環境相關的許多職位,如銀行和金融業。因此,可以預期我城將有更大比例的工作受到生成式人工智能的影響。
與此同時,“人工智能的自動化曝光 (Exposed to Automation by AI)”並不一定對社會生產力增長有害,反而可能為社會帶來重大的宏觀經濟利益。另一張報告中的圖表估計,我城在“Effect of the AI adoption on Annual Productivity Growth in 10-year Adoption Horizon” 獲得了最高的生產力增長數字。正如報告中所述,AI自動化可能會補充而不是取代生產力。即使個人的工作被生成式AI自動化取代,被解雇的人最終也可能重新就業於社會可接受的工作。結合未被解雇的人的生產力提高,可導致社會總生產力的增加。
很難相信我們今天會有這樣的推論:過去使用計數機 (calculators)、軟件試算表(software spreadsheet) ,甚至個人電腦(personal computers)會威脅就業安全。雖然我們無法確定未來,但我們可以回顧一下自互聯網(Internet)出現以來世界的變化。
在過去的20多年,互聯網通過電子郵件(email messaging)和WhatsApp等工具革命性地改變了通信方式,世界網絡(worldwide web)使信息更加透明,在線市場(online marketplaces)促進了全球購物。最近,機器學習和人工智能已被應用於商業服務(例如Netflix)。
互聯網可以被認為是一個全球數字網絡基礎設施。同樣地,大型語言模型( Large Language Models, LLM)和自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)技術,如生成式人工智能、相關的機器學習模型和算法,以及 OpenAI ChatGPT 、Google Bard 和 Microsoft Azure GPT 等雲服務,可以被視為技術基礎設施。預期企業家、研究人員和軟件工程師將繼續創建、開發和發布新的軟件框架(frameworks)、插件(plug-ins)、應用程序和服務,以支持這些語言模型的發展和使用。這將帶來節約勞動成本和提高生產力。今天,我們已經看到了語言翻譯(language translation)、客服聊天機器人(chatbot helpdesk)、生成式問答(generative question and answer)和文檔摘要(document summarization)的使用。毫無疑問,還會有更多的東西。
雖然有些人可能會認為,利用AI技術提高生產力可能對人類造成負面影響,但我們還是要考慮潛在的好處。例如,AI自動化可以讓我們工作更少,生活更聰明 – 好像軟件技術可以促進遠程工作(Work From Home),通過消除通勤需求,節省時間和資源。此外,AI自動化還可以幫助我們在減少工作時間的同時保持相同的產出,從而實現更好的工作生活平衡。AI技術還可以對環境產生積極影響,例如Google利用AI來降低其數據中心的能源消耗。
然而,對AI應該持謹慎態度。在互聯網普及使用的初期,全球並沒有一起慎密地規劃、深入探討網絡安全措施來保護用戶免受當今各種安全事故的侵害(例如,不同類型的黑客攻擊、虛假信息傳播、網絡詐騙等)。現在,我們當下在使用各種人工智能技術起步時,世界各地應聯手認真地、深入地、負責任地合作,仔細討論和充分考慮實施任何預防措施或準則,以保護社會免受人工智能可能帶來的潛在負面影響。這可能包括加強現有法規,並採用共同標準,以保護社會。
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by
DL
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