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经验表明，“半人马”（人类和人工智能结合在一起的团队）比个人或程序取得更好的结果。

人工智能的快速发展引发了许多担忧，其中主要之一是大规模失业。2013 年，来自牛津大学的经济学家 Carl Benedict Frey 和机器学习专家 Michael Osborne 发表了一项具有里程碑意义的研究。根据他们的研究结果，在未来二十年里，美国近一半的工作岗位将面临自动化的风险。尽管他们的方法受到批评——经合组织使用不同方法的一项研究发现，在此期间，只有不到 10% 的美国工作可以完全自动化——人工智能引发的大规模失业的幽灵并没有消失。

2018 年，普华永道预测，到 2030 年代中期，全球三分之一的工作岗位将实现自动化。ChatGPT 的出现加剧了这些担忧。Goldman Sachs 估计，在生成式 AI 的新时代，自动化可能会减少全球约 3 亿个工作岗位。OpenAI 的负责人山姆·奥特曼 （Sam Altman） 没有预测大规模失业，但在接受《大西洋月刊》采访时，他说：“工作肯定会消失。时期”。

鉴于这样的标题，人工智能导致大规模失业的前景困扰着公众意识也就不足为奇了。Microsoft 和 OECD 的调查显示，全球三分之一到一半的员工担心 AI 会失去工作。然而，历史和经济分析都反对这种悲观的预测。虽然有理由担心人工智能对整体经济的影响，但大规模失业并不是其中最大的。真正的风险与较低的工资和加剧的不平等有关。

当然，人工智能会取代一些工人，但我们对这个过程有影响力。为公司创造激励措施，让他们使用人工智能作为人类能力的补充，而不是直接取代它们，可以确保人工智能革命的经济后果是积极的。

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以前的技术革命也使某些领域的工人流离失所，但最终它们总是创造更多的新就业机会。这是因为新技术不仅使现有行业和商业模式更加高效;他们创造了全新的行业。以汽车为例。汽车让马车夫和马车夫带着他们的马没有工作。

但它们也在汽车、道路建设、石油和天然气以及加油站创造了更多的就业机会。通过彻底改变运输和物流，汽车提高了许多其他企业的效率和盈利能力，这反过来又使它们能够扩大规模并雇用更多工人。

2015 年，经济学家分析了 144 年的英国人口普查数据，以估计自 1871 年以来技术对就业的影响。他们发现，虽然技术正在将人们从涉及体力劳动的工作中取代，尤其是在农业和工厂，但它在护理、儿童保育、老年护理、商业服务等领域创造了更多的就业机会，最有趣的是，技术本身的发展。

越来越多的人成为专业人士，在专业领域内，技术促进了专业化。2011 年，英国的会计师人数是 1871 年的 20 倍。1992 年至 2011 年间，英国的打字员人数减少了 57%，而管理顾问的数量增加了 365%。世界经济论坛的分析还发现，技术变革创造的就业机会远远多于它所摧毁的就业机会。

三个因素导致许多人怀疑 AI 的情况会有所不同。首先，它是其影响的广度。人工智能是一种通用技术，更接近蒸汽机和电力，而不是像焊接机器人这样高度集中的东西。其次，是它的开发和实施速度。人工智能有可能以如此快的速度取代众多领域的众多职业，以至于旧工作岗位的消失速度比创造新工作岗位或人们可以重新学习技能的速度要快得多。至少，很多人是这么想的。

然而，实际上，这种担忧尚未在其他通用技术的实际应用中得到证实。它们都创造了比摧毁的更多的就业机会，并成为经济增长的引擎。但是这些技术的引入需要相当长的时间，人们才有时间适应。AI 的采用似乎发生得更快，这只会增加焦虑。

最后，人工智能直接打击了我们作为一个物种的主要进化优势：我们的智力。当一个物种失去相对于自动化的比较优势时，结果是令人沮丧的。问问马匹。他们唯一的比较优势是肌肉力量。

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当内燃机在这方面超过他们时，他们无处可去。他们中的大多数被出售，被送到牧场或涂上胶水。与马打交道的人要幸运得多。他们的大脑让他们找到了其他工作。

然而，人工智能让我们面临的技术首次挑战了我们在各个领域的最大优势——我们的智能。如果人工智能在所有认知任务上都超过了我们，我们将面临马匹的命运。

然而，胶水厂还没有对我们构成危险。至少在未来几十年内，人工智能将无法在所有任务中超越我们的认知能力。人工智能将使我们的工作效率更高，但它无法实现所有自动化。斯坦福大学经济学家 Erik Brynjölfsson、卡内基梅隆大学教授 Tom Mitchell 和其他研究人员分析了 950 个职业，将它们分解为 18,000 个工作职责。

然后，他们研究了机器学习和 AI 可能对他们产生的影响。“我们发现，在这些职业中，机器学习或任何这些技术都无法完全取代人类，”Brynjölfsson 说。“在每一个项目中，机器学习在某些方面都可以提供帮助，但在其他方面仍然需要人。因此，你不能只是把一个人赶走，然后用机器代替他，你需要进行更严重的重组。

有证据表明，“半人马”——由人类和 AI 组成的所谓团队——比人类或单独的程序更高效。人工智能和人类智能可以在很多方面相辅相成。人工智能在复杂数据集中寻找模式方面比人类好得多。AI 可以比人类更快地生成内容。但他（还）不能像最好的人类作家那样写得好。他不太擅长计划和提出新想法。他肯定无法理解一个人的肢体语言或表现出真正的同理心。

这些助手和 AI 驱动的助手的确切创建方式将决定它们的有效性。事实证明，这种选择也将对 AI 采用的经济影响产生重大影响。好消息是，现在做出决策来推动公司开发旨在帮助人们而不是取代人们的 AI 驱动的软件还为时不晚。