人工智能教父辛頓預(yù)言AI將摧毀大量工作崗位，創(chuàng)造大規(guī)模失業(yè)(3)

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2025-11-27 10:18:56 頭條

插圖：Tag Hartman-Simkins / 未來(lái)主義。圖片來(lái)源：Jorge Uzon / AFP via Getty Images

人工智能部署的實(shí)際困難也是限制其就業(yè)影響的重要因素。麥肯錫2025年全球人工智能調(diào)查和麻省理工學(xué)院的報(bào)告都指出,絕大多數(shù)生成式人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目正在失敗。麻省理工學(xué)院的研究發(fā)現(xiàn),95%的生成式人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目在企業(yè)中失敗,主要原因是工作流程脆弱、缺乏情境學(xué)習(xí)以及與日常運(yùn)營(yíng)的不匹配。咨詢公司高德納預(yù)測(cè),到2027年底,超過(guò)40%的代理型人工智能項(xiàng)目將因成本上升、商業(yè)價(jià)值不明確或風(fēng)險(xiǎn)控制不足而被取消。即使在被認(rèn)為最容易被自動(dòng)化的客戶服務(wù)領(lǐng)域,人工智能替代的嘗試也頻繁遭遇失敗。

技術(shù)樂(lè)觀主義與結(jié)構(gòu)性失業(yè)的雙重真相

這些實(shí)證數(shù)據(jù)是否意味著辛頓的擔(dān)憂完全是杞人憂天?答案既是也不是。一方面,短期內(nèi)大規(guī)模技術(shù)性失業(yè)的預(yù)測(cè)缺乏經(jīng)驗(yàn)支持。技術(shù)替代的速度受到多種因素的限制:技術(shù)本身的可靠性、組織采用的速度、監(jiān)管和社會(huì)阻力、以及任務(wù)復(fù)雜性的本質(zhì)限制。人工智能在標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性任務(wù)上表現(xiàn)出色,但在需要復(fù)雜判斷、創(chuàng)造性、情感智能和物理靈巧性的任務(wù)上仍然有限。許多看似簡(jiǎn)單的人類(lèi)工作實(shí)際上涉及微妙的技能,難以完全自動(dòng)化。另一方面,長(zhǎng)期趨勢(shì)可能更接近辛頓的擔(dān)憂。如果人工智能能力持續(xù)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),如果通用人工智能真的在未來(lái)十到二十年內(nèi)實(shí)現(xiàn),那么勞動(dòng)力市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變將是不可避免的。

歷史為這種雙重視角提供了線索。工業(yè)革命引入了機(jī)器,從長(zhǎng)期看極大地提高了生產(chǎn)力和生活水平,但在短期和中期造成了嚴(yán)重的社會(huì)動(dòng)蕩——傳統(tǒng)工匠失業(yè),城市貧民窟膨脹,勞工運(yùn)動(dòng)興起。盧德運(yùn)動(dòng)反對(duì)紡織機(jī)械不是因?yàn)楣と瞬焕斫饧夹g(shù)進(jìn)步,而是因?yàn)樗麄兦宄乜吹郊夹g(shù)進(jìn)步在現(xiàn)有社會(huì)制度下如何侵蝕他們的生計(jì)。同樣,20世紀(jì)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化在幾十年內(nèi)將美國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力從人口的40%降至不到2%,這些被取代的工人最終在制造業(yè)和服務(wù)業(yè)找到了工作,但這種轉(zhuǎn)型并非無(wú)痛,需要大規(guī)模的人口遷移、教育投資和社會(huì)政策調(diào)整。

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