人工智能的热潮引起了人们的关注，不仅是因为其算法模仿人类的惊人能力，而且这些算法很可能会取代许多人的工作。其经济和社会后果可能是戏剧性的。
这种经济转型的途径是通过工作来转变的。高盛（Goldman Sachs）的一项广泛流传的研究预计，未来十年中，大约三分之二的当前职业可能会受到影响，人们现在所做的四分之一到一半的工作可能会被算法接管，全球多达300亿个工作岗位可能受到影响。
咨询公司麦肯锡（McKinsey）发布了自己的研究，预测人工智能驱动的全球经济每年将增加4.4万亿美元。
如此巨大的数字发人深省，但这些预测的可靠性如何？
笔者领导着一个名为“数字星球”的研究项目，研究数字技术对世界各地生活和生计的影响，以及这种影响如何随着时间的推移而变化。
通过观察个人电脑和互联网等数字技术浪潮如何影响工人，可以深入了解人工智能在未来几年的潜在影响。但是，如果未来工作的发展可以作为指导的话，我们可能需要提前有一些心理准备。
OpenAI创始人旗下加密公司Worldcoin正在进行新一轮融资:2月10日消息，OpenAI首席执行官Sam Altman创立的加密公司Worldcoin正在为其最新一轮融资寻找主要投资者。据知情人士透露，其正在与包括主权财富基金在内的资金雄厚的投资者商议，希望以30亿美元估值筹集至多1.2亿美元——这一估值与去年相同。此轮融资结构将是股权加代币认股权证。
据悉，此轮融资是在ChatGPT取得巨大成功之际进行的。金色财经此前报道，OpenAI已与投资者就价值290亿美元的股票出售进行了谈判。微软正考虑向该公司投资100亿美元。[2023/2/10 11:58:08]
跟踪科技对经济影响的关键指标是工人生产率的增长——定义为每小时员工可以有多少工作产出。这个看似干巴巴的统计数据对每个工作人士都很重要，因为它直接关系到一个工人可以期望从每小时工作中赚取多少报酬。换句话说，更高的生产率预计会导致更高的工资。
人工智能产品能够在最少的人力参与下生成书面、图形和音频内容或软件程序。广告、娱乐、创意和分析等领域可能是首先感受到影响的行业。这些领域的从业者可能担心公司将使用人工智能来替代他们曾经做过的工作，但经济学家认为，利用这项技术有很大潜力提高整个劳动力的生产率。
孙宇晨：支持BNB Chain生态系统和BUSD:11月25日消息，孙宇晨发推文称，“我完全支持BNB Chain生态系统和BUSD。实际上，我们很快就会宣布一项重要的合作伙伴关系。”[2022/11/25 20:44:50]
高盛（Goldman Sachs）的研究预测，由于采用生成人工智能，生产率每年将增长1.5%，几乎是2010年和2018年的两倍。麦肯锡甚至更加激进，称这项技术和其他形式的自动化将迎来“下一个生产力前沿”，到2040年每年将其推高至3.3%。
这种生产率提升将接近以往年份的增长率，从理论上讲，经济学家和工人阶级都会欣然接受。
如果我们追溯美国20世纪的生产力增长历史，从1920年到1970年，它每年以大约3%的速度飞驰而过，提高了实际工资和生活水平。有趣的是，在20世纪70年代和80年代，随着计算机和早期数字技术的引入，生产率增长放缓。
这个“生产力悖论”被著名的麻省理工学院经济学家鲍勃·索洛表述为：你可以在各个领域看到电脑时代的影响，但却看不到在生产率统计数据里的体现。
安全团队：Finance Grim攻击者已将3,000,000枚DAI交易为1,830枚ETH:8月24日消息，据PeckShieldAlert数据显示，Finance Grim攻击者0x988223在Uniswaphas上已将3,000,000枚DAI交易为1,830枚ETH。
此前报道，Grim Finance于2021年12月遭到重入攻击，该攻击窃取了价值约3000万美元的加密资产。今年8月19日，Grim Finance攻击者陆续向Tornado Cash转入1800枚和1200枚ETH。[2022/8/24 12:44:55]
数字技术怀疑论者指责社交媒体或购物等“无效”的时间，认为早期的变革，如电力或内燃机的引入，对工作性质的根本改变发挥了更大的作用。
而技术乐观主义者则持不同意见，认为新的数字技术需要时间才能转化为生产率增长，因为其他互补性的变化也需要同时发展。还有一些人担心，生产率衡量标准无法充分证明电脑的价值。
然而，在一段时间内，似乎乐观主义者的观点会被证明是正确的。在20世纪90年代后期，正值万维网问世之时，美国的生产率增长翻了一番，从上一个十年的每年1.5%增长率增长到了第二个十年的3%。
Polygon联合创始人推出web3创业加速器Beacon:金色财经报道，Polygon和Symbolic Capital联合创始人Sandeep Nailwal推出了一个 web3 创业加速器。Nailwal表示，已有 15 家初创公司获得了 Beacon 的资助。他拒绝透露这些初创公司的名称，称它们将在 1 月份公布。[2022/12/21 21:57:08]
尽管再次出现了关于实际情况的分歧，进一步混淆了这个悖论是否得到了解决。有些人认为数字技术的投资最终收到了回报，而另一种观点则认为某些关键行业的管理和技术创新才是主要的推动因素。
不管解释如何，就像它开始时一样神秘，1990年代后期的激增是短暂的。因此，尽管企业在计算机和互联网上进行了大量投资，这些变化带来了工作模式的变革，但总体经济和工人工资在多大程度上受益于技术仍然不确定。
21世纪初，互联网泡沫破灭，但在2007年，苹果推出iPhone，引领了另一场技术革命。消费者纷纷购买，企业也开始以各种方式应用。然而，在2000年代中期，劳动生产率增长再次停滞不前，虽然在2009年大萧条期间短暂反弹，但从2010年到2019年又回归低迷状态。
LiveCoin公告开放AB-CHAIN RTB token新交易对:LiveCoin公告开放AB-CHAIN RTB token新交易对RTB/BTC, RTB/ETH。[2018/5/24]
在这个新的低迷期，技术乐观主义者仍然期待新的变革。人工智能和自动化成为全球热门话题，并被认为将改变工作和提高工人的生产率。
除了传统的工业自动化、无人机和先进机器人外，资本和人才也置身于许多有潜力改变游戏规则的领域，例如自动驾驶汽车、杂货店自动收银，甚至披萨制作机器人等。
预计在未来十年内，人工智能和自动化将带来超过每年2%的生产率增长，高于2010年至2014年的0.4%低点。
然而，在我们能够评估这些新技术如何影响工作场所之前，一个新的意外事件发生了：新冠。
尽管疫情非常严重，但自2020年开始后，工人的生产率大幅提升，全球每小时工作的产出增长率达到了4.9%，这是有数据记录以来的最高水平。
这种急剧上升的很大部分原因得益于技术：更具知识密集型的大公司（本质上更具生产力）开始采用远程工作，在视频会议和Slack等通信技术的支持下保持业务连续性，节省通勤时间并关注员工福利。
虽然数字技术显然有助于提高知识工人的生产力，但在许多其他行业中，由于工人必须留在家中以确保自身安全并遵守防疫措施，因此出现了更大规模的自动化转型。从肉类加工到餐厅、零售和酒店等行业的公司都投资于自动化，例如机器人和自动化订单处理和客户服务，这帮助提高了他们的生产力。
但是，科技领域的投资在2020-2021年间出现了暴跌，而关于自动驾驶汽车和披萨制作机器人等技术的炒作也随之消退。其他热门话题，如元宇宙革命性地改变远程工作或培训等，似乎也逐渐淡出了人们的视线。
同时，人工智能的新技术突然出现在舞台上，具有更直接的潜力来增强生产力并影响就业——而且规模巨大。新技术的炒作周期重新开始了。
鉴于迄今为止出现了许多转折，我们其实可以预测未来会出现哪些问题。以下是需要考虑的四个点。
首先，未来的工作不仅仅关乎工人数量、他们使用的技术工具或者工作内容本身。我们还应该考虑人工智能如何影响工作场所的多样性和社会不平等，这又将对经济机会和职场文化产生深远影响。
例如，虽然广泛采用远程工作模式可能有助于通过更灵活的招聘方式促进多样性，但我认为人工智能越来越广泛的使用可能会产生相反的效果。黑人和拉美裔工人在与自动化风险最高的30种职业中占比过高，在风险最低的30种职业中占比过低。
虽然人工智能可能帮助工人更快地完成工作，从而提高就业者的工资水平，但它可能导致那些工作被取代的人工资严重损失。一份2021年的调查表示，在那些已经大量依赖机器人并迅速采用最新机器人技术的国家中，工资不平等的现象最为严重。
其次，随着新冠之后，工作场所需要在线上和线下之间取得平衡，生产力的影响以及关于这个问题的讨论将保持不确定和不断变化。
一项2022年的研究显示，由于员工在家办公，工作环境变得更加舒适，远程工作的效率有所提高。但根据另一项2023年的研究，经理和员工对办公环境影响持有不同看法：前者认为远程工作会降低生产力，而员工则相反。
第三，社会对人工智能传播的反应可能会极大地影响它的进程和最终结果。分析表明，人工智能可以提高特定工作的员工生产力——例如，一项2023年的研究发现，基于人工智能的对话助手的交替引入使客户服务人员的生产力提高了14%。
然而，已经有越来越多的呼吁要考虑人工智能最严重的风险并认真对待它们。此外，也要认识到人工智能的巨大计算和环境成本可能会限制其发展和使用。
最后，考虑到经济学家和其他专家过去的错误程度，可以肯定地说，今天关于人工智能技术对工作和工人生产力影响的许多预测也将被证明是错误的。
虽然像受其影响的300万个职位或全球经济每年增加4.4万亿美元这样的数字很吸引人眼球，但我认为人们更愿意给予它们比实际可信度更高的信任。
此外，“受影响的职位”并不意味着失业的职位，它可能意味着职位的增多，甚至是转型到新职位。最好使用高盛或麦肯锡等分析来激发我们对未来工作和工人可能出现的情景的想象力。
在我看来，我们需要主动地进行头脑风暴，寻找可能影响情况的诸多因素，寻找早期预警信号并做好准备。
未来工作的历史充满了惊喜。如果明天突然出现了改革性创新，也不要感到震惊。
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