ChatGPT 和生成式人工智慧對就業的影響
Posted: Tue Dec 03, 2024 9:41 am
期潛力持懷疑態度。然而，由 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bert 等大型語言模型 (LLM) 提供支援的生成式 AI 的最新進展讓我感到驚訝。
這些法學碩士現在可以執行諸如撰寫論文或代碼、通過考試以及就各種主題進行深入對話等任務。
這項進展重新引發了關於人工智慧對社 埃及電話號碼列表 會和經濟潛在影響的爭論，包括對自動化和失業的擔憂。在這篇部落格中，我們將客觀地探討生成式人工智慧對勞動力的潛在影響，討論對白領工作的影響，並為為變革性人工智慧驅動的未來做好準備提供建議。您還可以在我們單獨的網路研討會中了解 領導者需要了解的關於負責任地實施人工智慧的知識。
提升您組織的人工智慧技能
透過 DataCamp for Business 為您的團隊提供先進的 AI 技能，從而實現業務轉型。獲得更好的洞察力和效率。
商業首頁英雄.png
科技對勞動力影響簡史
在我們探討生成式人工智慧對當今就業的潛在影響之前，讓我們先簡單探討一下科技如何在近代歷史的關鍵時刻影響我們的工作和經濟（例如，請參閱Acemoglu，2002 年）。
1770 至 1970 年：自動化有助於提高生產力
19世紀的英國，低技能勞動力充足，高技能工人卻稀缺。在此期間，工廠簡化並自動化了熟練的工匠工作，例如紡織業的棉紡。這帶來了生產力的大幅提高，但也引發了勒德分子騷亂等抗議活動，工匠們摧毀機器以阻止這種自動化。
20 世紀初，隨著裝配線的引入，也出現了類似的發展，這（大量）增加了對重複性、低技能工作的需求。然而，自20 世紀70 年代以來，這是一個例外：從那時起，新技術主要使高技能工人受益，取代了通常由中產階級工作執行的非熟練或半熟練的日常任務，如下一節所述。
這裡的一個例子是農業部門廣泛的自動化，首先透過馬力機器，然後透過內燃機取代了繁重的體力勞動。
1970 年至 2010 年：自動化導致不均加劇
當我完成博士學位時。幾年前，在勞動經濟學和統計領域，我們目睹了四十年薪資不平等不斷加劇的情況。這種增長在很大程度上是對受過良好教育的工人的需求增加的結果（加上可外包工作的工資下降壓力）。當然，其他原因也在這裡發揮重要作用，例如工會覆蓋率的下降。
這是一個令人驚訝的趨勢，因為教育擴張導致同一時期受過高等教育的年輕畢業生的供應大幅增加。機器人等非智慧自動化與離岸外包相結合，得到了廣泛實施，特別是在製造業，並取代了以前的中產階級工作，往往抑制了易於自動化的日常任務（參見Autor 等人，2022）。
例如重複性組裝任務、揀選或分類以及記錄保存或計算。微軟的 Excel 明顯改變了典型的辦公室工作，銀行出納員或總機接線員等工作大多消失了。同時，我們還沒有經歷過失業的世界，因為出現
這些法學碩士現在可以執行諸如撰寫論文或代碼、通過考試以及就各種主題進行深入對話等任務。
這項進展重新引發了關於人工智慧對社 埃及電話號碼列表 會和經濟潛在影響的爭論，包括對自動化和失業的擔憂。在這篇部落格中，我們將客觀地探討生成式人工智慧對勞動力的潛在影響，討論對白領工作的影響，並為為變革性人工智慧驅動的未來做好準備提供建議。您還可以在我們單獨的網路研討會中了解 領導者需要了解的關於負責任地實施人工智慧的知識。
提升您組織的人工智慧技能
透過 DataCamp for Business 為您的團隊提供先進的 AI 技能，從而實現業務轉型。獲得更好的洞察力和效率。
商業首頁英雄.png
科技對勞動力影響簡史
在我們探討生成式人工智慧對當今就業的潛在影響之前，讓我們先簡單探討一下科技如何在近代歷史的關鍵時刻影響我們的工作和經濟（例如，請參閱Acemoglu，2002 年）。
1770 至 1970 年：自動化有助於提高生產力
19世紀的英國，低技能勞動力充足，高技能工人卻稀缺。在此期間，工廠簡化並自動化了熟練的工匠工作，例如紡織業的棉紡。這帶來了生產力的大幅提高，但也引發了勒德分子騷亂等抗議活動，工匠們摧毀機器以阻止這種自動化。
20 世紀初，隨著裝配線的引入，也出現了類似的發展，這（大量）增加了對重複性、低技能工作的需求。然而，自20 世紀70 年代以來，這是一個例外：從那時起，新技術主要使高技能工人受益，取代了通常由中產階級工作執行的非熟練或半熟練的日常任務，如下一節所述。
這裡的一個例子是農業部門廣泛的自動化，首先透過馬力機器，然後透過內燃機取代了繁重的體力勞動。
1970 年至 2010 年：自動化導致不均加劇
當我完成博士學位時。幾年前，在勞動經濟學和統計領域，我們目睹了四十年薪資不平等不斷加劇的情況。這種增長在很大程度上是對受過良好教育的工人的需求增加的結果（加上可外包工作的工資下降壓力）。當然，其他原因也在這裡發揮重要作用，例如工會覆蓋率的下降。
這是一個令人驚訝的趨勢，因為教育擴張導致同一時期受過高等教育的年輕畢業生的供應大幅增加。機器人等非智慧自動化與離岸外包相結合，得到了廣泛實施，特別是在製造業，並取代了以前的中產階級工作，往往抑制了易於自動化的日常任務（參見Autor 等人，2022）。
例如重複性組裝任務、揀選或分類以及記錄保存或計算。微軟的 Excel 明顯改變了典型的辦公室工作，銀行出納員或總機接線員等工作大多消失了。同時，我們還沒有經歷過失業的世界，因為出現