勞動市場的變革

一、以ChatGPT為代表的大型語言模型引發的變革

ChatGPT是一種基于Transformer架構的大型語言模型，由OpenAI開發。它可以自動地學習語言的結構、規則和語義，并生成具有邏輯性和連貫性的文本，包括自然語言描述、回答問題、翻譯、摘要等。大型語言模型代表基于多層遞歸神經網絡的人工智能工具，這些神經網絡經過大量數據訓練可以生成與人類語言邏輯非常相似的文本，甚至還能創造出更為精妙的語法和邏輯。傳統語言模型被編程為使用統計技術來預測句子中的下一個單詞，而 ChatGPT 使用基于轉換器的模型，允許并行處理大量數據，它用事實證明大語言模型已經在很多方面邁過了某個重要的閾值，這使得整個關于模型能力的認知都需要迅速重估。只要神經網絡的復雜性和訓練樣本的多樣性超過一定規模，就會有抽象的推理結構在神經網絡里突然自發涌現出來，這個過程像所有的復雜性系統一樣，是非線性的。ChatGPT和其他大型語言模型的出現，標志著人工智能技術在自然語言處理領域取得了重大突破，促進了人機交互、文本生成、語音識別、自然語言理解等領域的發展，這些模型理解和生成信息的能力都實現了革命性突破。

此類語言模型大幅提升了自然語言處理的準確性和效率。傳統的自然語言處理技術需要手動編寫規則或使用特定領域的數據集進行訓練，而大型語言模型可以通過海量的通用文本數據進行端到端的自動學習，從而獲得更廣泛的語言知識和應用場景，進而改變了人機交互的方式。大型語言模型可以實現更加自然、流暢、個性化的對話體驗，比如智能客服、虛擬助手、聊天機器人等，在娛樂、教育、醫療、金融等領域具有廣泛的應用前景，并且從正面推動了多領域交叉融合。大型語言模型可以處理不同領域、不同語言之間的文本數據，實現知識圖譜、社會網絡分析、情感分析等多種任務。同時，它也與計算機視覺、語音識別、推薦系統等其他人工智能領域相互結合，共同開展更加復雜和深入的研究。就目前發展的態勢來看，大型語言模型的發展還面臨著諸如數據隱私、知識共享、認知偏差等方面的技術挑戰，還需要在技術創新和倫理規范方面不斷進行探索。

二、厘清人工智能的突破性發展與勞動市場變革的關系

2023年3月，OpenAI、OpenResearch和賓夕法尼亞大學聯合開展了一項大型數據模型對勞動市場帶來沖擊的研究。他們提出了一個概念——“Exposure”，即從事某項工作的人在使用了ChatGPT之后，是否會使其執行工作任務所需時間至少減少50%。結果顯示，大約80%的美國勞動力可能因為引入ChatGPT而導致至少有10%的工作任務受到影響（即AI Exposure=10%）。薪酬越高的工作在未來受到的影響會越大，諸如數學家、量化金融分析師、網頁設計師、區塊鏈工程師、法律助理等職業，他們在引入ChatGPT后將導致至少90%的工作任務受到影響。未來大語言模型的應用推廣將助推人工智能的迭代，并對勞動市場結構產生巨大影響。同時，人類和人工智能發展博弈的方式和方向，將決定這種影響的性質在社會層面上是正面的還是負面的。

（一）人工智能如何影響人類勞動市場的就業關系

人工智能可以使許多重復性、低技能或基礎性工作實現自動化，包括制造業、物流和客服等領域。隨著人工智能技術的發展，一些高技能的職業也可能被取代。這些變化可能會導致某些職業的需求減少，從而造成失業。同時，新技術也會創造出一些新的就業機會，但它們可能需要不同的技能和教育背景。因此，人工智能將在兩個層面上帶來就業結構的變化：一是一些職業或工作崗位的消失與整合；二是加速傳統行業的調整或重構。

1.人工智能將推動工作崗位或工作任務的調整

人工智能將優化整合工作任務完成所需要的時間，能夠自動執行許多重復性和繁瑣的任務，以縮減從事這些工作崗位的人數。在大語言模型的發展與推動下，人工智能技術不斷迭代，甚至可以與人類進行交互，并生成自然的語言響應。目前這種技術已經在許多領域中得到了廣泛的應用，包括自然語言翻譯、客戶服務、社交媒體自動回復等，推動了傳統工作崗位的整合。

人工智能可以幫助傳統行業的從業者更高效地完成任務。數據錄入是一個需要大量重復性操作的工作，人工智能可以通過處理大量的文本數據來識別、提取和歸納相關信息，并將其轉換成結構化數據。在圖像和音頻處理方面，人工智能可以自動標記圖片或者視頻中的元素，同時也能夠自動將音頻文件轉換成文字文檔。例如，醫生可以利用人工智能快速查找相關疾病信息，律師可以利用人工智能查找法律法規并分析案例，會計師可以利用人工智能完成數據輸入和計算等任務，從而將一些原本需要設立的工作崗位或工作環節替代，減少用工成本，提高工作效率。

人工智能可以作為傳統行業的輔助工具，幫助某些上下游崗位更高效、更快速地完成某項工作。在客服領域中，人工智能可以通過分析大量的客戶反饋，自動響應和解決一些簡單的問題，從而減少客服人員的工作量。在信息整合領域，人工智能可以分析海量的新聞信息和第三方數據，幫助執行者做出更明智的決策。例如，在制造業領域中，人工智能可以用于智能化生產、控制、質檢及設備維護等方面。在農業領域中，人工智能可以幫助農民更好地了解氣象預報、土壤養分和農作物種植技術等信息。

人工智能可以通過模擬人類的創造性思維和靈活應變能力來取代一些傳統崗位，并為傳統行業帶來新的商業模式和機會。例如，在廣告設計領域，人工智能可以根據客戶需求，自動生成營銷文本或者宣傳海報。在零售業中，人工智能可以利用數據挖掘技術，分析顧客的購買行為和偏好，從而更好地對產品進行營銷和定位。在新聞報道領域，人工智能可以自動生成新聞稿件，從而取代記者的部分工作量。

人工智能已經在傳統行業中得到了廣泛的應用，并開始逐步倒逼一些傳統的行業不斷精簡及整合崗位設置，其帶來的優勢不僅包括提高工作效率和降低成本，還包括創造新的商業模式和機會。隨著技術的不斷發展和完善，人類與人工智能之間的交互也將變得越來越自然。

2.人工智能將加速傳統行業的調整或重構

隨著ChatGPT等人工智能技術的推廣與應用不斷擴大，傳統行業也面臨著巨大的變革和挑戰，有些領域甚至可能會消失，主要表現為以下三個方面：

一是自動化替代人工。傳統行業的一個關鍵特征就是需要大量的人工投入。隨著人工智能技術的進一步發展，越來越多的任務可以通過自動化完成，從而減少了對人力的需求。例如，在制造業中，機器人可以替代工人進行裝配和生產；在零售業中，自助結賬設備可以替代銷售員收銀；在服務業中，自助點餐系統可以替代服務員提供點餐服務。這些自動化技術不僅可以提高效率和質量，還可以降低成本，從而增強企業的競爭力。

二是智能化取代經驗。傳統行業中，很多任務需要依靠人類的經驗和技能來完成。隨著人工智能技術在大語言模型下的不斷更新迭代，這些任務可以通過自動化或半自動化完成，從而減少對人類經驗和技能的依賴。例如，在醫療行業中，人工智能可以通過分析大量的醫學文獻和患者數據來提供診斷報告和治療建議；在金融行業中，人工智能可以通過分析大量的市場數據和公司財務數據來提供投資建議。

三是數字化替代實體。傳統行業中，很多業務需要依靠實體設施和物理資源來支撐。隨著人工智能的推廣應用，這些實體設施和物理資源可以被虛擬化或數字化替代，從而減少了對實體的需求。例如，在零售業中，越來越多的商家選擇在線銷售，不再需要實體店面；在服務業中，通過在線視頻會議、遠程培訓等方式，可以減少場地的租賃需求。

ChatGPT等人工智能技術的發展，給傳統行業帶來了前所未有的變革和挑戰。它們可以實現自動化替代人力、智能化取代經驗、數字化替代實體，并創造新型消費模式，從而導致傳統行業的調整或重構。因此，傳統企業需要積極應對這些挑戰，加快推動數字化轉型和創新，才能在激烈的市場競爭中保持競爭優勢。

當然，人工智能在當前的發展階段仍然存在不可忽視的制約。首先，它的錯誤率仍然相對較高，需要人工檢查和修正。其次，人工智能仍然無法做到真正意義上的理解和推理，它只能依靠大量的數據來預測和生成文本，這限制了其在某些領域中的應用。因此，人工智能技術的發展雖然淘汰了一些傳統的工作崗位，但并不會完全取代人工。在未來，隨著人工智能技術的進一步發展，我們需要適應這種變化，并尋找新的就業機會。另外，政府、企業等組織也需要采取相應措施，為受影響的人群提供重新培訓、轉崗等支持，以使其更好地適應這種變化。

（二）人類與人工智能競爭的優勢

人類具有廣泛的興趣和經驗，可以輕松應對不同的任務和工作環境，并且可以根據需要快速學習和進行自我調整。人類還可以從新角度思考問題，提出新的解決方案，尤其是對于那些沒有明確答案或需要創造力的任務，這更加突顯人類的應變能力。此外，人類擅長與他人互動及合作，在工作場所、社交環境中都能不斷適應并發揮自己的優勢，具體表現為：

1.擁有情感表達和共情能力。人類具有復雜的情感表達和共情能力，能夠識別并適當地回應其他人的情感訴求。這種能力使得人類之間的交流更加自然和真實，有利于建立起更加緊密的信任關系。相比之下，人工智能系統缺乏情感表達和共情能力，無法像人類一樣建立真正的情感聯系，從而影響其信任度和可靠性。

2.擁有觸覺和感知能力。人類通過觸覺和感知能力來獲取信息，并做出反應。這種能力使得人類能夠更快速地識別危險和障礙，并采取行動來保護自己和他人。相比之下，人工智能系統通常只能依賴傳感器和輸入數據來感知環境和場景，無法像人類一樣快速地做出反應，可能會影響其安全性和可靠性。

3.擁有創造力和想象力。人類具有創造力和想象力，能夠從不同的角度思考問題，并找到新的解決方案。這種能力使得人類能夠創造出更加復雜和創新的技術，從而提高其安全性和可靠性。相比之下，人工智能系統通常只能基于預定義的模型和算法進行決策和行動，無法像人類一樣具有想象力和創造力。

4.擁有觸類旁通的適應能力。人類具有多任務處理和學習能力，能夠同時處理多個任務，并從中獲取經驗和知識。這種能力使得人類能夠更快速地適應變化的環境和場景，提高其應對危機和風險的能力。相比之下，人工智能系統通常只能針對特定的任務進行優化和學習，無法像人類一樣具有廣泛的應用能力。

5.擁有理解能力和道德判斷力。人類具有復雜的道德判斷和決策能力，能夠理解和應用道德準則，并在其行為中考慮倫理和道德因素。相比之下，人工智能系統缺乏人類的情感和價值觀。

6.受法律制約和管理。當出現問題時，人類的行為可以被追責或接受法律制裁。然而，在某些情況下，人工智能系統會自行做出決策并執行任務，這可能導致難以確定責任主體和追究責任的問題。因此，確保人工智能系統的透明度和可追溯性非常重要，以確保其決策符合倫理和道德標準。

7.能夠自我反思和發展。人類擁有自我反思和發展的能力，可以通過學習和積累經驗來提高其道德判斷及行為水平。相比之下，人工智能系統需要被設計為能夠接受并從錯誤中學習，以提高其決策和行為的質量。然而，這要求人工智能系統本身具有某種形式的道德智能，才能真正實現自我反思和發展。

（三）人工智能的優勢

由于硬件和算法的不斷提升，人工智能具有更快的響應速度、更高的數據處理速度、更快的決策速度和更好的并行處理能力。人工智能幾乎可以瞬間內響應給定任務。例如，在搜索引擎中，人工智能可以快速返回數百萬個搜索結果，而人類可能需要花費數分鐘或數小時來完成相同的工作。由于計算機硬件和算法得到大幅提升，人工智能能夠以非常快的速度對大量數據進行處理和分析，包括圖像、語音、文本、視頻等。人工智能幾乎可以在瞬間內做出決策，因為它們可以使用預定義的算法和模型來快速評估不同的選項，并選擇最佳的解決方案。例如，在金融交易中，人工智能可以在幾毫秒內分析市場趨勢并做出交易決策，而人類可能需要花費數分鐘或數小時才能進行相同的分析。人工智能可以利用并行計算的優勢來加快任務執行速度。例如，在圖像和視頻處理中，人工智能可以使用GPU（圖形處理單元）來并行處理大量數據，從而加快處理速度。

由于其算法和程序設計的優勢，人工智能在與人類競爭中具有更高的精度和準確性。這使得人工智能在許多任務的執行上能夠取代人類，如金融分析、醫學診斷和自動駕駛等領域。人工智能可以準確執行復雜的數學計算，包括高級統計分析和預測模型等。人工智能可以利用其強大的算法和程序設計來對數據進行分析和處理，并從中提取出有效信息。人工智能可以對圖像、語音和文本等進行準確的識別和分類。例如，在圖像識別任務中，人工智能可以準確地識別出物體的類型、顏色和形狀等特征。人工智能可以使用機器學習和深度學習等技術來建立預測模型，從而預測未來趨勢。這些模型可以在準確性和可靠性方面優于人類的預測能力，因為它們可以從大量數據中學習和總結規律和趨勢。與人類不同，人工智能可以不受到情緒、偏見或疲勞等因素的影響，在執行任務時始終保持一致。這意味著人工智能能夠在相同的條件下始終提供相同質量的結果，并且不會受到人類的情感干擾。

由于其機器學習、深度學習和自學習技術，人工智能具有更強大的學習能力和適應性。這使其可以不斷地學習和改進自己的算法和策略，提高其表現和效率，并且在不斷變化的環境中保持競爭優勢。人工智能可以通過機器學習技術從數據中學習和推斷，自動提取出規律和模式。這些算法可以不斷進行迭代，逐漸調整和改進其結果，從而獲得更高的性能和準確度。深度學習是一種機器學習的分支，它可以通過構建神經網絡來完成更復雜的學習任務。人工智能還可以使用自學習技術來不斷完善和改進自己。

人工智能可以持續地執行任務，并可高效率、高速度和高精度地完成工作。這使其在很多領域具有競爭優勢，如智能制造、運維、物流、監控、安全和自動駕駛等。由于人工智能可以全天候工作，它們可以取代一部分人力工作，節省人力成本。此外，它們還可以在預防性維護和數據分析等方面提高運維效率。

由于其具有穩定性、一致性、可控性和自我改進能力，人工智能在與人類競爭中具有可重復性的優勢，可以在不同環境和條件下保持穩定性。人工智能可以在不同時間和地點執行相同的任務，并以相同的方式處理數據。這種一致性使得其在大規模生產和制造領域具有競爭優勢，因為它們可以保證產品的質量和性能的穩定性。人工智能可以通過調整算法參數和模型來控制其輸出結果。這種可控性使得人工智能在許多領域可以發揮作用，例如，在醫學診斷和金融風險管理領域，人工智能的可控性就表現得非常優異。人工智能可以通過自學習和反饋機制來改進自己的算法和模型，從而提高其準確性，這意味著人工智能可以適應不斷變化的環境。

三、探尋分析人類和人工智能共軛發展的未來路徑

“共軛”一詞的本意是兩頭牛背上的架子，軛使兩頭牛同步行走。共軛即為按一定的規律相配的一對。在量子力學中，物理量A和B共軛的定義為，其算符不滿足對易關系，它們的一個重要特性是存在不確定關系。這與人類和人工智能發展關系的現狀描繪非常吻合。如何推動人類與人工智能良性共軛發展？

從生物學角度上看，人類具備了獨特的認知和智慧能力，人類的大腦結構和功能使我們能夠進行高級思維活動，如語言、創造、推理和規劃等。人類和人工智能之間具有很多差異性，其中最基本的差異在于本質。人類作為生物體，在生理、心理等方面都與人工智能存在巨大的差異。正是這些差異讓人類具備了一些人工智能所不具備的優勢。在人類進化史上，想象力的誕生被認為是個重要的節點，這意味著人類大腦的復雜程度決定性地超越了其他物種，而且語言表達的傳承能力讓人類的思維可以不斷優化迭代。

從認知方面來看，雖然人工智能可以進行快速的數據處理和模式識別，但是人類擁有更加廣泛和深入的知識結構。人類在成長過程中積累的經驗、文化背景以及情感經歷等，都會影響我們的思維方式，這些是人工智能無法模擬的。此外，人類的直覺和創造力也是人工智能難以取代的。我們可以通過對非結構化信息的處理和想象，做出超越已有算法的創新性決策和發明。另外，作為社交動物，人類在人際關系、談判和領導力等方面也具備與眾不同的優勢。人類具有情感共鳴、社會行動協調以及價值觀傳承等能力，這些都是人工智能所不具備的。

當然，人工智能也有其獨特的優勢。人工智能可以進行高效的計算和數據分析，能夠處理大規模的數據，進行快速的推斷和預測。人工智能還可以在極端環境下工作，比如太空、深海或高溫等條件下的探索和開發。因此，人類和人工智能之間存在著互補性優勢。我們可以將人工智能的計算能力與人類的智慧結合起來，共同探索更加復雜和有挑戰性的問題，讓人工智能為我們提供更多的幫助和支持。而人類則可以利用自己獨有的知識和創造力，引領人工智能向著更加人性化和有價值的方向發展。我們需要不斷探索和發掘人類和人工智能之間的互補性優勢，建立協作機制，共同推動科技的進步，通過以下方面的工作推進，讓人類和人工智能之間建立起一種良性共軛發展的關系。

（一）重視教育和培訓

為所有從業人員提供與人工智能技術相關的培訓和學習機會，以提高他們的人工智能技能水平，包括向員工提供在線課程、面對面培訓、實踐項目等多種形式。此外，還可以采用內部交流分享、外部專家演講等方式，鼓勵員工分享他們在人工智能領域獲得的經驗和知識。同時，也要加強對公眾的科技教育，提高大眾對人工智能技術的了解和認知，可以通過推廣普及人工智能知識的公開課、工作坊及媒體報道等方式進行宣傳和引導。此外，還可以通過舉辦科技展覽、開放日等活動，為公眾提供更多了解人工智能技術并親身體驗科技力量的機會。

（二）建立合作關系

在人工智能技術的開發、應用和推廣過程中，建立人類和人工智能之間的合作關系，發揮各自的優勢，共同推進技術的創新和發展。明確人類和人工智能在技術開發、應用和推廣過程中的具體目標和角色，避免重復勞動和資源浪費。將人類和人工智能的專業知識和技能相結合，進行人機協同設計，提高技術創新的效率和質量。建立數據共享和處理機制，使得人工智能更好地理解人類需求并做出更加科學的決策。確保人工智能的決策過程是可解釋和透明的，讓人類能夠理解和信任人工智能的決策結果。對人工智能的行為和結果進行監督和管理，規范其行為和使用方式，確保人工智能的應用不會對人類造成潛在威脅。人工智能需要持續學習和優化，以適應不斷變化的環境和需求。因此，需要建立相應的學習機制和反饋機制，實現持續的技術創新。

（三）制定道德準則

制定人工智能技術的道德準則，并貫徹執行，確保人工智能技術的合法、公平和安全應用，以避免給人類造成不利影響。加強與廣泛利益相關者的溝通和互動，了解人們對人工智能技術所持的態度和建議。在制定道德準則時，應考慮到人工智能技術可能會對社會、環境、法律等方面產生的影響，并制定相應的道德原則，如公正性、透明度、隱私保護、安全性等。不斷跟進人工智能技術的發展和應用，更新和完善道德準則，以適應新的社會需求和變化。同時，不斷進行評估和改進，確保道德準則的有效性和可操作性。

（四）強化監管和治理

加強對人工智能技術的監管和治理，確保技術的合法、公正和安全應用。制定相關法律、規定和標準，明確對人工智能技術的監管和管理要求。同時，要及時調整和完善法律、規定和標準，以適應技術的快速發展和應用。建立健全監督機制，加強對人工智能技術的監督，以及對人工智能技術的安全防護，降低技術風險和濫用風險，對違反相關規定的行為進行懲罰，并及時公開相應信息，增強監管的公信力和透明度。建立人工智能技術的評估機制，評估技術對社會、經濟、環境等方面的影響，及時發現問題并采取相應措施。加強國際合作，共同推進人工智能技術的治理和管理，形成全球范圍內的監管標準和體系。鼓勵企業、政府和社會各界積極參與到人工智能技術的治理和管理中來，共同推進技術的發展和應用，建立和完善相關制度和機制。

（五）推廣開放源代碼

支持人工智能技術的開放源代碼，促進技術的共享和交流，推動技術的創新和跨越式發展。建立并支持相關社區，以便開發人員可以共享其成果，分享信息和經驗，并提供技術支持。建立相關平臺，使得開發人員可以分享他們的代碼、算法和數據集，這有助于構建更好的人工智能系統。提供人工智能開發人員所需的教育和培訓資源，包括編程語言、算法和數據科學等相關技能。確保人工智能開發人員可以合法地共享他人的代碼和數據，并鼓勵企業參與到開放源代碼的生態系統中。為人工智能開發人員提供必要的資金支持，以便他們可以利用開放源代碼進行創新研究，推動技術的進步。

總之，我們要積極促進技術的創新和發展，同時也需未雨綢繆，確保技術的安全、公正和合法應用，為人類社會帶來更大的利益和福祉，實現人類與人工智能良性共軛發展。

（作者分別系云南省人民政府發展研究中心助理研究員，云南省人民政府發展研究中心高級工程師）