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（来源：财富FORTUNE）

一个多世纪以来，技术对工作岗位的影响具有明确的趋势：随着机器取代体力劳动，蓝领职业受到重创，白领职业则深得其益。

但人工智能似乎正在朝着相反的方向发展。人工智能处理文案撰写和数据分析等办公任务的能力，似乎更有可能对白领工作造成冲击，而不是对那些仍然需要实际操作技能的蓝领工作。

凯洛格管理学院的金融学助理教授布莱恩·西格米勒表示，这可谓是“人工智能正在让时间倒流”。

西格米勒及其同事的研究支持了这项预测。他们运用大型语言模型来分析近200年来的技术创新和职业数据，结果发现，随着人工智能在工作场所的应用不断深入，白领工作的相对需求有所下降，蓝领工作则吸引了更多的劳动者。

该研究团队包括凯洛格管理学院的金融学博士生刘湖本（音译）、凯洛格管理学院的金融学教授季米特里斯·帕帕尼古拉乌，以及麻省理工学院斯隆管理学院的劳伦斯·施密特。

研究人员的发现延续了始于20世纪后期的趋势，即技术正在日益取代白领职业中常见的认知任务。

西格米勒指出：“这是一个持续了50年的趋势。”

但这并不意味着大学生应该立即辍学去当水管工。然而，他们应该专注于人工智能尚未取代的技能，并且利用人工智能在工作的其他方面做得更好。

他说：“[你需要]对技术力量保持正确的认识和尊重，并且了解哪些力量对你有利，哪些对你不利。”

从过去汲取教训

西格米勒及其合作者此前发现，当人工智能直接取代2014年至2023年期间的大部分工作任务时，会降低该领域对人类工作者的需求。但如果人工智能只能接管某个职业的一部分任务，那么该技术对就业的影响其实是积极的。

研究人员想知道，这种模式是否在历史上的其他技术领域也普遍存在。若是如此，那么它或许可以为预测人工智能发展后劳动力市场可能出现的变化提供一个参考框架。

西格米勒表示：“我们总是想要预知未来走向，而我们只能从过去汲取教训。”

研究团队在当前研究中收集了1850年至2024年的技术专利数据，涵盖了从钢铁生产方法到电子商务系统等各个领域。他们还利用大型语言模型生成同期美国人口普查所列工作岗位的任务描述。

然后，他们运用先前研究技术对劳动力市场的影响时所开发的自然语言处理技术，将专利文本与每十年的工作任务描述进行比较。当一项专利技术的描述与某项工作任务密切相关时，该任务就被视为受到该技术的“影响”。换言之，这项技术有可能取代人类工作者来完成任务。

不出所料，从19世纪中期开始，体力劳动受到技术的影响最大。然后，在20世纪中期出现了重要转折：由于计算机和信息技术的进步，认知任务逐渐更多地受到技术的影响，尽管受到影响最大的依然是体力劳动。

研究人员对1910年以来的数据进行分析，发现受到技术影响的程度越高，通常会抑制就业的增长。

然而，如果影响范围仅限于一小部分任务，反而有利于某项工作岗位的就业增长，因为劳动者能够将注意力集中在其他任务上。

总而言之，研究结果证实，历史上促使技术变革对就业产生影响的力量，与人工智能可能对劳动力市场产生的影响存在重要的相似之处。正如西格米勒所言：“虽然人工智能看似具有前所未有的能力，但其实与以前的技术具有一些重要的相似之处：若能将精力重新分配到工作中尚未受到影响的任务上，往往有助于减少负面影响，而人际交往技能似乎总是受影响最小。”

趋势逆转

随后，研究团队计算了技术影响和创新对不同职业类型的净影响。

他们发现，在整个20世纪，高薪工作普遍受益于技术进步；需要更高学历的职业以及雇佣更多女性的工作，比如文员和行政工作，也同样受益。相比之下，收入较低且通常雇佣更多男性的“中等技能”技工类岗位，例如运输和制造业，则遭受冲击。

然而，当研究人员使用数学模型来模拟人工智能在未来五年至十年内对于不同职业的影响时，得到的结果与一种新的发展轨迹相吻合，该模型预测人工智能将会降低对白领工作的相对需求。从这个意义上讲，西格米勒称他们的模型预期“先前的趋势将会逆转”。

具体而言，与对教育程度要求较低的工作相比，需要较高教育程度的工作的需求将会下降，而对中等教育程度的工作需求降幅最大。该模型还预测，传统上薪酬较高的工作岗位，比如文员、技术员和管理职位，需求将会降低。最后，与男性比例较高的工作相比，女性比例较高的工作将会减少需求。

但这项预测并不意味着蓝领工作的总数一定会增加，相反，这一预测表明，在后人工智能时代仍然存续的工作岗位中，蓝领岗位所占比例可能会更大。

人工智能引发的这种趋势逆转，反映了人工智能与过去其他技术变革之间的本质差异。西格米勒说：“早期的技术总是会影响体力劳动和认知工作，但人工智能技术则是瞄准以认知为主的白领岗位。”

没有简单的答案

虽然一些白领工作者可能会考虑转行从事受人工智能影响较小的职业，但西格米勒建议我们要谨慎看待研究结果。

他指出，该模型的预测就像“粗笔勾勒”。即便在受到人工智能重创的职业中，“也有办法让自己脱颖而出”。

例如，随着人工智能自动化一些任务，工作者可以专注于培养需要人际交往能力的技能，比如人际沟通、协作和创造性思维。在整个研究期间内，人际交往任务很少被技术取代，西格米勒认为这种情况会持续下去，“即使ChatGPT也许能够扮演心理咨询师的角色”。

工作者还可以利用人工智能来执行较简单的任务，从而提高工作效率。这或许能够让他们“专注于创造附加值的部分”，他说：“例如利用这些工具来提高构思创意或把握全局。”

不过，研究人员也承认，对于工作者应该如何应对眼前的巨变，目前还没有简单的答案。

西格米勒说：“没有万能解药。”但是，通过仔细权衡技术带来的利弊得失，可以“就如何投资自己做出明智的决定”。（财富中文网）

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