AI大裁员是骗局！75%企业投资已狂赚！

大家好，今天我们来聊一个大家都非常关心的话题：如何在纷繁复杂的AI新闻中，保持清醒的头脑。

随着人工智能技术的飞速发展，关于它将如何改变我们的工作、生活乃至整个社会，各种言论层出不穷。有的说它将带来革命性的生产力提升，有的则预言它会引发大规模失业。在这些铺天盖地的消息面前，我们作为普通人，又该如何去伪存真，看清AI的真正面貌呢？新媒网跨境了解到，这确实是一个值得我们深思的问题。今天，我们就和大家一起，分享几个在面对那些引人注目的AI新闻或研究时，可以用来快速核对的“思考清单”。

首先，让我们来思考一个核心问题：我们所看到的新闻报道，究竟是基于真实世界的实践经验，还是更多地停留在理论分析阶段？

在科研领域，有一个非常重要的原则，那就是实验室里的发现，能否在真实世界中被验证和重现。这一点，在探讨人工智能与劳动力市场关系时，显得尤为关键。目前，许多关于各类岗位对生成式人工智能“暴露度”的研究，其基本前提是：一份工作可以被分解成一系列独立的小任务，只要AI能够胜任其中足够多的任务，那么这个岗位就被认为是“高度暴露”于AI影响之下，面临被替代的风险。

然而，“岗位即任务集合”的分析框架，对于大多数复杂多样的职业而言，往往显得过于简化和不完整。随着我们对AI理解的加深，人们越来越清楚地认识到，即便人工智能在某些关键职能上确实能够与经验丰富的人类专家相媲美，但决定一个职业是否真正容易被替代的，往往还包括许多“软性”因素。例如，一个国家或地区的法律法规、行业监管政策、各行业特有的用工与解雇文化，以及组织内部的协同与创新需求等等，都扮演着举足轻重的作用。

在我看来，将“任务可以自动化”简单地等同于“工作将被自动化”，正是导致当前认知脱节的最大原因之一。一方面，我们看到有警告声称，将有两位数比例的岗位很快就会消失；另一方面，我们观察到的实际证据，却只能在“显微镜”下才能勉强捕捉到，且其影响远未达到预言中的程度。我们期待未来能有更多针对职业暴露的分析模型，能够将这些阻碍岗位被大规模取代的“软性”因素纳入考量。我们相信，一个更加全面和整体的研究方法，将有助于弥合“实验室里的劳动力市场”与我们“窗外真实世界劳动力市场”之间的差距。在此之前，我们都需要牢记，仅仅基于技术暴露程度的预测，就好比拼图缺失了最关键的一块，其真实性值得我们仔细辨别。

其次，如果新闻报道是关于AI导致失业的研究：我们需要追问，这些失业现象是什么时候开始出现的？

回顾一些关于生成式AI对劳动力市场影响的开创性分析，例如外媒提及的美国斯坦福大学和哈佛大学团队的研究，我们可能会注意到一个时间上的“拐点”：一些数据显示，初级从业者的就业数据在2022年11月30日ChatGPT发布后的数周内，就开始出现下滑。尽管我们不能完全排除最早采纳AI技术的用人单位，可能被这项新科技的巨大潜力所震撼，从而几乎立刻调整了招聘策略，但这听起来多少有些牵强。历史上，极少有哪项科技创新能够在面世后的短短几个月，更不用说几周之内，就对整体经济产生可测量的、大规模的影响。如果大家有这样的例子，欢迎随时与我们交流分享。

我们认为，人工智能导致岗位被替代的时间线，更可信的轨迹，应当是从2023年或2024年开始逐步显现，并持续向后延伸，即便是在那些最容易受影响的职业中，这种变化也往往是循序渐进的。巧合的是，斯坦福大学团队在进行更精细的分析时，也努力将与人工智能相关的岗位流失与加息等其他经济因素的影响区分开来，最终得出了类似逐步显现的结论。这提醒我们，要对那些声称AI影响“立竿见影”的论调，保持一份谨慎。一项新技术的推广和应用，往往需要经历一个漫长的过程，包括基础设施的建设、人才的培训、企业文化的适应以及法律法规的完善，这些都不是一蹴而就的。

接下来，我们需要探讨一个基本但常常被忽视的问题：我们所讨论的经济体是哪一个？

我们看到许多关于人工智能对就业影响的研究和公告，实际上主要集中于对美国就业市场的影响。当然，密切关注美国的动态并没有错。毕竟，美国拥有庞大的劳动力规模，其经济体量和科技创新能力在全球范围内都具有举足轻重的地位，我们不可能不重视。然而，我们也必须清醒地认识到，美国的劳动力市场在某些方面相当独特，因此，其发展轨迹和影响模式，未必能很好地反映其他经济体正在发生的情况。

举例来说，去年经济合作与发展组织（OECD）发布的一项针对全球用人单位的大型调查就显示，在算法化管理工具的采用率方面，美国企业与日本、法国、德国、意大利和西班牙等国的企业之间，存在显著差异。尽管并非所有这类工具都直接涉及到人工智能，但这些数据有力地提醒我们，技术的采纳和应用，在地域上可能存在多大的差距。例如，在美国，高达55%的企业会监控员工的对话、语音通话或电子邮件的内容和语气，而在欧洲，这一比例仅为6%，日本则为8%。这部分反映了各国管理文化的差异，也与各地在隐私与数据保护方面迥异的监管体制密切相关。

再谈到裁员新闻时，我们更应记住：按照国际标准，美国的法律层面就业保护相对较弱。也正因如此，以及其他多种原因，美国的劳动力市场总体而言更为灵活和流动，尤其与许多欧洲国家相比，这种差异更加明显。根据经济合作与发展组织的估算，例如在美国，每个季度大约有5%的劳动者会更换工作；而在意大利，同样比例的人口，则需要用上一整年的时间才能完成这种流动。这些数据充分说明，不同国家和地区的经济、法律、文化背景，对AI技术影响劳动力市场的速度和程度，会产生深远的影响。新媒网跨境认为，我们在分析和预测AI的影响时，必须充分考虑这些地域性的差异，避免以偏概全。

我的下一个问题是：究竟是谁在向你讲述这些信息，以及他们的动机是什么？

我知道这听起来可能有点像是“媒体学入门”的基础知识，但在人工智能这个充满变数和巨大潜力的领域，我认为尤其值得我们铭记在心。显而易见，当一家科技公司告诉你，他们的新产品将如何让你的生活变得更美好时，他们自己也在为这项产品下赌注，希望它能够取得成功并带来收益。同样，当软件厂商或咨询公司警告说，如果企业不尽快采纳这些AI工具，就可能被时代“甩在后面”时，这也是一种典型的商业策略。他们的目标是促使企业购买他们的产品或服务，以应对他们所渲染的“紧迫性”。

甚至，当一些AI领域的领军人物，在公开场合警告其技术可能带来的负面影响时——比如“准备迎接白领岗位的大规模洗牌！”或是“全民很快就需要基本收入！”——我们也可以将其视为一种巧妙的营销策略。毕竟，这些预言无论多么“负面”，其本质依然在强调其所推崇的技术的颠覆性力量和广阔影响力。这并非质疑发表这些言论的人不相信他们所说的话，而是提醒我们，即使一个人对AI技术本身有着深刻的理解，这并不等同于他就能深刻理解AI将如何与复杂多变、充满不确定性的劳动力市场现实相互作用。

我们应该警惕那些言过其实的宣传，无论是过度乐观还是过度悲观的论调。真正有价值的信息，往往是那些基于事实、数据，并能深入分析其内在逻辑的。我们需要擦亮眼睛，分辨信息来源的专业性、客观性和潜在的利益驱动。

顺着这个话题，我的最后一个问题是：这个故事是否仅仅证实了我原本就有的想法？

我们人类都容易陷入“确认偏误”的思维陷阱，也就是说，我们倾向于寻找、解释和记忆那些能够支持我们已有信念的信息，而忽略或贬低那些与我们信念相悖的信息。对抗这种偏误的最佳方法，就是对那些你本来就倾向于相信的事物，也同样要进行严格的“踢踢轮胎”——也就是进行反复的检验和质疑。

举个例子，去年“95% 的生成式AI试点失败”的消息就曾迅速走红，并引起了广泛关注。这个结论之所以吸引了很多人，很大程度上是因为它看起来戳破了AI领域的“炒作泡沫”，似乎为那些对AI持怀疑态度或在应用中遇到困难的人提供了“证据”。尤其是一些媒体从业者，他们对“破除迷思”类的新闻更是乐此不疲。而且，从企业董事会层的高管，到初级的普通员工，很多人可能都会觉得这个说法听起来很真实——毕竟，他们在实际工作中确实发现，要弄清楚如何最好地使用这些新工具，面临着不小的挑战。

然而，我们新媒网跨境认为，任何仔细审视过这项研究细节的人，都会变得非常谨慎。首先，这项研究的样本量既小又驳杂，其数据来源包括“对300多个公开披露的人工智能项目进行系统性综述，与52家机构的代表进行结构化访谈，并在四场大型行业会议上收集了153位高管的调查回复。”至于其报告中提及的“5%”的成功率，甚至从论文本身，我们都很难清晰地辨别出其分母究竟是什么。这是否意味着，我们对其结论的严谨性，可以打上一个问号呢？

这绝不是在“鸡蛋里挑骨头”，而是对研究方法论的合理质疑。据我们了解，该报告所说的分母，可能是指那153位受访高管所在公司已试点的生成式AI项目总数，但报告并未明确说明具体有多少个项目。这个数字可能从几十到上百不等，并且正如他们自己也承认的，他们不清楚这些项目是否能代表不同的行业或地区。这种样本的局限性，自然会影响结论的普适性。

更有趣的是，仅仅几周之后，美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院发布了一项规模更大、方法论也更为透明的调查，结果发现在802家企业中，有75%表示其对生成式AI的投资获得了正回报。这并不是说前者的结论一文不值，后者就一定是金科玉律——两者之间存在差异，例如前者对“正向投资回报率（ROI）”的定义可能尤为严格，而后者的定义则更为灵活——但即便出于最好的初衷，在AI技术应用的早期阶段，就这些复杂问题给出定论，其难度可想而知。因此，对于任何一方所宣称的“确定性”断言，我们都应该持高度怀疑和审慎的态度。

事实上，人工智能技术正处于一个快速迭代和应用的初期阶段。我们看到它在医疗、教育、金融、智能制造等多个领域都展现出了巨大的潜力，并非仅限于简单的任务自动化。AI更多的是作为一种工具，它能够增强人类的能力，让我们能更高效、更精准地完成工作。例如，在医疗领域，AI辅助诊断系统可以帮助医生更快地识别病灶，提高诊断效率；在教育领域，个性化学习平台可以根据学生的特点提供定制化的学习内容，提升学习效果。这些都是AI赋能人类的积极体现。

从更宏观的视角来看，每一次重大技术革命，都会伴随着旧岗位的消失和新岗位的诞生。蒸汽机、电力、计算机和互联网的出现，都曾引发人们对失业的担忧，但历史告诉我们，人类的适应能力和创造力是无穷的。AI的兴起，也将催生大量新的职业，例如AI伦理专家、AI训练师、提示工程师、AI系统维护工程师等等。更重要的是，它将促使现有岗位进行转型升级，让人们从重复性、低价值的工作中解放出来，投入到更具创造性、更需要人类情感和智慧的领域。

我们应该以一种积极向上、拥抱变革的心态来看待AI的发展。它为我们带来了前所未有的发展机遇，也提出了新的挑战。我们需要加强教育和培训，帮助劳动力适应新的技能需求；企业需要积极探索AI的应用场景，提升生产效率和竞争力；政府和社会各界则需要共同努力，构建一个更加公平、包容、富有活力的数字社会，确保AI的福祉能够普惠于民。这是一个集体学习、集体适应和集体创新的过程，需要我们每个人都贡献自己的力量。

未来已来，人工智能正在深刻地改变着世界。我们新媒网跨境将持续关注AI领域的前沿动态，为大家带来更多深度解析和独家视角。我们相信，只要我们保持开放的心态，积极学习和适应，就一定能够驾驭AI这股强大的力量，共同创造一个更加美好的未来。

下周，我们将邀请一位来自外媒，在法律界人脉极广的法律记者，深入探讨人工智能对法律行业的影响。如果您对这个话题有任何疑问或线索，欢迎随时与我们联系。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-layoff-myth-busted-75-firms-win.html