想用人工智能消滅繁瑣工作？小心你所希望的 - 彭博社

Parmy Olson

當更多公司採用人工智能時，未來的一個瞥見？

攝影師：彭博社/彭博社關於生成性人工智能的普遍看法是，它將取代許多專業工作。更細緻的看法是：它將取走許多入門級工作。

在過去幾個月裏，我詢問了幾家公司他們如何使用來自微軟公司、OpenAI和Alphabet Inc.的谷歌等公司的新型生成性人工智能模型，一個共同的主題是自動化繁瑣的工作——那種你會交給新員工的工作，比如進行市場研究或撰寫報告。這在表面上似乎是合理的，但與每一次技術革命一樣，都會有代價，企業和畢業生都必須為此付出代價，因為人工智能提高了職業起步的門檻。

彭博社觀點路威酩軒通過F1交易掌握奢侈品的主動權內塔尼亞胡的中東轉型必須從國內開始美國不應讓柬埔寨進一步陷入中國的掌控新加坡和香港為何希望資金服務於某種目的這一趨勢的一個例子來自曼集團。該英國對沖基金一直在使用大型語言模型，將來自外部來源的大量非結構化市場數據合成成簡潔的段落，呈現給其投資組合經理。這項工作通常由初級分析師手動完成。“現在他們可以從事更高價值的工作，”該公司的數據和機器學習董事總經理蒂姆·梅斯説。

華爾街一些最大的銀行也在發生類似的事情，他們一直在嘗試使用AI工具，這些工具可以立即回答有關上市公司的問題或生成報告和一頁的演示文稿，這些工作通常由剛剛踏上投資銀行階梯底層的分析師完成。高盛集團、摩根士丹利和其他銀行的高管們一直在討論他們可以削減多少新入職的分析師班級，《紐約時報》在四月報道。

今年，英國公共政策研究所的調查 發現 低級辦公室工作被AI接管的可能性比高級職位高出16%。報告指出：“對於某一特定工作，入門級職位比經驗豐富的專業人士更容易受到威脅。”難怪採用ChatGPT的一個常見建議是將其 “視為實習生。”

當企業自動化入門級角色時會發生什麼？一個結果是成本降低，但可能會有權衡。基礎工作可以是學習行業技巧和建立在更高級角色中所需直覺的寶貴途徑。對於投資銀行的初級分析師來説，製作一個關於某隻股票的20個標籤的Excel電子表格，或關於潛在交易的50頁幻燈片，確實可能很乏味，但這個過程也可以幫助他們更好地理解公司估值。在某些行業中被視為新人的考驗儀式和低價值工作的東西，在培訓下一代高級管理人員時可能是有用的。

逐步上升

疫情激增 aside，自2017年以來，美國新畢業生的失業率上升了一個百分點。

來源：Statista；美國人口普查局；勞工統計局；紐約聯邦儲備銀行

這也給未來幾年希望從事法律和銀行等職業的大學畢業生帶來了一個不舒服的挑戰。《紐約時報》 甚至表示 投資銀行將“取消僱用數千名新大學畢業生的需求。”如果未來的僱主希望他們的年輕新員工能夠做更高層次的工作，這些畢業生就需要證明他們具備這些更高層次的技能。在接下來的十年或二十年裏，這甚至可能導致對高等教育如何準備年輕人進入一個不再做實習生工作而是管理實習生機器的勞動力的重新思考。

當然，技術一直在簡化入門級任務，從算盤到計算器，從打字機到文字處理器，從圖書館書架到智能手機數據庫。但生成性人工智能代表了更大的飛躍：它不僅在自動化常規任務，還在模仿人類的創造力和決策能力，威脅到整個初級職位的消失，並關閉通往專業職業的既定入口。

企業應該注意他們如何定義“低價值”工作，這些工作突然適合自動化。它可能比他們想象的更有價值。

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