专家表示，观察过去可以找到AI繁荣对未来工作的意义。提高生产力和使一些工作变得可替代之间存在微妙的平衡。在许多方面，生成式AI与以往任何技术都不同；未来仍可能有一些意想不到的情况。
他们说历史永远不会重演，但经常会出现相似的情况。这就是为什么顶尖研究人员正在借鉴过去的经验，以预测生成式AI如何影响未来数十年工人的工作。
从历史上看，技术驱动的自动化确实替代了一些工作，但也创造了更好的工作，并从长远来看增加了就业机会，宾夕法尼亚大学沃顿商学院的创业与创新副教授Ethan Mollick说道，他要求他的学生使用ChatGPT。
最重要的问题是，新时代的AI是否会有类似的故事重演。
“最终我们可能会得到更好的工作，但短期内会有很多混乱，” Mollick说道。”我们没有一个非常清晰的模型。这是我们见过的应用最快的通用技术，我们不知道它的最终能力是什么。”
有一点似乎所有人都认同的是，AI将提高工人的整体生产力。这有望帮助推动经济和市场的发展。但是，牛津经济学家Carl Benedikt Frey——2013年他参与撰写了一篇备受关注的论文，估计美国47%的工作岗位在2020年代可能面临被自动化取代——认为AI在帮助工人和伤害工人之间存在微妙的平衡。
“历史告诉我们，简化往往只是自动化的一小步，” 他说，并补充说：”分析电话推销员的通话并提供建议的AI助手正在接受培训，其最终目标是取代他们。”
为了进行历史参考， Frey指向了煤气灯点火工作这一职业，这是19世纪的工人们负责在夜间携带重型火炬和梯子点亮街道上的煤气灯。他表示，在美国晚于19世纪末期开始普及电灯时，灯杆仍然需要人工操作的开关。但最终，变电站开始控制街灯，大规模自动化了点火工人的工作。
更高的生产力通常意味着更多的工作机会
麻省理工学院斯隆管理学院的博士候选人Lindsey Raymond曾在白宫担任经济学家，她认为不同的历史例子可能在许多行业中发生。她提到了晚于18世纪发明的棉花轧棉机。
她说：”棉花轧棉机大大提高了制衣或用于制衣的棉花的生产率，但价格大幅下降，导致人们购买棉花的需求急剧增加。因此，就业机会大幅增加。”但我们也必须承认，在美国历史上的那个时期，雇主很多时候会用奴隶填补许多行业的空缺。Raymond指出，已经面临AI干扰多年的一个职业——客户服务代表——可能是类似情况的一个潜在例子。
“在COVID疫情和更多人在线购物的转变中，大多数公司的在线客户支持选项都面临了巨大的需求增长，” 她说。”因此，随着这种情况的发生，我不认为会出现负面的就业影响。
但是Raymond警告说，AI可能会给客户服务工作者带来一些不太理想的结果，特别是如果客户支持聊天机器人变得更加能干和先进。带来就业机会的生产力优势也可能导致竞争加剧和工资水平下降。此外，类似的情况可能在其他行业中出现。
美国国家经济研究局（National Bureau of Economic Research）在四月份的一份工作论文提供了支持这一观点的数据：他们研究中表现最差的客户服务工作者通过AI辅助获得了最大的生产率提升。简单来说，这缩小了有经验的员工和潜在替代者之间的差距。这反过来可能会”相当大幅度地降低平均工资，” Raymond说。
哥伦比亚商学院教授Oded Netzer表示，他仍然看到更有经验的客户服务工作者有机会在留下来的工作中脱颖而出。
“随着AI的改进，我确实预计AI将取代一些呼叫中心的任务，这就意味着那些仍在从事这些工作的人将需要成为领域专家，并处理更加复杂的问题，” 他说。
AI是否能克服工作的三个关键障碍？
AI是否能取代工作将取决于它在短时间内能够扩展Ethan Mollick所称的“三个层次”：任务、工作和系统。即使AI在许多工作任务上变得熟练，可以争议地替代一个工作，最终的“系统”障碍仍然存在。
他说：”假设在短期内，AI在诊断方面比你的医生更优秀，或者AI在教课方面比我更出色，” 他说。”改变仍然需要很长时间，因为系统需要很长时间来变革。学生期望在课堂上看到一个人类，而不是一个AI。”
他说研究发现，“最具创造性、薪资最高和最受教育程度最高的工作”最有可能被AI改变，而不一定是被取代，并且最接近AI“替代故事”的行业是翻译行业，许多人类翻译仍在从事这一行业，但在未来几年可能面临额外的干扰。
Mollick指出，19世纪晚期自动化的电话操作员——当时是女性常见的职业——表明当工作被替代时，老年工人可能会面临困境。
他说：”当你摆脱操作员时，基本上年轻女性能够适应，找到新工作并能够适应，” 他说。”但是老年女性的工资一生都会受到影响，再也找不到好工作了。”
Mollick对那些希望在未来几年适应AI繁荣的工人提出了一个建议：不要只关注AI不能做的任务，学会如何使用它来提高自己的生产力。
他说：”每个人都期望这些模型的性能会提高，” 他说。”所以你不能确定AI现在不擅长某个任务，并且将永远不擅长。相反，我会思考的是：如何找到使用AI来更好地完成工作的方法？”