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人工智能真的是“白领工作杀手”吗?

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电力的发明并未预示着世界末日的来临。如今的创新也不会。

作者:美国华盛顿大学政治学教授维克多·梅纳尔多(Victor Menaldo)

(注:此文最初发表在2026年7月12日《华盛顿邮报》,英文标题是:The apocalypse that isn’t coming原文链接:https://www.washingtonpost.com/opinions/2026/07/12/ai-apocalypse-that-isnt-coming/)

人工智能越来越多地能够执行白领员工的任务。它无法做到的是对结果负责。

然而,一种新的“末日论”——工作末日论——认为:人工智能将取代常规的朝九晚五工作,并声称这种前景比你祖父那辈看的僵尸电影还要可怕。高管们的采访也预言,人工智能即将让许多高薪工作过时。Anthropic的首席执行官达里奥·阿莫代曾发出著名的警告,称人工智能可能会在五年内消除高达一半的初级白领工作。摩根大通、福特和亚马逊的高管们也不甘示弱,预测员工人数将会减少。

与所有优秀的恐怖片一样,引发这些恐惧的原因并非毫无根据——毕竟,《大白鲨》借鉴了现实生活中的鲨鱼袭击事件,而且近期毕业生的失业率一直保持在5%以上,而所有劳动者的失业率约为4%。更糟糕的是,自生成式人工智能出现以来,在最暴露于人工智能的领域(软件开发、客户服务)中,职业生涯早期的劳动者的就业人数相对下降了16%。

但这种最新的末日论的论点建立在一个有缺陷的算法上:如果人工智能可以完成一项工作40%的任务,那么就必须减少40%的工作。但一份工作并不是一份由可分离的杂务组成的待办事项清单。企业雇用员工是为了通过判断、协调、客户信任和问责制结合在一起的一系列工作。当一项工作的各项任务相互补充时,将其中某些部分自动化并不会缩小该工作的范围。它提高了剩余人类工作的价值。

当19世纪动力织布机将大部分织布工作自动化时,它们摧毁了许多手工织布工。但在机械化的工厂里,那些学会照看新织布机的工人变得更有价值,而不是更没有价值。他们仍然需要系紧织布工的结,在几秒钟内更换用完的梭子,调整经线张力以防断线,并同时照顾几台织布机。精通这些技能的工人挣得更多,即使织布机成倍增加,布料变得便宜。

尽管人工智能表达流畅,但它并非一个无所不知的头脑,可以替你工作或比你做得更好。它是一个预测引擎,已经消化了人类写作的绝大部分。

这赋予了这台机器惊人的触及范围——以及几个致命的缺陷。它无法告诉你它的来源有多大偏见,无法以你可以审计的方式展示它的工作过程,而且当它编造引用时,它听起来和报告事实时一样自信。从这个意义上说,它与其最亲近的祖先——统计学(展示对预测的信任程度的工具)几乎截然相反。统计学意味着误差线;人工智能则不提供任何误差线。

由于人工智能无法标记自己的误差幅度,广泛部署它的组织可能会发现自己在不确定性的迷雾中运营——而这正是真正的经济瓶颈所在。当听起来合情合理的输出变得廉价且瞬间可得时,溢价就转移到了所需的判断力上,以分辨聊天机器人查询的一个格式完美的答案究竟是一个突破、一个死胡同还是一个幻觉。

能够将合理的论点与凑数的内容区分开来的编辑,能够标记出不可能剂量的处方药的医生,知道所引用的案例并不存在的律师——在一个充斥着合情合理、自信且经常错误的机器输出的世界里,每个人的溢价都会上升。

一家解雇了能够查明是否可以信任输出的工人的公司,正在通过自动化取消其质量控制。在一两个季度内,它看起来会很高效,直到一个格式完美的谎言进入了一项重要的决策中。问责制不会随着任务而转移:当一个虚假的引用进入法律摘要,或者一个糟糕的数据进入审计时,责任仍由签字的人类承担。董事会无法用“模型这么说的”来向监管机构交代。

末日预测中的错误在于将人工智能视为一种带来并减少的物品。因为人工智能是一种通用技术,就像电力或计算机一样——而不是像烤面包机那样的一次性设备——经济将围绕它重建。电力改变工厂并不仅仅是通过取代蒸汽动力。当生产围绕新工艺重新组织时,它的回报就到来了——驱动独立机器的小型电动机;灵活的布局;以及工人可以在整个生产过程中部署的可靠且安全的电力。

人工智能也发生着同样的情况。必须有人将这些模型融入工作流程中;将它们连接到现有系统中;决定它们可以接触哪些判断并审查它们所做的判断;并在它们失败时重新培训员工并清理收拾。

这种转变不会是毫无痛苦的。初级职位的压缩是现实存在的,而将自动化误认为是战略的公司在走向进步的过程中会造成真正的损害。

但对于一个流畅、快速且经常出错的工具,答案不是去追求一个免受人工智能影响的专业,或者让机器来代替思考。而是要成为那个知道机器何时犯错、何时可以做得更好以及何时其输出值得署上你名字的人。在这方面,人工智能就像之前所有强大的工具一样——能够驾驭它的工人更有价值,而不是更没有价值。它只是提高了判断力的价格。

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