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美国国家科学、工程和医学院（The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine）于2024年11月发布了报告《Artificial Intelligence and the Future of Work》。该研究指出，必须实现人工智能对劳动力影响的近实时观察和跟踪，并广泛分享这些信息，以便更好地告知劳动者、政策制定者和其他必须灵活应对人工智能发展的人员。
由于人工智能技术的快速进步可能会持续下去，人工智能未来的确切轨迹尚不确定，这凸显了社会需要能够理解和灵活应对新发展。人工智能的发展、其对劳动力市场的影响及其对社会的影响将取决于人工智能能力的速度和方向，以及人口、社会、制度和政治力量。
这份报告是国会所要求的，它研究了人工智能如何补充或取代人类劳动力、重塑就业市场和影响劳动力动态。它强调，人工智能应根据社会的共同价值观和目标来发展，应用它来增进人类福祉、增强集体能力和支持装备精良的未来劳动力。它还列出了一些情景，以帮助指导研究和政策制定，以实现人工智能的有益部署，因为部署人工智能来增强人类劳动力、补充专业知识和创造新形式的有价值工作需要有意识的设计。
1.衡量问题
报告收集并透明分享有关人工智能变化、采用、对各种专业知识的需求以及劳动力影响的信息，可以帮助工人在快速变化的时代做出职业和继续教育决策。政府领导人和其他人员可以通过改进数据收集工作产生积极影响，包括对企业和工人使用人工智能进行高频实时跟踪。自 2017 年国家科学院评估以来，跟踪先进技术使用和影响的数据可用性有所增加，但知识差距仍然存在，数据访问和集成是持续的挑战。改进的机会包括：
2.人工智能与生产力
人工智能能力的大幅提升，以及其在认知任务中的广泛适用性和促进互补创新的能力，有望显著提高生产力。报告强调，要充分发挥人工智能的优势，需要对新技能、组织流程和结构进行投资和研究。
由于不同行业和职业对人工智能的接触存在重要差异，因此对整个经济的影响不会相同。大多数公司对人工智能的采用率仍然相对较低，但该技术已越来越多地渗透到某些领域的经济活动中，例如制造业、汽车高级驾驶辅助系统、客户服务和电子商务。
人工智能提高生产力带来的好处可能不会惠及所有人，从而导致收入和财富不平等加剧。信息、通信和互联网技术革命的证据表明，人们有理由担心，因为美国和其他发达经济体的实际工资增长速度低于劳动生产率，导致生产力和工资增长脱钩。
委员会联合主席、卡内基梅隆大学创始人大学教授、世界上第一个机器学习系创始人汤姆·米切尔 (Tom Mitchell) 认为，预见到经济各领域的生产力都会提高，并且已经在软件开发等某些领域看到了这些增长，但其中许多增长将需要工人学会有效地使用新的人工智能工具。为工人提供再培训机会并让他们了解对不同技能不断变化的需求，对于确保劳动力从先进的人工智能技术中受益以及这些进步产生的新财富得到广泛分享至关重要。
对生产力增长的估计还依赖于这样的假设，即失业工人找到了具有同等生产力的工作，这将需要政府和机构在工人培训、技能发展和过渡支持计划方面进行大量投资。该报告还详细说明了人工智能如何带来相当大的社会风险，包括对隐私的威胁、歧视和偏见的可能性、对政治稳定的风险以及国家安全问题——以及如何需要进行研究来应对这些风险以及新兴人工智能技术的社会影响。总体而言，人工智能的采用将改变许多工作的性质，而广泛采用可能会催化就业和行业结构的根本变化。
3.对劳动力的影响
对工人来说，最相关的问题是人工智能如何通过重塑对专业知识的需求来影响劳动力市场——它是增加了人们所拥有的技能和专业知识的价值，还是通过提供更便宜的替代品来削弱这种价值。报告警告说，人工智能的进步可能会对工资造成下行压力，并加剧工人被监视、隐私问题和创意产出所有权问题的风险。
人工智能可能会加速“大众专业知识”的自动化速度，例如在商店清点零售库存和仓库备货。它还可能使一系列目前高价值领域中“精英专业知识”提供的智力服务实现部分自动化——例如，撰写法律文件，这项任务通常由律师或法律专业人士完成。
预测哪些类型的工人专业知识将通过人工智能得到增强以及需要哪些新形式的专业知识更具挑战性。然而，通过提供相关信息、指导和潜在的数字护栏，人工智能可以让具有专业判断力的工人执行更广泛的专业任务——包括大量需要判断、解决问题和决策的工人，如教师、卫生技术人员、软件开发人员、客户支持人员和维修人员。政策制定者可以通过支持研究来提供帮助，研究如何最好地设计与人类互补的人工智能，资本和劳动力成本如何影响人工智能的商业决策，以及如何为个人提供创造性工作的控制权和补偿。
4.对教育和培训的影响
人工智能将影响教育的总体供需以及教育的供给方式。它有可能在教育系统中产生积极的转变，通过使教育更加个性化、更具吸引力和更具成本效益来改善学习成果。虽然过去十年在线教育平台数量不断增加——这些平台通常应用机器学习来了解教学材料的有效性——但整合人工智能可以提高其质量和个性化。大型语言模型也可以有效地充当导师，帮助学生写论文和解决数学问题。但需要进行研究和仔细的实验来确定最佳实践以及如何改变课程，以便为下一代提供在日常生活和未来职业生涯中利用人工智能所需的知识和工具。
随着工人应对不断变化的就业机会格局并要求不同的技能和专业知识，预计对再培训和其他形式的继续教育的需求将增加。改变工人培训政策和做法可能会提高工人利用教育机会的能力，报告强调了帮助工人和促进工作场所灵活性的方法。
报告详细说明了如何通过公共和私人投资来提高高速互联网等服务的普及率，以便充分利用人工智能在教育领域的潜在优势，以及如何采取更多措施来整合保障措施、测试特定用例的有效性、培训教师并利用计算机辅助学习技术。尽管人们担心人工智能可能会以各种方式颠覆教育，但适当的研究、投资和人工智能及人工智能增强技术的应用可用于促进学习并帮助消除教育不平等。
5.政府的人工智能机遇
报告称，决策者需要制定应对各种可能的技术进步和未来时间表的稳健政策。政府领导人可以通过以下方式影响人工智能发展的方向、稳健性和速度：
6.核心技术
虽然人工智能的快速技术进步及其催化的变化可能会在短期内持续下去，但有一系列因素可能会改变进步的速度和轨迹，报告指出了人工智能未来技术进步和应用的驱动因素和抑制因素。
当今的人工智能系统仍然不完善，容易出错、被操纵产生错误结果、“幻觉”和偏见行为——所有这些都可能在一定程度上持续存在。报告称，解决这些缺陷的需要、技术必须被社会接受和公众信任的先决条件、隐私问题、大学在最大的人工智能研究进展中的机会减少以及其他因素可能会减缓技术进步和社会应用的速度。由于法律和监管限制、缺乏消费者信任以及网络安全风险，人工智能的采用可能也不会像许多人预期的那样迅速。计算能力的升级、算法创新、投资增加以及用于培训的在线数据量都是未来技术进步的潜在驱动力。
参考文献：
U.S. Should Build Capacity to Rapidly Detect and Respond to AI Developments; New Report Identifies Workforce Challenges and Opportunities[EB/OL].2024-11-21/2024-12-25.https://www.nationalacademies.org/news/2024/11/u-s-should-build-capacity-to-rapidly-detect-and-respond-to-ai-developments-new-report-identifies-workforce-challenges-and-opportunities
