{"text":[[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":9.92,"text":"欢迎回到《AI变革》——这份周刊每周深入探讨人工智能如何改变就业和工作。本周萨拉休假，因此本期由我单独主持，内容分为两部分。首先，鉴于近期涌现出大量新研究，我想重新探讨十个月前促成本通讯创刊的那个问题：人工智能驱动的失业究竟在哪里？随后，我还将谈谈近期一项颇有意思的研究。该研究探讨人工智能的使用如何扭曲教育，并发现其影响在不同个体之间存在很大差异。"}],[{"start":44.190000000000005,"text":"

人工智能已经开始抢走工作了吗？2026年第三季度版

"}],[{"start":50.36000000000001,"text":"首先，简要回顾一下当前关于人工智能导致失业的争论进展："}],[{"start":56.06000000000001,"text":"官方劳动力市场数据显示，从整体经济层面看，尚无多少证据表明，一种职业受人工智能影响的程度与该职业的就业增长之间存在明确联系"}],[{"start":67.34,"text":"不过，对极为细分的行政数据进行分析后确实发现，在软件开发、客户服务等受人工智能影响最深的职业中，就业增长较为疲弱"}],[{"start":77.67,"text":"不同分析和数据来源得出的最一致结论是：如果确实有迹象表明就业岗位被替代，这种情况主要集中在资历最低的职位"}],[{"start":87.16,"text":"在这一背景下，欧洲研究团队几天前发表的一项新研究提供了非常宝贵的补充：该研究将同样的分析应用于细粒度的专有数据和官方劳动力市场统计数据，在寻找人工智能影响时，不仅关注就业水平，还考察其他相关指标。"}],[{"start":104,"text":"何塞•阿扎尔(José Azar)、米雷娅•吉内(Mireia Giné)和哈维尔•桑斯-埃斯平(Javier Sanz-Espín)在去年开展的初步研究基础上，进一步分析了就业水平、工资以及岗位之间的流动情况。他们使用了数百万条招聘信息和领英(LinkedIn)等网站上的职业档案数据，同时还单独采用了美国劳工统计局(US Bureau of Labor Statistics)针对数万家美国企业开展的旗舰薪酬与就业调查数据。"}],[{"start":127.03999999999999,"text":"与此前大多数研究一样，这项新研究没有发现证据表明，与受人工智能影响较小的工作和行业相比，受人工智能影响最大的职业就业率有所下降。但研究确实发现，人工智能暴露度对工资水平和工作转换产生了负面影响，这表明，即使人工智能尚未取代劳动者，也可能已经开始削弱他们的议价能力以及在劳动力市场中的整体地位。"}],[{"start":152.35,"text":"研究人员发现，根据所采用的数据集不同，受人工智能影响最大的劳动者，其工资相较于受影响最小的职业从业者低了5%至10%；在这些受影响职业中，工作经验最少的劳动者降幅最大。尽管没有证据表明受人工智能影响的劳动者失去了工作，但与未受影响的同行相比，他们转换工作的可能性降低了近三分之一。正如作者所指出的，这两种趋势可能存在关联，因为更换雇主是工资增长的重要来源。"}],[{"start":185.48,"text":"

我对这件事的思考

"}],[{"start":187.45999999999998,"text":"对我而言，这项研究可能填补了一个关键缺口：一方面，大量报告显示，人工智能正促使雇主重新思考某些岗位是否还需要配备那么多员工；另一方面，关于实际岗位被取代的确凿证据却十分匮乏。就业水平基本保持稳定，但工资增长乏力、劳动者流动性下降——如果人工智能开始削弱某些技能和岗位的价值，却尚未导致明显的岗位流失，那么鉴于招聘、尤其是裁员通常对渐进式技术变革的反应要慢得多，这种情况看起来正是我们可能预期会看到的。"}],[{"start":221.55999999999997,"text":"这项研究再次发现，经验较少的劳动者受到的冲击最大；这一结论也与另一项近期研究相当吻合。后者从一个新角度考察了自动化风险：一项工作主要由执行还是评估构成。研究作者认为，人工智能更擅长执行而非评估，并发现近年来以执行为主的岗位就业增长较弱，而需要大量运用判断力的岗位表现更好。"}],[{"start":247.86999999999998,"text":"我认为，这是一个非常有用的框架。与其运用积累的专业知识来评估结果并作出决策，不如遵循指令执行范围狭窄且彼此区分明确的任务——这种划分，与其说对应不同职业之间的差异，不如说更贴合职业内部初级与资深岗位的区别。例如，初级顾问和资深顾问显然比顾问和软件开发人员更分别处于这一划分的两端。"}],[{"start":273.59,"text":"

人工智能与尽责性

"}],[{"start":276.11999999999995,"text":"现在谈点完全不同的话题。如果允许我稍作离题，我经常思考的一件事是：在现代数字环境中，尽责意识或自律的重要性日益上升。"}],[{"start":287.62999999999994,"text":"高度尽责的人不像其他人那样容易因付出努力而感到沮丧，因此不太可能拖延，也更能抵御分散注意力的诱惑，或那些轻松却最终有害的捷径。"}],[{"start":298.60999999999996,"text":"如今已融入日常生活和工作中的设备与技术——比如智能手机、社交媒体，以及日益普及的生成式人工智能——如果人们有意识地利用它们来实现真正想要达成的目标，显然可以极其有用、极具价值，总体上也有益于人类。但在许多情况下，这些设备和技术的设计目的，是诱使人们心不在焉、过度甚至强迫性地使用它们（比如“末日式刷屏”、刷短视频、不断向上进行社会比较），而这往往会带来负面影响。在这个强大工具和无穷知识触手可及、却又与前所未有且无处不在的干扰争夺注意力的世界里，一个人能否谨慎自律，或许比以往任何时候都更能决定其成败。"}],[{"start":340.10999999999996,"text":"我之所以提到这一点，是因为今年初夏发表的一项研究显示，在教育领域使用AI时，恰恰出现了这种分化。该论文由瑞典经济学家大卫•斯特伦伯格(David Stromberg)牵头，《经济学人》上周对此进行了报道，并以精美图表加以呈现。研究发现，一组中国高中生开始使用AI辅助完成作业后，作业成绩大幅提高，完成作业所需时间却缩短了；但在随后不允许查阅资料的线下考试中，他们的表现则急剧下滑。"}],[{"start":371.00999999999993,"text":"这项研究最重要的发现是，利用人工智能在学校作业上走捷径，会缩短学习过程，并带来有害的长期后果。但尤其令我感兴趣的是，这并非普遍现象。学生在做作业时使用人工智能，但投入的时间与不使用人工智能的学生一样长——这或许意味着，他们更多是把人工智能当作导师，而不是答案书——那么，他们在期末考试中的表现也与完全不使用人工智能的学生一样好。相反，那些只是用人工智能直接获取答案的人，考试成绩则出现了断崖式下滑。"}],[{"start":407.3999999999999,"text":"我确实担心，这可能会成为人工智能触及的许多领域（包括职场）反复出现的模式。一些领域的劳动者表示，人工智能大幅提升了他们的产出，并大力推介自己的工具配置以及借助这些工具完成的成果；但我们也看到有报道称，大量在工作中使用人工智能的劳动者对此秘而不宣，并觉得自己的用法是在“作弊”。这听起来很像是：有些人利用这项科技加快职业发展、提升技能，而另一些人则借此绕过职业学习过程，反而使自己的技能退化。"}],[{"start":440.6099999999999,"text":"

不同的使用方式塑造了不同的话语

"}],[{"start":443.9599999999999,"text":"在我看来，这或许有助于解释：为什么人工智能赋能教育的前景让一些人无比兴奋，却令另一些人深感不安。如果你和身边的人都积极性很高、喜欢富有挑战性的工作（我猜测，这些特质在硅谷的从业者中所占比例偏高），那么显而易见的是，一旦学生能够使用人工智能，他们就会把它当作苏格拉底式导师，借此不断接受高强度挑战，加深自己的知识。如果你认识一些年轻人，他们觉得学校作业与自己的天性相悖，整个学习过程不过是通向某个结果的令人沮丧的手段，那么同样显而易见的结果就是：大范围走捷径，学习成果下滑。"}],[{"start":484.05999999999995,"text":"我还怀疑，这是人工智能故事中另一个因讨论的是生成代码还是撰写文字而有所不同的方面。正如我们此前所写，对许多知识工作者而言，自动化编程缩减了工作中原本带有例行性质的一部分；从某种意义上说，这部分工作起到了摩擦的作用，减缓了工作中的思考和执行速度。而自动化写作则可能彻底取消思考和执行这两个环节。"}],[{"start":510.50999999999993,"text":"在学校、大学和职场纷纷加紧制定有关合理使用人工智能的规则和做法之际，面对快速变化的行为模式，我认为必须牢记：如果处理不当，可能会导致技能水平严重分化——一些人飞速领先，另一些人则落在后面。"}],[{"start":526.6999999999999,"text":"

在你离开之前……

"}],[{"start":528.52,"text":"我们将于9月5日（星期六）在伦敦举行的FT周末节(FT Weekend Festival)上发言。点击此处注册，并使用优惠码“FTNewsletters”，购票可享九折优惠。"}],[{"start":540.6999999999999,"text":"

推荐阅读

"}],[{"start":542.52,"text":"我们的同事蒂姆•布拉德肖(Tim Bradshaw)和汉娜•墨菲(Hannah Murphy)撰写了一篇令人不安的深度报道，探讨与人工智能相连的智能眼镜可能像智能手机一样无处不在的前景。（约翰）"}],[{"start":554.52,"text":"说到年轻人和人工智能，我们的同事伊莎贝尔•贝里克(Isabel Berwick)制作的这段视频探讨了一个问题：上大学如今是否仍然值得？（萨拉）"}],[{"start":null,"text":" "}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1787922585_2964.mp3"}