Erik Brynjolfsson
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5 天有情绪数据
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斯坦福大学经济学家称AI工作末日不太可能；鲍尔默称赞实用AI应用 · 跟踪2个来源
经济学家们越来越怀疑AI驱动的大规模失业，一位斯坦福大学经济学家指出，经济范围内并未出现大规模失业。与此同时，一位前微软CEO强调，像他的维修工这样拥有实用技能的个人，可以比传统的企业推广更有效地利用AI。另外，一部中国动画奶牛电影《牛来》出人意料地获得了成功，成为有史以来最成功的电影之一。
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研究：人工智能并未导致大规模失业，但损害了初级员工
斯坦福大学的一项新研究表明，虽然人工智能并未导致大规模失业，但它对初级和年轻员工造成了不成比例的影响。研究表明，经验丰富的员工，特别是那些依赖通过实践获得的默会知识的员工，受人工智能的影响较小。这是因为人工智能比通过实际实践和指导获得的经验知识更能复制成文的、有据可查的知识。
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斯坦福经济学家：AI 对就业的影响出乎意料
斯坦福大学经济学家 Erik Brynjolfsson 分析了 AI 对就业岗位流失的影响。与普遍的假设相反，他的研究表明 AI 并没有首先淘汰技能水平最低的岗位。Brynjolfsson 领导着斯坦福大学的数字经济实验室，并直接回应了人们对 AI 对未来几代人影响的担忧。
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斯坦福研究发现AI扰乱初级开发者输送管道
斯坦福大学数字经济实验室利用ADP工资数据的一项研究表明，入门级软件开发者的职位数量急剧下降。22-25岁开发者的就业人数比2022年末的峰值下降了近20%，而接触AI的领域中30岁及以上开发者的职位则有所增长。这一趋势表明，AI并非主要取代经验丰富的工程师，而是扰乱了新人才的传统输送管道，预计到2031年才能感受到全面影响。
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美联储研究：人工智能的生产力收益增长缓慢且在结构上不可见
圣路易斯联邦储备银行的最新研究表明，尽管企业财报电话会议中普遍表达了乐观情绪，但人工智能尚未带来可衡量的总体生产力增长。该研究认为，人工智能的收益可能“在结构上不可见”，因为该技术降低了产出成本，从而使其贬值并抵消了生产力计算。这一模式与历史先例一致，例如电气化和计算机的缓慢普及，其显著的生产力回报需要数十年才能在总体数据中显现。
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年轻女性在入门级工作中落后于男性，AI并非主因
斯坦福大学和ADP的新数据显示，年轻女性在入门级职位上的就业增长速度慢于年轻男性。尽管女性更多地集中在受AI影响的职业中，但研究表明AI并非造成这种性别差距的主要原因。相反，这种差距似乎主要归因于职业构成，即使在AI暴露度低的岗位上，女性的就业增长也落后于男性。
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AI领袖敦促立即应对变革性技术风险 · 追踪到1个来源
包括Reid Hoffman、Erik Brynjolfsson和Yoshua Bengio在内的一群知名人士签署了一封题为“我们必须立即行动”的公开信，警告人工智能的快速发展。该信认为，人工智能可能引发一场超越工业革命范围和速度的经济变革，可能导致大规模失业，同时也带来提高生活水平的机会。信中敦促经济学家、政策制定者和技术领导者主动制定激励措施、安全护栏和制度，以确保人工智能能够补充人类并造福社会，解决公众对失业、数据安全和监管不足的担忧。
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200多名经济学家和AI领袖警告AI的颠覆性经济潜力 · 跟踪1个来源
一份由200多名经济学家和AI领袖签署的声明，其中包括来自Anthropic、Google和OpenAI的知名人士，警告称AI可能引发一场比工业革命更具颠覆性的经济变革。签署者们对大规模失业表示担忧，并敦促政策制定者和技术专家积极制定保障措施和激励措施，以确保AI能够增强人类能力并造福社会。该声明反映了经济学家中日益增长的共识，即AI具有重大的颠覆性潜力，一些组织者强调了为应对其影响而做好准备的紧迫性。
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人工智能自动化常规工作，将职业价值转移到构建和判断上
人工智能正在通过自动化常规任务来改变传统的职业阶梯，将重点从知识积累转移到构建和解决问题上。Erik Brynjolfsson等专家认为，随着人工智能处理执行任务，人类的价值将越来越体现在定义问题、运用判断力以及拥有想象力和领导力上。这种转变以EasyA的Kwok兄弟和Axal的Ash Ahmed等企业家为例，他们强调构建产品和获得实践经验胜过传统资历。
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人工智能危机不成比例地影响入门级工作，新数据显示 · 跟踪1个来源
斯坦福大学和ADP Research的最新仪表板分析了460万工人的数据，表明人工智能不成比例地影响入门级工作。Canaries仪表板显示，在接触人工智能的职业中，22-25岁工人的就业每年萎缩3.8%，自2022年末以来这一趋势加剧。这与接触人工智能较少的工作岗位的增长形成对比，并表明人工智能正在通过自动化通常分配给初级员工的任务来消除最初的职业入门途径。
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AI就业倡议RAISE US启动，提供5亿美元用于工人再培训
一个名为RAISE US的新两党非营利组织已经启动，拥有超过5亿美元的资金，旨在解决人工智能可能造成的就业岗位流失问题。该组织由前商务部长吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）和前印第安纳州州长埃里克·霍尔科姆（Eric Holcomb）联合创办，旨在与各州和主要雇主合作，试点教育和培训项目。该倡议寻求帮助美国工人过渡到日益自动化的经济中的新职业，初步合作伙伴包括Amazon、Microsoft和Anthropic等公司，以及保罗…
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人工智能重塑入门级工作，要求具备高级别技能
普华永道（PwC）的一项新分析显示，人工智能并未消除入门级工作，而是将其转变为需要传统上与经验丰富员工相关的技能的角色。这种“高级化”意味着入门级职位越来越多地要求战略决策和领导力等能力，在高度暴露于人工智能的职业中，超过一半的新技能都属于这一类别。因此，这些重新定义的职位的招聘人数显著增长，而传统的入门级职位则有所下降，导致应届毕业生的失业率和就业不足率上升。
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人工智能的经济影响衡量取决于价格指数，而非GDP
经济学家们正在辩论如何衡量人工智能的经济影响，一些人提出了像“GDP-B”这样的新指标来计算免费的数字商品。然而，《福布斯》的文章认为，核心问题不在于GDP本身，而在于用于调整通货膨胀和质量变化的物价指数的准确性。文章指出，像大型语言模型这样的人工智能输出的复杂性和可变性，使得为物价指数建立稳定的计量单位变得困难，从而低估了人工智能的真实经济贡献。
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ADP经济学家称，人工智能正通过拆解任务来改变白领工作
ADP首席经济学家Nela Richardson正在领导一个项目，该项目通过关注个体任务而非传统职位名称来分析劳动力市场。这种“伟大的工作拆解”利用自然语言处理技术分析数百万份职位发布信息，并将其与薪资数据进行交叉引用，以确定哪些具体活动因人工智能而增值，哪些则在贬值。Richardson的初步发现表明，自20世纪下半叶以来存在的白领工作正在结构性地瓦解，她将这一趋势更多地归因于技术的发展，而不仅仅是人工智能。
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人工智能提升个人生产力，但尚未实现公司层面投资回报率
尽管人工智能工具（如 Claude Code 和 ChatGPT）得到了广泛采用，并提高了个人生产力，但许多公司尚未在组织层面看到相应的收益。这种现象与通用技术的历史模式相似，在显著提高生产力之前，需要对补充性知识和基础设施进行初步投资。专家认为，当前的人工智能应用主要增强个人任务，类似于早期电力仅用于照明，而不是从根本上改变业务运营。
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人工智能效率悖论式地促进了离岸呼叫中心就业增长
尽管预测人工智能将导致失业，但过去十年中，离岸呼叫中心的就业人数，尤其是在菲律宾，几乎翻了一番，目前已雇佣200万人。这一趋势说明了杰文斯悖论（Jevons paradox），即人工智能带来的效率提高和成本降低导致了对服务的更大需求，而不是就业减少。虽然一些公司如Salesforce正在整合人工智能代理，但经济学家认为这将扩大市场并创造新的职位，而不是像放射科医生需求增加那样简单地取代现有职位。