人工智能對亞裔影響最大

生成式人工智能 (GenAI) 技術可能對許多工作都產(chan) 生影響，不論駕駛工作還是許多技術工作，隻是各自的影響程度不同。盡管如此，GenAI卻不太可能完全取代它們(men) 。

Indeed 從(cong) 2022年8月至2023年7月期間在美國發布的5,500多萬(wan) 條招聘信息中，提煉出2,600多項技能，並將它們(men) 分為(wei) 48個(ge) 技能類別。讓GenAI 自己評估它在各個(ge) 類別的能力。結果在 48個(ge) 類別中，它隻在4個(ge) 方麵表現“優(you) 秀”，16個(ge) 方麵表現“良好”，在28 個(ge) 技能類別的表現上將自己評為(wei) “較差”或隻是“一般”。即使 GenAI 確實有能力完成某項工作，它也很難成為(wei) 真正的專(zhuan) 家。

如果一項工作所需要的技能中，有80%或以上可以被GenAI 以“良好”或“優(you) 秀”完成，那麽(me) 它就可以被確定為(wei) 最有可能受到GenAI 影響的工作；50%至 80% 的技能可被完成，定為(wei) 具有中等潛在影響的工作；若不到一半的技能可被GenAI完成，則被確定為(wei) 最不易受GenAI 影響的工作。

下圖顯示了Indeed上按GenAI影響程度劃分的職位百分比，不到20%的工作最受GenAI影響或威脅。

縱軸代表影響的高低，橫軸代表受影響的工作占比圖源：indeed

這項研究表明，許多關(guan) 鍵工作技能所需的人的因素（包括同理心、直覺和手動靈活性）仍然是不可替代的。GenAI 雖然擅長處理數據和執行特定任務，但缺乏定義(yi) 各種角色的內(nei) 在人類特質，尤其是那些以手工工作、人際交往和基於(yu) 細微理解的決(jue) 策為(wei) 中心的角色。

比如，GenAI 廚師可以幫助改進食譜或翻譯菜單，但它不能切洋蔥或裝飾甜點。GenAI 護士可以幫助診斷疾病，但不能插入靜脈注射或安慰憂心忡忡的病患家屬。GenAI 軟件開發人員可以編寫(xie) 一行代碼，但不能將其置於(yu) 人類開發人員設想的更廣泛、更複雜的軟件架構中。有些工作技能是人類獨有的，無法實現自動化。

下圖是GenAI 各項技能的熟練程度，深藍色代表為(wei) 差、淺藍色代表一般、黃色代表良好，褐色代表優(you) 秀：

圖源：indeed

在上圖末端，軟件開發這項工作所需的95%以上的能力，GenAI 認為(wei) 它至少可以做得良好。因為(wei) 這一崗位的需要的技術技能占比最高，領導力、工程這些GenAI 不太擅長的領域則占比很少（如下圖）。

圖源：indeed

那些處於(yu) 中間位置的工作可以說是最有趣的案例，值得細細研究，看看GenAI 對這些工作未來的潛在影響。

GenAI 表示它在零售業(ye) 招聘需要的所有技能中，有一小部分（57.6%）表現為(wei) “良好”或“優(you) 秀”。但零售業(ye) 工作的核心是零售技能，而GenAI 對自己在零售技能方麵的評價(jia) 僅(jin) 為(wei) “一般”（如下圖）。本質上，GenAI 表示它可以幫助製定零售戰略，但無法提供零售業(ye) 成功所必需的人際交往技能。

圖源：indeed

此外，Indeed發現，若某項工作可以遠程完成的可能性越高，那麽(me) 它受 GenAI 變革影響的可能性就越大。從(cong) 曆史上看，這些工作並沒有因為(wei) 自動化而收到影響，這進一步表明，這一輪GenAI 技術變革將以不同於(yu) 過去的方式影響不同的就業(ye) 者。

皮尤研究中心在去年也做過類似的調查。在報告中發現，除了工作的不同類別，不同人群受到AI的影響也不同。

黑人、西班牙裔、美洲印第安人或太平洋島民所從(cong) 事的工作要比其他族裔的受AI 影響更小。亞(ya) 裔是一個(ge) 明顯的例外：他們(men) 大多從(cong) 事專(zhuan) 業(ye) 技術工作，在那些受AI 影響最大的工作中所占比例很高（24%）。

藍點：受AI影響大的工作比例，綠點：受AI影響小的工作比例圖源：Pew Research Center

皮尤研究中心也統計了不同年齡、受教育程度在AI衝(chong) 擊下所受影響的不同。擁有學士學位或以上學曆的人（27％）比僅(jin) 有高中文憑的人（12％）受AI衝(chong) 擊的可能性高出兩(liang) 倍多。

一半沒有高中文憑的和三分之一擁有高中文憑的勞動者從(cong) 事的都是受AI影響最小的工作。而隻有7% 擁有學士學位或更高學曆的工人（占 25 歲及以上美國勞動力的 44%）從(cong) 事受AI影響最小的工作。

藍點：受AI影響大的工作比例，綠點：受AI影響小的工作比例圖源：Pew Research Center

隨著AI 和GenAI 得到更廣泛的應用，人們(men) 的工作方式將不可避免地發生變化，這些工具將取代某些工作，並迫使人們(men) 重新思考一些傳(chuan) 統的工作方式。但正如我們(men) 所見，GenAI 在某些任務上並不出色，有時候簡直很糟糕。勞動市場對多樣化、專(zhuan) 業(ye) 的人類知識的需求可能仍將很高。

一個(ge) 人在終身學習(xi) 的能力在今天已經至關(guan) 重要，而在明天，隻會(hui) 變得更加重要。