投资者追问：工作该由新聘人员还是AI Agents完成

人工智能（AI）企业正在大肆宣传其工具取代人类劳动的能力。

一些工作将被自动化，另一些则将被“增强”。

全球最大企业的老板们正将巨额资金投入这些工具，部分原因在于他们深知这可以节省人头开支。

据称，就企业员工规模而言，“持平就是新的增长”。投资者追问的是，工作应该由新招聘人员来完成，还是应该由大批“人工智能智能体”（AI Agents）——即被指派执行特定任务的虚拟工作者，其中一些任务相对需要专业技能——来完成。

即便这种说法只有一半属实，它也将对我们所有人产生影响，波及各行各业和个人职业生涯，而且其发生速度或许比我们想像的更快。

诺贝尔经济学奖得主最近警告，世界“必须立即行动”，以确保人工智能带来的是生活水平提高，而非大规模失业；上月伦敦的企业也警告称，随着人工智能扰乱就业市场，它们正在艰难寻找所需的技能人才。

目前仍处于初期阶段，但数据中已经出现一些值得注意的趋势。



这张图表是行业基准，用于衡量各类模型执行此前由人类完成的任务的能力，在本例中即使用和开发计算机软件。

这一指标显示，三年前，大型语言模型（large language models, LLMs）仅能可靠完成人类需要数秒或数分钟完成的任务。如今，它们已能越来越多地完成需要大约一小时的相当复杂的任务。

目前，一些大型语言模型可以找出加密货币合约中的问题，甚至开发和优化模型本身，而这些工作需要人类耗费数小时。

最新一代模型可能在明年左右开始完全自我开发。这仅仅是软件编码领域的情况，但同类模式也正以更早的阶段出现于金融分析、初级法律工作，甚至一些入门级创意产业岗位中。

这对就业意味着什么？目前最透彻的分析来自美国，使用了四年数据，涵盖最受人工智能影响的职业（包括软件开发人员和客户联络代表）以及最不受人工智能影响的职业（医护人员、托儿工作者、美发师）按年龄划分的就业结果。

斯坦福大学（Stanford University；斯坦福／斯坦福）对工资和就业数据的分析发现，自ChatGPT普及以来，22至25岁年龄段的就业率受到2.7%的冲击，在金融、软件和创意产业等最受人工智能影响的领域，这一冲击高达12.8%。

并非所有经济学家都认同这一点，他们认为利率上升等其他因素可以解释这一现象。

自ChatGPT和其他大型语言模型推出以来，在线职位发布也受到了影响。

这里存在许多其他因素，从利率到税收，但经济合作与发展组织（OECD）最近的一项分析值得注意，该分析比较了根据其略有不同的衡量标准划分的受影响程度较高的行业（如电话营销和法律服务）与受影响程度较低的行业（建筑、清洁和食品制备）在职位发布方面的差异。

根据这一标准，英国受到相当显著的冲击，当时利率正处于稳定或下调阶段。这也发生在去年国民保险（National Insurance）保费上涨之前。从多数国际标准来看，英国服务业的高度集中使其容易面临人工智能导致的就业损失。

人工智能的使用以“词元”（token；标记）为单位进行衡量，词元是人工智能系统用于理解、分析和生成语言的小段文本。平均而言，一个词元大致相当于四分之三个英文单词。

2026年，人工智能的使用出现了惊人的增长，词元使用量的增幅远远超过了“每词元成本”（per token cost）的下降。

使用人工智能的全球顶级企业已部署“词元排行榜”（token leaderboards），试图让员工从最先进的模型中获得尽可能大的生产力提升。

在过去几个月中，数万亿（兆），有时甚至数千万亿（quadrillions；千兆）词元已被使用，主要用于“智能体应用”（agentic use），即由能够自动执行任务的智能体使用。

问题在于，这积累了令人难以置信的账单，以至于其中许多企业现在已开始限制对这些模型的使用。

这一点很重要。它可能表明，可被自动化的工作存在一定的限度。虚拟工作者可能比人类工作者更昂贵。这取决于具体任务。

然而，有一个值得关注的因素是，许多企业，包括西方企业，正在转向使用更便宜形式的人工智能，这些技术源自免费推向市场的中国模型。

因此，这里存在很大的不确定性，但一些明确的趋势正在浮现。

我们使用了人工智慧协助翻译这篇文章，它的原文是英文。在发布之前，BBC记者检查了翻译的内容。