5.23???????

知識分子

The Intellectual

圖源：Pixabay

撰文 | 張?zhí)炱?/strong>

自2022年底ChatGPT推出以來，大語言模型（LLMs）被視為技術(shù)革新的新增長點(diǎn)。企業(yè)爭相部署，資本加碼投資，從代碼生成到文本寫作，生成式AI正在迅速滲透到各類辦公場景。

不少人一邊期待它能減輕工作負(fù)擔(dān)、提高工資，甚至夢想靠AI實(shí)現(xiàn)躺平，一邊又擔(dān)心自己會(huì)不會(huì)很快被技術(shù)取代。在這場突如其來的技術(shù)浪潮里，想象與焦慮并存，仿佛每個(gè)人的職業(yè)軌跡都將被重新改寫。

人們最關(guān)心的是：這場轟轟烈烈的技術(shù)變革，是否已經(jīng)改變了我們的工作？有多少人會(huì)失業(yè)？工作時(shí)長會(huì)減少嗎？一項(xiàng)來自丹麥的實(shí)證研究給出了一個(gè)現(xiàn)實(shí)又冷淡的答案：到目前為止，還沒有。

01

大語言模型，

尚未改變勞動(dòng)力市場

這項(xiàng)研究由芝加哥大學(xué)與哥本哈根大學(xué)兩位經(jīng)濟(jì)學(xué)者合作完成，利用了2023年底和2024年的涵蓋2.5萬名員工和7000家雇主的調(diào)查數(shù)據(jù)。研究特別關(guān)注11個(gè)受生成式AI影響較大的職業(yè)，包括記者、教師、客服人員和軟件工程師等。

圖1 不同職業(yè)中使用AI工作的員工比例

為了評估生成式人工智能對員工收入與工時(shí)的實(shí)際影響，研究團(tuán)隊(duì)采用了經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用的雙重差分法（Difference-in-Differences）。它的基本思路是，把使用AI聊天機(jī)器人的員工，和沒有使用的員工進(jìn)行比較，觀察兩組人在ChatGPT發(fā)布前后，收入和工作時(shí)間的變化有沒有出現(xiàn)明顯差別。如果AI真帶來了影響，那么這兩組人的“變化幅度”就應(yīng)該不一樣。

不過，愿意接納AI，把它融入日常工作的人，本身的能力或者動(dòng)力可能就更強(qiáng)，日后的發(fā)展可能也就更好。為了防止這種偏差，作者們控制了員工的各項(xiàng)條件，包括性別、年齡和勞動(dòng)力市場經(jīng)驗(yàn)，盡量保證不同員工之間的可比性。

他們還發(fā)現(xiàn)，不同企業(yè)對生成式AI的態(tài)度差異明顯：有的鼓勵(lì)員工積極使用，有的則保持中立，甚至明令禁止。這種由雇主政策帶來的使用差異，并非出自員工自身的選擇。研究團(tuán)隊(duì)正是利用這點(diǎn)，將背景相似、但由于所在企業(yè)政策不同而使用AI多寡不同的兩組員工進(jìn)行對比，觀察他們在ChatGPT發(fā)布前后，收入和工時(shí)的變化是否出現(xiàn)分化。

結(jié)果顯示，在ChatGPT推出一年半之后，各類AI聊天機(jī)器人對員工的收入與工時(shí)幾乎沒有可觀測的影響。研究中大多數(shù)關(guān)鍵結(jié)果都顯示，AI對收入的影響非常小，小到幾乎可以忽略。同時(shí)，即使有收入增長，幅度也幾乎不會(huì)超過1%。具體到各個(gè)職業(yè)，情況同樣如此。研究顯示，哪怕有漲薪，幅度也不會(huì)超過6%。就算是在最可能受益的崗位上，比如軟件開發(fā)、市場營銷或人力資源，結(jié)果也沒有明顯不同。

圖2 此表第1列為使用AI的員工平均感知收益影響（以百分比表示），報(bào)告收入減少的員工（第2和5列）、收入不變的員工（第3和6列）以及收入增加的員工（第4和7列）。

作為補(bǔ)充，研究還直接問了參與者一個(gè)簡單的問題：“ChatGPT等生成式AI工具有沒有讓你的收入增加？”在2024年11月的調(diào)查中，97%的受訪者回答“沒有”。他們自己估算的收入增長幅度也非常小，通常在0.04%到0.2%之間。哪怕是那些自認(rèn)每天用AI節(jié)省超過一小時(shí)工作時(shí)間的用戶，也沒有表現(xiàn)出更明顯的加薪或其他勞動(dòng)力市場上的優(yōu)勢。

研究者還跟蹤了長時(shí)間段內(nèi)的趨勢變化。他們以ChatGPT推出為分界點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)推出前后的趨勢都沒有什么變化。如果說AI有著影響經(jīng)濟(jì)的潛力，我們應(yīng)該能看到某種正在醞釀的變化趨勢，比如使用者慢慢開始跑贏，但這樣的分化始終沒有出現(xiàn)。這讓研究者判斷，AI工具沒有帶來顯著變化，并不是因?yàn)闀r(shí)間還不夠，而是它在實(shí)際工作中產(chǎn)生的影響本身就可能非常有限。

對于這種情況，作者們已經(jīng)不覺得奇怪了。他們認(rèn)為，大語言模型目前的境況，并非沒有先例。他們引用了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主索洛在1987年的那句經(jīng)典評論：“你能在任何地方看到計(jì)算機(jī)的影響，唯獨(dú)在生產(chǎn)力數(shù)據(jù)中看不到?！庇?jì)算機(jī)剛普及時(shí)的情形與今日的大模型頗為相似，技術(shù)迅速擴(kuò)散，社會(huì)關(guān)注度極高，但在工資、工時(shí)這些核心經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中，仍難以看到清晰的變化。

對這種現(xiàn)象，作者們并不感到意外。這種“看得見應(yīng)用、看不見影響”的情況，在技術(shù)史上并不新鮮。1987年，正值計(jì)算機(jī)開始大規(guī)模普及，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主羅伯特·索洛就曾說過：“你能在任何地方看到計(jì)算機(jī)的影響，唯獨(dú)在生產(chǎn)力數(shù)據(jù)中看不到。”

如今，大語言模型似乎也處在類似階段，技術(shù)迅速擴(kuò)散，社會(huì)關(guān)注度極高，但它的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，還沒有體現(xiàn)在工資、工時(shí)這些核心經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中。

02

人人用AI，

沒人漲工資

“大語言模型沒改變經(jīng)濟(jì)”的結(jié)論，可能會(huì)引起一連串疑問。是不是企業(yè)還沒大規(guī)模部署？或者員工還沒有開始真正使用？又或者丹麥的經(jīng)濟(jì)環(huán)境特殊，自成一體，在這波生成式人工智能熱潮里不受影響？

事實(shí)上，作者之所以選擇丹麥，正是因?yàn)樗怯^察這場技術(shù)沖擊的理想樣本。別看丹麥常被視作北歐福利國家的典范，但在一些方面，它和美國更像。兩國的企業(yè)用工靈活，招聘和解雇的成本都很低，企業(yè)可以根據(jù)市場變化迅速調(diào)整人員配置。工資談判中，個(gè)人協(xié)商比工會(huì)主導(dǎo)更常見。這種制度安排意味著，一項(xiàng)新技術(shù)如果有足夠的影響力，企業(yè)就能很快做出反應(yīng)去吸收和改變新技術(shù)，員工的收入和工作內(nèi)容也更可能隨之發(fā)生變化。

在技術(shù)應(yīng)用方面，丹麥員工同樣處于前列，他們對使用ChatGpt之類AI工具的比例已與美國相當(dāng)。其次，丹麥的勞動(dòng)力市場和美國也有共同點(diǎn)，兩國的而且和員工直接談工資的情況，要比和工會(huì)談工資更常見。這種環(huán)境，很適合作為考察新技術(shù)影響勞動(dòng)力市場的試驗(yàn)場。

調(diào)查顯示，大多數(shù)丹麥雇主都在積極推動(dòng)員工使用生成式AI。大約43%的員工表示，公司明確鼓勵(lì)使用這類工具，另外還有21%的員工說，雖然公司沒有明說，但也默認(rèn)他們可以用。真正禁止使用的企業(yè)只占6%。

在那些明確鼓勵(lì)使用AI的公司里，員工使用ChatGPT等工具的比例從47%提高到了83%；每天使用的比例也從7%增長到21%。還有38%的公司更進(jìn)一步，已經(jīng)上線了自有的內(nèi)部模型，多數(shù)是根據(jù)企業(yè)的具體業(yè)務(wù)定制的。與此同時(shí)，大約30%的員工也在公司支持下接受了相關(guān)培訓(xùn)。

AI工具的確能起到提升效率的作用，但是不多。研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)用戶確實(shí)從中獲得了效率提升，不同行業(yè)中有64%至90%的員工表示自己節(jié)省了工作時(shí)間，平均節(jié)省幅度為2.8%。在雇主鼓勵(lì)使用的情境下，營銷人員的時(shí)間節(jié)省可達(dá)6.8%，軟件開發(fā)人員能達(dá)到6.5%。

過去有一些研究顯示AI能提高15%的生產(chǎn)力，作者認(rèn)為這些研究是高估了AI的作用。這些研究往往聚焦節(jié)省時(shí)間最為顯著的崗位，比如客戶和IT支持、市場營銷、人力資源以及軟件開發(fā)等崗位。相比之下，教師、會(huì)計(jì)師和財(cái)務(wù)顧問通過AI節(jié)省的時(shí)間大約只有前者的一半。而且現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)也和規(guī)模有限的受控實(shí)驗(yàn)不一樣。

對打工人來說最關(guān)鍵的是，這些“AI紅利”并沒有明顯轉(zhuǎn)化為收入增長。研究估算，員工效率提升中，只有3%到7%最終反映在工資上。換句話說，ChatGpt這類AI工具已經(jīng)被不少員工用起來了，而且用得不算少。但它帶來的提升并沒有反映在勞動(dòng)者的回報(bào)上，漲工資還是遙遙無期。

03

工資沒變，

工作內(nèi)容在變

雖然現(xiàn)在AI還沒有幫助員工漲工資，節(jié)省的時(shí)間也有限，但它確實(shí)改變了一部分的工作內(nèi)容。

在2024年的調(diào)查中，17%的員工報(bào)告因使用ChatGPT等生成式AI而承擔(dān)了新的工作任務(wù)，其中10.9%是完全新任務(wù)，4.4%是在原任務(wù)基礎(chǔ)上的擴(kuò)展，1.7%兩者兼具。

這些新任務(wù)并不只出現(xiàn)在使用AI工具的員工身上。即使是沒有用過ChatGPT等生成式AI的工人中，也有大約5%報(bào)告說，AI的出現(xiàn)讓他們承擔(dān)了新的工作內(nèi)容。比如在教師群體中，有10%到15%的不使用AI工具的老師，也得檢查學(xué)生作業(yè)是否由AI生成。

AI帶來的新工作主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面。首先是AI系統(tǒng)的集成和適配，特別是在IT支持和軟件開發(fā)領(lǐng)域，約有15%到40%的工作涉及設(shè)計(jì)提示詞、優(yōu)化AI輸出、糾正錯(cuò)誤以及把AI結(jié)果融入日常流程。

作者認(rèn)為，這符合生產(chǎn)力J曲線理論，即在通用技術(shù)早期，企業(yè)需要花費(fèi)相當(dāng)?shù)娜肆ξ锪碇厮芰鞒?、培?xùn)員工、建立規(guī)范，等于在為未來的效率打基礎(chǔ)。這個(gè)過程中，新技術(shù)帶來的“紅利”往往被“適配成本”所抵消，所以難有立竿見影的效率提升。

其次，AI在內(nèi)容創(chuàng)作上的幫助越來越普遍，比如在市場營銷、新聞寫作和辦公支持中，很多人用AI來寫初稿、起草報(bào)告、構(gòu)思郵件，甚至寫代碼，改變了傳統(tǒng)的文字工作方式。

第三，教師和法律行業(yè)出現(xiàn)了更多與倫理和合規(guī)相關(guān)的新任務(wù)。教師需要判斷學(xué)生作業(yè)是否由AI完成，法律工作者則要制定AI使用規(guī)則，確保輸出內(nèi)容合法。

最后，雖然范圍較小，但還有一部分工作是利用AI幫助創(chuàng)新，比如協(xié)助頭腦風(fēng)暴、分析數(shù)據(jù)和提出方案，這部分工作占比一般在5%到20%。

這種工作內(nèi)容的變化，并非完全自動(dòng)發(fā)生。數(shù)據(jù)表明，雇主是否鼓勵(lì)使用AI、是否提供培訓(xùn)，是影響任務(wù)變動(dòng)強(qiáng)度的關(guān)鍵因素。在企業(yè)積極部署的情形下，新任務(wù)的出現(xiàn)概率提升20%-50%，時(shí)間節(jié)省、創(chuàng)造力提升和工作質(zhì)量改善的自我報(bào)告也顯著上升。

值得注意的是，這些新增工作內(nèi)容并沒有伴隨“舊任務(wù)”的消失。研究并未發(fā)現(xiàn)AI用戶被減輕原有職責(zé)，或被調(diào)整崗位的系統(tǒng)性跡象。AI工具節(jié)省了一部分時(shí)間，但打工人們沒有得到摸魚休息的時(shí)間。

相反，大多數(shù)人表示，他們只是把AI節(jié)省下來的時(shí)間用在了別的工作上，80%的受訪者會(huì)把這部分時(shí)間投入其他工作，25%的員工把省下的時(shí)間，又投入到原本就節(jié)省了時(shí)間的那部分工作里，把這些工作做得更精細(xì)。真正把省下時(shí)間拿來休息的不到10%。

AI幫你省下了時(shí)間，但你的時(shí)間還是屬于工作。更快干完，不代表能早點(diǎn)下班，也不代表能多拿一分錢。

參考文獻(xiàn)：

[1]Humlum, Anders and Vestergaard, Emilie, Large Language Models, Small Labor Market Effects (April 15, 2025). University of Chicago, Becker Friedman Institute for Economics Working Paper No. 2025-56.