「AI提升生产力，但工作机会会减少吗？」英国迈出“两面下注政策”的理由

「AI提升生产力，但工作机会会减少吗？」英国迈出“两面下注政策”的理由

「AI会抢走工作吗？」英国政府开始正面回答这个问题。答案是——“部分工作会减少”。然而，他们并不打算对此置之不理，而是计划通过AI提高生产力，推动经济增长，同时建立一个不让劳动者被抛弃的机制。英国的目标是将AI作为“经济的引爆剂”，同时实现“就业的软着陆”，这可以说是一种双管齐下的策略。


希望通过AI打破生产力的“长期停滞”

英国经济的困扰很简单。多年来，生产力增长缓慢。难以提高工资和生活水平，财政也难以宽裕。在这种情况下，AI出现了。它有可能加速许多“智能事务”，如文件制作、摘要、调查、分析、客户服务、内部查询等。尤其是在服务业比例较大的英国，AI的应用领域被认为很广。


现场的图景很容易理解。以前需要几天到几周的内部报告和审查的一部分，现在可以缩短到几个小时。人们从简单的工作中解放出来，转向客户服务和决策等“体现人类价值的过程”——政府和企业所描述的“AI生产力革命”的图景大致就是这样。


然而，入口的工作会消失。“承认”这一点的意义

另一方面，引入AI也意味着“无需增加人手即可运转”。换句话说，就业增长将放缓。容易受到影响的是例行事务、后台办公室、入门级（新毕业生和年轻人的入口）。政府承认“工作会减少”的可能性，其实意义重大。问题不在于减少多少人，而在于“在减少的情况下，开始社会设计”的方向。


在这里，政策的核心是“全国范围的重新学习”。英国计划扩大免费的AI基础培训，目标是在2030年前将基本技能普及到1000万人。课程从短时间的讲座开始，完成者将获得政府认可的数字徽章（基础认证）。目标是将AI从“特定专业的工具”转变为“全体劳动者的基本素养”。


此外，政府内部还设立了一个跨部门组织（处理AI和未来工作方式的单位），以监测AI对就业和工资的影响，并提出必要的政策。它将工会、产业界和专家纳入其中，采取“在混乱发生前预见变化”的姿态，而不是“在混乱发生后应对”。不仅仅是发出引入AI的号令，还设置了“副作用的监视装置”，这是此次的特点。


公共服务也使用AI。Meta资金的专业团队启动

生产力提高不仅仅是私营部门的事情。英国明确表示也将使用AI改善公共服务。在涉及“判断和分配”的行政领域，如道路和交通网络的维护管理、公共安全、国防等，将引入AI工具。一个例子是，成立了一个由Meta资助的专家团队，计划在一年内开发开源AI工具，旨在让行政部门不依赖于商业的封闭系统。数据不出组织外，由政府方面进行运营和改进——设计不仅考虑“易用性”，更注重“主权（控制）”。


然而，这其中也有困难。随着AI应用的加速，“使用谁的AI”、“依赖哪个国家的企业”这些论点变得更加突出。实际上，有批评认为政府的AI战略可能会加重对美国企业的依赖。提高生产力需要最先进的技术，但作为国家也需要承担更重的解释责任。


“就业的分配”是决胜关键。关键在于“替代”还是“增强”

AI对就业的影响，比起技术的性能，更大程度上取决于“使用方式”。即使是相同的AI，(1)如果倾向于通过“替代”减少人力以降低成本，就业就容易减少。(2)如果将部分工作交给AI，提升人类角色的上游“增强（增强）”，就业总量就容易维持。


根据英国智库的分析，最坏的情况下可能会有数百万个工作岗位消失，但如果倾向于增强，则可以描绘出“在没有失去就业的情况下推动GDP增长”的路径。政策在这里发挥作用。为了防止企业过于倾向于“替代”，通过社会分摊培训、移动和再配置的成本，引导向增强。英国的1000万人技能政策可以被视为这种引导的巨大基础建设。


SNS的反应：期待与不安在同一帖子下共存

对这次行动的SNS反应并不一致。大致可以分为以下三种情况。


1）“欢迎重新学习。会使用AI的人会受益”
在LinkedIn上，有人积极看待政府的“到2030年让1000万人”方针，评价政府与产业合作提升AI素养的趋势。有人认为与女性技能支持和地区科技就业创造结合的做法“现实”。


2）“谁来负责培训？谁会被落下？”
另一方面，同样在LinkedIn上，有评论质疑“谁来承担培训”，认为“作为图景是正确的，但操作很困难”。有人质疑短时间课程是否真的能改变现场，完成徽章在工资和招聘中是否有意义。


3）“生产力的果实去哪了？如果入口的工作消失，需要分配”
政府承认“部分工作会失去”，反而使讨论变得具体。如果年轻人的入口变窄，就需要改变学徒制、实习和职业培训的设计，否则“经验的阶梯”就会被移除。如何将AI带来的盈余分配到工资、工作时间和再培训上。在SNS上，对在“增长”之外模糊这一点的警惕感很强。


最终，英国的挑战是“速度”和“公正”的平衡

英国并没有延缓AI的引入，而是表现出“以最快速度推进”的姿态。相应地，同时推进技能政策和监视组织，以“在痛苦出现之前”为前提做好准备。在这里，存在一个许多国家面临的两难——希望在技术竞争中获胜，但又不想加深社会分裂——的一个答案。


然而，政策是否成功，不取决于口号。AI在现场是倾向于“替代”还是“增强”。如果入口的工作减少，年轻人在哪里积累经验。如果政府使用AI，如何确保解释责任和透明度。


英国“通过AI提高生产力，同时实现就业软着陆”的赌注，对其他国家来说也不是遥远的事情。相反，可以作为几年后的“自我预演”来看待。


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