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《经济学人·商论》2023-12-22
Generative AI generates tricky choices for managers
巴托比
生成式人工智能给管理者出了难题
变革性技术可能很难应付
生成式人工智能（AI）的非凡能力，你一试就明白。但对于管理者来说，能力非凡也是个问题。当一项新技术可以影响众多活动，而且采用该技术并不仅仅取决于机器的能力，也取决于麻烦的人类，况且该技术还有些出人意料的缺陷时，要弄清楚该如何应对它的难度就更大了。
项又一项的研究充分表明，ChatGPT等AI背后的大语言模型（LLM）具有改善各种事务的潜力。LLM能够生成会议纪要、分析数据或起草新闻稿，从而节省时间。它们能够提升客户服务。它们不能组装宜家的书架——但人类也一样不行。
AI甚至可以促进创新。康奈尔大学的卡兰·吉罗特拉（Karan Girotra）及合著者比较了最新版ChatGPT和一所名牌大学的学生的创意能力。一个人单枪匹马可以在15分钟内想出大约五个创意，配备上一个AI后可以想出200个。关键是这些创意的质量还要更高，至少从新产品概念的购买意向调查来看是这样。这样巨大的可能性反而可能让老板们手足无措：如果你什么都能做，最后很容易什么都没做。……【欢迎订阅《经济学人·商论》继续读完本文双语版】
📚衍生阅读 | 人工智能能否取代你的未来工作？
《经济学人·商论》2022-07-01
AI is not yet killing jobs
狼来了
人工智能还没有消灭工作岗位
白领工人越来越多
在人工智能（AI）取得惊人突破之后，许多人担心自己会被扔进经济废品堆。最近几个月，谷歌上“我的工作安全吗？”的搜索量翻番，因为人们担心自己会被大语言模型（LLM）取代。有迹象显示大范围的颠覆即将到来。在最近的一篇论文中，OpenAI的泰纳·埃伦杜（Tyna Eloundou）及其同事认为，“美国大约80%的劳动力可能有至少10%的工作量会受到引入LLM的影响”。另一篇论文指出，法律服务、会计和旅行社将面临前所未有的剧变。
不过，经济学家往往更喜欢对自动化做预测，而不喜欢测试自动化。在2010年代初，许多经济学家大声预测机器人将夺走数百万人的工作，但当发达国家的就业率升至历史最高水平时，他们就哑口无言了。对于日本、新加坡和韩国等全球科技使用率最高的国家为何失业率一直处于最低水平，末世论者拿不出什么好的解释。
在此，我们启动对AI如何影响就业的追踪。在美国各种职业的就业数据中，我们把白领工人单挑出来。其中包括后台支持、财务运营以及文案撰写等各种岗位人员。生成式AI在逻辑推理和创造力方面的表现越来越好，通常认为白领职位特别容易受其影响。不过，目前还没有什么证据表明AI对就业造成了冲击。... ... 【欢迎订阅《经济学人·商论》继续读完本文双语版】
《经济学人·商论》2023-12-08
What will artificial intelligence mean for your pay?
乐观的理由
人工智能对你的薪酬意味着什么？
来自经济转型前沿产业的最新报道【深度】
大约十年前，经济学家卡尔·本尼迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey）和迈克尔·奥斯本（Michael Osborne）发表的一篇论文成了热门。文中指出，美国有47%的工作岗位有被自动化取代的风险。之后大量研究涌现，称最贫穷和教育程度最低的工人最易受到即将到来这股变革的冲击。随着人工智能（AI）的突飞猛进，这种担忧愈演愈烈。11月2日，马斯克出席英国的AI峰会后预言道：“总有一天会不再需要人来工作了。”
但与此同时，经济学家们倒变得更为乐观。近期的研究发现，受自动化冲击的工人比弗雷和奥斯本推测的要少（见图表1）。2019年，当时任教于斯坦福大学的迈克尔·韦伯（Michael Webb）指出，相比软件和机器人专利，AI专利更多是针对高技能工作。新型AI在编程和创意工作方面似乎比现实世界的任何人都要出色，表明低技能工作也许不受影响。今年3月，麻省理工学院的沙克德·诺伊（Shakked Noy）和惠特尼·张（Whitney Zhang）发表的一项实验结果表明，ChatGPT更能帮助能力较低的员工提高生产率。
尽管AI发展仍处于起步阶段，但一些行业已迫不及待地率先采用。仔细观察其中的三个行业——翻译、客户服务和销售，大体上可以明白经济学家为何态度转向乐观，虽然其中并非不会伴随其他问题。翻译可能是首当其冲严重受语言建模影响的行业，译员已转变为文案编辑，负责整理AI生成的初稿，方便了新手入行。在客服领域，AI帮助落后者提升了表现。而在销售领域，顶级销售人员会利用这项技术寻找销售线索并做笔记，拉开与同事的差距。AI会否像互联网革命那样，更多提升了明星员工的收入，而非落后员工？还是说AI会成为一个“大平衡器”，提高最弱势者而非行业精英的收入？答案可能取决于所涉及的职业类型。……【欢迎订阅《经济学人·商论》继续读完本文双语版】
《经济学人·商论》2023-05-16
Large, creative AI models will transform lives and labour markets
生成式AI
大型创造性人工智能模型将改变生活和劳动力市场
它们带来了巨大的希望和危险。但它们是如何工作的？【深度】
自创造ChatGPT的公司OpenAI在2022年11月首次向公众开放聊天机器人以来，技术精英们几乎没有其他想聊的话了。GPT-4是ChatGPT背后的人工神经网络，在美国的法律和医学执照考试中取得了优异的成绩。伴随这种兴奋而来的是科技行业内外的深切担忧：生成式AI模型的开发速度过快了。GPT-4是一种称为大型语言模型（LLM）的生成式AI。Alphabet、亚马逊和英伟达等科技巨头都训练了自己的LLM，把它们命名为PaLM、Megatron、Titan和Chinchilla等。
那位伦敦科技公司的老板表示，即使他也在追求运用AI，他也“对AI带来的生存威胁感到难以置信的紧张”，并且“每天都在与［其他］创始人谈论它”。美国、欧洲和中国的政府都开始考虑制定新的法规。一些知名人士呼吁暂停AI的发展，以免软件以某种方式失控并损害甚至摧毁人类社会。若你想把对这项技术的担忧或兴奋调整到恰当的程度，不妨首先了解它是怎么来的、它的工作原理，以及它发展的局限性。
虽然可以写下它们如何工作的规则，但LLM的输出并不完全可预测；事实证明，这些极大的算盘可以做较小的算盘做不到的事情，甚至让制造它们的人大吃一惊。OpenAI的研究员已经在各种不同的LLM中统计到了137种所谓的“涌现”能力。涌现的能力并非魔法——它们都以某种形式体现在LLM的训练数据中，但直到LLM的规模超过某个非常大的阈值时才会变得明显。在某个规模下，LLM用德语写出性别包容的句子的水平和随机写的差不多。然而，把模型稍微再扩大一点，突然间它就显现了一种新的能力。……【想要继续阅读付费文章？】欢迎订阅《经济学人·商论》继续读完本文双语版
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