人工智能技术的最新进展引出了劳动力市场大规模取代的幽灵。面临被机器接管的风险，不再只是蓝领工厂和建筑工作；各种专业和服务工作也都变得脆弱起来。

在美国，未来几年多达47%的工作可以实现自动化。那么，世界是走向经济毁灭，还是这个就业破坏的时代，也会带来相当水平的就业机会？

一项创新对就业的影响，取决于其取代效应和补偿效应之间的比率。创新的类型很重要。生成式人工智能（包括像 ChatGPT-4 这样的大型语言模型）是否对工人有益，在很大程度上取决于它是否带来产品  或流程的更多创新。

产品创新——引入新的或升级的商品，往往会产生显著的补偿效应，对新产品和相关工作的需求也会增加。

平心而论，产品创新可能因为所谓的商业窃取效应（BSE）减少就业，即一家公司在某个领域的创新，导致其竞争对手失业。但这种影响不太可能持续，因为落后者迟早会接受或模仿竞争对手的产品创新。

产品创新提高就业

产品创新的这种扩散，可以恢复甚至促进该行业的整体就业。一旦有足够大比例的公司采用了创新，就业的上升趋势就会趋于平缓，但往往比开始时的水平更高。产品创新对就业的长期净效应可能是积极的。

事实上，在最近的一项研究中，林继舜和我发现，产品创新企业在一个行业的就业份额增加一个百分点，该部门的长期（净）就业增长率，就会增加0.1个百分点，几乎是其短期效应两倍。

长期增长更大可能反映了这样一个事实，即取代工作岗位的BSE会随着时间的推移而减弱。

工艺创新——新生产方法的引入——的结果更加不确定。由于新工艺通常会提高劳动生产率，因此生产相同产出所需的工人更少，这意味着取代效应显著。与产品创新中的BSE不同，这些破坏就业的影响，不会随着时间的推移而消散。

但是，如果工艺创新降低了生产成本，进而降低了所生产商品的价格，那么它可能会导致需求增加，销售和利润提高，以及企业加大投资，包括雇用更多工人。这些积极和消极趋势之间的平衡变化不大，无论一个行业中有多少公司接受创新。

流程创新影响中性

因此，从长期来看，几乎不可能预测流程创新对部门就业的净影响是积极还是消极。

但最有可能的结果是相对中性。流程创新似乎对一个行业的短期和长期净就业没有显著影响。

当然，像ChatGPT这样的生成式人工智能应用程式，不会只带来一种类型的创新。相反，它们将使产品和工艺都取得进步。

刺激消费者需求

如果流程创新对就业的净效应很小，而产品创新具有正积极的净效应，那么生成式人工智能的整体效应可能是积极的。

幸运的是，有理由相信生成式人工智能将带来相当大的产品——而不仅仅是流程——创新。

普华永道的一项研究估计，到2030年，人工智能产生的总经济收益的45%，近16兆美元（约74.7兆令吉），占全球GDP增长14%——将来自产品增强，刺激消费者需求。

报告指出，人工智能“将推动更多的产品种类，随着时间的推移，个性化、吸引力和可负担性都会提高。这对就业来说是个好兆头。

如果这听起来过于乐观，回想一下十年前美国的就业预测是多么悲观，而今天的美国失业率却创历史新低。

政府接受激励创新

然而，值得注意的是，即使创新驱动的就业创造超过失业，也会出现技能不匹配。政府赞助的技能再培训和技能提升计划，对于确保工人能够填补新创造的工作岗位至关重要。

尽管如此，对大规模失业的担忧似乎被夸大了，不应允许其阻碍创新。 尽管人类的平均工作时间可能会随着时间的推移而下降——这与长期存在的历史趋势一致——但没有证据表明从长远来看生成式人工智能会导致就业率下降。

像ChatGPT这样的人工智能应用程式，很可能正是那种推动整个技术进步和增长时代的通用技术。正如二十世纪经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）所说，人工智能可能是一个“关键因素输入”，就像电力或微电子一样。政府应接受它，推出各种政策举措来刺激创新。

这就是韩国企业在与中国企业的竞争中意识到的。因为潜在的就业替代效应，韩国政府过去对自动化犹豫不决，现在它大力支持其制造企业引入“智能工厂”。

由于这种转变，企业降低了成本，提高了生产率，从而重新获得了竞争力。随着销售反弹，他们雇用更多的工人。

教训是明确的：未能接受人工智能的国家和公司，有可能被抛在后面，被更具创新性的外国公司夺走工作。这才是工人面临的真正威胁。

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