人工智慧的興起將如何影響未來的工作Axios 科技政策記者 Maria Curi 解釋了在 Anthropic 首席執行官 Dario Amodei 警告人工智慧的增長可能導致失業後，白領勞動力可能會如何變化。
人工智慧工具的快速採用引發了對職業階梯斷裂和大量失業的末日預測。分析師告訴 ABC 新聞，雖然人工智慧可能會顛覆一些職位，但該技術可以為許多工人提供就業機會。
一些分析師表示，公司可能會要求員工管理或檢查人工智慧工具的質量，而其他新角色可能需要複雜或創造性的思維，因為人類是對自動化任務的補充。但是，他們補充說，關於人工智慧驅動的美國工作場所可能進行的全面改革將創造就業機會的問題仍然比比皆是。
「人工智慧並不是我們無法控制的浪潮——有些地方我們確實可以控制，」喬治城大學（Georgetown University）公共政策教授、美國勞工部（U.S. Department of Labor）前首席經濟學家哈里·霍爾澤（Harry Holzer）說。
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對 AI 造成的就業中斷的預測差異很大。
Anthropic 的首席執行官達里奧·阿莫迪 （Dario Amodei） 創建了一個名為 Claude 的人工智慧模型，他在 5 月份告訴 Axios，該技術可以在五年內將美國的入門級工作崗位減少一半。
相比之下，世界經濟論壇對全球 1,000 家大公司進行了調查，認為人工智慧是到 2030 年潛在就業增長的主要驅動力。調查發現，總體而言，該技術將在未來五年內幫助全球創造 1.7 億個工作崗位，遠高於 9200 萬個工作崗位的流失。
賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）商學教授、《共同智能：與人工智慧一起生活和工作》（Co-Intelligence： Living and Working With A.I.）一書的作者伊桑·莫利克（Ethan Mollick）告訴ABC新聞，儘管人工智慧提出了一個新穎的測試，但幾個世紀以來，技術突破創造的就業機會通常多於摧毀的就業機會。
「從歷史上看，技術帶來的就業機會創造了抵消了失業。每次發生這種情況時，我們都會擔心，'這一次會有所不同。這一次可能會有所不同——AI 是一項非常不同的技術。但我們不知道它的形狀。
招聘網站 Glassdoor 的首席研究員克里斯·馬丁 （Chris Martin） 告訴 ABC 新聞，當觀察者等待新技術的全面影響時，以人工智慧為主題的職位已經在各行各業的公司中出現。
根據 Glassdoor 與 ABC 新聞分享的數據，從 2023 年到 2024 年，人工智慧特定角色佔據的職位列表份額增加了一倍多。該公司表示，今年到目前為止，此類職位的份額與去年同期相比又攀升了 56%。
Martin 說，AI 工作分為兩類。相對較多的職位由以前為 AI 相關任務改造的可用職位組成，例如專門從事 AI 的軟體工程師或律師。一小部分工作完全歸功於 AI，包括一組快速增長的 AI 訓練角色，這些角色通過外語或其他學科的個人專業知識幫助優化技術。
AI 訓練角色通常以自由職業者為基礎，與前一年相比，2024 年增長了四倍多;Glassdoor 表示，它們在 2025 年繼續增長。
然而，一些特定於 AI 的工作已經減少。Martin 說，「提示工程師」的名單已經淡出，「提示工程師」是 AI作員，他們精心設計查詢以產生有用的 AI 響應。「這基本上已經消失了，」馬丁補充道。
人工智慧安全和研究公司 Anthropic 的聯合創始人兼首席執行官 Dario Amodei 於 2024 年 5 月 22 日參加了在巴黎凡爾賽門展覽中心舉行的 Viva Technology 展。
分析師表示，展望未來，未來幾年新 AI 職位的道路仍然不明朗。一些分析師表示，一類新的工作可能需要人類評估 AI 輸出的質量和真實性，而另一些分析師則表示，AI 可能會變得足夠熟練，從而否定其中的許多角色。
一些分析師吹捧人工智慧工具可能會取消通才角色，併產生專業職位的繁榮，例如將初級保健醫生轉變為狹隘專註於診斷的角色。而其他人則表示，人工智慧專業知識的興起可能會威脅到某些專業領域的工作。
分析師表示，人工智慧工具的最終能力可以幫助確定就業機會的規模和類型。「從某種程度上講，問題是：這些系統接下來會發生什麼，」Mollick 說。
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麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）專門研究技術變革和勞動力的教授大衛·奧特爾（David Autor）說，對新創造的就業崗位的預測對預測者構成了挑戰，因為這些職位將出現在一個尚未實現的由人工智慧改變的經濟中。
「我們不擅長預測新作品會是什麼;我們擅長預測當前工作將如何變化，「Autor 說。
莫利克說，當員工權衡如何最好地適應人工智慧承諾的變化時，這條陰暗的前進道路應該會引起謹慎。
「你現在能做的最糟糕的事情就是根據 AI 今天在做什麼來做出複雜的職業決定，因為我們就是不知道，」莫利克說。
