AI时代对话诺奖学者：“人类并不只是需要技术性工作”

这两天，英伟达CEO黄仁勋在演讲中语出惊人：AI不会让人们失去工作，而会让人变得越来越忙。在他看来，AI 并不是岗位的终结者，而是效率的倍增器。

与此同时，Anthropic关于AI「观测暴露度」的研究也引发广泛讨论。当每一项职业技能都被量化为一个百分比，试图预判谁会被算法精准“替代”时，一种技术决定论的悲观似乎正笼罩着我们。

一边是“变忙”的预言，一边是“暴露”的焦虑。作为一名深度研究“摩擦”与“匹配”的劳动经济学家，诺贝尔经济学奖得主克里斯托弗·皮萨里德斯曾提出，“工作岗位即使不是以技术为导向的，在未来也会继续存在，而且（数量）可能会进一步增长”。

他认为随着AI提高生产率，人类可能最终过渡到每周工作四天。此外，他强调在AI时代，同理心、沟通能力和创造力等“人类特质”将变得更加珍贵。在他看来，失业率的波动并非单纯的供需失衡，而是寻找更优匹配的代价。

下面这篇访谈不仅拆解了 AI 对金融、法律等行业的真实冲击，更深刻地探讨了未来我们该如何定义一份“好工作”。

本文选自《AI、通胀与武器》

完整版刊登于《北大金融评论》第18期

采写：钟龙军、都闻心、唐学鹏、杨静雯、鞠諃諃

克里斯托弗·皮萨里德斯：

AI时代乐观的劳动经济学家

“请记住，作为人类，我们并不只需要技术性工作。”

2010年诺贝尔经济学奖三位获奖者，图源：诺贝尔奖官网

《北大金融评论》：“搜索-匹配理论”被广泛认为是对劳动力市场摩擦的最好描述，然而，中美两国的劳动力市场出现了一些前所未有的特征，比如“倦怠”，中美分别称之为“躺平”和“quiet quitting”。基于您的理论，该如何理解现今劳动力市场的这种摩擦？

皮萨里德斯：首先，我们必须明白，理论本身并不能直接提供答案，它仅是一个分析问题的框架。我们也不会直接套用理论来解释劳动力市场（的新现象）。比如当你看到一些新现象时，你不会马上说：“哦，是的，就是这样的。”你需要得到更好的数据，并仔细地去研究它。

我们之所以引入“摩擦”这一概念，是因为传统的劳动力市场供需分析是在无摩擦的背景下进行的。我和后来的其他研究者研究发现，搜索-匹配理论是一个帮助你有效理解劳动力市场的框架。

首先，它指出了传统的无摩擦假设不能解释我们在劳动力市场中看到的许多事实，然后证明了这一新框架可以解释已存在的许多客观数据。这一理论研究花了很多年的时间，也仍然有一些事情没有得到完美的解释，理论的研究还在持续推进中。

所以，为什么现在有更多的人选择“躺平”？基于我们的模型，一个可能的解释是，由于某种原因，某个时间段市场摩擦变得很强，然后（因为某种原因）这种摩擦放松了，更多的人可以离开他们的工作。这是因为当人们辞职或“躺平”时，若市场存在高摩擦，人们更有可能固守原地。

《均衡失业理论》，皮萨里德斯的经典著作，他认为有一些失业是件好事，因为适当地搜寻工作可以提高人和工作的匹配度，以及提高工作的质量。

一旦你找到了可能的解释，下一步就是进行数据测试，寻找过去和现在之间可能被放松了的摩擦。如果你找到了，以我们对“躺平”行为影响的了解，你可以测试这种“缓和”是否可以解释我们所看到的躺平行为。至少在这个阶段，我是这么做的。

《北大金融评论》：最近您提到像ChatGPT这样的人工智能技术可能会使一周工作四天成为可能，它可以带走我们在工作中做的许多无聊的事情，只留下有趣的事情给人类。但对于那些不太懂技术的人来说，他们被解雇的风险可能更高。您如何看待这种情况呢？

皮萨里德斯：我和你的想法不同。工作岗位即使不是以技术为导向的，在未来也会继续存在，而且（数量）可能会进一步增长。

不可否认，它们不会是市场上收入最高的工作，但请记住，作为人类，我们并不只是需要技术性工作。我们还有许多的情感需要、关怀需要，而这些都无法机械化。

例如，人有疾病，除了需要医生诊治，还需要有经验的人来照顾。医疗仅是护理的一小部分，而未来包括护理在内的这些工作将保留并（在数量上）持续增长，因为社会在不断变富，人们对服务的需要也会变多。

在2024中国发展高层论坛上，皮萨里德斯曾表示，新技术的发展不会冲击就业，更有可能的结果是推动劳动力从制造业向服务业转型。

ChatGPT等的出现确实是技术应用的进步，对我们处理数据等工作带来了很大的影响。今天，许多人受雇处理数据、撰写报告、查阅卷宗等。例如，当你同时向ChatGPT和一个律师问出一个关于某种犯罪的问题——“过去有过类似事件的案例吗？法院是怎么裁决的？”这时ChatGPT会迅速给出答案，而律师们还在做查询工作。

律师会雇用刚毕业的年轻人，让这些年轻的律师助理花数个小时在档案室、图书馆阅读那些记载过去发生事件的大部头图书。当然，今天律师助理们也会使用谷歌、百度等搜索引擎来搜索信息。

这些工作是最危险的。这时你可能会非常悲观地认为，“哦，我们会失去很多工作”，就像这些柜员、律师助理、公共服务人员一样。或者你会认为，他们做的是机械化的、无聊的工作，如果我们利用这些技术（如ChatGPT）来做他们正在做的事情，效率就会提高。生产力的提高带给了我们更多的时间和金钱，人们得以少工作，多享受生活。

那么接下来的问题是，谁可以获得这样一份工作？我认为这是当今劳动力市场最难解决的问题。因此，劳动力结构调整是必需的。

如果市场不需要某一部分人，比如律师助理、公共服务人员等，那么要如何对待那些已经在那里工作的人？此时，培训就变得更加重要。要确保大学生知道哪些工作可能会受到技术的影响，并相应地调整他们的学习内容。

《北大金融评论》：我之所以提出这个问题，是因为我们来自北京大学汇丰商学院，许多同学将来会成为金融分析师或投资顾问。但现在有些人认为，也许未来ChatGPT或机器人顾问将取代他们来做金融分析师或投资顾问的工作。您如何看待人工智能对金融领域的具体影响？

皮萨里德斯：别担心，一切都会好起来的，尽管从规模来看，金融行业就业的最佳时期可能已经过去了。

今天，技术应用在金融部门早已有很大进展。事实上，金融领域正是技术起步较早的领域之一。不妨想一想我们日常生活中所使用的自动取款机、在线支付应用，比如手机上的支付宝、微信支付、Apple Pay等。

金融部门也因此失去了很多相关的工作岗位。据估计，在我所居住的伦敦，包括柜员在内的银行一线员工的人数可能减少了20%左右。他们的工作被自动取款机接管了。其中一些人已经调整了他们在组织中的角色，例如成为客户经理。这样金融消费者也可以得到更好的服务。一个账户有盈余但又不太多的人，得以直接从客户经理那里获得更专业的服务，而不是像过去一样只能和一线柜员沟通。

因此，劳动力结构调整正在进行。我认为金融部门不太可能持续扩张，这将导致找到剩下的（未被新技术取代的）工作岗位更加困难。这些工作岗位有的需要有交易资产的能力，有的则涉及管理能力。当然也有乐观的一面。例如，可以接受一些培训，学习如何处理数据，如何做量化分析，等等。

总之，二三十年前，你或许可以通过打很多电话、阅读新闻和与人交谈，来确定有可能达成的好的交易，但现在这种情况已经很少见了。如果我去商学院学习，相比较于金融（finance），我会倾向于选择商科（business），因为无论技术如何发展，建立新的业务以及在业务中诞生新的想法，永远都有新的空间。事实上，有很多东西是人们想要的，但至今仍没有人考虑过，这对首先考虑这些事情的人来说是非常有益的。

例如，二十多年前，一些人有了平台零售的构想，尝试借助互联网收集个人行为数据，进而为消费者推荐他们想要的好产品，为他们提供线上化、便捷化的消费方式。回忆一下，如果你在他们的平台搜索引擎中键入内容，它可以很快识别出你想要的内容，知道要给你看什么。这就是阿里巴巴、亚马逊等公司取得成功的原因。

现在你认为这是一个显而易见的想法，但这在二十多年前并不是一个显而易见的想法，所以核心是要有创造力。

近五年，72个新职业中，超20个与AI相关，图源：新华社

《北大金融评论》：有人认为灵活就业将是劳动力市场的未来趋势，即人们不再受雇于某一家公司，而是为多个雇主服务。对此，人们担心这对雇主有利，而给雇员带来了更多的不确定性。您如何看待这种灵活就业的趋势呢？

皮萨里德斯：工作对人们来说太重要了，我们在工作上花了大量的时间，我们的生计也依赖于它，所以当有新的、我们不确定的事物出现时，我们通常会对此颇为担心。

但实际上，如果你问别人，他们在工作时的感受如何？对自己所做的事情是否满意？怎样才能改善自己的工作？回答常常涉及工作时间的灵活性（flexibility）、安排的灵活性，等等。

人们还频繁地提到另一个词，即自主性（autonomy）。与上下级沟通顺畅，能自己独立做出决定，这些也都涉及灵活性。

无疑，灵活性是好的工作的主要特征之一。人们希望在工作中拥有更广泛意义上的灵活性，而那些可以提供这种灵活性的公司，往往都非常成功。

雇主应该更加灵活，这对雇员和雇主都有利。总而言之，我们应该更加乐观，因为人们的担忧往往会超出数据和经验所证明的范围。

《北大金融评论》：经济增长是您的重要研究领域之一。当ChatGPT刚面世时，所有人都在讨论它可能会带来另一场技术革命。但现在看来，似乎并没有这样。在当前的低速增长阶段，您如何看待技术对经济增长的影响？经济增长最重要的驱动力是什么？

皮萨里德斯：首先，不要指望能再看到这样的增长——中国改革开放后的三十多年的高速发展、欧洲20世纪中期的蓬勃发展、美国早期的飞速繁荣。这是因为它们当时的高速增长是通过制造业扩张来实现的：生产，由此带来高收入，进而刺激我们对家庭产品的巨大需求。

看看你家里有多少耐用消费品，比如房产、汽车、洗衣机、洗碗机、真空吸尘器和电话。所有的这些东西，在20世纪初期没有一个家庭拥有，洗衣服、洗碗这些事情都是人工来做。在20世纪末期或者说20世纪80年代，至少在欧洲和北美的中产阶级家庭里到处都是这些东西。

问题是：我们能否接受更低的经济增速？当经济转向‌服务业主导‌，剩余增长潜力将来自服务质量提升与新服务涌现。今天，我们可以消费的商品数量繁多（尽管技术会带走一部分岗位），未来也将会有更多的新服务出现（进而创造更多的工作岗位），就像我之前告诉过你的那样。商学院的学生和老师应该思考市场可能会有怎样的新的服务需求。毫无疑问，市场上一定会有这些（未被发现的需求）。

最后，不要把增长仅仅看作一个百分比。当人们谈论今年的经济增长率时，比如欧洲可能增长0.3%，更好的情况是增长0.5%，对我来说，0.3%跟0.5%并没有什么区别。我们应该更多地关注增长的质量。比如社会福利是否得到改善，人们的工作是否更加舒心。如果我们能成功达成这些，那这才是好的增长。

用电动汽车来举例。我们常常通过生产汽车的数量来衡量一个国家生产汽车的能力。国际上普遍认为汽车大国是日本和德国，现在人们会认为中国在电动汽车出口上赶超了德国。这是我之前在电视新闻上看到的报道。

但事实上，你关注的角度应该是“中国生产的电动汽车越来越多，这将有利于环境，从而提高生活质量”，而不是“中国出口的汽车比德国多”，其他国家仍然在出口很多传统汽车。就算是我看过的最严肃的电视节目，也会把“生产数据”放到“环保信息”前面，其他的（媒体）甚至都不会去报道（环保信息）。所以，我们应该避免“唯数字化”，多去思考（发展的）质量。

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观点资料来源：《AI、通胀与武器》