AI從幫助你到替代你，只需要一個轉(zhuǎn)折點

騰訊科技·2025-01-10

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希望我們不要在這樣的轉(zhuǎn)折之年一同沉默的走入那個溫柔的良夜，化作一陣嗚咽。而是能發(fā)出自己的聲音。

編者按：本文來自微信公眾號騰訊科技（ID：qqtech），作者：郝博陽，編輯：鄭可君，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主達(dá)龍·阿西莫格魯(Daron Acemoglu)在去年出版的《權(quán)力與進(jìn)步》一書中，曾經(jīng)預(yù)言：

AI帶來的可能不是新工作的繁榮產(chǎn)生，而是自動化對人力的替代。

也就是說：終有一天，AI終將取代讀這篇文章的你。

你可能認(rèn)為這預(yù)言遙遙無期，但是，最近已經(jīng)有一項實證研究認(rèn)為，AI替代人類的效應(yīng)確實存在。

這項研究來自新加坡國立大學(xué)：《AI and Freelancers: Has the Inflection Point Arrived?》

它通過對自由職業(yè)市場的觀察，證明了這種“替代”效應(yīng)存在，而且它已經(jīng)在GPT的迭代下持續(xù)發(fā)生。

更重要的是，他們發(fā)現(xiàn)AI從助力到替代人類，中間還有一個“溫水煮青蛙”的過程。

在這個過程中，你可能靠著AI的紅利干得更多，賺得更快。但在某一時間點后，你就會被快速替代。

快到你甚至都來不及反應(yīng)。

就像被溫水煮得正舒服的青蛙，忽然就熟了。

在AI時代，你的工作也許正如艾略特詩中所寫，“世界結(jié)束的方式，并非一聲巨響，而是一陣嗚咽?！?/strong>

AI從幫你到替代你，只需要一個轉(zhuǎn)折點

不論是在卡爾·弗雷德《技術(shù)陷阱》中，還是在達(dá)龍·阿西莫格魯?shù)摹哆M(jìn)步與權(quán)力》中，他們的觀點都認(rèn)為技術(shù)會對一般人生計產(chǎn)生影響的最主要方式就是自動化。

這篇論文的作者們順著他們的思路，根據(jù)歷史上的經(jīng)驗，把自動化帶來的效果分成兩類。

第一類是生產(chǎn)力效應(yīng)。AI在這個階段扮演著"效率倍增器"的角色，幫助人類工作者提高生產(chǎn)力，創(chuàng)造更多價值。

舉個例子：如果一個翻譯項目原本需要花費100美元完成，而AI能夠承擔(dān)其中30%的工作，那么現(xiàn)在的成本就會降到70美元。

但遲滯的市場反饋仍然會給翻譯人員相似的工資，這時候翻譯人員的成本下降，效率提升，收入上漲。

這聽起來是個好消息，但市場并不是一成不變的。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，第二種效應(yīng)開始顯現(xiàn)——這就是位移效應(yīng)。AI也開始可以直接承擔(dān)起某些任務(wù)。這不再是效率提升，而是工作的替代。

以內(nèi)容創(chuàng)作為例，AI不再僅僅是幫助作者更快地寫作，而是能夠獨立生成完整的文章。

這時的AI，本身就成了市場的參與者。

當(dāng)AI在質(zhì)量上和價格上能完全替代工作者提供的服務(wù)時，其中一部分服務(wù)就會被AI取代，而當(dāng)市場需求沒有變化時，人類工作量就會大幅下降。

因此拐點就發(fā)生在當(dāng)AI完成特定任務(wù)的成本和質(zhì)量達(dá)到人類水平的臨界點時，拐點到來。市場會從"AI輔助人類工作"轉(zhuǎn)向"AI直接替代人類工作"。

而且根據(jù)研究團(tuán)隊對自由職業(yè)者的研究，這個拐點不是款款而來，而是摧枯拉朽式地取代。

他們經(jīng)過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，在Upwork和Freelancer這兩個主要自由職業(yè)平臺的翻譯市場上，ChatGPT的出現(xiàn)導(dǎo)致工作量下降9.0%，收入下降29.7%，直接進(jìn)入了位移效應(yīng)階段。

而在網(wǎng)頁開發(fā)市場，工作量反而增加了6.4%，收入更是大漲66.5%，處于生產(chǎn)力效應(yīng)階段。

而且，隨著新技術(shù)的逐步滲透，生產(chǎn)力效應(yīng)和位移效應(yīng)都會持續(xù)加深。

在翻譯與本地化市場，位移效應(yīng)逐月加深：從ChatGPT發(fā)布后第一個月的工作量下降7.7%，到第九個月已加深至工作量下降13.4%，收入損失也從最初的25.1%擴大到37.2%。

這就是替代的結(jié)果——僅僅九個月就降低了近40%的收入，斷崖式下跌。

但隨著GPT4的出現(xiàn)，IT安全這個原來是由AI帶來生產(chǎn)力效應(yīng)的領(lǐng)域，越過了”拐點”，進(jìn)入了位移的范疇。在GPT 3.5版時，IT安全管理的自由職業(yè)者增加了10.6%工作量，且增加了47.2%收入，但到了GPT4版時工作量直接少了6.4%，收入也減少了22.5%。

IT安全并非唯一跨過拐點的領(lǐng)域。隨著GPT4的出現(xiàn)，金融規(guī)劃、企業(yè)和合同法領(lǐng)域的工作也都越過了位移范疇，開始走向收縮和降薪。

對于那些已經(jīng)邁過拐點的領(lǐng)域，位移效應(yīng)會持續(xù)疊加，市場持續(xù)收縮。以翻譯和本地化市場為例，在ChatGPT 3.5版本發(fā)布后，該領(lǐng)域的工作量下降了7.4%，從業(yè)者收入大幅縮水29.3%；當(dāng)4.0版本發(fā)布后，市場繼續(xù)萎縮，工作量又下降了2.5%，收入進(jìn)一步減少7.5%。專業(yè)寫作市場也呈現(xiàn)類似趨勢，在3.5版本推出后，工作量下降4.5%，收入降低23.6%；4.0版本的發(fā)布導(dǎo)致工作量再次下降4.3%，收入繼續(xù)減少19.3%。

這種疊加效應(yīng)印證了研究團(tuán)隊的理論：一旦某個領(lǐng)域越過拐點，AI能力的每次提升都會進(jìn)一步壓縮人類工作者的市場空間，而且這個轉(zhuǎn)變往往是不可逆的。

那你的職業(yè)經(jīng)驗會不會拯救你呢？可能情況完全相反。

根據(jù)論文的異質(zhì)性分析結(jié)果，職業(yè)經(jīng)驗并不能有效對抗AI帶來的位移效應(yīng)，在某些情況下反而會加劇這種影響。

在翻譯和本地化市場，有經(jīng)驗的從業(yè)者反而受到了更大的沖擊：相比經(jīng)驗較少的同行，資深譯者的工作量額外下降了10.2%，收入進(jìn)一步減少了24.1%。

這可能源于兩個原因：一是ChatGPT的翻譯能力已經(jīng)足夠優(yōu)秀，削弱了經(jīng)驗帶來的競爭優(yōu)勢；二是經(jīng)驗豐富的譯者可能對市場形勢判斷更為敏銳，主動選擇退出這個正在萎縮的市場。

這和19世紀(jì)第一次工業(yè)革命時期發(fā)生的事情幾乎完全一樣。那些過去享受著相對自由，靠著自己手藝吃飯的手工業(yè)者，進(jìn)入工廠后的收入銳減，和初級工人的工資一樣。機器不需要高超的技藝，對誰都一視同仁。

而那些在溫水里的職業(yè)、那些還沒越過拐點的職業(yè)，從業(yè)者獲得的技術(shù)紅利還在增加。

以攝影市場為例，ChatGPT3.5的發(fā)布為該領(lǐng)域帶來了20.7%的工作量增長和98.4%的收入增長；在4.0版本推出后，這一增長態(tài)勢得以延續(xù)，工作量又提升了13.0%，收入進(jìn)一步增加64.3%。

根據(jù)研究，不同職業(yè)到達(dá)拐點的時間和順序與工作的性質(zhì)密切相關(guān)。規(guī)則明確、流程固定的工作最容易先達(dá)到拐點，而需要創(chuàng)造力和復(fù)雜人際互動的工作則相對安全。比如運營（如項目管理 OLM）和創(chuàng)意（如攝影 OLM）需要大量的人工互動、專業(yè)知識或創(chuàng)造性思維，這些工作AI暫時能取代的可能還不高。

但問題在于，這些職業(yè)離拐點還有多遠(yuǎn)？2025洶涌而來的AI Agent之潮，會讓哪些職業(yè)的水位超過沸點？

2025年，溫水之年

在年初，麥肯錫發(fā)布了一篇最新的報告。他們認(rèn)為到2030年，AI智能體將取代70%的辦公室工作。

這其中，技術(shù)驅(qū)動型崗位和常規(guī)化工作將首當(dāng)其沖。只有那些需要戰(zhàn)略思維、人際關(guān)系和情商的工作，才能在AI浪潮中暫時立足，構(gòu)成剩余30%的工作機會。

但至少在2025年，可能它們還不至于替代你。今年12月，來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等機構(gòu)的研究團(tuán)隊發(fā)布了一篇論文《THEAGENTCOMPANY: BENCHMARKING LLM AGENTS ON CONSEQUENTIAL REAL WORLD TASKS》。在研究中，他們開發(fā)了一個名為"TheAgentCompany"的測試平臺,模擬了一家軟件公司的工作環(huán)境。

他們發(fā)現(xiàn)，即便是目前最先進(jìn)的AI Agent,也只能完全自主完成24%的工作任務(wù)。

研究測試了包括Anthropic的Claude 3.5 Sonnet、谷歌的Gemini 2 Flash、OpenAI的GPT-4o等10個主流大語言模型構(gòu)建的Agent。他們設(shè)置了175個不同類型的任務(wù),涵蓋軟件開發(fā)、項目管理、人力資源、行政事務(wù)等多個領(lǐng)域。這些任務(wù)都來自于真實工作場景。表現(xiàn)最好的Claude 3.5 Sonnet的Agent能夠完全自主完成24%的任務(wù)。其他模型的表現(xiàn)則更差,完成率在1.1%到11.4%之間。

（不同領(lǐng)域的任務(wù)示例）

但AI的價格確實很低。研究表明，最貴的Claude 3.5 Sonnet完成一次完整的代碼審查，大概需要花6.34美元。這大概是一個普通員工一到兩個小時左右的工作量。而性價比更高的Gemini 2.0 Flash則僅需0.79美元。

雇傭這樣的AI Agent進(jìn)行初級工作，成本一天也就70人民幣到350人民幣之間。要不是成功率太低，這些Agent從價格上看已經(jīng)對至少發(fā)達(dá)國家的人類工作者形成了很大優(yōu)勢。

在不同類型的任務(wù)中,AI助手表現(xiàn)出明顯的差異。在軟件開發(fā)類任務(wù)中，Claude的完成率達(dá)到了30.43%。但在行政事務(wù)類任務(wù)中,它居然難以完成任何任務(wù)。

這和上一篇論文的邏輯不謀而合，程序員依然是最有被替代危險的選項，而需要社交和管理的崗位則相對安全。

研究還是發(fā)現(xiàn)了一些當(dāng)下AI一些缺陷。AI Agent在三個方面特別容易失敗:缺乏常識推理能力、社交技能不足,以及在復(fù)雜網(wǎng)頁界面上操作困難。例如,當(dāng)需要將文件保存為Word格式時,AI可能無法理解".docx"擴展名的含義;在與"同事"交流時,可能無法理解對話中的隱含信息。

但本篇論文的研究者認(rèn)為，這種差異部分源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏差：有大量的開源代碼和編程教程可供AI學(xué)習(xí),但企業(yè)內(nèi)部的行政流程往往是私密的,缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)鴻溝隨著Agent的滲透被抹平，也許那些現(xiàn)在看起來AI不擅長的工作也許也會被輕松掌握。