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“我不害怕電腦。我害怕的是沒有電腦。”
— 艾薩克·阿西莫夫
當自動取款機 (ATM) 在 20 世紀 90 年代變得普遍時，人們自然而然地認為大多數銀行出納員很快就會失業。
但事實並非如此。
每個分行的櫃員數量確實減少了，從 23 人減少到了 13 人。
但正如本傑明·託德所指出的，ATM 使銀行出納員的工作效率更高（因為他們可以騰出時間去做更高價值的工作），也使銀行分支機構的利潤更高。
因此，銀行開設了更多的分支機構——數量之多以至於銀行櫃員的總數實際上有所增加。
這種令人滿意的結果一直持續到 2018 年，當時網上銀行減少了對銀行分支機構的需求，導致銀行櫃員總數下降。
託德總結道：“雖然部分自動化增加了就業，但網上銀行帶來的更大程度的自動化確實減少了就業。”
人工智能能發揮同樣的作用嗎？
斯坦福大學上週發表的一篇論文似乎證實了人們對就業末日最嚴重的擔憂——我們正直接進入完全自動化的最後階段。
這篇論文記錄了受人工智能影響最大的領域（如軟件工程）中應屆大學畢業生的就業率下降，並指出這是就業市場的“煤礦中的金絲雀”——這是人工智能將取代我們所有工作的早期跡象。
然而，使用完全相同的數據卻可以得出完全相反的結論。
諾亞·史密斯 (Noah Smith) 查看了該論文的調查結果並想知道為什麼失業只發生在最年輕的工人中。
如果人工智能準備取代人類，公司難道不會首先解僱最昂貴的員工嗎？
喬舒亞·甘斯 (Joshua Gans) 表示，公司僱用更多經驗豐富的員工這一事實意義重大：這表明人工智能正在使更有經驗的員工更有價值。
甘斯解釋說：“如果出現一種新技術，可以提高現有工人的生產力，那麼任何企業都會願意僱用具備必要技能和經驗的工人，而減少僱用不具備這些技能的工人。”
從這個角度來看，斯坦福的論文對於人類就業來說是個好消息，而不是壞消息。
就像託尼·斯塔克和他的助手賈維斯一樣，人工智能迄今為止已被證明能夠增強人類工人的能力，而不是取代他們——如果增強後的工人生產力更高，那麼人工智能的首要效應應該是提高就業率，而不是降低就業率。
甘斯總結道，現在真正的問題是，那些停止僱傭入門級員工的企業“將會失去有經驗的員工”。
如果是這樣，我們可能很快就會不再害怕人工智能，而是開始害怕缺乏人工智能。
我們來檢查一下圖表。
這種趨勢對我們不利：
今天上午公佈的數據顯示，6月份就業人數下降——這是根據美國勞工統計局的模型得出的，但這個模型不能完全照搬。然而，不可否認的是，這種趨勢正朝著錯誤的方向發展。
人工智能效果：
上述斯坦福大學的論文中，其按年齡段劃分的開發人員就業數據顯示，最年輕員工的就業率急劇下降，而最年長員工的就業率卻上升了。我們只能希望，時事通訊撰稿人的情況也一樣。
更多數據：
Brian Armstrong 表示，Coinbase 目前超過 40% 的代碼是由人工智能生成的。但他也指出，這些代碼“需要人工審核和理解”。這或許可以解釋斯坦福大學論文中關於經驗豐富的開發人員需求更高的發現——或許也能印證 Joshua Gans 的論點：人工智能正在增強員工的能力，而不是取代他們。
縮小：
大學畢業生失業率略有上升，但仍處於歷史正常水平。
ATM 體驗：
銀行櫃員的最佳時期是ATM機出現後的18年，因為它們提高了櫃員的工作效率，也增加了銀行分支機構的利潤。然而，網上銀行是一項替代技術。
眼熟？
Epoch AI 的研究人員預測，人工智能最初將是一種增強型技術——在短短十多年內推動工資增長 10 倍——但隨後將成為一種替代型技術，導致工資暴跌。但 Benjamin Todd 指出，這假設人工智能可以完成 100% 的工作。“如果只有一小部分任務，比如 1%，仍然需要人類，那麼同樣的模型表明工資將無限增長。”換句話說，我們可以期待 12 年至無限年的時間，工資將快速增長。
計算成本下降：
如果人工智能有一天要完成99%的工作，它必然需要耗費大量的電力。這張圖表來自一篇關於通用人工智能在職場應用的論文，它表明我們終將找到低成本實現這一目標的方法。
並非所有事物都是人工智能：
過去五年裡，Build-A-Bear 的股價上漲了 1,800%，比 Nvidia 高出近 600 個百分點。
長遠觀點（2）：
一個世紀以來，美國就業率通過不間斷的技術變革不斷上升，這令人欣慰地證明，人類總能找到新的事情去做。
當然，銀行分支機構和自動取款機的例子仍然會讓人們感到擔憂——即使人工智能現在正在增強人類工人的能力，但它將來可能會取代他們。
但未來工作經濟學家戴維·戴明的研究表明，就業變化總是比技術變化慢得多，因此這種情況不太可能很快發生。
或者永遠。
戴明總結道：“雖然人工智能可以幫助專業和管理人員完成某些任務，但對好的想法和對複雜的反事實思想實驗的令人信服的分析的需求可能幾乎是無限的。”
