命吗作革这一一样I掀当A的不起工次真

作为一名长期跟踪科技发展的经济分析师，我不得不说ChatGPT的火爆程度确实前所未见。记得去年11月它刚上线时，我和同事们还把它当成一个有趣的新玩具。没想到短短半年后，它就跻身企业"影子IT"应用前十名——这可是指那些员工背着IT部门偷偷使用的软件啊！这种爆发式增长让我不禁思考：人工智能这次带来的工作自动化浪潮，究竟会如何重塑我们的就业市场？

历史总是惊人的相似

让我们先冷静一下。说实话，工作自动化这个话题一点都不新鲜。从19世纪的纺织机到20世纪的流水线，再到21世纪的RPA机器人，每一次技术革命都会引发类似的焦虑。我记得在大学讲授经济史时，最喜欢给学生展示1870-1930年美国职业结构变迁的数据——那些消失的马车夫和新兴的汽车修理工，完美诠释了什么叫"创造性破坏"。

有趣的是，每次技术变革发生时，当下的人总会觉得"这次不一样"。1800年谁能想到百年后会冒出铁路工人这个职业？1900年的人又怎能预见视频剪辑师这样的工种？这就是经济学家所说的"劳动合成谬误"——总以为社会需要完成的工作量是固定不变的。但历史告诉我们，效率提升释放的购买力，往往会催生新的需求和就业机会。

当自动化触及白领阶层

不过我必须承认，这次AI浪潮确实有些特殊。过去200年，自动化主要针对的是体力劳动——先是替代我们的双腿（交通工具），然后是双手（机械设备），现在终于开始挑战大脑了。这种递进让我想起伊利亚·列宾那幅著名的《伏尔加河上的纤夫》，画面远处若隐若现的蒸汽船，不正是技术替代人力的绝佳隐喻吗？

说到白领工作的自动化，有个历史案例特别耐人寻味。19世纪30年代，俄国文豪果戈里笔下那些可怜的小职员，整天的工作就是手工抄写文件。而到了80年代，一台打字机就能完成十倍的工作量。按理说文员岗位该消失了吧？可事实恰恰相反——企业开始雇佣更多文员来做更复杂的文书工作。这就是著名的"杰文斯悖论"：效率提升不仅不会减少需求，反而会因为成本下降刺激出更多需求。

电子表格的启示

作为过来人，我对电子表格革命记忆犹新。1979年VisiCalc问世时，我的导师信誓旦旦地说会计行业要完蛋了。可四十年后呢？美国会计岗位不降反升。这让我想起电子表格之父Dan Bricklin讲的一个趣事：早期使用者常抱怨"我现在一小时就能干完一天的活，剩下的时间只能装忙"。听起来很美好是不是？但现实是，老板们很快就把工作效率的提升转化为更多的工作任务。

说到这里，不得不提那部经典电影《公寓》里的场景。杰克·莱蒙扮演的小职员使用着笨重的机电计算器，整个办公室就像个人肉Excel表格。当时谁能想到，短短几年后大型机就会让这些岗位显得如此原始？但关键问题是：计算机消灭了会计工作吗？IBM当年的广告语给出了答案——"相当于多雇佣150名工程师"。

ChatGPT会打破这个循环吗？

现在最大的争议在于：大语言模型是否会改变这个历史规律？支持"这次不一样"的观点主要有两个：

首先是速度问题。对比一下就明白了：个人电脑用了15年才达到1亿用户，ChatGPT只用了6个月。这种指数级增长确实可能让社会调整更加痛苦。

其次是通用性问题。过去的技术创新都是垂直领域的，而ChatGPT号称能回答任何问题。我认识的一位风投朋友就坚信，未来473个企业SaaS应用会浓缩成一个聊天框。但这种想法可能过于理想化了——就像Excel虽然号称通用，但不同行业对表格的使用方式天差地别。

我最担心的其实是"幻觉"问题。上周参加一个法律科技研讨会，有位律师分享的案例让我印象深刻：当他用ChatGPT查找判例时，得到的回复看起来非常专业，结果全是AI编造的！这就引出了核心问题：一个会"撒谎"的AI助手，到底能承担多少实际工作？

未来会怎样？

作为一名务实的经济学家，我的看法是：在没有真正通用人工智能(AGI)出现前，这很可能只是又一次自动化浪潮。企业软件的实施从来不是一蹴而就的——想想ERP系统的推广用了多少年？

当然，如果有人工智能真的能达到零错误率、完全替代人脑的程度，那确实会颠覆所有预测。但说实话，看着计算机科学家们在YouTube上争论AGI何时实现的视频，我只能说：专家们也莫衷一是。

所以我的建议是：与其担忧被AI取代，不如思考如何与AI协作。就像当年的打字员学会了使用Word，今天的我们也需要掌握提示词工程这样的新技能。毕竟历史告诉我们，技术革命消灭的是岗位，而不是工作本身。

(责任编辑：开源)