高盛最新報告指出，目前美國約三分之二的工作在某種程度上受到人工智慧 (AI) 自動化的威脅，而生成式 AI 可能取代四分之一的職位。在全球範圍內，生成式 AI 可能使 3 億個全職工作面臨「自動化」風險。
自從 AI 技術誕生以來，關於 AI 取代人類工作的討論就一直不絕於耳。儘管生成式 AI 的潛力存在不確定性，但不可否認的是，它已經能夠創造出與人類相媲美的作品，並打破人與機器之間的溝通障礙。
高盛認為，這標誌著 AI 技術的重大飛躍，可能對全球總體經濟產生深遠影響。
Jan Hatzius 領導的高盛分析師團隊在上週發布的研究報告中指出，如果生成式 AI 能夠兌現其承諾的能力，勞動力市場可能會遭受重大影響。
根據高盛對美國和歐洲就業數據的研究，美國目前約三分之二的就業機會在一定程度上受到 AI 自動化的威脅，而生成式 AI 可能取代四分之一的職位。在全球範圍內，生成式 AI 可能會使 3 億個全職工作面臨「自動化」的風險。
但同時，高盛指出，AI 帶來的「自動化」可以透過創造新職位來抵消，這在很大程度上將成為長期就業成長的主要來源。
根據高盛估計，未來十年，生成式 AI 預計將使美國勞動生產力年增率提高近 1.5 個百分點，最終可能使全球 GDP 成長率提高 7%。
雖然 AI 的實際影響將取決於其能力和採用速度，但這項估計凸顯瞭如果生成式 AI 能夠實現其潛力，將帶來巨大的經濟潛力。
高盛利用 ONET 資料庫中 900 多個職業的任務內容 (後來擴展到歐洲 ESCO 資料庫中的 2000 多個職業) 來評估 AI 省力自動化可能涉及的職業和行業的占比。
根據對生成式 AI 潛在應用的現有研究的回顧，高盛認為 ONET 資料庫中 39 項工作活動中有 13 項面臨 AI 自動化的風險。但值得注意的是，從事戶外工作和體力勞動的工人不會被 AI 自動化。
我們發現，美國約三分之二的工作面臨 AI 自動化的一定風險，大多數職位的很大一部分任務 (25%-50%) 可能會被 AI 取代。
透過對美國職業就業和工資調查 (OEWS) 中各職業的就業份額進行加權並在行業層面進行匯總，我們估計，在美國，AI 有能力使大約四分之一的現有工作實現自動化，其中行政 (46%）和法律 (44%) 領域的暴露率較高，建築 (6%) 和維護 (4%) 等體力密集領域的暴露率較低。高盛表示，根據就業權重，全球 18% 的工作可能會被 AI 自動化。
儘管 AI 對勞動市場的影響可能很大，但高盛指出，大多數職業和產業只面臨部分自動化風險，這使得 AI 更有可能補充而不是取代它們。
高盛認為，至少 50% 面臨自動化的重要而複雜的任務可能會被 AI 取代，而自動化風險在 10% 到 49% 之間的工作更有可能被 AI 補充。 AI 暴露率在 0% 到 9% 之間的工作不太可能受到影響。
根據高盛的基準假設，美國目前總就業的 7% 可能會被 AI 取代，63% 可能會被 AI 補充，30% 可能不會受到影響。
高盛認為，AI 驅動的自動化可以透過兩種主要方式增加全球 GDP：提高現有工作的效率和消除過時的職位以刺激新職位的創造。
首先，大多數職業可能會在一定程度上受到 AI 自動化的影響。採用 AI 技術後，員工可能會利用至少部分節省的時間來增強生產活動。
學術研究表明，較早採用 AI 技術的企業員工在採用 AI 後，勞動生產力成長普遍每年提高 2-3 個百分點。儘管很難將這些結果直接推廣到生成式 AI，但這些研究結果清楚地表明生成式 AI 可以在經濟上顯著提高生產力。
其次，因 AI 自動化而失業的工人預計最終將在新興職業中重新就業，從而提高整體產出。這些新興職業可能直接源自於 AI 的採用，或源自於非失業工人生產力提高所驅動的整體需求成長。例如，資訊科技的創新帶來了網頁設計師、軟體開發人員、數位行銷專業人員等新職業，同時也提高了整體收入，間接拉動了醫療、教育、餐飲等服務業的勞動力需求。
高盛指出，自二次世界大戰後上半期以來，技術變革以大致相同的速度取代了工人並創造了新的就業機會。然而，自 1980 年代以來，創造新就業機會的速度並沒有跟上工人流失的速度。
這些結果表明，如果 AI 對勞動市場的影響類似於早期資訊技術進步，那么生成式 AI 在短期內對勞動力需求的直接影響可能是負面的，但其對勞動生產力成長的影響仍然是正面的。
高盛估計，約 7% 的勞動力面臨完全失業的風險，但他們中的大多數人可以在產出稍低的職位上找到新的工作。受 AI 自動化影響的員工預計將獲得與現有預測一致的生產力提升，預計 10 年後，約 50% 的公司採用生成式 AI 技術，這種影響將顯而易見。
基於這些假設，高盛預測，生成式 AI 的廣泛採用可以使整體勞動生產力每年提高約 1.5 個百分點，與近期每年 1.5% 的平均成長率類似，與諸如 AI 等變革性技術的影響相當，如電動馬達和個人電腦。
在美國，生成式 AI 對生產力的提升很容易達到 0.3 到 3.0 個百分點。這個範圍取決於任務的難度、自動化的普及程度以及採用的速度。例如，在 AI 能力較弱的場景下，預計年勞動生產力成長率將下降至 0.3 個百分點。如果 AI 更強大，成長率將提高到每年 2.9 個百分點。
此外，假設沒有勞動力被替代，生產力成長預計將下降至每年 1.2 個百分點，而如果大量勞動力被替代，生產力成長將增加至每年 2.4 個百分點。
總之，高盛指出，儘管存在不確定性，但生成式 AI 的發展和應用在大多數情況下預計將顯著推動全球經濟。