人工智能 vs 人类 II：生成式人工智能颠覆手册——市场忽略了什么

AI与人类II：生成式AI颠覆性策略手册 - 哪些市场正在错失？ 全球对生成式AI的评论大多集中在AI供应链上，但随着其应用达到规模，其颠覆性影响将难以忽视。经济后果是否会在发达经济体中最为严重，进而引发对AI应用更严格的管控？在这诸多疑问和噪音之中，我们在此提出基于数据的观点。 +65 6326 7643venugopal.garre@bernsteinsg.com加伦·文格洛普尔 +91 226 842 1482nikhil.arela@bernsteinsg.com尼基哈尔·阿雷拉 主导叙事出现谬误：最普遍的人工智能故事线认为，知识产业将受到最严重的冲击，入门级职位将最先消失，低成本劳动力经济体——印度、印尼、墨西哥——面临的最大威胁，因为它们的增长建立在套利之上。然而这些说法暴露出惊人的脱节。在大多数中等收入经济体中，信息和知识部门仅占1-4%的就业，而在高收入经济体中则占6-10%，GDP份额的差距甚至更大：服务业在中等收入国家（中位数55%）的贡献约为50-60%，相比之下，在发达经济体中则超过70%。这是对“低收入经济体最受影响”这一传统观点提出的首次严峻挑战。 输入工资，叙事便中断：论点的第二个支柱是工资，其中的差异使情况更加严峻。一名典型的软件工程师在印度的年收入约为1万美元，而在美国约为13万美元，在英国约为8万美元。这一模式在会计师、律师助理、数据分析师——任何人工智能快速发展的白领类别中重复出现。用人工智能取代一名1万美元的工人只能带来微薄的节省；而取代一名10万美元的工人则对大多数组织具有变革性。并且，如果公司采用保留有限决策者（和风险承担者）池的人机协作系统，那么从经济角度来看，最值得保留的是哪些人？ 为何会出现逆势的市场反应？尽管如此，印度和印尼等中等收入经济体的股市却承受了AI贸易的主要冲击，而美国和韩国则大幅上涨。市场是否非理性？并非完全如此：大多数新兴市场缺乏大型纯粹的AI公司，而支撑印度服务业繁荣的成本竞争力劳动模式确实面临真正的颠覆。中等收入经济体的广泛指数对IT服务的敞口也更高（约5%，而高收入国家的同业指数为2.9%）。这些风险是真实存在的，但也是有限的。市场正在为未来几个季度而非未来几十年定价——而这种时间短视可能正在创造下一个巨大的盲点，而机会恰恰蕴藏其中。 人工智能，伟大的平权者？这个标题或许出乎意料，但逻辑十分清晰。考虑到当前服务业就业和现有的收入不平等状况，我们估计，中等收入经济体的国民收入将平均下降10%，而高收入经济体则下降约22%。负担将不成比例地落在最富的10%至9%收入群体之后、前1%之后的下一个最富有的9-10%收入群体身上。从这个意义上说，人工智能在两个维度上成为了平权者：缩小高收入和中等收入国家之间的收入差距，以及在经济体内压缩前1%之外的收入分布。 细节 摘要 意义 我们的分析表明，如果一切任其发展，我们可能会看到这样一个案例：每家公司都在人工智能采用方面不断前进，直到其带来的取代效应超过其创造的新工作岗位。到那时，将发生真正的经济金字塔转型，发达经济体将首当其冲，且受影响最为严重。中等收入经济体在绝对值方面受到的影响较小，但也会随着时间的推移，其“升级”进入更高收入群体的机会几乎降为零。我们观察到，在各个经济体中，最顶端的约1%人群拥有不成比例的收入份额，随后是相对更平均的其余99%。这对依赖大量销售额的多数经济体中的非必需消费品品牌来说可能带来毁灭性的后果，只有服务于顶层1%的超豪华品牌设法生存下来。发达经济体将损失最大。 实际上，我们相信人工智能将是一个受到严格政府监管的行业——无论是最低就业要求还是使用限制。最终，人工智能实际上可能使大多数人的收入水平趋于接近，而不是拉大差距。从这个角度来看，人工智能可以是伟大的“人类均等器”——无论好坏。 我们的人工智能评估是否存在根本性的错误？ 我们常常歌颂人工智能带来的巨大生产力红利，或因它带来的颠覆性影响而为某些知识产业敲响警钟。但我们不可避免地忽略了更宏大的图景。正是在这一点上，我们将试图填补这一空白。你会发现这则笔记颇为非同寻常。随着我们深入探讨，我们的想法将不断演变，我们的推论将通过挑战当前对人工智能的普遍接受观点而逐渐成形。我们将更倾向于将这篇阅读整理成一份思想笔记，在需要时使用数据来论证观点或挑战现有看法，但仅用我们的思考来形成新的观点和启示。我们鼓励读者与我们一同思考。现在，我们开始吧！ 人工智能时代——它为何不同于以往的颠覆？ 当我们谈论人工智能时，常听到的基本错误是人们过度简化它，并将其等同于以往的技术创新。这是一种流行的方法，确实简化了很多问题——因为它让你能通过已知历史事件的棱镜来观察未知。但遗憾的是，这种方法只适用于渐进式变革。因此，将人工智能与工业革命或计算机时代进行比较，存在一个巨大的固有缺陷：其本质差异非常显著。此外，工业革命时期的机器以及一个多世纪后的计算机，都怀有明确的目标——提高生产力。织布机和脱粒机旨在用蒸汽和钢铁的机械输入来替代人类的体能输入。其初衷主要是绕过人类的生理极限，让同一些人能在更高、更高效的规模上展现生产力。而人工智能，至少根据至今的趋势来看，被包装成生产力提升器，但其设计目的实际上是彻底取代人类的心智任务。这以前从未发生过。机器并非为自我运行而设计，计算机也并非为自我编程而设计。但人工智能，尤其是具有自主性的AI，正被设计成能够做到这一点。在这种情况下，“它毁掉一些工作，但创造更多工作”这句古老的谚语真的适用吗？ 此前一系列动荡中，另一项发生显著变化的是物质或信息消费方式。工业革命导致劳动力市场大规模扩展到全新的领域。在19世纪，即使在今天发达的经济体（如英国、美国）中，绝大多数劳动力仍从事农业。一个世纪后，这场革命创造了此前难以想象的角色——工厂经理、工程师和机器操作员。计算机时代催生了创新过剩，创造了软件、互联网、数字营销、电子商务等未来产业——每个产业都有其自身的劳动力和专家团队。人工智能从根本上偏离了这一脉络。至少到目前为止，它既未尝试也未表明要创造新产业，而是通过“理解”此前无结构的数据或信息，深入渗透现有产业。这瞄准了隐性知识——通常高级专业人士通过多年经验发展出的复杂直觉性理解，而在计算机时代，这种知识被认为无法自动化。在这种情况下——一旦人工智能威胁到就业生存，可供工作转换的“安全避风港”可能将大大减少。“人工智能会创造工作”并非问题所在，关键在于它至少能否创造与取代数量相当的工作，而目前看来，它远未做到这一点。 估算就业影响 这并非关于哪些工作因AI而面临最大风险的常规评估——这类文章至今已不胜枚举。这是我们将分析推进到下一阶段的重点部分。在假设哪些工作最受AI影响的前提下，这些工作中接下来最显而易见的发展是什么？这更像是一个长远视角，展望在AI饱和的世界中事物可能呈现的模样——因此，我们不会重申我们对IT影响被夸大的观点，正如我们在之前的“AI与人类”笔记中所观察到的。 1. 确定工作 通常，当我们听到AI对就业的影响时，会听到诸如知识产业、决策角色减少或入门级角色等说法。我们已经在之前的《AI与人类》笔记中破除了关于初级角色和采用速度的一些神话。然而，考虑到信息产业迟早会受到冲击，让我们来看看就业份额。在就业对信息产业依赖程度方面，高收入国家占据领先地位，其中7-10%的劳动力直接在IT、视听/广播、电信和信息通信等行业就业。像印度尼西亚和印度这样的中等收入国家远远落后——即使将那些间接依赖数字的非信息类工作（例如使用数字解决方案的医疗保健、金融或零售工作）也包括在内也是如此。这是对“像印度这样的国家面临巨大AI冲击”这一相对普遍的观点发出的第一个警示信号。 这关乎就业份额。那么经济份额呢？或许，更少的工作力也可能对生产力产生巨大影响。虽然由于各国的行业报告和计算标准不同，直接计算信息产业对GDP的贡献非常困难，但我们以服务业增加值占GDP的百分比作为替代指标，来确定信息产业在不同国家GDP中的相对重要性。或许并不令人意外，印度在这方面甚至落后于发达国家。尽管服务业贡献了巨大的份额（占总体GVA的50%以上），但这与发达国家服务业对其经济的贡献相比仍然相形见绌。因此，无论是从就业还是经济贡献的角度来看，发展中国家似乎在人工智能面前仍然是一个相对较小的输家。 2. 工资效应 让我们看看一些主要的颠覆对象——业务流程外包（BPO）、客户服务、会计师、数据录入员、律师助理和软件工程师。这些工作的平均工资在全球范围内差异很大——但有一个趋势是：中等收入国家和高收入国家对于相同的工作存在巨大的薪酬差距。以软件工程师为例——他们在印度的平均年薪大约在1万美元左右。而在美国，这个数字则超过10万美元，同时在许多其他高收入国家也远高于6万美元。那么，当人工智能（AI）真的到来并且被广泛采用时，哪些岗位最容易通过AI订阅服务被削减和替代呢？如果某种形式的人机协作系统确实能在高级阶段得以保留，那么这些人类工作者很可能更倾向于中等收入国家的高技能人才——比如印度的4万美元工程师，而不是美国的200万美元工程师。虽然这对所有国家来说都令人不安，因为无论身处何地，大多数工程师都会失去工作，但长期来看，高收入国家的风险似乎更加严峻。 那么，为什么市场会显示出这种异常现象呢？与我们之前的判断相反，自Anthropic宣布推出能够自动化大量IT或文档工作的协作工具以来，印度或印尼等新兴经济体的市场表现最差。 对此有一个明确的解释。市场的短视本性：其即时效应显然在于某些主要受益者，例如韩国、台湾或美国的AI市场。印度或印度尼西亚并没有真正成为AI的参与者——他们不制造半导体，不设计半导体，不制造内存，也不拥有任何基础模型，反而是在AI浪潮中被颠覆的那一批。因此，尽管其他市场存在受益者，但印度似乎没有。这足以拖累整体市场，特别是那些IT服务敞口达到10%的市场。长期的经济发展影响目前并未被计入其中。没有人真的会考虑那么长远。 确实还有另一件事，这对新兴市场而言，前景相当不妙。这些新兴市场大多依赖劳动力 arbitrage（成本优势）来发展：即拥有比发达国家便宜数倍的劳动力，以及足够长时期的全球化浪潮，足以在一定程度上弥合工资差距。中国的飞速崛起几乎完全得益于其高效且廉价的劳动力大军，其规模在地球上无出其右。例如，印度的软件产业每年向海外出口价值超过2000亿美元的服务——主要面向这些高收入国家。一旦这种低成本优势因能够创造从事类似工作的无面人（faceless agents）的技术而面临被侵蚀的边缘，那么低收入和中等收入经济体的追赶贸易基本上就结束了。这就是人工智能浪潮带来的巨大担忧：未来经济体之间可能不会有太多收入转型——实际上会使当前状态永远固化。 人工智能时代的人类——展望未来 虽然市场可能不会考虑得那么长远，但我们必须考虑。在统计失业工人数量或过时岗位时，我们常常忘记这些工人同时也是消费者，并且构成了劳动力的重要组成部分。因此，随着人工智能的采用越来越多地取代这些工人，消费在后期必然受到损害。这是人工智能生产力繁荣中较少被讨论的隐患。早期阶段不会受到这个问题的影响，因此快速采用者至少在目前将处于有利地位。 正走向一个帕累托无效率的纳什均衡吗？ 那么，这一切会如何发展呢？一家公司发现，用人工智能代理而不是真人可以降低成本并取得更大成效，于是它削减了一些岗位。公司最初是从小规模开始这么做的，生产率开始提高。被取代的人数是显著的，但也是有限的——有些人找到了新工作，许多人积累了储蓄，而从繁荣中受益的人数也足够多。总的来说，我们看到对商品和服务的需求上升。在人工智能时代中率先行动的公司将大有裨益。 如今，越来越多的公司崭露头角，而早期采用者则转向大规模人工智能应用。生产力迅速提升，但随着越来越多的岗位被裁撤，失业人数开始超过新创造的工作岗位数量，需求便开始下降。这是人工智能真正实现规模化扩张的时代，此时需求不再与生产力同步增长。对企业而言，纯粹的经济理性仍然意味着要不断扩大采用范围——因为如