{"text":[[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":10.3,"text":"欢迎回到《AI变革》——我们每周探讨人工智能如何改变工作岗位和劳动力市场。本周，我们将关注人工智能对呼叫中心就业的早期影响。呼叫中心工作被认为是最容易受到大型语言模型影响的岗位之一，同时也是一种在中低收入国家有大量从业者的、受人工智能影响的职业，因此尤其适合作为观察指标，帮助我们了解人工智能可能如何扰乱各国国内及国家之间的就业模式。"}],[{"start":39.980000000000004,"text":"

约翰写道

"}],[{"start":41.800000000000004,"text":"本周这期内容的缘起，是就业研究公司Revelio Labs经济学家Caelan Wilkie-Rogers开展的一项新研究。他对人员跳槽进行的细致数据分析，已成为许多有关人工智能对劳动力市场影响的重要研究的关键基础。"}],[{"start":57.660000000000004,"text":"威尔基－罗杰斯对数十个国家的企业员工人数数据和个人职业资料进行了数百万条记录的分析，以追踪自大型语言模型兴起以来呼叫中心岗位就业情况的变化。研究发现，全球呼叫中心就业人数较2023年年底的峰值下降了5%。更值得注意的是，这一趋势不仅体现在总体数据和高收入国家，也出现在大多数中低收入国家。在菲律宾，目前呼叫中心就业人数较ChatGPT发布时减少了10%；肯尼亚过去18个月的降幅则为6%。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":93.37,"text":"高收入国家和低收入国家就业岗位减少的时间节点值得关注。在一些较富裕的国家，这些岗位早在大型语言模型出现之前就已开始减少，原因恰恰是呼叫中心工作被外包给了劳动力成本更低的国家。不过，全球岗位总数和低收入及中等收入国家(LMIC)岗位数近期同时下滑，更有力地暗示人工智能可能发挥了作用。"}],[{"start":118.57000000000001,"text":"呼叫中心岗位一直被认为尤其容易受到人工智能的冲击，因为这类工作高度依赖人工智能擅长的例行性、明确规定的任务；而在海外外包岗位中，雇主与雇员之间的联系较弱，也使这些岗位尤其脆弱。但需要指出的是，正如迄今有关人工智能导致岗位流失的研究一贯显示的那样，Wilkie-Rogers发现，就业岗位减少主要是因为招聘减少，而不是裁员增加（呼叫中心裁员实际上有所减少，只是降幅远低于招聘人数）。"}],[{"start":150.81,"text":"不过，同呼叫中心员工数量下降相比，另一个同样、甚至更值得关注的发现是：如果把目光转向低收入和中等收入国家薪酬更高的白领岗位，即便是那些理论上高度暴露于人工智能的岗位，就业仍在增长，而且往往增势强劲。在我看来，这可能表明，人工智能正在降低这些岗位所需的专业技能门槛；或者，这也可能是杰文斯悖论正在发挥作用的又一例证——人工智能带来的效率提升释放了新的需求。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":181.79,"text":"即使在更广义的客户服务行业，我们也发现了人工智能可能正帮助中低收入国家的劳动者沿着价值链向上流动的迹象：虽然最基础的呼叫中心岗位就业人数有所下降，但客户关系等领域的高薪岗位就业人数却有所增加。不过，Revelio Labs的岗位转型数据补充了一个重要细节：在中低收入国家，转入更高价值白领岗位的人，通常并不是那些离开底层呼叫中心岗位的人。大多数离开呼叫中心岗位的人，转而从事薪酬相近或更低的工作。"}],[{"start":215.32999999999998,"text":"在我看来，这可以归入几种反复出现的模式。首先，决定就业岗位是否被替代的关键，不仅是工作任务与人工智能能力的重合程度，还包括该职业的地位或稳定性。低薪岗位和外包岗位尤其容易受到冲击，正如我们在零工经济中所看到的那样。其次，即使是在最脆弱的岗位中——我们确实看到这些岗位的就业人数在下降——人工智能导致的岗位替代主要表现为不再新增招聘，而不是裁员。第三，尽管有迹象表明，人工智能正在最易受影响的岗位中挤出招聘，但由于需求增加以及技能门槛降低可能带来的好处，到目前为止，其净影响似乎是中性甚至偏积极的。"}],[{"start":261.40999999999997,"text":"

萨拉写道

"}],[{"start":263.22999999999996,"text":"约翰，谢谢你提供这些信息。到目前为止，就业规模的缩减似乎主要是通过减少新入职人员，而不是裁减现有员工实现的，这让我想起几周前我们讨论过的维多利亚时代制靴匠的案例（简而言之，机械化到来时，制靴匠并没有大规模失业；这个手工行业之所以萎缩，是因为年轻人不再进入这一行）。19世纪的这一转变历时一代人，但鉴于21世纪呼叫中心的员工流动率往往很高，雇主通过自然减员迅速而低调地缩减员工规模，是合理的。"}],[{"start":296.47999999999996,"text":"这再次提醒我们，仔细梳理裁员统计数据未必是寻找人工智能冲击迹象的最佳方式（不过需要指出的是，近期已有报道称，呼叫中心出现了与人工智能相关的实际岗位流失，其中包括南非的呼叫中心）"}],[{"start":312.64,"text":"但真正重大的问题是，呼叫中心岗位减少，可能会给那些逐渐依赖这些岗位的中低收入经济体带来什么影响。（例如，2023年，菲律宾更广义的业务流程外包行业占国内生产总值约7.4%，规模与汇款收入相当。）世界银行(World Bank)和国际劳工组织(International Labour Organization)近期发布的一份论文描述了最坏情形。论文作者指出，呼叫中心岗位及其他入门级办公室岗位历来是通往更好职业的跳板，尤其对年轻人而言。因此，白领岗位自动化可能会“在人们获得向上流动机会之前，就堵死通往职业晋升的路径，这与过早去工业化的逻辑如出一辙”"}],[{"start":355.76,"text":"不过，正如你所说，Revelio Labs的数据令人鼓舞：到目前为止，这些经济体的其他白领岗位——包括薪酬更高的岗位——仍然保持稳定。例如，我们与驻孟买记者克里希纳•考希克(Krishn Kaushik)交谈时，他对印度“全球能力中心”创造更多高技能就业岗位的前景相当乐观。"}],[{"start":376.18,"text":"当然，我们不知道的是，这些工作能否成为不再从事呼叫中心工作的年轻人的另一条入行途径。我们同样不知道，AI最终是否也会取代这些岗位。"}],[{"start":388.35,"text":"

约翰撰写的文章，以及有关人工智能数学领域最新突破的说明

"}],[{"start":393.94,"text":"谢谢你，萨拉(Sarah)，我完全同意。研究显示的一个重要问题是——这也呼应了几个月前我们报道过的布鲁金斯学会(Brookings Institution)和Opportunity@Work对美国开展的分析——尽管有关人工智能导致就业岗位流失的新闻，往往聚焦于毕业生岗位以及法律、软件等高端知识型工作，但截至目前的证据表明，就业岗位收缩受人工智能加速影响最明显的，可能是我们所谓的“浅蓝领”工作：这些岗位通常是高度例行化的办公室支持工作，几乎不需要专业知识，其中呼叫中心工作人员或许是最典型的例子。"}],[{"start":428.87,"text":"但本周另一则重磅AI新闻表明，即便是极其复杂、需要专业知识的工作岗位，也可能大幅暴露于同一项科技之下。当然，我指的是OpenAI周二宣布，一款尚未发布的模型又解决了数百道著名数学难题。上月，OpenAI仓促且混乱地宣布其解决纳维–斯托克斯问题的成果，引发了轩然大波。相比之下，这一次OpenAI征询了专业数学团体的意见，在公布新发现的同时发布了详细结果和文档；而且，据我所知，几乎没有人指责其窃取并抢先公布人类研究人员正在研究的同类问题成果。"}],[{"start":467.67,"text":"我强烈建议大家去看看那些职业数学家读到AI解出自己苦苦思索了数年、甚至数十年的难题时所流露出的震惊反应——这些问题如今只需几小时便由AI解决。萨拉，你在报道自己的书时从译者那里听到的情况，与此有相似之处，这一点令我印象深刻：即使一个人的工作仍然保住了，亲眼见证自己不再以选择的方式深入、富有启发性地探究问题，而是转为检查AI输出，也可能令人感到迷惘和沮丧。这也引出了一个问题：如果这样的冲击导致技能退化、人才培养渠道收窄，未来谁来指导和评估AI数学？请放心——未来几周我们还会继续讨论这一话题。"}],[{"start":511.06,"text":"

推荐阅读：

"}],[{"start":512.88,"text":"关于人工智能对低收入和中等收入国家影响的更多内容，我推荐阅读迪娜•穆萨(Deena Moussa)的Substack（萨拉）"}],[{"start":521,"text":"科技经济学家乔舒亚•甘斯(Joshua Gans)谈OpenAI最新数学突破的意义"}],[{"start":null,"text":" "}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1791681103_7953.mp3"}