牛津研究：在家工作的员工很快会被人工智能取代

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牛津大学的一项分析显示，由于人工智能，居家工作人员，特别是在重复性任务方面最有可能失业。分析称，尽管人工智能正在取得进展，但人工智能幻觉和人类接受错误等“瓶颈”仍然是全面自动化的主要障碍。
在创意产业中，人工智能生成语言模型可以产生想法，但不太擅长进行概念性工作，这可能会导致更多竞争和更低的工资。



牛津大学互联网研究所的分析得出结论，由于人工智能，在家工作的员工面临着很高的失业风险。Carl-Benedikt Frey 和 Michael A. Osborne 教授在题为“生成式人工智能和工作的未来：重新评估”的研究中分析了生成式 AI 技术的影响以及它们如何改变工作世界。

Frey教授称，“总的来说，现在看来人工智能可以在许多虚拟环境中取代人类的工作，这与远程完成的任务也可以自动化密切相关。”人工智能还有可能取代重复性任务的工作。这些在分析中被称为“事务性”任务。“工作的事务性越强，就越容易受到自动化的影响。”

人工智能完全取代工作的障碍

尽管如此，牛津大学的研究人员认为，尽管近年来人工智能取得了显著进步，但该技术发展的“瓶颈”阻碍了其完全取代人类劳动力。

人工智能幻觉就是一个例子：聊天 GPT 等人工智能系统有时会生成意想不到的、有时是错误的结果。这些问题将继续出现，因此公司将不得不让人力参与到工作流程中。研究表明，自动化流程中的这种困难使面对面互动的员工明显具有优势。“人际互动仍然很有价值，这种现实世界的互动不能简单地被大型语言模型取代。”



此外，人类对人工智能错误的接受程度也发挥着重要作用。Osborne 教授解释，“感知和移动任务的自动化还存在重大障碍，特别是在现实世界中，我们无法容忍错误。”而人工智能模型有可能在工作环境中引入大量错误。因此，公司更有可能将生成式人工智能限制在风险较小的职位上，例如客户服务或仓库自动化。

研究人员对大规模失业表示怀疑

分析认为，人工智能的使用以及人工智能的替代取决于各自的行业。由于工作的重复性，分析表明公司很可能可以通过将人工智能与机器人技术相结合来自动化以下工作的任务：

• 电话推销员
• 叉车司机
• 撰稿人
  

研究人员解释说，生成式人工智能可能不会导致广泛的工作岗位流失。以创意产业为例，教授们认为生成式人工智能语言模型“通常擅长”生成现有想法的新组合。