【作者簡介】

張強，阿里研究院研究員，研究方向：AI應用，AI生態與科技倫理；

楊鵬，阿里研究院研究員，研究方向：AI應用，AI生態與科技倫理；

徐琪方，阿里研究院研究員，研究方向：AI應用，AI生態與科技倫理。

【摘 要】

自2022年底面世以來，以AIGC（人工智能生成內容）為代表的新一代AI技術迅速席卷全球，引發產業與職業的深刻變革。在我國，該項技術因其空前的智能水平和極強的通用性、易用性，已經廣泛進入不同行業和職業的工作流程，承接生產與服務場景，對就業市場形成正反兩方面的影響：一方面，打開效率和創造力躍升的新途徑；另一方面，對部分就業崗位形成沖擊。從趨勢看，“人機協作”將是主流工作方式，“AI助理”是人機協作的重要產品形態，個人“AI能力”是人機協作的微觀基礎。當前，AI能力已經表現為一項獨立的人才關鍵指標。圍繞AI能力，一場“企業主導、政府支持、個人積極參與”的人力資源升級行動已經啟動。

【關鍵詞】

云計算；人機協作；AI助理；AI能力；新職業

【文本引用】

張強，楊鵬，徐琪方：AI影響我國就業的邏輯、面貌與各方應對[J].中國大學生就業，2024（12）：29-36

中國是這場科技革命的積極參與者，不到兩年時間，AI大模型已經在我國經濟社會多個領域產生公眾可感知的實際效力，特別是已經開始牽引產業與職業的深刻變革，事關每一個職業人士的切身利益和前途命運。2024年2—4月，筆者基于阿里巴巴集團作為科技平臺企業的生態優勢，開展了為期兩個月的調查和研究，采訪了一批積極擁抱AI的企業、個人與專家學者，試圖準確呈現當前AI在我國落地應用的真實進展，以及AI影響就業的邏輯、面貌與各方應對。

常規技術一般適用于特定行業和特定場景，AI大模型則具有很強的通用性，學界把它認定為人類社會第25種通用目的技術。[2]雖然面世不到兩年時間，但AI大模型已經全面參與一二三產，深入行業各重要環節發揮顯著價值。AI大模型的短期亮點是AIGC（人工智能生成內容），發展方向是AGI（通用人工智能），當前技術水平距離完全通用還很遙遠，但技術應用的可覆蓋面已經相當廣泛。

在通用性之外，新一代AI技術還具有易用性，自然語言對話交互把使用門檻降至最低，只要打字、說話就能調動“算法+算力+數據”這一整套系統，滿足工作、生活的各種所需。互聯網大數據服務商QuestMobile的數據顯示，截至2024年1月，我國前十大AIGC應用去重月活用戶總規模達到5376萬。[3]AIGC應用（網站和APP）直接面向個人，協助個人高效完成文、圖、視頻、代碼等以內容為交付物的任務。企業組織則通過調用AI大模型API，將其通用能力轉化為行業應用，融入具體場景創造業務價值。截至2024年6月，阿里巴巴“通義千問”和騰訊“混元”的API日調用量均已破億，“通義千問”的企業用戶數已經超過9萬家。AI參與業務，意味著需要做出相應的組織調整，涉及相關崗位職能的變動和就業機會的增減。

AI生長的土壤是算力。從我國AI大模型的發展態勢看，其有望彌補在上一輪數字化進程中，我國“消費互聯網全球數一數二、產業互聯網發展相對滯后”的失衡狀況。國家信息中心的數據顯示，2016—2022年，全球公共云服務市場規模從8,540億元增長到38,206億元；同期，我國公共云服務市場規模從203億元增長到2,479.4億元。[4]6年間，中國公共云市場規模占全球的比重從2.4%上升到6.5%，但相比于2022年中國GDP在全球超過18%的占比，落差仍然巨大。公共云是效率最高的算力形態，其資源利用率是自建機房的5~10倍，上述落差反映了我國上一階段對先進算力的使用不足，這與我國產業互聯網發展相對滯后的現實構成了一體兩面。

新一代AI技術的發展迭代和普及應用為我國算力的爆發創造了契機。AI大模型的訓練和推理均依賴先進算力，我國云計算行業加大投入、完善布局，促成國產AI大模型的智能化水平緊跟國際前沿步伐。當前，頭部國產大模型已經達到萬億參數規模，國產開源大模型的最大規格也達到了千億參數級別。在美國權威大模型測評基準LiveBench AI榜單上，已有國產開源大模型闖入全球前十。[5]

AI的通用性和易用性正在有效推動我國先進算力的普及，并基于規模效應和技術進步逐步實現先進算力的普惠，使“AI+云計算”成為全社會共享的新質生產力。過去10年，阿里云已經將中國公共云的計算成本降低了80%，存儲成本降低了近90%；2024年以來，在國產AI大模型百花齊放的推動下，我國算力成本進一步下降。以“通義千問”GPT-4級主力模型Qwen-Long為例，2024年5月其API輸入價格降低了97%，1元錢即可購買200萬個token，相當于5本《新華字典》的文字量。這一趨勢下，“AI+云計算”將成為像水、電、煤一樣的基礎資源和能源，讓每家企業、每個人都觸手可及，打開全要素生產率增長提速的新通路。

“全要素生產率”考察傳統生產要素（資本和勞動）投入之外，其他因素對產出的貢獻，主要取決于技術進步、管理優化、組織提效等。我國人均GDP已在2019年超過1萬美元，從世界各國的發展經驗看，在人均GDP超過1萬美元后，影響經濟增速最重要的因素就是全要素生產率。數據顯示，自2008年以來，我國全要素生產率的增速趨于下降。2022年，我國的全要素生產率是美國的40%、日本的63%、德國的44%左右。[6]由此可見，提升全要素生產率是我國發展面臨的重要命題，既是過往短板，也是潛力所在。如果說人力（勞動力）密集是我國工業化的比較優勢，人才（工程師）密集是我國數字化的活力源泉，那么在AI驅動的智能化時代，算力（云計算）密集將為經濟發展注入一股新的強勁動力。根據中國信通院院長余曉暉團隊測算，算力每投入1元，可帶動3元～4元的經濟產出。[7]而隨著各行業、各領域算力使用規模的不斷擴大，人力與算力的關系和配比將隨之發生變化，進而影響就業市場。

綜上所述，新一代AI技術具有通用性和易用性，我國AI大模型技術具備較高的智能化水平，幾方面因素合力，正在加速推動我國算力資源走向普惠，重構人力與算力的關系。因此，AI對我國就業的影響兼具廣度、深度和速度。

新一代AI技術擅長理解和生成內容（AIGC），并開始表現出理解和模擬物理世界（AGI）的潛力。短期內，AI首先變革以內容為主要交付物的行業和職業，并打通各行業企業內部的知識和數據斷點，由此實現普遍性的降本增效。長期看，在AI理解物理世界規律和人類的行為之后，將以機器人等形態，成為體力勞動的有力助手，并從封閉空間走向公共空間，從生產制造走向服務業，把更多人從辛勞中解放出來，全面改變人類社會的產業格局和職業形態。

參考文獻：

[1]吳泳銘.擁抱人工智能驅動的產業智能革命[J].中國網信，2024（2）：72-74.

[2]安筱鵬.AI大模型：一次重構軟件系統、驅動萬物智能的技術革命[J].中國戰略新興產業，2024（2）：125-128.

[3]澎湃新聞.移動互聯網商業智能服務商Quest Mobile.2024頭部AIGC應用去重月活用戶突破5000萬[N/OL].（2024-03-12）[2024-10-10] https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26648697.

[4]國家信息中心信息化和產業發展部.“人工智能+”時代公共云發展模式與路徑研究[R/OL].（2024-03-28）[2024-10-10] http：//www.sic.gov.cn/sic/83/260/0329/20240329151144232547444_pc.html.

[5]WHITE C，DOOLEY S，ROBERTS M.et al.LiveBench：a Challenging，Contamination-free LLM Benchmark [EB/OL].（2024-06-27）[2024-10-10] http：//arxiv.org/pdf/2406.19314.

[6]黃奇帆.八個體制性基礎性問題，形成國內大循環堵點[EB/OL].（2022-07-19）[2024-10-10]

https：//www.yicai.com/news/101478824.html.

[7]謝瑋.算力需求快速增長[EB/OL].（2024-05-30）[2024-10-10]

https：//www.ceweekly.cn/cewsel/2024/0530/445621.html.

[8]張丹丹.分析了百萬份招聘數據后，我們發現這20種職業更容易被AIGC替代[EB/OL].北京大學國家發展研究院公眾號，2024-03-08.

[9]李寧.生成式AI工具顯著提升人機協同效能[EB/OL].阿里研究院公眾號，2024-03-08.