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知識分子

The Intellectual

圖源：Pixabay

撰文 | 張天祁

自2022年底ChatGPT推出以來，大語言模型（LLMs）被視為技術革新的新增長點。企業爭相部署，資本加碼投資，從代碼生成到文本寫作，生成式AI正在迅速滲透到各類辦公場景。

不少人一邊期待它能減輕工作負擔、提高工資，甚至夢想靠AI實現躺平，一邊又擔心自己會不會很快被技術取代。在這場突如其來的技術浪潮里，想象與焦慮并存，仿佛每個人的職業軌跡都將被重新改寫。

人們最關心的是：這場轟轟烈烈的技術變革，是否已經改變了我們的工作？有多少人會失業？工作時長會減少嗎？一項來自丹麥的實證研究給出了一個現實又冷淡的答案：到目前為止，還沒有。

01

大語言模型，

尚未改變勞動力市場

這項研究由芝加哥大學與哥本哈根大學兩位經濟學者合作完成，利用了2023年底和2024年的涵蓋2.5萬名員工和7000家雇主的調查數據。研究特別關注11個受生成式AI影響較大的職業，包括記者、教師、客服人員和軟件工程師等。

圖1 不同職業中使用AI工作的員工比例

為了評估生成式人工智能對員工收入與工時的實際影響，研究團隊采用了經濟學中常用的雙重差分法（Difference-in-Differences）。它的基本思路是，把使用AI聊天機器人的員工，和沒有使用的員工進行比較，觀察兩組人在ChatGPT發布前后，收入和工作時間的變化有沒有出現明顯差別。如果AI真帶來了影響，那么這兩組人的“變化幅度”就應該不一樣。

不過，愿意接納AI，把它融入日常工作的人，本身的能力或者動力可能就更強，日后的發展可能也就更好。為了防止這種偏差，作者們控制了員工的各項條件，包括性別、年齡和勞動力市場經驗，盡量保證不同員工之間的可比性。

他們還發現，不同企業對生成式AI的態度差異明顯：有的鼓勵員工積極使用，有的則保持中立，甚至明令禁止。這種由雇主政策帶來的使用差異，并非出自員工自身的選擇。研究團隊正是利用這點，將背景相似、但由于所在企業政策不同而使用AI多寡不同的兩組員工進行對比，觀察他們在ChatGPT發布前后，收入和工時的變化是否出現分化。

結果顯示，在ChatGPT推出一年半之后，各類AI聊天機器人對員工的收入與工時幾乎沒有可觀測的影響。研究中大多數關鍵結果都顯示，AI對收入的影響非常小，小到幾乎可以忽略。同時，即使有收入增長，幅度也幾乎不會超過1%。具體到各個職業，情況同樣如此。研究顯示，哪怕有漲薪，幅度也不會超過6%。就算是在最可能受益的崗位上，比如軟件開發、市場營銷或人力資源，結果也沒有明顯不同。

圖2 此表第1列為使用AI的員工平均感知收益影響（以百分比表示），報告收入減少的員工（第2和5列）、收入不變的員工（第3和6列）以及收入增加的員工（第4和7列）。

作為補充，研究還直接問了參與者一個簡單的問題：“ChatGPT等生成式AI工具有沒有讓你的收入增加？”在2024年11月的調查中，97%的受訪者回答“沒有”。他們自己估算的收入增長幅度也非常小，通常在0.04%到0.2%之間。哪怕是那些自認每天用AI節省超過一小時工作時間的用戶，也沒有表現出更明顯的加薪或其他勞動力市場上的優勢。

研究者還跟蹤了長時間段內的趨勢變化。他們以ChatGPT推出為分界點，發現推出前后的趨勢都沒有什么變化。如果說AI有著影響經濟的潛力，我們應該能看到某種正在醞釀的變化趨勢，比如使用者慢慢開始跑贏，但這樣的分化始終沒有出現。這讓研究者判斷，AI工具沒有帶來顯著變化，并不是因為時間還不夠，而是它在實際工作中產生的影響本身就可能非常有限。

對于這種情況，作者們已經不覺得奇怪了。他們認為，大語言模型目前的境況，并非沒有先例。他們引用了諾貝爾經濟學獎得主索洛在1987年的那句經典評論：“你能在任何地方看到計算機的影響，唯獨在生產力數據中看不到。”計算機剛普及時的情形與今日的大模型頗為相似，技術迅速擴散，社會關注度極高，但在工資、工時這些核心經濟數據中，仍難以看到清晰的變化。

對這種現象，作者們并不感到意外。這種“看得見應用、看不見影響”的情況，在技術史上并不新鮮。1987年，正值計算機開始大規模普及，諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·索洛就曾說過：“你能在任何地方看到計算機的影響，唯獨在生產力數據中看不到。”

如今，大語言模型似乎也處在類似階段，技術迅速擴散，社會關注度極高，但它的經濟效應，還沒有體現在工資、工時這些核心經濟數據中。

02

人人用AI，

沒人漲工資

“大語言模型沒改變經濟”的結論，可能會引起一連串疑問。是不是企業還沒大規模部署？或者員工還沒有開始真正使用？又或者丹麥的經濟環境特殊，自成一體，在這波生成式人工智能熱潮里不受影響？

事實上，作者之所以選擇丹麥，正是因為它是觀察這場技術沖擊的理想樣本。別看丹麥常被視作北歐福利國家的典范，但在一些方面，它和美國更像。兩國的企業用工靈活，招聘和解雇的成本都很低，企業可以根據市場變化迅速調整人員配置。工資談判中，個人協商比工會主導更常見。這種制度安排意味著，一項新技術如果有足夠的影響力，企業就能很快做出反應去吸收和改變新技術，員工的收入和工作內容也更可能隨之發生變化。

在技術應用方面，丹麥員工同樣處于前列，他們對使用ChatGpt之類AI工具的比例已與美國相當。其次，丹麥的勞動力市場和美國也有共同點，兩國的而且和員工直接談工資的情況，要比和工會談工資更常見。這種環境，很適合作為考察新技術影響勞動力市場的試驗場。

調查顯示，大多數丹麥雇主都在積極推動員工使用生成式AI。大約43%的員工表示，公司明確鼓勵使用這類工具，另外還有21%的員工說，雖然公司沒有明說，但也默認他們可以用。真正禁止使用的企業只占6%。

在那些明確鼓勵使用AI的公司里，員工使用ChatGPT等工具的比例從47%提高到了83%；每天使用的比例也從7%增長到21%。還有38%的公司更進一步，已經上線了自有的內部模型，多數是根據企業的具體業務定制的。與此同時，大約30%的員工也在公司支持下接受了相關培訓。

AI工具的確能起到提升效率的作用，但是不多。研究發現，大多數用戶確實從中獲得了效率提升，不同行業中有64%至90%的員工表示自己節省了工作時間，平均節省幅度為2.8%。在雇主鼓勵使用的情境下，營銷人員的時間節省可達6.8%，軟件開發人員能達到6.5%。

過去有一些研究顯示AI能提高15%的生產力，作者認為這些研究是高估了AI的作用。這些研究往往聚焦節省時間最為顯著的崗位，比如客戶和IT支持、市場營銷、人力資源以及軟件開發等崗位。相比之下，教師、會計師和財務顧問通過AI節省的時間大約只有前者的一半。而且現實數據也和規模有限的受控實驗不一樣。

對打工人來說最關鍵的是，這些“AI紅利”并沒有明顯轉化為收入增長。研究估算，員工效率提升中，只有3%到7%最終反映在工資上。換句話說，ChatGpt這類AI工具已經被不少員工用起來了，而且用得不算少。但它帶來的提升并沒有反映在勞動者的回報上，漲工資還是遙遙無期。

03

工資沒變，

工作內容在變

雖然現在AI還沒有幫助員工漲工資，節省的時間也有限，但它確實改變了一部分的工作內容。

在2024年的調查中，17%的員工報告因使用ChatGPT等生成式AI而承擔了新的工作任務，其中10.9%是完全新任務，4.4%是在原任務基礎上的擴展，1.7%兩者兼具。

這些新任務并不只出現在使用AI工具的員工身上。即使是沒有用過ChatGPT等生成式AI的工人中，也有大約5%報告說，AI的出現讓他們承擔了新的工作內容。比如在教師群體中，有10%到15%的不使用AI工具的老師，也得檢查學生作業是否由AI生成。

AI帶來的新工作主要體現在幾個方面。首先是AI系統的集成和適配，特別是在IT支持和軟件開發領域，約有15%到40%的工作涉及設計提示詞、優化AI輸出、糾正錯誤以及把AI結果融入日常流程。

作者認為，這符合生產力J曲線理論，即在通用技術早期，企業需要花費相當的人力物力來重塑流程、培訓員工、建立規范，等于在為未來的效率打基礎。這個過程中，新技術帶來的“紅利”往往被“適配成本”所抵消，所以難有立竿見影的效率提升。

其次，AI在內容創作上的幫助越來越普遍，比如在市場營銷、新聞寫作和辦公支持中，很多人用AI來寫初稿、起草報告、構思郵件，甚至寫代碼，改變了傳統的文字工作方式。

第三，教師和法律行業出現了更多與倫理和合規相關的新任務。教師需要判斷學生作業是否由AI完成，法律工作者則要制定AI使用規則，確保輸出內容合法。

最后，雖然范圍較小，但還有一部分工作是利用AI幫助創新，比如協助頭腦風暴、分析數據和提出方案，這部分工作占比一般在5%到20%。

這種工作內容的變化，并非完全自動發生。數據表明，雇主是否鼓勵使用AI、是否提供培訓，是影響任務變動強度的關鍵因素。在企業積極部署的情形下，新任務的出現概率提升20%-50%，時間節省、創造力提升和工作質量改善的自我報告也顯著上升。

值得注意的是，這些新增工作內容并沒有伴隨“舊任務”的消失。研究并未發現AI用戶被減輕原有職責，或被調整崗位的系統性跡象。AI工具節省了一部分時間，但打工人們沒有得到摸魚休息的時間。

相反，大多數人表示，他們只是把AI節省下來的時間用在了別的工作上，80%的受訪者會把這部分時間投入其他工作，25%的員工把省下的時間，又投入到原本就節省了時間的那部分工作里，把這些工作做得更精細。真正把省下時間拿來休息的不到10%。

AI幫你省下了時間，但你的時間還是屬于工作。更快干完，不代表能早點下班，也不代表能多拿一分錢。

參考文獻：

[1]Humlum, Anders and Vestergaard, Emilie, Large Language Models, Small Labor Market Effects (April 15, 2025). University of Chicago, Becker Friedman Institute for Economics Working Paper No. 2025-56.