WSJ：为什么AI可能不会抢走所有人的工作——如果我们现在就行动起来的话

AI会增强我们的工作、帮助我们吗？还是会自动化我们的工作、抢走我们的饭碗？一位经济学家认为，这完全取决于我们自己的选择——而现在的我们却正在犯错。

现年53岁的麻省理工学院（MIT）经济学教授森德尔·穆来纳森强调，AI并不是一种自动发生在人类身上的事情，而是人类正在创造的一种工具。我们有能力决定它最终成为什么样的技术。

穆来纳森曾于2002年获得麦克阿瑟“天才奖”，职业生涯初期主要研究行为经济学如何帮助贫困人群，并在2013年与行为心理学家埃尔达·沙菲尔合著了《稀缺：我们为什么会陷入贫穷与忙碌》（Scarcity: Why Having Too Little Means So Much）。之后，他将关注点转移到了AI领域。

他的灵感之一来自苹果创始人史蒂夫·乔布斯。乔布斯曾看过一张1973年的《科学美国人》杂志上的插图，图片显示，“骑着自行车的人”从效率上来看远胜于其他动物。因此乔布斯提出，计算机应该成为“人类思维的自行车”，也就是帮助我们更好地发挥自身潜能的工具。

穆来纳森认为，我们应重新思考并恢复这种理念，让AI成为协助人类、而非取代人类的工具。

经济学家一直在争论AI对就业的影响。AI会取代人类吗？它只会帮助高学历人士，而损害低学历人士吗？还是能帮助所有人？但你却有另一种视角。

人们总以为AI会自动化我们的工作，但他们忽略了，自动化只是AI可能走的一条路。实际上AI或机器学习本身并没有注定要自动化工作的必然性。另一条路是增强人类能力。这正是“思维的自行车”的理念。

AI最终会变成取代我们的工具，还是增强我们能力的工具，这完全取决于我们的选择。但我和很多人一样非常焦虑：如果我们持续走自动化这条路，将来很难回头做出改变。

那么，现在AI的发展与应用具体有哪些问题呢？

每次Anthropic、OpenAI或谷歌发布新模型时，它们都会强调自己在某些测试基准上表现更好，这实际上引导了AI的发展方向。这些基准基本上是在评估AI能否像人类一样完成任务。

换句话说，我们正在开发专注于自动化能力的算法。当我们说它们越来越强时，意味着它们自动化的能力越来越强。然而现有的基准却没有一个指标，是专门评估AI如何帮助人类更好地完成任务的。

那么，有没有AI发挥“增强人类能力”的实例呢？不论是有意还是无意的？

我最喜欢的案例是我以前的学生琳赛·雷蒙德（Lindsey Raymond）与埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和丹妮尔·李（Danielle Li）合作的一篇论文。他们研究了客服中心（更准确地说是聊天客服中心，主要通过打字沟通）的情况。这些客服负责解决技术类的问题。

研究者在客服系统中引入了AI机器人来提供建议。他们发现有机器人帮助时，员工的工作表现提升了，而且原本表现较差的员工提升最明显。

随后研究人员又观察了机器人暂时停用后的表现变化。最初员工表现会退步，但几个月后，即使机器人暂时消失，员工表现仍然保持较高水平。也就是说，这个机器人不仅仅是帮助者，更是一个教练。

AI作为“思维的自行车”又有哪些具体的应用场景呢？

比如你在找工作时，需要一个算法帮你决定应该投递简历的岗位。这个问题本质上就是“思维的自行车”问题。你有自己的偏好，比如你喜欢什么类型的工作、愿意在哪里居住，而算法则更擅长分析你的简历数据，告诉你可能会获得哪些面试和录用机会。

换句话说，人类和AI各自掌握不同的信息。如果二者能够有效沟通，就能释放巨大潜力。

看起来AI更善于处理数据，但它似乎看不到数据之外的东西？

确实如此。许多问题中，没有被数据记录的事情，往往和数据本身同样重要。

行为经济学有哪些洞察，可以帮助我们设计更好的职场AI？

增强人类能力最重要的作用之一，就是帮我们处理那些我们不擅长的事务，让我们可以专注于真正擅长的事情。行为经济学帮我们识别了人类的盲区。

比如简历筛选，我们很难快速准确地浏览简历。如果AI能提醒我们：“这是你平时不会选择的10份简历，但以往你选择了类似的简历后，往往能成功招聘到优秀员工”，那么这种工具就能有效弥补人类的弱点。

你的研究指出，“稀缺”（缺乏时间、金钱）会降低我们的认知能力，AI如何帮助我们缓解职场中的稀缺问题？

我认为，一个能够真正帮助我们更好地决定“哪些事情值得去做，哪些不值得”的AI工具，能根本上改变职场的面貌。

虽然我们已经有了谷歌日历或自动预约工具，但它们只解决了日程安排的物流问题，并未真正解决我们时间管理的核心问题。我们经常没有意识到日程安排背后的真正挑战是心理上的负担：“如果我接受了这么多会议，我会不会不堪重负？”

理想状态下，算法能掌握你的日历、历史会议以及心理偏好，你则清楚你的真实需求与感受。如果二者能有效结合，我们将拥有一种完全不同的时间管理方式。