
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,從程式碼生成到文字寫作,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裡,想象與焦慮並存,彷彿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。
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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 家僱主的調查資料。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、客服人員和軟體工程師等。

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慧對員工收入與工時的實際影響,研究團隊採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 釋出前後,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,那麼這兩組人的“變化幅度”就應該不一樣。
不過,願意接納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,日後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,儘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。這種由僱主政策帶來的使用差異,並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、但由於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 釋出前後,收入和工時的變化是否出現分化。
結果顯示,在ChatGPT 推出一年半之後,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,比如軟體開發、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使用者,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,發現推出前後的趨勢都沒有什麼變化。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,並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。
對於這種情況,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,並非沒有先例。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,唯獨在生產力資料中看不到。”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、工時這些核心經濟資料中,仍難以看到清晰的變化。
對這種現象,作者們並不感到意外。這種“看得見應用、看不見影響”的情況,在技術史上並不新鮮。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,唯獨在生產力資料中看不到。”
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、工時這些核心經濟資料中。
02
“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慧熱潮裡不受影響?
事實上,作者之所以選擇丹麥,正是因為它是觀察這場技術衝擊的理想樣本。別看丹麥常被視作北歐福利國家的典範,但在一些方面,它和美國更像。兩國的企業用工靈活,招聘和解僱的成本都很低,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,丹麥員工同樣處於前列,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,大多數丹麥僱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,但也預設他們可以用。真正禁止使用的企業只佔6%。
在那些明確鼓勵使用AI 的公司裡,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製的。與此同時,大約30% 的員工也在公司支援下接受了相關培訓。
AI 工具的確能起到提升效率的作用,但是不多。研究發現,大多數使用者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%。在僱主鼓勵使用的情境下,營銷人員的時間節省可達6.8%,軟體開發人員能達到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 支援、市場營銷、人力資源以及軟體開發等崗位。相比之下,教師、會計師和財務顧問透過AI節省的時間大約只有前者的一半。而且現實資料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”並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。但它帶來的提升並沒有反映在勞動者的回報上,漲工資還是遙遙無期。
03
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充套件,1.7%兩者兼具。
這些新任務並不只出現在使用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系統的整合和適配,特別是在IT支援和軟體開發領域,約有15%到40%的工作涉及設計提示詞、最佳化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、建立規範,等於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、新聞寫作和辦公支援中,很多人用AI來寫初稿、起草報告、構思郵件,甚至寫程式碼,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。
最後,雖然範圍較小,但還有一部分工作是利用AI幫助創新,比如協助頭腦風暴、分析資料和提出方案,這部分工作佔比一般在5%到20%。
這種工作內容的變化,並非完全自動發生。資料表明,僱主是否鼓勵使用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,新任務的出現機率提升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,這些新增工作內容並沒有伴隨“舊任務”的消失。研究並未發現AI使用者被減輕原有職責,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裡,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,但你的時間還是屬於工作。更快乾完,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.
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