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許多企業都表示，人工智慧的應用已經對他們的業務產生了影響。但很少有企業預計人工智慧的應用會在短期內大幅減少其勞動力需求。（首圖來自圖蟲創意）
譯｜高旭 原作｜Bank of England <<<<
來源｜BANK OF ENGLAND <<<<
人工智慧技術並不新鮮，但自 2022 年底 OpenAI 釋出 ChatGPT 聊天機器人以來，這項技術已變得更加普及。大型語言模型和生成式人工智慧的突破性進展使認知任務更加自動化。人工智慧技術正在飛速發展，應用範圍也在不斷擴大。
2023 年秋，英格蘭銀行的機構網路對業界進行了調查，詢問他們的投資計劃，包括這些計劃與人工智慧的關係。
我們從 2023 年秋季機構投資意向調查中瞭解到了什麼？
在所有行業中，近 30% 的受訪機構業務聯絡人在過去 12 個月中 "在英國進行了新的重大或變革性人工智慧投資"，超過 40% 的聯絡人計劃在未來（通常在兩到三年內）進行上述型別投資。 但 25% 的聯絡人表示不知道未來是否會進行任何（額外的）有意義的人工智慧投資，30% 的聯絡人表示去年沒有在人工智慧領域進行實質性投資，也沒有計劃這樣做（圖 1）。
按行業劃分，人工智慧投資最常見於商業服務業（主要是金融、法律和會計）。預計商業服務公司投資人工智慧的比例將從去年的 40% 上升到未來的 50% 左右。 過去，其他行業的人工智慧投資較少，但預計未來幾年所有行業都將大幅回升（圖1）。
(a) 在回答 "在過去 12 個月中，貴公司是否在英國業務中進行了任何新的重大或變革性人工智慧投資？ 在回答 "您是否計劃未來在英國業務中進行重大或變革性的人工智慧投資 "時，受訪者可以回答（是/否/不知道），"是 "有三種可能的答案：（明年/未來 2-3 年/3 年後）。
在去年對新的人工智慧技術進行了大量投資的公司中，有 14% 的公司的生產率立即得到了提高，15% 的公司預計在一年內提高生產率，而 48% 的公司預計在 2-3 年內提高生產率（圖 2）。立即和一年內的生產率提高主要來自具體工作任務的自動化（如編寫程式設計程式碼和使用聊天機器人進行客戶服務諮詢）和流程最佳化（如庫存分配和送貨路線）。而對於預計需要 2-3 年或更長時間才能實現的生產力提升，企業提出的一個關鍵原因是需要對人工智慧技術進行預整合，例如更新資料和/或數字 IT 系統。不過，調查並未問及任何預期生產率提高的規模。
在這篇文章中，我們將利用此後收集到的機構資訊和一些額外的研究來補充這些調查結果，以便更全面地瞭解英國企業如何使用人工智慧以及對其未來勞動力需求可能產生的影響。
英國企業如何越來越多地使用人工智慧？
目前，英國企業對人工智慧的使用可能高於 2023 年秋季機構投資意向調查所顯示的水平。
過去一年的軟體發展使企業越來越容易使用人工智慧。 由於受訪機構可以越來越多地購買現成的人工智慧解決方案，即使他們自己沒有投資開發人工智慧工具，也能夠使用人工智慧，因此調查結果可能低估了人工智慧的應用。在其他情況下，一些公司在數年內對其英國業務進行了漸進式人工智慧投資，作為更廣泛的多年持續數字化戰略的一部分。還有一些公司正在英國使用人工智慧，但技術投資是在其他地方進行的，例如海外、外包或母公司。儘管如此，當企業填寫2023 年秋季調查問卷時，他們並不認為上一年的投資是 "重大 "的；但鑑於我們在與企業聯絡人的訪談中強調了人工智慧的廣泛潛在用途，未來人工智慧的使用對生產力的影響可能會更大。
下面概述了一些潛在的人工智慧業務應用例項：
A：將常規、重複性任務自動化。人工智慧軟體機器人可以提供財務報告、納稅申報、客戶引導、檔案識別、檢索和處理等服務。
B：利用人工智慧更快、更有效地回答客戶服務諮詢。例如，透過使用語音識別；對客戶電話進行優先排序；為客服人員提供即時指令碼，以回答問題並銷售產品和服務；以及記錄客戶來電。這些都提高了客服人員處理電話的速度、質量和可靠性。一些機構的業務聯絡人也在使用聊天機器人，其查詢處理已（幾乎）完全自動化。
C：即時最佳化業務運營，提高業績和效率：
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供應鏈管理，如預測客戶需求變化；自動訂購新存貨；更好地確定產品選擇和組合。這些都有助於最大限度地減少浪費，避免大量庫存積壓，從而以全價出售更多庫存。
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工作流程管理。例如，制定送貨/行程路線；預測和安排生產/服務停機時間和機器維護；以及最佳利用空間和時間。
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勞動力管理和監控，例如根據員工的可用性、技能組合和偏好以及業務需求制定輪班計劃。分析員工活動和績效，例如遠端工作和在家工作。
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定價，例如按地點和/或時間和/或客戶型別確定的動態/高峰定價；量身定製的折扣/優惠；估計價格彈性和評估市場價格。
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設施管理。例如，利用感測器控制樓宇溫度和氣流，以減少能源消耗，並根據人流造成的損耗預估維修（如電梯）。
D：其他各種商業用途：
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在軟體開發中編寫計算機程式碼。
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撰寫法律合同、新聞報道、招聘廣告和諮詢報告。
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處理大型資料集（如 X 射線照片的癌症篩查、在閉路電視錄影中查詢特定面孔、清理和改進檔案影片錄影）。
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語言服務（如翻譯、製作字幕、文字記錄和會議記錄）。
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產品和服務的個性化（例如，根據個人情況自動定製的電話應用程式）。
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創造新的設計（如廣告和建築）。
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發現新產品和新服務（如藥物和治療應用）。
這對英國的勞動力需求意味著什麼？
總的來說，我們採訪過的許多企業都表示，人工智慧的應用已經對他們的業務產生了影響。但很少有企業預計人工智慧的應用會在短期內大幅減少其勞動力需求。未來幾年可能會產生影響，但影響的規模和時間仍不確定。
部分原因在於監管。有些任務在理論上可以完全自動化，但在實踐中可能有充分的理由無法實現。例如，雖然現在理論上飛機可以自動駕駛，但出於安全考慮，法規要求每架飛機必須有兩名飛行員。隨著人工智慧技術的不斷進步，公司、客戶和監管機構需要就人工智慧使用的風險容忍度達成一致。
將耗時的例行工作自動化，可以使一些工作人員從瑣碎的工作中解脫出來，騰出更多時間從事有趣的、附加值更高的工作。相關機構的業務聯絡人表示，使用人工智慧的一個主要好處是工人的積極性更高，他們有時間做更好的工作，比如提高產出質量和/或客戶服務，而不是提高效率。
對許多企業來說，整合新的人工智慧技術並非一蹴而就。自開展 2023 年秋季調查以來，一些公司發現，他們所希望的人工智慧應用比原計劃需要更長的時間來實施，因為他們需要對資料和技術基礎設施進行更多升級，或者人工智慧整合被證明更為複雜。員工也需要時間來學習和適應有效使用人工智慧。企業聯絡人預計，由於人工智慧技術還不夠可靠，因此需要一些員工來監控和糾正人工智慧生成的輸出結果，以確保準確性和一致性。在人工智慧引領自動化之後，許多被重新部署的工人可能需要重新培訓和提高技能，這也需要時間。
對於一些企業聯絡人來說，使用人工智慧技術可能產生的工作崗位轉移影響主要集中在更常規的後臺職能上，而這些職能目前通常都外包給了海外，例如東歐或亞洲的共享服務中心。這意味著，人工智慧使用的增加可能會減少當前或未來的離岸外包需求，而不會直接影響英國的勞動力需求。
在調查接觸的企業中，有一些以創新方式使用人工智慧（包括新的生成式人工智慧），旨在透過提供新產品和服務來擴大市場份額和市場總規模，如果沒有人工智慧自動化，這些產品和服務的勞動密集程度就會過高。
結果表明，企業更多地使用人工智慧需要更多掌握某些技能的員工，例如資料科學家和技術工人。 這將改變技能組合，而不一定改變這些企業的員工總數。
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