財聯社11月18日訊（編輯 黃君芝）在初期，人工智能（AI）可以提高工人的生產力——幫助他們做得更多、更快，這往往會在自動化開始取代其中一些工作之前提高工資。

但賓夕法尼亞大學社會政策與實踐學院副教授Ioana Marinescu表示，人工智能可能已經將工資推向了峰值。

她與研究機構布魯金斯學會（Brookings Institution）共同撰寫了一篇關于“智能飽和”的新論文。她援引自己的研究表示：“我們的自動化程度超過14%，這比沒有自動化的時候更接近潛在的工資下降。”

布魯金斯模型顯示，一旦大約37%的認知或“智力”任務實現自動化，工資增長就可能開始逆轉。她指出，“但何時下降取決于一些參數。”

警告信號

Marinescu表示，我們接近峰值的第一個跡象將是工資增長放緩，以及就業從智力密集型工作轉向體力密集型工作。

她說，經濟中超過14%的“智力”任務已經實現了自動化——這一比例自20世紀80年代以來一直在穩步上升。她的這一估計基于一項研究，該研究表明，常規認知工作的比例從20世紀70年代末和80年代的49%下降到2018年的35%。

Marinescu將這14個百分點的下降解讀為智能工作自動化程度提高的一個指標。而她也得出了所謂的“AI薪酬曲線”：隨著工人使用更智能的工具，工資上漲，然后趨于平緩，最終隨著機器接替更多工作而人工工資下降。

“自動化若要導致工資下降，就必須看到從事智能工作的勞動者比例下降。例如，如果科技行業的就業崗位流失沒有被其他智能工作的就業崗位增加所彌補，而且體力勞動崗位數量保持穩定，這種情況就會發生。”她寫道。

舉例來說就是，如果軟件開發人員、翻譯人員或營銷人員被人工智能取代，而沒有新的高價值職位出現，這些行業就業的總體份額可能會下降，從而為工資下滑奠定基礎。

哪些工作崗位會首先消失？

Marinescu說，該模型假設自動化從最容易取代的“智力”任務開始，即人工智能可以在模式識別、翻譯或基本寫作方面迅速超越人類的工作。

“我們預計這些工作首先會減少，比如翻譯或基本的營銷文案。如果這些崗位沒有被其他相關工作崗位所取代，整體崗位的比例將會下降，這可能會導致工資下降。”

而這種轉變發生的速度取決于經濟中物質和智力方面的聯系有多緊密。當它們變得更容易互換時，工資損失就會加速。

Marinescu表示，當人工智能可以輕松取代更多類型的人類工作時，工資往往會下降得更快：“隨著智力和體力變得更具可替代性，那些聚集在體力勞動部門的工人從進一步的自動化中獲益越來越少。”

接下來關注什么？

Marinescu說，需要追蹤的最重要的指標是從事體力勞動和智力工作的工人所占的比例——換句話說，人類是在朝著人工智能很容易取代的工作方向發展還是在遠離這些工作。

如果這種平衡開始發生變化，更多的人離開以辦公桌為基礎的認知工作，轉而從事體力的、增長較慢的工作，人工智能的薪酬曲線就可能已經接近頂峰。