解决 AI 中企业效率和创意诚信之间的紧张关系

快速阅读: 《福布斯》消息，人工智能快速发展带来机遇与挑战。技术精英看好其潜力，但普通劳动者面临威胁。创意人士担忧艺术身份和知识产权受损。为促进公平，各方需行动，如提升技能、重新调配人力、增强多样性。所有人应发声，确保技术进步惠及每个人。

**机器人手触碰人类手：人工智能浪潮下的机遇与挑战**

**生成式AI市场迅猛增长**
Getty生成式人工智能市场的规模从2022年的1.91亿美元，跃升至2024年的2560亿美元，仅仅两年间增长了约134倍。预计到2030年，该市场将达到惊人的18.1万亿美元规模。与此同时，在2024年第四季度，全球半数风险投资资金流向了专注人工智能的公司，占比几乎较上年翻了一倍。

**工作方式、受益群体与技术进步的成本分担正在发生巨大变化**
这些数字背后反映的不仅是技术的进步，还有工作方式、受益群体和技术进步成本分担的巨大转变。随着人工智能在医疗保健、娱乐等行业的广泛应用，一种明显的分化正在形成：一方面是对人工智能充满期待、从中获益的人群；另一方面是对人工智能感到威胁的人群。

**技术精英的乐观与普通劳动者的焦虑**
许多科技高管和商业领袖对人工智能的潜力表现出极大热情。2025年《华尔街日报》智能调查显示，全球89%的首席执行官认为人工智能是确保未来盈利能力的关键技术。这些领导者亲眼见证了生成式AI如何彻底改变创意、研究、战略和业务执行，他们对这一趋势感到兴奋是可以理解的。

然而，对于创意专业人士和入门级知识工作者来说，现实却截然不同。2024年，超过15万个科技岗位被裁撤，公司常以人工智能效率为借口削减人力成本。仅在2025年，据裁员追踪网站layoffs.fyi数据显示，就有超过24,000个职位被削减。世界经济论坛2025年就业前景报告指出，41%的受访组织预计未来五年内会因技能过时而削减员工。

**创意专业人士面临的双重威胁**
对于创意专业人士而言，人工智能带来的不仅是工作保障的问题，还包括艺术身份和知识产权的威胁。许多作者发现，他们的作品出现在像大西洋图书馆（LibGen）这样的数据库中，这些数据库列出了Meta用于训练其大型语言模型的盗版作品。视觉艺术家也看到自己的独特风格被未经授权或未署名地用于训练AI系统。摄影师兼非人工智能艺术家社交发现平台Cara的创始人张静娜在一篇博客文章中写道：“对我们许多人来说，这些不仅仅是一张张简单的图片——它们是我们身份的一部分，是我们毕生努力追求的梦想。但现在，它们似乎正在被碾碎，完全不顾我们的感受和未来。”

**日益扩大的阶级鸿沟**
这些截然不同的体验和观点揭示了一个日益扩大的阶级鸿沟。技术和商业精英有望获得更多财富与权力，而在许多人仍依赖薪水度日的世界里，工人阶级可能失去更多。然而，双方的观点并非全无道理。

**人工智能的潜力与风险并存**
人工智能有着巨大的潜力推动积极变化，比如开发专科医疗疗法、优化环境资源配置。但同时，它也可能加剧不平等、传播偏见并消耗自然资源。正如大多数复杂问题一样，对立的现实共存，每个群体都可以采取行动，以实现更公平的结果。

**那些从人工智能中受益的掌权者应考虑的事项**

– **提升员工技能**
Glowforge首席执行官丹·夏皮罗已经将AI能力设为公司的强制性要求，每位员工都能获取最新的AI工具，并接受有效使用工具的培训。这样打造出来的AI专家团队，让企业在各个领域更加高效。

– **重新调配人力资本**
Armoire服装租赁公司首席执行官安比卡·辛格展示了另一种方法。当自动化取代了记录归还物品的员工时，辛格重新调配了这部分人力资本，将其投入到一项新业务中——升级损坏的衣物。这种战略性领导不仅为员工提供了工作保障和职业发展机会，也为公司创造了新的收入来源。

– **雇佣具备强AI伦理理解的多样化人才**
由于开发者缺乏代表性，人工智能中存在无数偏见的例子。近期的一项研究表明，医疗检测AI模型在识别女性和黑人患者的疾病方面表现较差。鉴于女性仅占AI劳动力的29%，黑人员工仅占潜在AI岗位的8%，如果不进行有意的多样性努力，这种偏见将继续存在。

**那些可能被人工智能边缘化的人应该考虑的事项**

– **了解人工智能格局**
即使人工智能不会直接影响当前的工作，了解一些基础知识对每个人都有益。了解生成式AI擅长什么（如创意、内容创作）、它难以应对什么（如区分事实与虚构、分析复杂数据），以及它可能被滥用的方式（如深度伪造、复杂的网络钓鱼攻击）。沃顿商学院教授伊森·莫利克在他的博客上提供了丰富的资源，包括“15种使用AI的时机和5种不使用的时机”等指南。

– **学习如何使用人工智能**
现在普遍的说法“人工智能不会取代你的工作，但擅长人工智能的人可能会”包含了一些真理。虽然这可能并不完全正确（参见之前的失业数据），但在候选人池中成为AI专家的风险确实更高。不幸的是，学习AI的差异已经在显现。哈佛商学院副教授雷姆布兰德·孔宁观察到人工智能采用的不均衡现象，女性采用AI工具的比例比男性低25%。Common Sense Media的一份报告显示，黑人学生被错误地标记为AI生成作品的可能性是白人学生的两倍——这可能抑制这些学生对AI工具的采用。这些数据点对性别与种族薪酬差距均有令人担忧的暗示，因为精通AI的员工有望获得更高收入。

– **多元化收入来源**
随着就业市场的波动增加，组合型职业模式可提供更多安全感。2024年Bankrate的一项调查显示，超过三分之一的美国成年人通过主业外收入谋生。这种方式分散了来自多收入源的风险，为应对特定行业中断提供缓冲。

**迈向更公平的未来**
在人工智能的讨论中，最重要的一步是发出自己的声音。这可能意味着创作刻意展现人类创造力的艺术作品，倡导公平补偿和AI训练数据的归属，或者就生成式AI对工作和生活的影响进行批判性对话。在一个快速发展的技术环境中，这是有意分配生成式AI带来的好处并减轻其危害的时候了。

人工智能正在改变我们的世界，我们所有人都需要对这一转型进程发表看法。让我们共同努力，确保技术进步惠及每一个人。

(以上内容均由Ai生成)