Anthropic公司構建了一個全新的經濟模型，試圖解答人工智能時代最大的未解之謎之一：隨着人工智能融入日常工作，就業、工資和經濟增長究竟會發生怎樣的變化。該公司經濟團隊設計了這款工具，旨在描繪人工智能對美國經濟的潛在影響，並提供一系列情景預測，從溫和的、一切照舊的增長模式，到經濟增速接近歷史水平兩倍的未來景象——不同的發展路徑將對勞動者產生截然不同的影響。

要點總結

• Anthropic 的經濟團隊建立了一個模型，並在題爲“變革性人工智能的經濟情景”的技術報告中進行了詳細介紹，以預測人工智能到 2030 年將如何重塑美國的就業、增長和失業情況。
• 該模型將每項工作都視爲一系列任務的集合——其中一些任務可以由人工智能自動完成，一些任務只能由人工智能輔助完成，而另一些任務則完全由人工智能無法觸及。
• 過去一年，美國經濟（以人類和機器完成的所有任務的總和來衡量）創造了超過 30 萬億美元的價值。
• 在人工智能推動經濟增長達到正常水平兩倍左右的情況下，失業率將保持在歷史範圍內；但在經濟增長更快的情況下，即使社會整體變得更加富裕，知識工作者的工資和就業前景也可能下降。
• 任何人都可以代入自己對人工智能能力和應用的假設，看看到2030 年美國經濟可能會是什麼樣子。

Anthropic 的人工智能經濟模型助力美國就業和增長

Anthropic公司應對經濟不確定性的方案並非單一的預測，而是一個允許人們檢驗自身假設的框架。該公司表示，構建該模型的目的是希望人工智能驅動型工作的轉型能夠惠及所有人，而不僅僅是經濟中的一小部分羣體，而這需要讓公衆更清晰地瞭解實際存在的風險。

基於任務的框架解釋人工智能的作用

該模型並非簡單地以非此即彼的方式探討人工智能是否會“搶走工作”，而是將每一種職業分解爲具體的任務——即員工每天執行的具體操作。這種結構源自美國勞工部的O*NET職業分類體系，該體系對每一種職業相關的任務進行了編目。例如，護士需要查房、抽血、分診病人、記錄生命體徵和訂購物資——這些都是獨立的任務，人工智能可能會以不同的方式影響它們。

人工智能驅動的任務自動化、增強和創建概述

據 Anthropic 公司稱，人工智能以四種截然不同的方式與這些任務互動。它可以完全不干預任務——例如，人工智能仍然無法爲病人洗澡。它可以增強任務，幫助工作人員更快或更好地完成任務，例如起草出院指導或遠程監測病人。它可以完全自動化任務，例如記錄生命體徵或訂購物資。它還可以催生以前不存在的全新任務，例如審查人工智能生成的護理計劃或審覈算法對新入院病人的分診效果。Anthropic 指出，其結果是，工作崗位不會簡單地消失或保持不變——它們會隨着崗位內部任務組合的變化而演變。

美國經濟作爲任務的構成

從更宏觀的角度來看，整個美國經濟本質上就是一個巨大的賬簿，記錄着人、機器和軟件協同完成的各項任務。Anthropic 公司正是這樣描述這一概念的：如果將過去一年全國範圍內完成的所有任務加起來，其創造的價值總額將超過 30 萬億美元。

經濟規模以及人機協作任務的作用

30萬億美元的數字並非預測值，而是衡量未來人工智能驅動變革的基準線。隨着人工智能的普及，該模型追蹤着數百萬日常任務實例中，越來越多的任務從純粹的人工執行轉向人機協作或完全自動化。

人工智能集成帶來的工作任務變更示例

護理行業的例子再次印證了這一機制。隨着護士的工作中越來越多地由人工智能輔助和自動化完成，她們便能騰出更多時間去做機器仍然無法勝任的事情——與患者溝通、解釋診斷結果、提供任何算法都無法複製的人類判斷。Anthropic公司認爲，生產力的提升真正源於此：並非直接取代工人，而是重新分配哪些任務最終由人來完成。

人工智能對2030年經濟影響的情景預測

Anthropic 的模型並未給出單一的預測結果，而是提出了多種預測，這些預測基於對人工智能能力發展水平以及企業和員工應用速度的不同假設。與該模型一同發佈的這些情景，源自 Korinek 等人撰寫的 Anthropic 技術報告《變革性人工智能的經濟情景》，涵蓋了從平淡無奇的延續到史無前例的擴張等各種結果。

經濟前景展望：從一切照舊到快速增長

在較爲平靜的情景下——基本上是按照常態，通過人工智能驅動的適度加速（增長率是正常水平的兩倍）實現經濟復甦——失業率將保持在歷年美國經濟水平範圍內，工資水平則根據行業不同而保持平穩或上漲。雅虎財經在報道Anthropic的研究結果時指出，該公司預測的增長率約爲15%，但同時，在更爲激進的假設下，到2030年可能出現大規模失業，這凸顯了未來可能出現的各種結果的範圍之廣。

高增長情境下對知識型員工的潛在不利影響

在經濟增長速度超過現代經濟史上任何時期的情況下，情況則截然不同。在這種情況下，Anthropic 的模型顯示，知識工作者的工資和就業前景會受到不利影響——而他們往往被認爲是最能免受自動化衝擊的羣體。這是一個至關重要的細微差別：即使在國家整體財富大幅增長的情況下，這種財富增長也並非會自動轉化爲各類勞動者境況的改善。其重要性顯而易見——它顛覆了通常認爲人工智能驅動的快速增長對勞動力市場普遍有利的假設，並引發了關於哪些行業最快吸收變革的尖銳問題。

允許用戶自定義人工智能能力和採用情況輸入的交互式模型

Anthropic 的工具與傳統預測工具的不同之處在於它的交互式特性。用戶可以輸入自己對人工智能能力發展水平及其在經濟領域普及程度的預期，該模型會根據這些假設預測美國經濟在2030 年的可能形態，同時還會展示這些預測與其他用戶的輸入有何不同。與其說它是一個單一的預測模型，不如說它是一個測試各種人工智能發展方向理論的沙盒。

社會挑戰與人工智能驅動的經濟收益共享

高增長情景下，社會紙面上的財富會大幅增長，但Anthropic坦言，財富與公平並非一回事。在這些未來情景中，真正的考驗不在於經濟增長，而在於由此帶來的收益能否廣泛分配，而非集中在少數贏家手中。Anthropic認爲，這一挑戰，而非單純的增長數字本身，纔是人工智能轉型的關鍵所在：不僅是經濟蛋糕做大了多少，更重要的是誰能真正分到一塊。

常問問題

Anthropic 的模型如何評估人工智能對就業的影響？

該模型將工作表示爲一系列任務，人工智能可以自動執行、增強、保持原狀或創建新任務，這反過來又會隨着時間的推移改變工作構成和員工生產力。

該模型考慮的美國經濟規模有多大？

它考慮了全國範圍內人類和機器執行的每一項任務，每年創造的價值總計超過 30 萬億美元。

該模型預測人工智能將如何影響美國經濟的未來發展？

這些情景從一切照舊到快速增長（增速是正常歷史增速的兩倍）不等，每一種情景都會對失業率和工資趨勢產生不同的影響。

儘管整體經濟增長，但是否存在潛在的負面影響？

是的。即使在經濟增長最快的時期，知識工作者的工資和就業前景也可能受到影響，即便社會整體財富大幅增長。

本文由人工智能輔助生成，並經編輯團隊審覈。