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AI聊天机器人已进入工作场所,但尚未改变工作方式

Irina Ivanova
2025-05-21

研究显示,AI机员工对各职业的收入并无显著影响。

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图片来源:Getty Images

• 美国国家经济研究局(NBER)一份结合丹麦企业记录分析人工智能使用情况的工作论文表明,尽管数百个白领工作场所已部署人工智能聊天机器人,但总体而言,其对工时和薪资的影响微乎其微。平均而言,员工节省了3%的时间,而生产力提升中仅有3%-7%以加薪形式反馈给员工。

自OpenAI两年多前发布ChatGPT以来,人工智能聊天机器人已成为历史上普及速度最快的技术,堪比三十年前的个人电脑。其流行催生并颠覆了整套职位描述,推高企业估值至巅峰后又回落凡间。

然而,首份结合就业数据研究人工智能使用情况的研究发现,该技术对时间和薪酬的影响微乎其微。

经济学家安德斯·胡姆勒姆(Anders Humlum)和艾米莉·维斯特加德(Emilie Vestergaard)在本周发布的美国国家经济研究局工作论文中写道:"人工智能聊天机器人对任何职业的收入或记录工时均无显著影响。”

芝加哥大学布斯商学院经济学助理教授胡姆勒姆和哥本哈根大学经济学博士生艾米莉·维斯特加德研究了7000个工作场所的2.5万名员工,重点关注被认为易受人工智能冲击的职业:会计师、客户支持专员、财务顾问、人力资源专员、信息技术支持专员、记者、法律专业者、营销人员、办公室文员、软件开发人员和教师。

他们提取了丹麦数据——该国的人工智能采用率及雇佣解雇模式与美国相似,但记录更为详尽,使研究能够将调查反馈与实际工时和薪资记录匿名匹配。

研究人员发现,在工作中使用人工智能的用户平均节省了3%的时间。部分人节省时间更多,但薪酬并未提高,生产力提升中仅有3%-7%转化为薪资增长。

换言之,研究虽未发现大规模取代人类员工的现象,但也未观察到生产力的突破性增长或人工智能赋能型“超级员工”的薪酬跃升。

作者写道:“尽管人工智能技术普及速度很快,企业正加大投资以释放其技术潜力,但其对经济的影响依然有限。”

生产力遭遇阻碍

在企业加速部署人工智能技术的背景下,这些研究结果可能会让人大吃一惊:从多邻国(Duolingo)用人工智能取代其合同工,到Shopify宣布将人工智能作为优先雇佣选择、人类员工退居次位。与此同时,投资者一直在推高人工智能相关公司的股价。

但胡姆勒姆表示,美国国家经济研究局的论文并非否定此前关于人工智能提升生产力的研究结论,只是说明其不够全面。

此前的大多数研究“恰恰聚焦于节省时间最多的职业上”,胡姆勒姆告诉《财富》杂志。

“软件开发、编写代码、撰写营销文案、为人力资源专员撰写招聘启事——这些是人工智能能加速完成的任务。但在更广泛的职业调查中,即便人工智能仍有辅助作用,时间节省幅度要小得多。”

人工智能技术总体影响平平还涉及其他因素,如雇主的支持度和员工自身的时间管理。

“我可能使用大型语言模型起草电子邮件节省了时间,但重要的问题是,我如何利用这些节省下来的时间?”他说,“员工将工作重心转向边缘任务时,这些任务是否富有成效?”

在这项研究中,员工将超80%的节省时间分配给其他工作任务(只有不足10%的人表示增加了休息或休闲时间),包括因使用人工智能而产生的新任务,比如编辑人工智能生成的文案,或者就胡姆勒姆自己而言,调整考试题目以防范学生使用人工智能作弊。

还有一个事实是,真实的工作场所比结构化实验复杂得多。

“在现实世界中,许多员工甚至在未获得老板认可的情况下使用这些工具。有些人不清楚是否允许使用;有些人虽得到允许却未得到真正鼓励,”胡姆勒姆说,“在未明确鼓励使用人工智能的工作场所中,员工很难向老板提出‘我因人工智能提升了效率,想承担更多工作’,更遑论基于生产力提升协商加薪。”

当然,员工们可能并不愿意宣扬人工智能提升了自身效率,尤其是考虑到那句老生常谈:高效工作的回报就是更多的工作。

胡姆勒姆说,关于未使用人工智能的工作场所的工时和薪资的部分研究发现,“表明员工并不急于主动向老板要求更多工作”。

厚望之下,成效中等

美国国家经济研究局的论文发布之际,其他迹象也表明,人工智能技术的潜力虽然巨大,但在媒体和市场中被严重夸大。

支付处理商Klarna去年因披露停止雇佣人类、转而使用高生产力的人工智能而引起轩然大波,最近该公司已修正过于激进的表述。

IBM对2000名首席执行官进行的一项调查显示,只有25%的人工智能项目达成预期投资回报率。研究显示,推动企业采用人工智能的主要因素似乎是“错失恐惧症”(FOMO),近三分之二的首席执行官认为“落后风险促使他们在尚未了解清楚某些技术能为组织带来何种价值之前就进行投资”。

诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)对自动化和劳动力进行了深入研究,他估计,人工智能在未来十年对生产力的提升约为国内生产总值的1.1%至1.6%,这对美国这样的发达经济体而言是相当大的提升,但与部分技术专家预测的国内生产总值翻番相去甚远。

他去年为《财富》杂志撰文称,人工智能的风险在于“这种炒作可能会持续一段时间,且在此过程中造成的冲击远超专家预期”。事实上,“任何技术革命要实现生产力转化,都必须依托组织架构革新、系统性配套投资以及通过培训与在职学习来提高员工技能。”

胡姆勒姆与维斯特加德的研究进一步佐证了这一发现,他们的论文显示,员工使用人工智能并接受相关培训时,生产力提升更为显著。

这也可能只是时间问题。毕竟,工业革命持续了一个世纪,在蒸汽机发明许久后才真正改变人类生产生活方式。

胡姆勒姆说:“我们花了数十年时间才意识到,可用电力驱动流水线,而非通过蒸汽机集中驱动一切。”(财富中文网)

译者:中慧言-王芳

• 美国国家经济研究局(NBER)一份结合丹麦企业记录分析人工智能使用情况的工作论文表明,尽管数百个白领工作场所已部署人工智能聊天机器人,但总体而言,其对工时和薪资的影响微乎其微。平均而言,员工节省了3%的时间,而生产力提升中仅有3%-7%以加薪形式反馈给员工。

自OpenAI两年多前发布ChatGPT以来,人工智能聊天机器人已成为历史上普及速度最快的技术,堪比三十年前的个人电脑。其流行催生并颠覆了整套职位描述,推高企业估值至巅峰后又回落凡间。

然而,首份结合就业数据研究人工智能使用情况的研究发现,该技术对时间和薪酬的影响微乎其微。

经济学家安德斯·胡姆勒姆(Anders Humlum)和艾米莉·维斯特加德(Emilie Vestergaard)在本周发布的美国国家经济研究局工作论文中写道:"人工智能聊天机器人对任何职业的收入或记录工时均无显著影响。”

芝加哥大学布斯商学院经济学助理教授胡姆勒姆和哥本哈根大学经济学博士生艾米莉·维斯特加德研究了7000个工作场所的2.5万名员工,重点关注被认为易受人工智能冲击的职业:会计师、客户支持专员、财务顾问、人力资源专员、信息技术支持专员、记者、法律专业者、营销人员、办公室文员、软件开发人员和教师。

他们提取了丹麦数据——该国的人工智能采用率及雇佣解雇模式与美国相似,但记录更为详尽,使研究能够将调查反馈与实际工时和薪资记录匿名匹配。

研究人员发现,在工作中使用人工智能的用户平均节省了3%的时间。部分人节省时间更多,但薪酬并未提高,生产力提升中仅有3%-7%转化为薪资增长。

换言之,研究虽未发现大规模取代人类员工的现象,但也未观察到生产力的突破性增长或人工智能赋能型“超级员工”的薪酬跃升。

作者写道:“尽管人工智能技术普及速度很快,企业正加大投资以释放其技术潜力,但其对经济的影响依然有限。”

生产力遭遇阻碍

在企业加速部署人工智能技术的背景下,这些研究结果可能会让人大吃一惊:从多邻国(Duolingo)用人工智能取代其合同工,到Shopify宣布将人工智能作为优先雇佣选择、人类员工退居次位。与此同时,投资者一直在推高人工智能相关公司的股价。

但胡姆勒姆表示,美国国家经济研究局的论文并非否定此前关于人工智能提升生产力的研究结论,只是说明其不够全面。

此前的大多数研究“恰恰聚焦于节省时间最多的职业上”,胡姆勒姆告诉《财富》杂志。

“软件开发、编写代码、撰写营销文案、为人力资源专员撰写招聘启事——这些是人工智能能加速完成的任务。但在更广泛的职业调查中,即便人工智能仍有辅助作用,时间节省幅度要小得多。”

人工智能技术总体影响平平还涉及其他因素,如雇主的支持度和员工自身的时间管理。

“我可能使用大型语言模型起草电子邮件节省了时间,但重要的问题是,我如何利用这些节省下来的时间?”他说,“员工将工作重心转向边缘任务时,这些任务是否富有成效?”

在这项研究中,员工将超80%的节省时间分配给其他工作任务(只有不足10%的人表示增加了休息或休闲时间),包括因使用人工智能而产生的新任务,比如编辑人工智能生成的文案,或者就胡姆勒姆自己而言,调整考试题目以防范学生使用人工智能作弊。

还有一个事实是,真实的工作场所比结构化实验复杂得多。

“在现实世界中,许多员工甚至在未获得老板认可的情况下使用这些工具。有些人不清楚是否允许使用;有些人虽得到允许却未得到真正鼓励,”胡姆勒姆说,“在未明确鼓励使用人工智能的工作场所中,员工很难向老板提出‘我因人工智能提升了效率,想承担更多工作’,更遑论基于生产力提升协商加薪。”

当然,员工们可能并不愿意宣扬人工智能提升了自身效率,尤其是考虑到那句老生常谈:高效工作的回报就是更多的工作。

胡姆勒姆说,关于未使用人工智能的工作场所的工时和薪资的部分研究发现,“表明员工并不急于主动向老板要求更多工作”。

厚望之下,成效中等

美国国家经济研究局的论文发布之际,其他迹象也表明,人工智能技术的潜力虽然巨大,但在媒体和市场中被严重夸大。

支付处理商Klarna去年因披露停止雇佣人类、转而使用高生产力的人工智能而引起轩然大波,最近该公司已修正过于激进的表述。

IBM对2000名首席执行官进行的一项调查显示,只有25%的人工智能项目达成预期投资回报率。研究显示,推动企业采用人工智能的主要因素似乎是“错失恐惧症”(FOMO),近三分之二的首席执行官认为“落后风险促使他们在尚未了解清楚某些技术能为组织带来何种价值之前就进行投资”。

诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)对自动化和劳动力进行了深入研究,他估计,人工智能在未来十年对生产力的提升约为国内生产总值的1.1%至1.6%,这对美国这样的发达经济体而言是相当大的提升,但与部分技术专家预测的国内生产总值翻番相去甚远。

他去年为《财富》杂志撰文称,人工智能的风险在于“这种炒作可能会持续一段时间,且在此过程中造成的冲击远超专家预期”。事实上,“任何技术革命要实现生产力转化,都必须依托组织架构革新、系统性配套投资以及通过培训与在职学习来提高员工技能。”

胡姆勒姆与维斯特加德的研究进一步佐证了这一发现,他们的论文显示,员工使用人工智能并接受相关培训时,生产力提升更为显著。

这也可能只是时间问题。毕竟,工业革命持续了一个世纪,在蒸汽机发明许久后才真正改变人类生产生活方式。

胡姆勒姆说:“我们花了数十年时间才意识到,可用电力驱动流水线,而非通过蒸汽机集中驱动一切。”(财富中文网)

译者:中慧言-王芳

• AI chatbots have been rolled out across hundreds of white-collar workplaces, but on average, their effect on hours and pay has been negligible, according to a National Bureau of Economic Research working paper linking AI use to corporate records in Denmark. On average, employees saved 3% of their time, while just 3%-7% of their productivity gains came back to them in the form of higher pay.

Since OpenAI rolled out ChatGPT just over two years ago, AI chatbots have become the fastest-adopted technologies in history, rivaling the PC three decades ago. Their popularity has created and destroyed entire job descriptions and sent company valuations into the stratosphere—then back down to earth.

And yet, one of the first studies to look at AI use in conjunction with employment data finds the technology’s effect on time and money to be negligible.

“AI chatbots have had no significant impact on earnings or recorded hours in any occupation,” economists Anders Humlum and Emilie Vestergaard wrote in a National Bureau of Economic Research working paper released this week.

Humlum, an assistant professor of economics at the University of Chicago’s Booth School of Business, and Emilie Vestergaard, an economics PhD student at the University of Copenhagen, looked at 25,000 workers across 7,000 workspaces, focusing on occupations believed to be susceptible to disruption by AI: accountants, customer support specialists, financial advisors, HR professionals, IT support specialists, journalists, legal professionals, marketing professionals, office clerks, software developers, and teachers.

They pulled records from Denmark, a country whose rates of AI adoption as well as hiring and firing practices are similar to those in the U.S. but where record-keeping is far more detailed, allowing the study to anonymously match survey responses to records of actual hours and pay.

On average, users of AI at work had a time savings of 3%, the researchers found. Some saved more time, but didn’t see better pay, with just 3%-7% of productivity gains being passed on to paychecks.

In other words, while they found no mass displacement of human workers, neither did they see transformed productivity or hefty raises for AI-wielding superworkers.

“While adoption has been rapid, with firms now heavily invested in unlocking the technological potential, the economic impacts remain small,” the authors write.

Productivity, interrupted

The findings might be a surprise against the backdrop of aggressive corporate adoption of AI: from Duolingo replacing its contract workers with AI to Shopify decreeing it will only hire humans as a second choice to AI. Meanwhile, investors have been bidding up shares of companies involved in AI.

But the NBER paper doesn’t mean that earlier findings of AI’s productivity boost have been wrong, said Humlum—just incomplete.

Most of the earlier research has focused “exactly on the occupations where the time savings are largest,” Humlum told Fortune.

“Software, writing code, writing marketing tasks, writing job posts for HR professionals—these are the tasks the AI can speed up. But in a broader occupational survey, where AI can still be helpful, we see much smaller savings,” he said.

Other factors that explain AI’s overall ho-hum impact include employer buy-in and employees’ own time management.

“I might save time drafting an email using a large language model, so I save some time there, but the important question is, what do I use that time savings for?” he said. “Is the marginal task I’m shifting my work toward a productive task?”

Workers in the study allocated more than 80% of their saved time to other work tasks (less than 10% said they took more breaks or leisure time), including new tasks created by the use of AI, such as editing AI-generated copy, or, in Humlum’s own case, adjusting exams to make sure that students aren’t using AI to cheat.

There’s also the fact that real workplaces are much messier than structured experiments.

“In the real world, many workers are using these tools without even the endorsement of the boss. Some don’t even know if they’re allowed to use it; some are allowed but not really encouraged to use it,” Humlum said. “In a workplace where it’s not explicitly encouraged, there’s limited space to go to your boss and say, ‘I’d like to take on more work because AI has made me more productive,’” let alone negotiate for higher pay based on higher productivity.

And of course, employees might not want to advertise how much more productive AI has made them, especially considering the well-trod adage that the reward for efficient workers is more work.

Some of the findings around hours and pay in workplaces where AI isn’t used “suggest that workers are not exactly knocking on the boss’s door asking for more work,” Humlum said.

Great expectations, mid results

The NBER paper comes on the heels of other indications suggesting that AI’s potential, while tremendous, has been vastly overstated in the media and the market.

Payment processor Klarna, which made waves last year when it revealed it stopped hiring humans in favor of a super-productive AI, recently tempered its rhetoric.

An IBM survey of 2,000 CEOs revealed that just 25% of AI projects deliver on their promised return on investment. The main driver of adoption, it seems, is corporate FOMO, with nearly two-thirds of CEOs agreeing that “the risk of falling behind drives them to invest in some technologies before they have a clear understanding of the value they bring to the organization,” according to the study.

Nobel laureate Daron Acemoglu, who has extensively researched automation and labor, estimates AI’s productivity boost at approximately 1.1% to 1.6% of GDP in the next decade—a sizable boost for an advanced economy like the U.S., but far from the doubling of GDP some technologists have predicted.

The danger with AI is that “the hype will likely go on for a while and do much more damage in the process than experts are anticipating,” he wrote for Fortune last year. In fact, “getting productivity gains from any technology requires organizational adjustment, a range of complementary investments, and improvements in worker skills, via training and on-the-job learning,” he said.

That’s a finding backed up by Humlum and Vestegaard, whose paper showed greater productivity gains when employers encouraged AI use and trained workers in it.

It could also be just a matter of time. After all, the Industrial Revolution went on for a century, transforming how people lived and worked long after the invention of the steam engine.

“It took a couple decades to see that we can have an assembly line powered by electricity instead of having everything run centrally via a steam engine,” Humlum said.

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