这些数字代表了工作的执行方式,受益以及谁承担这一快速技术进步的成本的巨大转变。随着AI转变行业,从医疗保健到娱乐,在这些变化中受到兴奋和从中受益的人和受其威胁的人的兴奋者之间存在着有意义的鸿沟。
许多科技高管和业务领导者对AI的潜力表达了无限的热情。 2025年WSJ情报调查发现,全球首席执行官中有89%将AI排名为确保未来盈利能力和竞争力的最关键技术。这些领导者正在亲身经历生成性AI如何彻底改变构想,研究,战略和业务执行,而他们感到兴奋的是正确的。
同时,创意专业人士和入门级知识工作者面临着截然不同的现实。 2024年,公司经常引用AI效率,从而淘汰了15万多个科技工作。根据Tracking网站裁员,已经在2025年裁定了24,000多个职位。世界经济论坛的2025年未来就业报告发现,接受调查的组织中有41%的人希望在未来五年内由于技能过时而降低员工。
Kristalina Georgieva, Managing Director of the International Monetary Fund, explains this dynamic: “In advanced economies, about 60 percent of jobs may be impacted by AI. Roughly half the exposed jobs may benefit from AI integration, enhancing productivity. For the other half, AI applications may execute key tasks currently performed by humans, which could lower labor demand, leading to lower wages and reduced hiring. In the most extreme cases, some of these jobs may消失。”
对于创意专业人士而言,威胁将工作安全性扩展到艺术身份和知识产权的问题。许多作者在大西洋的Libgen等数据库中发现了他们的书籍,该数据库列出了由Meta盗版的工作来培训其LLM。视觉艺术家已经看到了他们在未经许可或归因的情况下对其工作训练的AI系统复制的独特风格。
卡拉(Cara)的摄影师兼创始人Jingna Zhang在博客文章中阐明了这种违法的行为:“对于许多从事艺术的人来说,这些不仅是互联网上的简单图片,而且我们的工作是我们的身份,我们的生活,我们奉献给我们的手艺和我们的梦想,而且它的感觉像现在这样,并且没有任何范围,而没有任何范围,而我们又有什么感觉,并且我们对我们的意愿发生了什么。
这些巨大的经历和观点表明,随着每一个AI的进步,阶级鸿沟正在扩大。技术和商业精英将获得更多的金钱和权力,在这个世界上,社会经济差异已经将11.1%的美国人推向了贫困线,而几乎一半的美国人居住了薪水 - 薪水 - 工人阶级的立场将损失更多。
这两种观点都包含真理。 AI从开发利基药物治疗到优化环境资源分配具有巨大的推动积极变化潜力。同时,它有可能扩大不平等,传播偏见和耗尽自然资源。
与反对现实共存的最复杂的问题一样,每个小组都可以采取一些步骤来朝着更公平的结果努力。
从人工智能中受益的那些当权者应该考虑
提高您的员工。例如,Glowforge的首席执行官Dan Shapiro使AI的能力成为公司范围内的授权。每个员工都可以使用最新的AI工具(用于特定角色定制),并接受培训以有效地使用它们。结果是AI专家的劳动力,他们使业务的所有领域都提高了效率。
重新锻炼您的劳动力。衣橱服装租赁首席执行官Ambika Singh举例说明了这种方法。当自动化取代记录返回物品的员工时,辛格将人力资本重新部署为一项新计划,升级了损坏的衣服。这种战略领导能力为员工提供了工作安全和职业发展,同时为企业创造了新的收入来源。
雇用对AI伦理有深刻理解的多元化人士。由于开发人员缺乏代表性,AI中有无数的偏见例子。最近,一项研究发现,医学检测AI模型不太可能识别女性和黑人患者的疾病。妇女只占AI劳动力的29% ,而黑人员工仅占潜在的AI工作的8% ,因此这种偏见将继续而没有故意的多样性努力。
那些可以被AI边缘化的人应该考虑
了解AI景观。对于每个人来说,了解AI的一些基础知识也是有益的,即使它并没有直接影响他们当前的工作。了解哪些生成型AI擅长(例如,构想,内容创建),它与之斗争(例如,将事实与小说,分析复杂数据分析)以及如何被滥用(例如,深层效果,详细的网络钓鱼攻击)。对于一些易消化的阅读,沃顿教授Ethan Mollick教授在他的博客上提供了宝贵的资源,包括“使用AI 15次和5次使用”等指南。
了解如何使用AI。现在的格言是“ AI不会接您的工作,但是对AI的伟大的人可能会包含真理的内核。虽然这可能不是完全正确的(请参阅以前的工作损失数据),但不要成为候选人池中的AI专家绝对是风险的。不幸的是,谁在学习AI中已经出现了差异。
哈佛商学院副教授Rembrand Koning观察到AI的采用不平,女性采用AI工具的速度比男性低25%。一份常识媒体报告显示,与白人学生相比,黑人学生的作品被错误地标记为AI生成的可能性的两倍,这可能会劝阻这些学生的收养。这些数据点对性别和种族薪酬差距都具有令人担忧的影响,因为AI-Fluent员工将获得更多的收入。
多样化您的收入。随着工作市场波动的提高,投资组合职业模式可以提供更大的安全性。 2024年的一项《 Bankrate调查》发现,超过三分之一的成年人赚取了超出其主要收入的钱。这种方法在多个收入来源分配风险,为针对特定行业的破坏提供了缓冲。
每个人最重要的一步是在AI对话中找到自己的声音。这可能意味着创造有意展示人类创造力的艺术,提倡公平的补偿和AI培训数据的归因,或者就生成AI对工作和生活的影响进行批判性对话。
在迅速发展的技术景观中,现在是时候有意分发来自生成AI的收益,以及如何减轻其危害。 AI正在改变我们的世界,我们所有人都需要在这种转变如何发展方面发表意见。
以上是解决公司效率与AI中创造诚信之间的紧张关系的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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