牛津經濟研究院與 Cognizant 聯合開展的具有裡程碑意義的研究預測，生成式人工智能将對美國 90% 的工作崗位産生影響，為了保持經濟增長，亟需開展戰略性的技能再培訓
新澤西州提内克 2024年1月13日 /美通社/ -- 今日 Cognizant（納斯達克股票代碼：CTSH）與牛津經濟研究院聯合發布最新經濟影響研究《新工作，新世界》(New Work, New World) 的研究成果。研究預測，90% 的工作将在某種程度上受到生成式人工智能 (gen AI) 的影響，我們處理工作、提高生産力和促進經濟增長的方式均将發生深刻轉變。研究還發現，企業對人工智能技術的采用率以及個人适應新工作方式的速度，将決定這項技術的影響力。
牛津經濟研究院首席執行官 Adrian Cooper 表示："我們的研究旨在闡明人工智能可能對全球勞動力産生的影響。研究結果揭示了這項技術将以多快的速度影響美國經濟發展進程，為領導者利用這項技術的潛力并迅速适應提供了寶貴見解。"
生成式人工智能有助于提高運營效率、創造新的收入來源、革新産品和服務，甚至重新定義企業。為了量化生成式人工智能對生産力和未來工作的潛在影響，Cognizant 與牛津經濟研究院合作構建了一個經濟模型，探究了美國企業采用生成式人工智能的三種情境。該模型考慮了推動美國經濟發展的 18,000 項任務，并仔細研究了生成式人工智能可能對與這些任務相關的工作崗位産生的影響。雖然研究主要關注美國勞動力，但其發現的一般主題對全球都有參考價值。研究提出的主要觀點包括：
未來十年對人工智能的采用将會出現激增，并将進入成熟期：企業對人工智能功能的采用尚處于試驗階段。不過研究表明，僅在四到八年内，采用率就會從 13% 飙升至 31%。研究預測，15 年後，采用率增長可能會放緩，但至少還會繼續增長 15 年。
經濟可能迅猛發展：随着企業人工智能技術采用率不斷增長，未來 10 年，預計美國的生産率将提高 1.7%—3.5%，美國的 GDP 将從 4,770 億美元增長至 1 萬億美元。
與此同時，就業市場可能會受到影響：随着工作任務因采用生成式人工智能而實現自動化，半數工作 (52%) 預計将發生顯著變化。大約 9% 的美國現有勞動力可能會被取代，根據曆史經濟變化規律，其中 1% 的人可能難以找到新工作。
知識含量較高的工作可能最受影響：過去，技術進步和自動化主要影響的是體力勞動和以流程為中心的知識型工作。而生成式人工智能産生的影響與之相反，它将會對知識型工作産生更大的幹擾。此外，信用分析、計算機編程、網絡開發、數據庫管理和平面設計等工作的理論最大風險敞口得分已經達到大約 50%。到 2032 年，随着技術的不斷發展，一些工作的敞口得分可能會攀升至 80%。
首席執行官将會感受到影響：數據顯示，C 級高管乃至首席執行官的理論最大敞口得分（即工作任務容易被生成式人工智能自動化的程度）可能會超過 25%，這是因為從競争評估到戰略決策，他們都開始使用生成式人工智能。
Cognizant 首席執行官Ravi Kumar S 表示："生成式人工智能在各領域的表現已經讓我們驚歎不已，但它在我們日常業務運營中的真正影響才剛剛開始顯現。為了充分利用這項技術的潛力來提高生産力，我們必須全面了解它對未來工作造成的影響，并攜手為人們創造與之共生共榮的最佳機遇。"
緊跟人工智能的發展步伐，重新培養勞動力
雖然這項研究的時間跨度超過十年，但 Cognizant 認為，如今社會各領域的領導者應當積極合作，建立新的信任契約，助力企業、員工和經濟在人工智能時代蓬勃發展。随着這項技術在勞動力中日益普及，員工需要掌握新的技能，為業務戰略和人工智能管理等領域提供支持。再培訓計劃曾是員工職業生涯發展的輔助手段，如今培訓将成為工作日的重要組成部分，企業将在工作日專門安排時間開展教育和培訓。
根據這一願景，Cognizant 最近推出了 Synapse 計劃，旨在通過為全球一百多萬人重新定義機會，徹底改變和重新平衡技術教育和勞動力發展的格局。依托 Cognizant 深厚的專業積澱和多年技術再培訓的豐富經驗，該計劃旨在到 2026 年為不斷擴大的數字經濟打造一個全新的适宜雇傭的人才庫。
如需查看完整的研究報告，了解更多信息，請訪問 https://www.cognizant.com/us/en/gen-ai-economic-model-oxford-economics。
研究方法：Cognizant 《新工作、新世界》研究
牛津經濟研究院受 Cognizant 委托，評估和預測未來 10 年生成式人工智能技術對美國産生的經濟影響。
該項目分為五個主要工作階段，循序漸進地開發牛津全球經濟模型 (GEM) 的假設輸入值。這些輸入值反映了我們的預期，即在預測期内美國企業對生成式人工智能技術的采用将如何影響經濟活動的結構性驅動因素，特别是全要素生産率 (TFP) 的增長。為了反映這一過程中固有的不确定性，我們設定了三種情境，以便得出一系列結果。
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