最近高盛 (Goldman Sachs) 的一份報告預測，生成式人工智能 (generative AI) 可以使全球相當於 3 億個全職工作崗位實現自動化。 報告指出，生成式人工智能的使用將導致任務自動化的快速加速，從而推動節省勞動力成本和提高工作效率。

根據報告中的一張圖表，預計我城在30多個國家、地區或城市中，將擁有最高的 “Share of Full-time Equivalent Employment Exposed to Automation by AI”。雖然有些人可能將此視為對當地就業安全的威脅，但該數據僅表示“人工智能自動化對全職就業的曝光率”，並不一定意味著負面影響。

與許多具有發達製造業和農業業務的國家或城市相比，我城的勞動力中有更高比例的人員從事專業角色如會計師和律師，商業管理職位如銷售或行銷經理，文書行政職位如辦公室經理和操作人員，以及與數字工作環境相關的許多職位，如銀行和金融業。因此，可以預期我城將有更大比例的工作受到生成式人工智能的影響。

與此同時，“人工智能的自動化曝光 (Exposed to Automation by AI)”並不一定對社會生產力增長有害，反而可能為社會帶來重大的宏觀經濟利益。另一張報告中的圖表估計，我城在“Effect of the AI adoption on Annual Productivity Growth in 10-year Adoption Horizon” 獲得了最高的生產力增長數字。正如報告中所述，AI自動化可能會補充而不是取代生產力。即使個人的工作被生成式AI自動化取代，被解雇的人最終也可能重新就業於社會可接受的工作。結合未被解雇的人的生產力提高，可導致社會總生產力的增加。

很難相信我們今天會有這樣的推論：過去使用計數機 (calculators)、軟件試算表(software spreadsheet) ，甚至個人電腦(personal computers)會威脅就業安全。雖然我們無法確定未來，但我們可以回顧一下自互聯網(Internet)出現以來世界的變化。

在過去的20多年，互聯網通過電子郵件(email messaging)和WhatsApp等工具革命性地改變了通信方式，世界網絡(worldwide web)使信息更加透明，在線市場(online marketplaces)促進了全球購物。最近，機器學習和人工智能已被應用於商業服務(例如Netflix)。

互聯網可以被認為是一個全球數字網絡基礎設施。同樣地，大型語言模型( Large Language Models, LLM)和自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)技術，如生成式人工智能、相關的機器學習模型和算法，以及 OpenAI ChatGPT 、Google Bard 和 Microsoft Azure GPT 等雲服務，可以被視為技術基礎設施。預期企業家、研究人員和軟件工程師將繼續創建、開發和發布新的軟件框架(frameworks)、插件(plug-ins)、應用程序和服務，以支持這些語言模型的發展和使用。這將帶來節約勞動成本和提高生產力。今天，我們已經看到了語言翻譯(language translation)、客服聊天機器人(chatbot helpdesk)、生成式問答(generative question and answer)和文檔摘要(document summarization)的使用。毫無疑問，還會有更多的東西。

雖然有些人可能會認為，利用AI技術提高生產力可能對人類造成負面影響，但我們還是要考慮潛在的好處。例如，AI自動化可以讓我們工作更少，生活更聰明 – 好像軟件技術可以促進遠程工作(Work From Home)，通過消除通勤需求，節省時間和資源。此外，AI自動化還可以幫助我們在減少工作時間的同時保持相同的產出，從而實現更好的工作生活平衡。AI技術還可以對環境產生積極影響，例如Google利用AI來降低其數據中心的能源消耗。

然而，對AI應該持謹慎態度。在互聯網普及使用的初期，全球並沒有一起慎密地規劃、深入探討網絡安全措施來保護用戶免受當今各種安全事故的侵害(例如，不同類型的黑客攻擊、虛假信息傳播、網絡詐騙等)。現在，我們當下在使用各種人工智能技術起步時，世界各地應聯手認真地、深入地、負責任地合作，仔細討論和充分考慮實施任何預防措施或準則，以保護社會免受人工智能可能帶來的潛在負面影響。這可能包括加強現有法規，並採用共同標準，以保護社會。


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