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MIT模拟1.5亿打工人:程序员竟是安全?AI首波「血洗」1.2万亿白领薪资!

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发表于 昨天 19:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
给1.51亿打工人建立「数字分身」

以往的经济预测,往往是拿Excel表格算一算大趋势。

但这次不一样,MIT和橡树岭实验室玩的是「全美模拟职场人生」。

橡树岭实验室拥有世界上最快的超级计算机之一,为这个实验提供算力。

使用的技术叫做Large Population Models,这个项目已经开源。





开源地址:https://github.com/AgentTorch/AgentTorch?tab=readme-ov-file

研究人员利用这股算力,创建了一个包含1.51亿个「智能体」的模拟环境。

每一个「智能体」代表一个真实的美国工人。

每个「人」身上都贴满了标签:住在哪里、做什么工作、会什么技能。

系统覆盖了3000个地区,涵盖了923种职业和超过32,000项具体技能。



实验的核心玩法是:

把现在的AI技术扔进这个模拟世界里,看看这3.2万种技能中,哪些是AI现在就能干得很好的。

结果,真相令人惊讶。

为什么叫「冰山指数」?

这个名字起得非常贴切和形象。

我们平时在新闻里看到的裁员新闻往往是谷歌裁员、亚马逊优化工程师,都是和IT、程序员、科技大厂相关。

都是前端已死,后端必亡,UI设计师消失这种和科技大厂强相关的岗位。

这些确实在发生,但研究发现,这只是浮出水面的那一小块冰山。

模拟数据令人惊讶:

科技、IT、互联网领域的岗位变动,其实只占受AI影响总工资的2.2%(约2110亿美元)。

这就是冰山一角。

冰山水面之下,情况更加严峻。

剩下绝大多数的冲击,发生在金融、医疗、人力资源(HR)、物流和办公室行政等领域。

水面之下才是事关更大部分「打工人」结果。

都说AI先淘汰IT、程序员,但这个实验告诉绝大部分打工人:

AI取代你,和你无关。

也就是说,当你盯着硅谷程序员担心他们失业时,坐在办公室里做报表、搞调度、管档案的普通白领,其实面临着更大的被替代风险。

这些常规职能岗位,才是那隐藏的1.2万亿美元大头。

没有「避风港」:从硅谷到玉米地

过去我们总以为,AI是高科技产物,只会影响沿海的发达科技城市(比如旧金山、纽约)。

住在中部大农村应该没事吧?

「冰山指数」打脸了这种侥幸心理。



因为这个模拟精确到了具体的邮政编码(Zip Code),研究人员发现,AI的影响力是全覆盖的。

田纳西州、犹他州、北卡罗来纳州……无论你是搞金融的,还是在工厂里做供应链管理的,只要你的工作涉及大量的常规信息处理,你就处于AI的射程之内。

北卡罗来纳州的参议员De Andrea Salvador在看到这个工具后感叹:它太神了,可以直接精确到某个县的某个普查区,告诉你这里的人掌握什么技能,而这些技能被AI自动化的概率有多大。

当然这不是算命,而是「沙盒演习」

看到这里,你可能有点慌:「完了,还要多久我就会失业?」

先别急。

研究负责人Prasanna Balaprakash强调说:这不完全是一个预测引擎,它更像是一个「模拟沙盒」。



它不是在告诉你「明天你就会失业」,而是在说:

「以今天的AI技术,理论上已经可以搞定这些工作了。」



这个工具的最大意义在于「预警」和「演习」:

给政府看:

在真的砸下数十亿美元去搞再就业培训之前,先在模拟器里跑一遍,看看钱花在哪最有效。

给企业看:

哪些岗位需要转型,而不是简单粗暴地裁员。

给打工人看:

看看你的技能树,是不是都点在AI擅长的领域了?



目前,田纳西州已经率先使用了这个指数,制定了官方的《AI劳动力行动计划》。

他们发现,虽然会有冲击,但像核能、高端制造这些依赖物理操作的行业,反而可以利用AI机器人来增强效率,而不是被掏空。



虽然MIT强调了这是个沙盒演习,虽然数字孪生了职场生存环境,但是还算不上一种真实预测。

但MIT的这项研究其实给我们揭示了一个残酷但重要的现实:

AI的浪潮不会只拍打在程序员身上,它正在无声无息地渗透进每一间普通的办公室。

只要你的工作涉及常规信息处理,你就在AI取代你的射程范围之内。

如果你每天的工作只是处理Excel、整理文档、安排日程等重复性脑力劳动,那么在「冰山指数」的雷达上,你可能已经亮起了红灯。

但好消息是,这还是一场模拟。

在现实追上模拟之前,我们还有时间去升级自己的技能树。

不要只盯着水面上的冰山,去看看水面下正在发生什么吧。

硬核揭秘

幕后引擎AgentTorch平台

这种「精确到街道」的底气,来自MIT媒体实验室开发的一个大杀器——AgentTorch。

这可不是普通的数据库,而是一个基于PyTorch的「可微分主体建模框架」(Differentiable Agent-Based Modeling)。

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