人工智能如何改变美国就业市场：从教师到护士——彭博社

731制作的图片合成；图片来源：Getty (4)

当今互联网充斥着关于人工智能将如何改变工作的讨论。各种预测层出不穷：AI会取代所有工作岗位。或许只取代低技能岗位。又或者针对创意类工作。等等，可能它瞄准的是那些以电脑打字为生的职场人士。（不妙啊。）

现实情况是，AI已经对数百万人的工作方式产生了影响。八位美国从业者向《彭博商业周刊》讲述了这项技术如何改变他们的职场生活：一位护士被迫使用AI系统，却担心这会危及患者；一位优步司机与完全无需人类驾驶员的Waymo自动驾驶汽车共享道路；还有一位教师正在学习如何用AI从繁重的周工作量中节省时间。

那么，人工智能革命进展如何？答案很大程度上取决于你问的是谁。

访谈内容经过精简和润色。

萨曼莎·拉克尼

沙龙店主**弗吉尼亚州亚历山大市

过去六到八个月里，我数不清有多少次客户进来时给我看他们正在考虑的发型照片，而我不得不解释那是AI生成的图片。网上那些头发看起来异常浓密蓬松的照片，仔细观察就会发现现实中很少有人能拥有那种长度和质感的头发。有些发色虽然漂亮，但看久了就会觉得诡异——某些区域过深，其他部分又过浅。我担心这些会对我们追求的审美标准产生负面影响。

在商业层面，AI确实帮了大忙。我用它完善员工手册，或在律师忙碌时代为检查租赁合同条款。它擅长总结文件内容，或是计算特定邮编区域内墙面粉刷的成本。

许多沙龙用它生成宣传文案，但通过格式和排版就能认出是ChatGPT的手笔。那种语气就像《命运之轮》主持人范娜·怀特在报幕——太像游戏节目通告了。比如：“今夏流行色！快来染金发吧。”

我已经不再使用它了。有时我会在社交媒体字幕里故意留一两个小错别字，证明我是真人。

凯莉·威尔逊

护士，使命健康机构**北卡罗来纳州阿什维尔

我们医院用一套医疗设计程序处理各种事务，包括出院计划。你输入住院时长或患者诊断结果，算法就会直接说：“好了，这就是我们为了让他们在这天出院需要做的事。”

这看起来不太以患者为中心。它完全以效率和生产力为核心。从护士的角度看这很可怕，因为我们不愿把患者视为病床上的数字和躯体。我们要确保自己做的每件事都能真正改善他们的健康，而不仅仅是为了让他们出院。

最近有位助理首席护理官在我们查房时来访。有位患者住院超期且情况非常复杂。医疗团队正在判断这名患者是否需要肾脏透析治疗。当护理官读到算法报告时，她只看到：哦，透析是阻碍这人出院的因素。她说：“我们可以直接转为门诊透析。“我们所有护士都反对：“不能这样处理”，但她仍坚持己见。最终肾脏科医生否决了她的提议。我们并非不感激技术进步。我们希望能利用这些程序帮助患者、提升护理质量。但我们不愿看到它成为提供优质医疗的新障碍。

塞尔吉奥·莱亚尔

配音演员及音频编辑**圣安东尼奥

我在广播电视行业有十年从业经验，从事过旁白解说工作。这份职业曾让我生活富足。但如今AI无处不在，它正影响着配音行业的方方面面。网飞甚至考虑用AI语音进行影视配音。

事实是创意工作者将遭受冲击。我不否认AI的实用价值，但作为替代品只会降低作品品质。在几乎所有需要专注力与情感连接的场景中，这种替代终将适得其反。

目前对我个人影响尚不显著。现在许多合约需经经纪人法务部门审核，确保条款注明客户不得将我们的声音用于AI训练。若条款缺失或无法保证，我们只能冒险试音。所幸优秀经纪公司会维护艺人权益，但这类公司并不普遍。

AI必将取代部分岗位，但行业早已开始转型。优秀的配音演员不再仅凭音色取胜，而在于为作品注入的情感力量。

威尔·佩奇

托马斯·斯塔尔金中学教师**洛杉矶

我教授数学与社会研究课程，班上有大量来自西班牙语国家和东欧的英语学习者。AI改变了我的教学沟通方式。社会研究课本是六年级水平，但部分学生阅读能力仅达一年级。

借助人工智能，我可以进行文本分级（一种根据学生阅读水平调整书面材料的过程），这是我最喜欢的工作之一。无论是讨论美索不达米亚文明的成就还是《汉谟拉比法典》，我都能让所有人理解法典的内容——无论他们的阅读水平是一年级还是八年级。

这曾是一项令人不堪重负的工作。如果在我职业生涯早期就有人工智能，我想我能更快成长为更高效的教育者。它带给我的最大改变是时间——我的周工作时长从接近80小时（有时甚至90小时）缩减到了55小时左右。现在我不再怀疑自己能否坚持到退休。今年48岁的我，如果没有AI可能早在55岁左右就会离开教育岗位。实在难以想象如何仅靠人力维持教学所需精力。

阿什莉·凯泽

莉拉科学公司科学家**马萨诸塞州剑桥市

我的研究主要聚焦材料科学，特别是聚合物与塑料领域。加入莉拉科学时，公司提出要用AI革新科研方法的每个环节，这让我非常着迷。

AI能海量处理数据，使我们能分析结果并预测后续实验方向，这远超人脑能力范围。我在实验室主导研究策略的同时，AI让我们得以高速开展大规模实验。

当你运用科学方法时，首先会有一个想法，即假设。你走进实验室进行测试，得到结果后分析数据。然后根据获得的见解形成新的假设，如此循环往复。通过自动化技术，我们可以连续进行大量实验，更快地获取洞见。

作为科学家——我相信许多同行都会认同——做实验时最令人兴奋的就是数据。你迫切想看到假设验证的结果。守在设备旁等待运行结束，当结果跃然屏幕时，那种激动难以言表。数据可能显示结果与预期相悖，让人沮丧；也可能带来惊喜——“效果比预想的更好！""，顿悟时刻由此诞生。自动化让这样的瞬间成倍增加。

瑞秋·安特尔

纪录片档案管理员，档案制作人联盟联合创始人**加利福尼亚州伯克利

就在ChatGPT刚上线时，我和同事开始注意到纪录片中出现了合成但超真实的照片。

有次制作中需要找一位故事主角——1900年代初的年轻女性照片。我们确信这种照片不存在，却在初剪版本里发现了她的肖像。追问来源时，对方回答：““不是找到的，是我们创造的。””

当时我们甚至不知道这是可能的。我们疑惑：“你们打算告诉观众吗？透明度计划是什么？“而他们却说：“我们没必要。“虽然最终并非如此，但这就是当时的想法。我们非常震惊。这不仅让我们对影片产生了极大担忧，更广泛地说，这引发了关于纪录片如何保持其作为可信文化资源的思考。

我们的第一反应是纪录片容不得AI。但越是深入探讨这个问题，我们越意识到AI的存在已成定局。因此我们开始制定使用标准。我认为资料制片人必须适应变化。未来工作中很重要的一部分将是媒体内容验证——这是以前从未需要大规模开展的工作。人眼将难以分辨真伪，事实上我现在就已经无法区分了。

汤姆·李

移动应用开发者**华盛顿特区

公司对代码AI应用有所限制，但我在工作之外进行了实验，想了解它对编程的实际帮助。在我精通的领域使用它时，效率提升惊人；但在不熟悉的领域尝试时，它只会把事情搅成更糟糕的乱麻，最终不得不推倒重来。

我认为我们低估了自己在无意识中如何用自身经验过滤和框定大语言模型输出的程度。对于你熟悉的领域，那些糟糕的内容很容易被忽略。而要求的内容只要大致方向正确，就能获得好得多的结果。我们低估了自己在让这些事物显得令人印象深刻方面的贡献。

卡洛斯·蒙塔诺

优步和Lyft司机**加利福尼亚州弗里蒙特

我从事这行已近八年。我喜欢这份工作的灵活性，还能兼顾其他工作。我接送孩子上学，也为餐厅做外卖配送。

两周前，我在山景城看到了Waymo自动驾驶车。我当时就想：你们是认真的吗？知道这意味着什么吧？工作机会和订单会减少。这意味着更激烈的竞争，更多司机接不到单，就要为3美元的订单抢破头。这就是我担心的。另外，我听说优步已与Waymo合作，试图进入自动驾驶时代。我经常与来自思科、特斯拉、谷歌和苹果的技术人员聊天。我问他们关于Waymo的看法：“你们觉得怎么样？还要多久？“以前他们总说需要五到七年。不。Waymo的车已经出现在旧金山了，每周从司机手里抢走20万笔订单。

Waymo的情况让我开始考虑B计划，比如考取商业驾照自己接单，做更多高端接送和不同类型的服务。我喜欢现在的工作。但我必须为即将到来的变化做好准备。

插图由731绘制