教授称AI薪资提升可能比你想象中来得更快

台湾省的工资水平可能已经接近峰值，AI技术的应用正在推动这一趋势。根据宾夕法尼亚大学社会政策与实践学院副教授伊奥娜·马里内斯库的研究，自动化程度已经超过14%，这比没有自动化更接近工资下降的可能性。马里内斯库的布鲁金斯学会模型预测，一旦自动化程度达到约37%的认知或“智能”任务，工资增长可能会开始逆转。然而，具体何时发生下降还取决于其他参数。 
      马里内斯库指出，工资增长放缓和就业从重智能工作转向体力工作是接近峰值的早期迹象。经济已经自动化了超过14%的认知任务，这一比例自1980年代以来一直在稳步上升。她认为，认知性工作的比例从1970年代末和1980年代的49%下降到2018年的35%，这14个百分点的下降可以作为智能工作自动化程度的代理指标。 随着智能工具的使用，工资会先上升然后趋于平稳，最终随着机器接管更多工作而下降。马里内斯库表示，为了因自动化导致工资下降，必须看到从事智能工作的人数比例下降。例如，如果技术领域的职位损失没有被其他智能工作职位的增加所弥补，而体力工作保持稳定，那么智能产业就业比例可能会下降，从而为工资下降铺平道路。 马里内斯库认为，自动化首先会从最容易被取代的认知任务开始，例如翻译或基本的营销文案写作。如果这些职位没有被其他智能工作职位所取代，智能工作职位的比例可能会下降，从而可能导致工资下降。这一转变的速度取决于经济中的物理和智能部分是否更加可替代。当两者变得越来越可替代时，工资损失会加速。
       马里内斯库指出，当智能和体力工作部分变得更加可替代时，从事体力工作的工人受益较少。同样，智能任务之间的可替代性越低，工资增长时间越长，一旦开始下降，下降速度就越快。她认为，跟踪的关键指标是从事体力工作和智能工作的人数比例，如果这种平衡开始发生变化，更多人离开基于办公的认知工作转向增长较慢的体力工作，那么智能工资曲线可能已经接近其峰值。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/ai-pay-boost-could-soon-hit-peak-research-2025-11）

 参议员称AI可能导致四分之一的新大学毕业生失业

民主派参议员马克·华纳预测，快速发展的人工智能可能在未来两到三年内将大学毕业生的失业率推高至25%。 华纳警告称，如此多失业的年轻人和家庭将因经济上的挫败感而引发前所未有的“社会动荡”。 
      华纳表示，到2028年，这可能成为最重要的问题之一。他正在制定一项计划，通过大规模的职业再培训项目来应对这一动荡，并认为大型人工智能公司应承担“70%到80%”的成本。 华纳指出，20-24岁拥有大学学位的年轻人的失业率在8月份达到了9.3%，比两年前的7.4%有所上升。他强调，这些公司应该帮助制定再培训计划，并承担相关费用。 
      目前，国会已经就人工智能对劳动力的影响举行了多次听证会，并提出了相关培训和发展提案，但尚未通过任何重大立法。劳工组织多次呼吁立法者制定规则，确保工人能够适应技术变革，并保护他们的权益。 华纳和密苏里州共和党参议员乔什·霍利本月早些时候提出了一项法案，要求公司和联邦机构每季度提交关于人工智能对就业影响的报告。 华纳表示，尽管近期对人工智能安全问题的关注增加，但他认为国会通过任何重大人工智能安全立法的可能性不大。 华纳还提到，由于数据中心用电量增加导致的电费上涨问题将在即将到来的中期选举中成为议题。他建议，大型数据中心运营商如亚马逊和谷歌应承担自己的用电成本，以防止普通消费者因数据中心的增多而支付更高的电费。 华纳表示，他将在竞选活动中讨论人工智能问题，因为它影响到“我们所有人，包括我们的孩子”。（来源：彭博社-汤森路透  https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-17/ai-risks-leaving-25-of-new-college-grads-jobless-senator-says）

 高盛表示AI正在提升银行家的生产力和营收

2025年11月17日，美国银行（BAC.N）计划在未来三年内投资40亿美元用于新技术，重点是人工智能（AI），以提高银行家的工作效率和收入。美国银行首席技术与信息官Hari Gopalkrishnan在纽约举行的Reuters Momentum AI Finance会议上表示，AI能够自动化许多流程，使银行家能够覆盖更多的客户。例如，AI可以提前准备客户会议材料，使一名银行家能够管理50名客户，而不是15名。
在财富管理领域，美国银行通过AI生成的市场信息和客户投资组合数据，帮助金融顾问更好地定制投资建议。 美国银行的18000名开发人员在过去一年中一直在使用AI代理，观察到在自动化或加速繁琐任务方面取得了显著成效，包括将某些软件测试速度提高90%。Gopalkrishnan表示，这些工具正在发挥作用，银行团队正在制定未来三年的战略规划，目标更为激进。 
今年早些时候，美国银行的虚拟助手Erica已经处理了相当于11000名员工的工作，包括处理常规请求如订购支票或争议交易。该聊天机器人自2018年推出以来，已处理了超过30亿次客户互动，其更先进的应用包括预测数据和预算及投资工具。 美国银行近年来在技术方面投入巨大，拥有超过5900万数字用户和超过7800项专利申请。Gopalkrishnan表示，美国银行正专注于培训其213000名员工更好地使用AI，以减少繁琐任务，从而专注于带来更多业务。他认为，重新培训员工并利用更广泛的机会来增加收入，对美国银行非常有利。（来源：路透社  https://www.reuters.com/business/finance/bofa-says-ai-is-boosting-bankers-productivity-revenue-2025-11-17/）

 2000年的教训表明，对于AI热潮来说最大的风险可能是什么

经济学家杰里米·西格尔认为，当前的人工智能热潮可能面临类似互联网泡沫时期的潜在风险。西格尔指出，尽管他对人工智能持乐观态度，但企业投入巨额资本以实现其在人工智能领域的野心仍然存在风险。他强调，最大的风险在于，未来可能会出现更便宜的方式来实现人工智能技术，这可能导致当前的热潮泡沫化。 西格尔将当前的人工智能热潮与互联网泡沫时期进行类比，指出成本的大幅下降是导致互联网泡沫破裂的关键因素之一。他提到，随着光纤电缆传输数据能力的大幅提升，许多公司发现他们不需要铺设那么多的电缆，这导致了泡沫的破裂。西格尔担心，如果企业无法在不花费数十亿美元建设数据中心的情况下继续扩大人工智能规模，这将导致投资回报率低下，最终损害投资者的利益。 
其他评论家也表达了对当前人工智能投资热潮规模和范围的担忧。资本经济集团首席经济学家尼尔·谢里安指出，当前的投资规模与过去的技术热潮（如铁路和互联网）相当，历史表明，这些热潮往往伴随着过度扩张，一些项目将无法盈利，导致投资者蒙受损失。 尽管如此，评论家们仍然对人工智能的变革潜力持乐观态度。谢里安认为，虽然许多科技公司在互联网泡沫破裂时未能幸存，但他们留下的光纤网络证明了其价值。西格尔认为，从经济扩散的角度来看，看似浪费的投资可能对某些公司及其投资者来说是重要的部分。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/ai-bubble-dot-com-crash-data-centers-infrastructure-jeremy-siegel-2025-11）

Meta AI的教父级人物认为AI热潮是一条死胡同

Meta前AI负责人Yann LeCun在一次活动中批评了公司对大型语言模型（LLMs）的巨额投资，认为这些模型无法达到人类级别的智能，反而占用了其他研究领域的资源。LeCun一直认为真正的突破性AI将来自依赖视觉数据的“世界模型”，而非从互联网上收集文本的LLMs。他的这一观点在Meta近期大举投资LLMs后显得尤为有力。
      最近有消息传出LeCun将离开Meta并创立自己的AI公司，这似乎印证了他的观点。LeCun的评论不仅反映了员工与雇主之间的分歧，还提醒我们技术领域的现状可能会迅速改变，特别是对于AI而言，过去几年的AI研究已经从LeCun的观点转向了LLMs。尽管LeCun的观点尚未得到证实，但AI领域的不确定性确实值得我们深思，尤其是在AI领域，最聪明的人也无法完全预测未来的发展方向。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/meta-ai-yann-lecun-llm-world-model-intelligence-criticism-2025-11）