今天小編分享的财經經驗：科技巨頭官宣：“優化”7800個崗位，暫停招聘“AI可勝任的職位”，歡迎閱讀。
美國 IBM 公司于當地時間周一（5 月 1 日）宣布，将暫停招聘人工智能 ( AI ) 可以勝任的職位，可能用人工智能取代 7800 個工作崗位。
随着 ChatGPT 等生成式人工智能的爆火，失業（被人工智能取代）成為了無數打工人心中的陰霾。人們發現，人工智能在自動化客戶服務、編寫文本、美術設計和生成代碼等領網域的應用已經越來越廣泛。
約 7800 人要被 AI 取代
據财聯社報道，當天，IBM 首席執行官阿溫德 · 克裡希納在接受媒體采訪時表示，人力資源等後台職能部門的招聘将暫停或放緩，這些非面向客戶的崗位大約有 26000 名工人。" 我可以很容易地看到，在接下來 5 年的時間裡，其中 30% 的工作将被人工智能和自動化取代。"
這将意味着大約 7800 人的失業。IBM 的一位發言人表示，裁員将包括因人員流失而空缺的職位。
IBM 的最新計劃标志着人工智能技術對人類就業的衝擊和風險。克裡希納指出，很多簡單平凡的任務，如提供就業證明信或在部門之間調動員工，可能會完全自動化。他補充說，一些人力資源職能，比如評估勞動力構成和生產力，在未來十年内可能不會被取代。
IBM 目前擁有約 26 萬名員工，并将繼續招聘軟體開發和面向客戶的職員。克裡希納表示，如今尋找人才比一年前要容易多了，因為裁員潮正在席卷美國科技巨頭。
該公司在今年早些時候宣布，将裁員大約 5000 人。不過，克裡希納強調，IBM 今年總體上增加了員工，第一季度增加了約 7000 名員工。
IBM 的人工智能實踐
IBM，國際商業機器公司，1911 年由托馬斯 · 約翰 · 沃森創立于美國，距今已有 112 年的歷史。實際上，IBM 一直是人工智能行業的佼佼者。
1959 年，IBM 公司的計算機專家阿瑟 · 塞缪爾 ( Arthur Lee Samuel ) 創造了 " 機器學習 " 一詞，在他的文章中指出：" 給電腦編程，讓它能通過學習比編程者更好地下跳棋。" 塞缪爾基于其理論研究成果所編制的下棋程式是世界上第一個有自主學習功能的遊戲程式，曾在西洋跳棋比賽中一舉奪魁。
1997 年 5 月，在紐約，卡斯帕羅夫輸掉了一場六局制比賽，對手是 IBM 的深藍（Deep Blue），當時世界上最強大的國際象棋計算機。關于這場比賽，至今仍有許多争議，但被認為是人工智能歷史上彪炳史冊的轉捩點。首先，" 深藍 " 的設計者有機會事先根據卡斯帕羅夫的戰略和風格以及所有的公開對局對深藍的程式進行針對性的改編。而卡斯帕羅夫就無法了解 " 深藍 " 的歷史記錄，因為 " 深藍 " 在每次對決之後就被會被微調，所以他完全就是在盲下。其次，人們忘記了，深藍挑戰賽分兩場，而卡斯帕羅夫赢得了 1996 年在費城舉行的第一場。在兩場比賽之間，IBM 重新編碼了它的計算機，于是卡斯帕羅夫指控 IBM 作弊。
2018 年 6 月，IBM 開發的辯論機器人 "IBM Project Debater" 向以色列國家辯論冠軍 Noa Ovadia 發起了挑戰。在 40 名觀眾投票中，"IBM Project Debater" 以 9 票的優勢戰勝人類選手。
如今的 IBM 已是全球領先的混合雲、人工智能及企業服務提供商，其 2023 年一季度營收 142.52 億美元，并已于今年宣布與多家企業進行合作，進一步探索量子計算、AI 等下一代技術。
高盛：将有 3 億個崗位被取代
今年 2 月 18 日，IBM 董事長兼首席執行官阿溫德 · 克裡希納在接受采訪時表示，人工智能正以迅猛的步伐接管文員工作。
克裡希納表示，客戶服務、人力資源管理以及金融和醫療保健領網域的職位都可能實現自動化。醫療保健和金融領網域的 " 監管工作 " 不再需要人力完成。他強調不是在幾年後，而是在當下。IBM 去年與麥當勞合作，将汽車餐廳自動化。
3 月 13 日，克裡希納在致投資人的一封信中表示，預計到 2030 年，人工智能将在全球經濟中釋放 16 萬億美元的價值 , 比如通過擴展數據驅動的洞察，加速從 IT 運營、财務報告到人力資源、客戶服務的業務流程自動化，最終實現生產率的大幅提高。
據澎湃新聞，AI 的快速發展已經對企業招聘產生明顯影響，包括遊戲原畫、美術設計等崗位數量正在收縮，部分外包類團隊已有裁員計劃，但目前尚未有大規模失業的情況出現。同時，AI 類人才也受到企業追捧，最高年薪可達到百萬元。
據投資銀行高盛（goldman sachs）發布報告，随着 AI 技術的突破，預計全球将有 3 億個工作崗位被生成式 AI 取代，其中律師和行政人員所受影響最大，預計對體力要求較高的職業或戶外職業受影響較小，例如建築和維修工作。
此外，高盛在報告中還預測全球 18% 的工作可以計算機化。不過 AI 對不同行業的影響将有所不同——在美國，辦公室和行政工作中可自動化的工作比例為 46%，法律工作為 44%，建築和工程中為 37%。生命、物理和社會科學領網域為 36%，商業和金融業務以 35%。
