Cognizant Impact 研究預測未來 10 年生成式人工智能將為美國經濟注入 1 萬億美元

牛津經濟研究院與 Cognizant 聯合開展的具有里程碑意義的研究預測，生成式人工智能將對美國 90% 的工作崗位產生影響，為了保持經濟增長，亟需開展戰略性的技能再培訓

新澤西州提內克 2024年1月13日 /美通社/ -- 今日 Cognizant（納斯達克股票代碼：CTSH）與牛津經濟研究院聯合發布最新經濟影響研究《新工作，新世界》(New Work, New World) 的研究成果。研究預測，90% 的工作將在某種程度上受到生成式人工智能 (gen AI) 的影響，我們處理工作、提高生產力和促進經濟增長的方式均將發生深刻轉變。研究還發現，企業對人工智能技術的采用率以及個人適應新工作方式的速度，將決定這項技術的影響力。

牛津經濟研究院首席執行官 Adrian Cooper 表示："我們的研究旨在闡明人工智能可能對全球勞動力產生的影響。研究結果揭示了這項技術將以多快的速度影響美國經濟發展進程，為領導者利用這項技術的潛力并迅速適應提供了寶貴見解。"

生成式人工智能有助于提高運營效率、創造新的收入來源、革新產品和服務，甚至重新定義企業。為了量化生成式人工智能對生產力和未來工作的潛在影響，Cognizant 與牛津經濟研究院合作構建了一個經濟模型，探究了美國企業采用生成式人工智能的三種情境。該模型考慮了推動美國經濟發展的 18,000 項任務，并仔細研究了生成式人工智能可能對與這些任務相關的工作崗位產生的影響。雖然研究主要關注美國勞動力，但其發現的一般主題對全球都有參考價值。研究提出的主要觀點包括：

• 未來十年對人工智能的采用將會出現激增，并將進入成熟期：企業對人工智能功能的采用尚處于試驗階段。不過研究表明，僅在四到八年內，采用率就會從 13% 飆升至 31%。研究預測，15 年后，采用率增長可能會放緩，但至少還會繼續增長 15 年。
• 經濟可能迅猛發展：隨著企業人工智能技術采用率不斷增長，未來 10 年，預計美國的生產率將提高 1.7%—3.5%，美國的 GDP 將從 4,770 億美元增長至 1 萬億美元。
• 與此同時，就業市場可能會受到影響：隨著工作任務因采用生成式人工智能而實現自動化，半數工作 (52%) 預計將發生顯著變化。大約 9% 的美國現有勞動力可能會被取代，根據歷史經濟變化規律，其中 1% 的人可能難以找到新工作。
• 知識含量較高的工作可能最受影響：過去，技術進步和自動化主要影響的是體力勞動和以流程為中心的知識型工作。而生成式人工智能產生的影響與之相反，它將會對知識型工作產生更大的干擾。此外，信用分析、計算機編程、網絡開發、數據庫管理和平面設計等工作的理論最大風險敞口得分已經達到大約 50%。到 2032 年，隨著技術的不斷發展，一些工作的敞口得分可能會攀升至 80%。
• 首席執行官將會感受到影響：數據顯示，C 級高管乃至首席執行官的理論最大敞口得分（即工作任務容易被生成式人工智能自動化的程度）可能會超過 25%，這是因為從競爭評估到戰略決策，他們都開始使用生成式人工智能。

Cognizant 首席執行官Ravi Kumar S 表示："生成式人工智能在各領域的表現已經讓我們驚嘆不已，但它在我們日常業務運營中的真正影響才剛剛開始顯現。為了充分利用這項技術的潛力來提高生產力，我們必須全面了解它對未來工作造成的影響，并攜手為人們創造與之共生共榮的最佳機遇。"

緊跟人工智能的發展步伐，重新培養勞動力

雖然這項研究的時間跨度超過十年，但 Cognizant 認為，如今社會各領域的領導者應當積極合作，建立新的信任契約，助力企業、員工和經濟在人工智能時代蓬勃發展。隨著這項技術在勞動力中日益普及，員工需要掌握新的技能，為業務戰略和人工智能管理等領域提供支持。再培訓計劃曾是員工職業生涯發展的輔助手段，如今培訓將成為工作日的重要組成部分，企業將在工作日專門安排時間開展教育和培訓。

根據這一愿景，Cognizant 最近推出了 Synapse 計劃，旨在通過為全球一百多萬人重新定義機會，徹底改變和重新平衡技術教育和勞動力發展的格局。依托 Cognizant 深厚的專業積淀和多年技術再培訓的豐富經驗，該計劃旨在到 2026 年為不斷擴大的數字經濟打造一個全新的適宜雇傭的人才庫。點擊此處了解有關 Synapse 的更多信息。

如需查看完整的研究報告，了解更多信息，請訪問 https://www.cognizant.com/us/en/gen-ai-economic-model-oxford-economics。

研究方法：Cognizant 《新工作、新世界》研究 牛津經濟研究院受 Cognizant 委托，評估和預測未來 10 年生成式人工智能技術對美國產生的經濟影響。

該項目分為五個主要工作階段，循序漸進地開發牛津全球經濟模型 (GEM) 的假設輸入值。這些輸入值反映了我們的預期，即在預測期內美國企業對生成式人工智能技術的采用將如何影響經濟活動的結構性驅動因素，特別是全要素生產率 (TFP) 的增長。為了反映這一過程中固有的不確定性，我們設定了三種情境，以便得出一系列結果。如需了解完整的研究方法，請點擊此處。

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本新聞稿包括根據1995年《私人證券訴訟改革法案》中的安全港條款制定的可能構成前瞻性聲明的陳述，其準確性必然會受到風險、不確定性和對未來事件的假設的影響，而這些假設的準確性可能不會被證明。這些陳述包括但不限于明示或暗示與生成式人工智能的采用、生成式人工智能對勞動力和經濟的影響以及我們全新Synapse 計劃的有效性和結果相關的前瞻性陳述。這些陳述既不是承諾也不是保證，而是上述研究的結果，仍然受到許多我們無法控制的風險和不確定性的影響，可能導致實際結果與前瞻性陳述中的預期結果存在重大差異。現有投資者和潛在投資者切勿過分依賴這些前瞻性陳述，因為這些陳述僅代表截至目前的情況。可能導致結果與明示或暗示的結果存在重大差異的因素包括整體經濟狀況、技術發展和競爭的影響、我們所處的市場競爭激烈與快速變化的特征、競爭激烈的人才市場及其對員工招聘和留用的影響，以及我們最近提交給美國證券交易委員會的 10-K 表格年報和其他文件中論及的其他因素。除非適用證券法有此要求，否則 Cognizant 無義務根據新信息、未來事件或其他原因，更新或修改任何前瞻性聲明。