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過去80年,科技創造的新崗位都給了誰?
過去80年,科技創造的新崗位都給了誰?過去80年,科技創造的新崗位都給了誰?
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研究“誰得到了新工作”這個問題，讓學者們對“新工作是怎麼被創造出來的”得出了壹些很有力的結論。通過分析贰戰時期的縣級數據——當時聯邦政府在全美各地以公私合作的方式支持新建工廠——研究顯示，建了新工廠的縣裡出現了更多新工作，而且 1940 年到 1950 年間 85% 到 90% 的新工作都是由技術驅動的。
從這個角度看，當時有大量創新是由需求拉動的。今天關於創新的公共討論往往聚焦在供給側——那些試圖創造新產品的發明家和創業者。但這項研究表明，需求側同樣能顯著推動創新活動。
“技術不是那種‘我想到了！’然後就憑空冒出來的東西，”奧托說，“創新是有目的性的活動。而且創新是累積的。如果走得夠遠，它會有自己的慣性；但如果走不到那壹步，它永遠到不了。”
這就把話題拉回了 AI，這個 2026 年人人都在關注的話題。AI 會創造好的新工作，還是會搶走工作？在奧托看來，這很大程度上取決於我們怎麼用它。以醫療行業為例，那裡有大量技術驅動的新工作可以被創造出來——前提是人們有意願去創造。
“我們可以用不同的方式在醫療領域使用 AI，”奧托說，“壹種是直接用自動化把人的工作替掉。另壹種是讓不同專業水平的人去做不同的任務。我認為後者對社會更有益。但市場最終會走向哪裡，還不好說。”
換個角度想，也許通過政府在各個方向上拉動需求，AI 可以被用在能提升醫療行業生產力的地方，從而創造新的工作崗位。
“美國醫療支出中超過壹半是公共資金，”奧托說，“我們在這方面有很大的影響力，可以把事情往那個方向推，用法有很多種。”
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