人工智能（AI）的快速发展正在重塑东西方的工作格局：在取代一些低水平、重复性工作的同时，也创造了新的就业机会。在美国科技巨头忙着削减成本和裁员的同时，人工智能相关产业的溢出效应却让印度的“三线城镇”重新焕发了活力。许多“小镇青年”走进写字楼，成为“白领”。在美国，一些渴望的“00后”正在转向电工、水管工等“技术性工作”，以避免被人工智能取代。这种反差现象的背后，其实是资本对劳动力成本的精准考量——当美国的“大工厂”无力承担时，印度的“小镇青年”就成为了更划算的选择。人工智能热潮正在推动印度小城市的就业。印度AI数据公司Objectways的办公室里，数据标注员Darani目不转睛地盯着一组字符对比字符ts 在屏幕上。很快，他就能够根据面部特征的异常来识别假照片，完成评分，然后继续进行下一组识别。在办公室的另一端，他的同事 Soumya 正在做视频识别。播放完每个视频片段后，他需要标记视频内容的类别、视频中人物的语气和情绪，以帮助AI模型“学习”。 《日经亚洲评论》报道称，AI数据标注员并不是什么新鲜事，但随着技术的不断发展，行业的岗位要求也在更新。这就是对标注员的要求。报道援引Objectways首席执行官（CEO）Ramalingam的话说，过去科技公司主要利用网络数据来训练AI大型语言模型，但当这些共享资源耗尽时，AI公司开始争夺具有“个性化特征”和“排他性”的数据资源。这一新趋势也带来了n给像 Objectways 这样的公司带来了新的机会。
印度的小城市具有明显的成本优势。以达拉尼为例。他在印度南部泰米尔纳德邦的小镇卡鲁尔工作，那里的平均月薪不到14000印度卢比（约合155美元）。即使是新的人工智能数据注释员也能赚200美元，而经理级别的工资可能会增加到1000美元。除了经济原因外，这种工作外包还为员工带来了更大的社会价值。达拉尼和苏米亚都是有着职业理想的印度新时代女性，但家庭纽带让她们很难离开小镇，寻求更好的职业发展。这份工作让他们能够在家里保持“经济独立”。印度AI数据公司NextWealth荣获印度国家软件服务协会（NASSCOM）2022年业务流程创新奖，获奖主要原因是“赋能印度二三线城市”并推动印度的“小镇就业”。 NextWealth 拥有约 5,000 名员工，其中大多数来自印度南部的小城市。公司首席执行官Madhukar表示，员工在空调工作室工作，时不时会见外国客户。他们还有机会领导团队并升级他们的业务。对于职业选择十分有限的“小镇青年”来说，这无疑是一份光荣而令人尊敬的工作。报道称，一些员工长期以来一直为自己的中国出差感到自豪，并称这次机会是“小城市的大机会”。对人工智能的焦虑，美国“2000后”努力成为蓝领工人。然而，印度“小镇青年”的新机会很可能会破坏美国年轻人的就业机会。美国知名就业咨询公司Challenger, Gray & Christmas本月发布的报告显示，11月份美国企业宣布裁员多达7.1万人，同比增加24%。其中，通过AI精简案件6280件。到 2025 年，人工智能将使美国 54,700 人失业。为了减少人工智能对就业的影响，美国参议院最近推出了人工智能相关的就业影响透明度法案，该法案要求企业和联邦政府机构披露所有由人工智能造成的裁员，并提交季度美国就业增长和下降报告。劳工部。但从科技行业的角度来看，政界此举不太可能影响企业AI应用和人员安排。今年早些时候，美国业内人士预测，人工智能将在未来5年内消除50%已经在职的入门级白领工作，导致失业率升至10%甚至20%。如果这一预测成真，美国受打击最严重的显然将是初入社会、没有工作经验的年轻人。最近的一项社会调查发布的“哈佛青年民意调查”显示，在美国18岁至29岁人群中，多达59%的受访者认为人工智能是就业路上的“绊脚石”，23%的受访者认为人工智能对青年就业构成“重大威胁”。除了担心人工智能会让找工作更难之外，41%的受访者还认为人工智能会让工作变得更加“无用”。只有14%的受访者对人工智能持乐观态度，认为它可以“创造新的机会”。该民意调查机构今年9月还对美国年轻人进行了一项调查，结果发现，多达47%的年轻人担心自己刚进入该行业时会失业。这正是因为很多“入门级”工作很容易被人工智能取代，很多人甚至不敢承认自己在日常工作中使用了人工智能工具。据哥伦比亚广播公司报道，近两年，美国不少“2000后”自愿不少人放弃了接受高等教育的机会，把目光投向了机器自动化无法轻易取代的蓝领岗位，比如水管工、焊工、瓦工、暖通技术员等。专家表示，这类岗位不仅需要培训，还需要相关培训。 “门槛”相当高。相比之下，会计、软件开发、数据分析等曾经热门的工作却成为年轻人眼中的“高风险行业”。作为一名美国“2000年后”企业家，23岁的雅各布·帕尔默(Jacob Palmer)最初是一名电工学徒，现在拥有自己的电气公司，预计到2025年收入将达到15万美元。他表示，自己并不后悔没有上大学。他的事业不仅可以创造丰厚的收入，还能给他带来“不可替代”的安全感。在他看来，运行此类工作的复杂性需要“非常强大的机器人”来完成。娜感叹美国工薪阶层的观念发生了很大变化：以前，人们看到年轻人在建筑工地上干活，就会问：“你为什么不去上学？”但现在他们会说：“这份工作很棒，前途光明。” AI外包趋势不可逆转吗？ 《日经亚洲评论》称，“数据标注”等人工智能相关产业将在亚洲迅速扩张。据NASSCOM预计，到2030年，印度AI数据标注行业预计将吸引100万从业者，行业市场规模届时将扩大十倍以上，达到70亿美元。对于面临“就业危机”的印度来说，这一行业的增长尤为重要。过去几年，全国有“稳定工作”的就业人口比例大幅下降，下降了2个百分点；未来十年，印度劳动年龄人口将突破10亿。 eks相信经验尽管此类数据标注外包工作的技术门槛并不高，但亚洲的劳动力成本优势对此类岗位起到了一定的“保护”作用，“至少在短期内是这样”。美国斯坦福大学微观经济学教授马奥尼表示：“人工智能首先取代的地方是简单而昂贵的岗位……亚洲的劳动力成本具有竞争力，且不易被取代。”许多美国跨国公司正在积极扩大在亚洲的团队：2019年至2024年间，总部位于美国的大公司离岸员工数量增长了32%，印度、巴基斯坦和菲律宾则获得了这波红利。中央财经大学国际经济与贸易学院副教授刘春生在接受环球时报记者采访时表示，美国和印度人工智能对就业的影响差异很大这符合互联网时代产业转型的规律。在互联网发展初期，美国就曾深度卷入“技术取代劳动力”的争论。大量工作岗位外包给印度，促进了印度培养了大量的软件开发人才。 AI时代的就业多样性本质上仍然是就业结构、工资水平和经济发展差异综合作用的结果。 “将美国的入门级人工智能工作外包给印度的主要原因是其双重好处。”刘春生解释说，印度低廉的劳动力成本和英语优势使得做外包更加便利。美国初级工人数量有限，劳动力成本高昂。人工智能替代对入门级工作的影响不太可能被感受到，从而引发了对“职业威胁”的担忧。张志鹏 组长上海外国语大学世界智库研究中心人工智能项目负责人在接受环球时报记者采访时表示，造成美国和印度人工智能就业差距的主要原因不是技术特征的差异，而是美国主导的“中心—外围”经济结构。特别是20世纪70年代末以来，美国在科技领域构建的体系使技术变革对发达国家和南方国家的工业产生了完全不同的影响。印度之所以能成为受益者，首先是因为它深深嵌入全球IT产业链——班加罗尔被誉为“印度硅谷”，而印度也长期是全球第二大软件出口国。美国科技公司的印度裔高管。经常将工作外包给印度，以“降低成本、提高效率”。这二是人口结构和知识储备适应人工智能的需求。这里年轻人口众多，英语普及，理工科教育扎实，适合相关工作。清华大学新闻学院和人工智能学院双聘教授沉阳在接受《环球时报》记者采访时表示，人工智能正在改写全球就业地图：它不是减少就业岗位，而是重新分配就业岗位，造成“美国越推动人工智能研发，印度的就业机会就越多”的现象。研发在美国，利润流向巨头，就业机会在印度创造。沉阳表示，人工智能正在取代任务而不是工作岗位，创造大量半自动化的“人+人工智能”工作岗位。这样的工作自然会流向印度、菲律宾等成本低、英语好的国家。不过，也有人持怀疑态度他认为，虽然人工智能不断改进，其产生的结果“足够准确”，但这种“外包热潮”可能只是昙花一现。对此，Object的Ramalingam给出了不同的看法。他表示，“人工智能外包”行业不会消失。不久前，Meta公司斥资143亿美元收购了数据标注公司“Scale AI”49%的股权，表明该业务已成为AI研发的重要链条之一。刘春生认为，在技术发展的早期阶段，AI外包的趋势会更加明显。 “印度在互联网时代积累的产业基础、客户资源和市场需求将使其能够抓住人工智能外包的增量红利。”张志鹏告诉记者，随着美国主导的AI赛道，外包趋势将更加明显。主要推动力是硅谷与华尔街之间的深厚纽带。为了优化报表，资本在资助低收入、艰苦工作的外包方面自然受到青睐。他预测，外包将发展到高端水平，从基本的图像标注到法律文本筛选，印度将继续获得优势。不过，这一判断是建立在“美国主导地位”的前提下的。中美两国的AI路径存在明显差异。中国强调技术自主性和包容性。数据标注往往在国内完成，向外界输出技术和硬件有助于发展其他国家的当地产业。张志鹏表示，如果美国在AI赛道上保持主导地位，“中心-外围”体系将持续下去，像印度这样的国家根据能力占据产业链的不同环节；美国就业萎缩，不仅是低端岗位，还有中层智力岗位。工人可能会失业，形成“硅谷规划、全球南方执行”的格局，类似于硬件领域的“美国设计、全球生产”模式。 “对于印度来说，机遇与挑战并存。”沉阳分析称，印度短期内可能会享受外包红利，但中长期来看，需要将其承担的任务转化为独立能力。如果只是固守“AI流水线”而不升级为“AI产品线”，当AI实现高度自治时，第二波自动化将回归其外包繁荣。沉阳表示，未来，全球劳动力将从“产业链分工”转向“任务细化分工”：高价值国家决定工作，低价值国家执行。人才竞争的核心也从“做事的能力”转变为“让AI做事”。国家能够将劳动力与人工智能捆绑在一起的企业将成为未来经济增长的新引擎。