Skills in the age of AI
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贡献者：玛丽·奥马霍尼教授，克里斯托弗·皮萨里德斯爵士教授 | 我们如何才能塑造引人入胜的工作环境，以促进生产力并使员工蓬勃发展？ 本活动将利用皮萨里德斯报告中的证据，重点强调不仅要具备技能，还要能够利用工作场所的技术进步的重要性。特色图片（在添加水印的源代码中使用）：由 Pexels 上的 fauxels 拍摄的照片：https://www.pexels.com/photo/photo-of-people-doing-handshakes-3183197/</context> <raw_text>0 欢迎收听伦敦政治经济学院的LSE Events播客。准备好聆听一些社会科学领域最具影响力的国际人物的演讲。欢迎大家来到本次活动“人工智能时代的技能”，我们将讨论人工智能如何改变或可能改变工作世界。并思考如何

在保护工人福祉的同时，尝试释放人工智能的潜力。对于以前没见过我的人，我叫史蒂夫·马钦。我是经济绩效中心主任，也是LSE经济学系教授。

我很高兴今天能主持这个研讨会。我们将讨论可能发生巨大变化。好吧，对一些人来说是巨大的变化，对另一些人来说可能变化较小，我们将在讨论过程中思考这一点

并听取我们演讲者的发言，以及我们现在在工作生活中面临的各种变化。我们邀请了两位非常杰出、令人着迷的演讲者来告诉我们关于这些问题的信息。首先，我们有诺贝尔奖获得者克里斯托弗·皮萨里德斯，他是我的同事，LSE经济学系教授，也是未来工作研究所的联合创始人。

我们还有玛丽·奥马霍尼，她是伦敦国王商学院应用经济学教授。她是生产力研究所的研究主任，也是卓越经济统计中心（ESCO）的附属成员。

在开始之前，先简单介绍一下他们两人。克里斯领导了这项为期三年的重要审查，我认为，这项审查调查了自动化技术如何改变或有能力改变工作、社会和经济。在某种程度上，这与至少可以追溯到工业革命的许多经济史事件类似。

皮萨里德斯报告不仅关注工作，而且还关注福祉。因此，这项研究明确旨在找出技术

新技术，特别是人工智能，甚至更广泛的技术，对就业机会、工作条件和员工健康意味着什么。我认为最终报告是在今年早些时候发布的。我不知道是几月份。一月。一月。今年早些时候。

玛丽的研究兴趣包括生产力的衡量、技术和经济增长，以及解释这些经济指标的不同国际差异。她进行过极具影响力的工作，这些工作影响了国家统计局衡量人力资本的方式。她的研究是

包括在生产力研究所进行的一些工作，尤其是在今天我们将听到的一些内容中，强调了劳动力培训的重要作用。特别是，不仅仅是培训本身，特别是它的分配结果，特别是哪些人获得了培训以及人们如何通过培训获得技能。好的，让我做一些……

关于活动形式说明几点。我们将进行的活动是，克里斯和玛丽将分别发言约25分钟，然后我们将开放讨论，听取现场和在线观众的提问，我们将接收马丁从在线部分传来的问题。

我应该请你们，也应该请我自己，请将手机调至静音，以免扰乱活动。本次活动正在录制，如果不出技术故障，有望作为播客提供。如果我们无法将其转换成播客，鉴于演讲的内容，这将有点讽刺。

如果您在线，我认为有人在线，请通过那里提供的问答功能提交您的问题。

如果您是推特用户（已经过时）或X用户，主题标签是#LSEEvents，其中LSE和Events的E为大写字母。我不确定它是否区分大小写。我认为这就是大部分组织方面的事情。让我们开始吧。我会把话筒交给克里斯，让他开始他的演讲。谢谢。非常感谢，我也非常热烈地欢迎来到这个

我很熟悉的地方，作为一名学生、年轻讲师、年长的讲师，以及更低级别的演讲者。今天我将与大家谈谈人工智能。我所说的大部分内容都源于我们刚刚完成的一项研究，这是一项由纳菲尔德基金会资助的为期三年的研究。我计划做的是给大家

介绍一下我们看待人工智能的方式。我的意思是，一般来说是技术，但这里具体指的是人工智能，以及它如何影响劳动力市场和就业。这自然会引出玛丽稍后将要讨论的更具体的技能。我们知道工作正在发生变化，并且

如果你问变化的原因是什么，那么通常原因是技术。当前的技术是人工智能。这些技术能做什么？好吧，它们主要提高了产量和生活水平。这就是你们这些学生，至少在学习经济学中的增长理论时，通常会学习的内容。但我主要……

事实上，我更感兴趣的是技术给经济带来的结构性变化。事实上，增长主要是因为结构性变化。我稍后将简要解释这意味着什么。现在，当我们得到

新技术和结构性变化发生时，在一个开放的市场经济中，将会出现一些市场力量，这些力量将推动经济回到新的均衡状态。新的均衡状态将拥有不同类型的就业岗位。

最简单的形式是我们经济学中所说的单一增长模型，其中只有一种工作类型，所有的一切都只是被推向经济的新增长路径。在这里，我更感兴趣的是经济中有许多不同部门，并且就业岗位发生部门转移，最终达到新的均衡状态的情况。

新的均衡状态达到的速度越快，我们在某种程度上就越好，因为我们将到达那里。但有时调整速度本身就是

一项非常昂贵的活动，因此您必须平衡调整速度和到达那里所需的时间。我的意思是，这是一个您看不到的旁注，不，不一定，事实上，最后一点是，它说调整通常非常缓慢。通常人们对调整速度有多慢感到非常惊讶，尽管我们面前有证据，而且每个人都知道。例如，看看

前计划经济国家东欧国家花了多长时间，他们在1990年开放了市场，加入了欧盟

10年、15年后，现在已经35年了，他们仍然没有调整过来。如果你看看欧盟国家，所有位于底部的国家几乎都是前计划经济国家，它们仍在调整增长率

它们的调整率高于我们在其他地方看到的水平。因此，我们谈论的是非常非常缓慢的调整，你知道，他们可能还需要15-20年才能赶上欧盟其他国家。现在，为什么调整速度这么慢？好吧，这就是我回到我的工作的地方。我不能在不提及摩擦的情况下谈论任何慢性病。调整速度慢是因为摩擦，特别是三种摩擦

我们在理论和实践中都确定了这一点。我们通常没有足够好的劳动力市场信息来实现快速调整。因此，在我们做出长期决策之前，我们正在努力找出正在发生的事情。有位置，新的就业岗位在哪里创造，我们需要搬家吗？

还有技能。新工作需要哪些技能才能适应人工智能，工人拥有这些技能吗？我最近读了一些早期工业化的经济史。稍后将出现更多证据。事实上，我非常惊讶这些确实被提到了。如果你知道你在寻找什么，你就会发现它们在……

人们以前说过的话中被提及，尤其是在大萧条之前的20年代，

美国有一位劳工部长叫詹姆斯·戴维斯，事实上是一位威尔士人，他从威尔士搬到美国，成为劳工部长。他准确地指出了这些事情，他说劳工适应新的工业世界是多么困难，因为这些摩擦等等。

这位可怜的人过去常常用他的名字，戴维斯，D-A-V-I-E-S，而美国人强迫他，如果他要注册并获得美国护照，就要去掉E，改成D-A-V-I-E-S，顺便说一下，他从未在私人信件中这样做过。只有在他的护照上，因为他真的想要这份劳工部长的工作，在三位总统手下任职。现在，……的相对重要性是什么？

人工智能，这些对人工智能的摩擦。为了回答这个问题，有一些事情可能会让你感到惊讶，但我非常重视这里的区别。我不知道我是不是唯一一个在专业领域这样做的人，但我真的认为这很重要，那就是人工智能和所有其他技术对工作有两个影响。一个是直接取代工人的影响。

我这里举个例子，律师助理为他们办公室的高级律师撰写报告，现在我们听说越来越多的律师使用ChatGPT撰写报告。很明显，这样做是有道理的，而不是让年轻律师在档案室里花费数小时。这是第一点。第二点是相对部门产出发生变化

因为技术。技术对整个经济的生产力影响不同。就业岗位必须根据经济的需求进行重新分配，因为最终经济中的商品供应将适应需求，否则最终会出现不平等。这种重新分配总是带来调整。换句话说，人们……

离开受人工智能影响最大的部门的人，或者作为劳动力的新进入者不进入这些部门的人，并不是因为他们所做的工作被人工智能接管了，而是仅仅因为对这些部门产生的产出的需求减少了，而对经济其他部门的需求却很大。从经验上讲，区分这两种情况非常棘手。

但是你不能总是提出主张。现在，第一个影响显然是公众讨论和经济学文献中最受关注的一个。有多少工作岗位会被接管？我的工作有风险吗？你知道，人们总是提出的那种问题。

这是让工人感到害怕的，工人最害怕新技术的就是这个，你可以称之为卢德主义效应，因为第一次工业革命中著名的卢德分子和那些因为替代而失去工作的人。然而，第二个原因是由于威廉·鲍默尔在20世纪60年代、1967年以及随后我和VLC的雷切尔和盖伊

我写了一篇论文来证明，如果经济各个部门的生产力增长率不同，那么工人就会从增长快的部门转移到增长慢的部门。这就是为什么您今天看到的经济的大多数部门都在医疗保健、酒店业、

以及其他没有经历生产力增长的服务部门。你可以称之为“BOMO效应”，因为他是在经济学中首先正式指出这一点的人。现在，关于人工智能对就业和整个社会的影响存在很大的分歧。

关于这两种影响存在很大的分歧。事实上，几乎没有人谈论第二种影响，尽管我认为最终它将成为主要影响。通常，技术是非常消极的。你可能已经看到杰夫·辛顿（最近的人工智能诺贝尔奖获得者）的引语，他认为在10年内我们可能不会在那里。但考虑到他的年龄，他预计会在10年之前去世，所以他不怎么担心。

这位可怜的人只有77岁。我不知道他是怎么得出这个结论的，但无论如何。罗素·伯克利一直非常消极。他们中的许多人对技术对经济的影响持负面看法。现在，经济学家们对此意见不一。我非常凯恩斯主义，正如你所看到的。

他们总是说，从长远来看，我们都会死。好吧，无论如何我们都会死，那么是什么杀死了我们？是什么杀死了我们，这有什么关系？但我认为，事实上，对于经济学家来说，尽管——也许是因为我是一个凯恩斯主义者，我也非常乐观。我说，无论人工智能从长远来看会发生什么，我们现在能做的最好的事情就是拥抱它，从中受益，繁荣起来，提高我们工作的质量，提高生产力。在为时已晚之前。一旦它到来，就让它到来。

因此，为了知道该做什么，为了更快地适应，我们需要确定这些摩擦是如何影响人工智能的。那么最大的问题是什么？

好吧，我们时间不多，所以我可以告诉你一个技能。我们必须关注技能，这就是为什么这个会议被称为技能。但信息和位置也很重要，我现在将举一些例子，让你们看到信息和位置摩擦有多重要，然后从那里我将继续讨论技能，然后我会把话筒交给玛丽，她将更具体地谈谈英国的技能。

现在，我们需要重新培训，技能提升是我们最需要的。我们必须学习新的、更困难的东西。这句话你经常从孩子们那里听到，“我不学数学”，如果我们要适应人工智能，就永远不应该再听到这句话了。我们还必须学习——这就是技能提升，我们将使用人工智能。还有并行技能。当我们进入将吸引许多工人的部门时，

因为对产出的需求将会增加，酒店业和医疗保健是主要的部门。以及如何培训工人加入医疗保健，以及考虑到政府必须筹集资金，你将支付给他们多少钱，这是一个不同的问题，幸运的是我们今晚不必解决这个问题，因为我们不知道答案。好的，就是这样。这表明了

如果你与工人交谈，信息有多重要，我们确实与许多工人交谈过他们的工作以及他们的感受，以及新技术如何以及雇主如何引进新技术。当他们问他们现在这些新技术到来后，什么可以改善他们的条件时，

他们提到了与管理人员和下属进行更好的沟通、公司政策的更大透明度、与同事之间更好的社会关系，以便他们能够更多地进行交流。只有这样，他们才会谈论更多的时间灵活性，包括在家工作和实行四天工作制。然后第五点是更多的钱会改善条件。

如果你读过理查德·莱亚德的书，他会非常重视这里的排名，它实际上来自他的作品。他在他的宿舍里。现在前三点都是关于信息的。工人们对技术知之甚少，他们很担心。

现在，获取有关公司意图的信息并了解如何使用它对于这些工人来说至关重要。在我们未来工作研究所的研究中，我们了解到，内部沟通的最佳方式是通过非正式接触，而不是老板打电话给工人让他们去与他们交谈。事实上，他们讨厌那样。

工人们更喜欢非正式的方式，比如和他们一起喝咖啡休息或吃午饭之类的。事实上，我曾在某个地方读到过谁，这里的一位顶级雇主，

英国工业联合会说，当然，你知道，这很明显，也很容易说，但你无法想象对于老板来说，非正式地会见他们的工人并进行非正式的咖啡聊天和谈论公司是多么困难。好吧，这显然并不容易。现在，位置怎么样？位置也是一个问题，因为

那些从事研究和新兴企业的人应该集中在少数几个地方。这种活动存在积极的外部性聚集。如果你看看成功的，你知道，两个成功的国家，当然，在人工智能研究方面，美国是迄今为止领先的国家，中国紧随其后，

所有这些技术研究，所有产生研究、产生人工智能的数字技能，都在这两个国家的三个地方不断发展。加利福尼亚州的硅谷、波士顿的哈佛大学和麻省理工学院，以及西雅图的微软在美国，以及北京、上海、杭州在中国，阿里巴巴位于中国。

蚂蚁集团等等，以及位于夏威夷的圣约翰，以及腾讯和其他公司。在英国，正如你将听到的那样，

很快，所有这些集中都纠缠在所谓的伦敦、牛津、剑桥黄金三角中。如果你看看欧洲，它分散在各地。我认为这是欧洲无法跟上美国和中国的主要原因。

否则，他们会投入同样多的资金，但正如我之前所说，美国是迄今为止最大的投资者。美国投资了全球风险投资的60%，这些投资用于人工智能研究，发生在美国的这三个地方。中国位居第二，仅投资了全球资源的约12%。如果你把整个欧洲加起来，也大约是12%。

但没有全球性的，比如斯德哥尔摩。伦敦有一些研究。有一些，但不像我提到的其他大型中心那样。现在，主要的摩擦是技能。在较早的工业革命中，这不是问题。事实上，我认为没有哪次工业革命将学习新技能视为问题。事实上，在第一次工业革命中，工人们不得不降低技能才能在工厂里工作，因为在此之前，他们曾经是——

家庭工业中的熟练工匠。当卢德分子被召唤时，卢德先生首先，然后是他的追随者，在工厂里被提供工作，比他们以前赚的钱少，因为他们没有使用他们以前拥有的技能，你知道，在家里制作纺织品等等，然后他们反抗了。顺便说一下，这是一场非常不成功的叛乱。

我认为这可能是早期唯一一次成功的反对机器的叛乱，因为英国政府支持他们而不是机器，而其他所有政府都支持机器，根据我所读到的内容。当电力到来时，人们不必学习任何新东西。无论你按下按钮来操作蒸汽机还是电动机，你都不需要更大的技能。只有现在我们才需要它们。

现在，人工智能世界需要哪些主要技能？你也会听到关于这方面的内容。在那里，第一点指出了这一点。但总的来说，它们与了解数据动态、学习如何沟通结果有关，沟通非常重要。

那些离开科技行业去其他服务行业工作的人，不会受到数字技能的很大影响。今晚你不会听到太多关于这方面的内容。你知道，你进入护理、酒店业、个人服务提供等行业。拥有某些基本知识仍然有用，因为例如，你可能会得到一个平板电脑，并被要求在平板电脑上管理你的预约。但这只是基本知识。你不需要使用人工智能。

所以他们需要的是同理心，而不是Python。不幸的是，它不像我想象的那样押韵，但我仍然把它放在那里。现在，最后，我想说几件事，我想我还有五分钟时间。是的。关于教育的准备，因为这些有点有争议，但我真的相信它们。现在，语言、数学和其他传统科目对于人工智能仍然至关重要。将转向STEM学科，

和更广泛的教育。更广泛是指更广泛的东西，肯定比英国的A-level系统更广泛，顺便说一下，在人工智能的世界里，英国的A-level系统非常糟糕。学校甚至……但我认为学校甚至大学也不应该过度专业化，除非你真的有下一个……

下一个杰夫·辛顿，乐观主义者约翰·辛顿出现，在这种情况下，让我专业化，或者德米斯·哈萨比斯之类的。换句话说，除非你真的要在人工智能研究方面工作，否则我认为最好不要专业化。我之前提到的那些100岁的人，包括戴维斯和另一个我忘记名字的人，事实上，他们强调教育体系不应该过度专业化。

原因是，一百年前他们也指出了第一个原因，那就是技术变化太快。

并且它朝着未知的方向发展，这就是信息来源。因此，今天重要的专业化明天可能根本不需要。所以不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里，专门研究一些细枝末节，然后你就无法应用它们，因为其他事情可能会出现。第二个是人工智能世界的新事物，人工智能在STEM任务方面越来越好，

技术表明，现在人工智能无法做到任何技术性的事情。如果你在一个特定的STEM领域过度专业化，人工智能可能会夺走你的工作，我想你会非常难过。你在学校需要做的是学习如何在未来的生活中学习。

获得学习的基础知识。在STEAM中获得一般知识，顺便说一下，这使你能够在工作中学习更多。A代表艺术。我不知道为什么，但我认为经济学是A中最重要的一门学科。也许我们应该把STEAM双E代替STEM。

一般知识包括基础科学和工程，当然还有大量的数学。终身学习变得比以往任何时候都更加重要。成功的公司会留出时间进行学习。工人必须有学习的动力。那么，你如何提供激励呢？好吧，这就是我的福祉发挥作用的地方。如果你为这些工人提供好的工作，他们会热爱他们的工作，如果你与他们一起喝咖啡并告诉他们，他们会喜欢你

顺便说一下，当我在中国谈论这个问题时，我说的是茶歇，而不是咖啡休息，他们很欣赏，但我认为员工需要咖啡休息来激发肾上腺素。如果你有一份好工作，那么你会做得越来越多，你会帮助公司，你会

他们喜欢灵活的工作方式。他们希望你对工作以外的生活表示同情，在工作和家庭之间取得平衡。所有这些我们发现决定好工作的因素。就是这样。我们面临的最大挑战是转型。信息和位置的摩擦最终可以克服。技能要困难得多。

我指出了关于教育的内容，但我们没有时间讨论福祉，也许下次吧。但我认为，不是我认为，我实际上确信，根据我们迄今为止所做的工作，如果你提供改善员工福祉的工作，同时让他们拥有培训，你可以将其放在网上，或者你可以为他们提供替代方案，那么他们更有可能提供这种方案，并且

公司将能够更快地实施新技术，工人将从中受益，生产力将更快地上升。谢谢。——好的，我想感谢LSE和CEP邀请我在克里斯这样一位杰出人士面前发表演讲。

我的演讲内容大相径庭。因此，我与生产力研究所合作，这是一个研究所，它是一个由曼彻斯特大学运营的网络，涉及许多不同的大学。我还参与了卓越经济统计中心的工作。事实上，我的大部分工作都与测量有关。我想在这里做的是给大家一些数字，一些感觉……

技能在……方面的差异；对不起，我弄反了。最近一个项目的结果，我想说这还在进行中。我们正在努力做的是，我们试图了解英国各地的技能需求和供应。因此，它非常关注区域。

然后我想谈谈教育体系提供的技能，然后谈谈培训以及公司如何应对数字技能短缺和障碍。

现在，我将在这里专门讨论数字技能。我完全同意克里斯的观点，你需要的不仅仅是这些非常狭隘的数字技能。你需要沟通技巧和许多其他技能。但是就我所做的这种测量练习而言，衡量我们所说的软技能非常困难。衡量硬技能要容易得多。

好的，我将向你们展示一些数字，一些图表。我们称这些为数字技术技能，因为数字技能一词通常包括软件类型的技能、人工智能和数据分析，但也包括软技能。因此，我们确实关注这些技术技能。

我们刚刚展示了我们有一个部门。我们所做的是将技能分为三组。我们称之为开发人员，他们是更高级的人工智能、数据分析等。用户技能，这是企业需要的某种数字技能

使用诸如Salesforce之类的现成软件。因此，他们确实需要能够使用这些软件的人，以及

你知道，有能力使用人工智能的人。然后我们有这些基本技能，令人惊讶的是，有多少招聘广告要求使用Excel，而没有其他数字技能。他们只是想要会使用Excel的人。基本数字技能仍然非常需要。但就这三者之间的划分而言，开发人员技能可能是最大的。我希望这能很好地展现出来，是的，所以，所以基本上这表明，

我们的分析单位，地理单位，是我们所说的通勤区域，这是当地劳动力市场的衡量标准。你可以在这里看到，这是基本用户和开发人员。

基础型和使用者型人才分布在全国各地。因此，全国各地的公司对这两种技能的需求都非常高，但开发者则高度集中在我们所说的“金三角”地区，而“金三角”的具体定义因人而异。但通常是指伦敦、牛津、剑桥及其周边地区。

我们还发现，基础型和使用者型这两种技能在一段时间内一直在稳步增长。因此，这些技能的增长幅度很大。开发者的情况有所不同。它在伦敦和英格兰东南部增长，但在许多其他地方却没有增长。这很有趣。因此，更高级技能集中在伦敦，而且这些技能正在那里增长。

现在，我们在该数据集中研究的另一个有趣之处是，我们将招聘广告的第一个样本进行了划分，我们实际上可以在招聘广告中识别出资格水平。我们确定了约 40% 的广告中的毕业生和非毕业生。

在这里你可以看到，这是针对开发者技能的，因此，开发者技能再次高度集中在“金三角”地区，但在该地区以外，拥有非常相似技能的非毕业生的分布要广泛得多。所以这就是公司……

许多需要这些高级技能的公司都位于这个“金三角”地区，但全国各地的公司也需要这些技能，他们通常会使用非毕业生而不是毕业生来填补这些技能的空缺。这里有一些数字，同样，基于大约 40% 的广告，

查看拥有各种类型技能的人的收入，红色代表非毕业生。对于非毕业生来说，毕业生比非毕业生的收入要高出很多，但这种溢价一直在下降。特别是，拥有非常基础的数字技能的非毕业生非常抢手。因此，如果要总结一下，我会说对所有三种类型的数字技术技能的需求都很高。

但开发者技能更多地集中在这个“金三角”地区。但“金三角”地区以外的地区确实也对这些技能有需求，他们似乎更愿意雇用非毕业生来担任这些职位以满足他们的需求。我最近做了一个计算

来考虑行业构成在全国各地差异很大的事实，但这并不能很好地解释这些地区间的差异。然后，正如我所说，非毕业生的收入似乎随着时间的推移正在赶上毕业生。

好的，这就是需求方面。然后，我们在这个项目中试图做的是将需求与技能供应相匹配。我们使用的是，你们中的一些人可能知道，纵向教育成果（LEO）数据库，它跟踪个人在学业上的进步

进入劳动力市场或继续接受教育。这是一个数据库，它将教育部、税务海关总署、就业与养老金部以及高等教育统计署的数据匹配起来。因此，对于任何一年，我们都会计算出拥有 STEM 或数字技能的毕业生的比例。

我们在三个不同的层面进行这项工作：学校、进修教育和大学。然后，我们在这里关注的技能类型，那些可以很好衡量的技能类型是数学和逻辑技能、计算、编程技能、科学和工程以及应用数字技能。

因此，我们关注的是拥有这些技能的毕业于学校、进修教育和高等教育的人，然后我们还使用考试成绩。我们关注的不仅仅是这些人，所有学习这些科目的人，我们关注的是那些学得很好的人，在 A-level 考试中获得 A* 到 B 等级或获得 2.1 学位的人。然后我们将这些数据映射到全国各地。现在，我们仅限于英格兰，因为我们能够访问的 LEO 数据库

不包括威尔士或苏格兰。然后你又会得到，最高的集中度在“金三角”地区。现在你可能会想知道这里是什么地方。你可能在之前的图中看到过这个地方。那就是利明顿温泉。大约一周前我才发现，它是英国游戏制作业的中心。

所以这是我们图表中最高的。当然，它离华威大学很近，不是吗？他们从那里招收很多毕业生。但我们再次发现，技能供应在“金三角”地区集中。但你也会发现其他一些地区的集中度较低，但在西米德兰兹、曼彻斯特和伯明翰等地仍然高于平均水平。

但英格兰东北部、约克郡和东米德兰兹的大片地区数字技能供应低于平均水平。现在我们有了需求和供应，你知道，对这两者的某种映射，然后我们把它们放在一起。现在这是一项非常初步的工作，我不会过多地关注这一点，但我只是将这些地区划分为四个象限：高供应、高需求。

这些是“金三角”地区，外加更多地区。像曼彻斯特和伯明翰这样的地方现在都在那里，还有约克。

高供应、低需求的地区主要是农村地区，所以我们不太关注这些地区。然后，橙色区域最有趣，因为这些地区公司对这些数字技能的需求很高，但供应却很低。这些地区往往难以吸引毕业生前往，原因有很多，可能是工资、可能是便利设施，但

他们必须非常依赖该地区的人来提供这些技能，而且他们通常的供应量很低。因此，在这种映射中，你会说技能短缺真正严重的地区就是这些地区，因为它们的供应量很低，但公司却在那里，而且它们对技能的需求很大。

然后灰色区域是那些地区，我们通常称之为“被遗忘的地区”，或者技能存在问题的地区。供应量低，但需求量也低。这些地区有很多不同的问题，解决技能问题很重要，但这并不能解决它们的所有问题。然而，在这些其他地区中，很明显技能对这些地区来说是一个特殊的问题。

因此，这只是向您概述我们正在进行的这项工作，试图了解技能需求和供应的地域分布。在我的演讲的其余部分，我只想关注技能的提供以及公司如何在存在技能短缺的情况下获得他们所需的技能。所以基本上，

有两种不同的方法。一种是教育和提供体系，另一种是培训，公司提供培训。我想在这里强调一下，我认为克里斯也强调了这一点，学校教育非常重要。你必须有

良好的 STEM 技能，良好的学校识字技能。不仅在学校，而且在进修学院也是如此。

如果你没有，如果一个地区没有这些基础，如果他们没有达到一定水平的学校教育，那么他们怎么能真正吸引公司并提高生产力并发展呢？

英格兰的许多地区，在这些特定科目（数学、科学和信息与通信技术）中获得高分的学校比例远低于全国平均水平。这些地区与我之前展示的一些地区，一些灰色地区以及一些橙色地区的地图吻合得很好。所以我在这里挑选了一些地方。这些学生的技能份额

在赫尔、林肯、利物浦、谢菲尔德等地，约为伦敦水平的 75%，这很低。因此，全国各地存在巨大的差异。在我看来，这是公共政策的一个重要领域。然后……

有很多证据表明，即使在学位水平以下，数字技能也很重要，这突出了进修学院的重要性，我不需要，这里有一个巨大的问题，我知道桑德拉就在听众席上，她对这个问题的贡献比我多得多，但这些学院现在似乎在数字世界中扮演着越来越重要的角色，在一些地方众所周知，它们资金不足

整个教育体系非常分散。因此，技能英格兰最近关于此的报告确实强调了需要整合这些不同层次的教育，以确保我们拥有所需的技能。这里存在教育问题，教育提供问题，但是

改变教育提供需要很长时间。因此，与此同时，公司对数字技能的需求很大。那么公司会怎么做呢？他们可以做的一件事是自己提供培训。我在这里只提供了一些来自雇主技能调查的数据。第一个是公司在培训上的支出。第二个是每位受训者的平均天数。

这从 2011 年开始，我从 ESS 中很快地获得了这些数字，我可能可以做得更好一些。但我多年前就研究过这个问题，我有一篇论文，这种下降趋势已经持续很长时间了。我认为它早于金融危机，可以追溯到 21 世纪初。公司似乎培训越来越少。因此，他们对技能的需求很大，但他们似乎培训越来越少。这似乎相当悲观，但是

我认为最近出现了一种趋势，可能是由 COVID 加速的，那就是出现了一种积极的趋势，那就是在线培训。所以……

ESS 对此有一个统计数据。它表示，67% 的向雇主提供的培训安排了一些在线培训，而 2017 年这一比例为 51%。对此有一份非常好的 CIPD 报告，他们还提供了一些其他数字。他们认为，现在使用在线培训的公司比几年前 COVID 之前要多得多。

大多数在线培训都是 IT 和数字技能，但仍然有很多在线培训是关于沟通技能、领导技能以及 IT 相关的所有内容。我在这里提供了一些标志。其中一些是……

AutoCAD 和 Salesforce 特指这些公司生产的软件。但有一些公司……整个市场似乎正在高度集中，而且速度很快。因此，LinkedIn 深入参与其中，Skillshare 是另一个，还有 Udemy，我最近才听说过，但它似乎是主要的提供商之一。所以这是公司可以采取的一条途径，我认为这是……

积极的一面是，有一个众所周知的论点，即公司会在更普遍的技能培训上投资不足，因为他们可以为员工进行培训，员工离开并去竞争对手公司工作。因此，技能越普遍，投资就越少。在线培训优于传统培训的一点是……

它降低了培训成本，它通过两种方式做到这一点。一种是更便宜的课程。现在，随着这些公司规模越来越大，并且越来越集中，课程价格之间的差异，对公司的课程成本可能并不那么大。但是当你查看成本时，对公司的成本的另一部分是员工离开工作场所接受培训的时间的机会成本。

我们做了很多工作来衡量这些技能。如果你看看这两部分，机会成本实际上是公司更大的成本，特别是小型公司，因为他们不能没有员工。他们需要员工在那里。所以在线培训给你的是

你可以大大降低机会成本，因为员工通常会在自己的时间进行培训，或者他们会在空闲时间进行培训。因此，机会成本大大降低了。公司和员工在某种意义上是通过员工利用他们的时间来分担培训成本的，这应该会导致更多的培训。现在还没有很多确凿的证据证明这一点。这可能需要一些时间才能出现，但是

存在一些障碍，数字、讲师的能力和对提供商质量信息的缺乏，特别是对于小型公司而言。有大量的人在提供在线培训，有些比其他的好。信息障碍可能是一个问题，但信息障碍是政府实际上可以做很多事情的，我们的政策可以做很多事情。

此外，CIPD 报告确实指出，学术背景薄弱或来自低收入家庭的学习者往往从在线培训中获益较少。所以这并不是真正实现更多平等的一种方式，但它确实是一种获得更多数字技能的方式。公司可以使用数字的另一种方式……

可以获得数字技能是使用数字平台。它们已经存在相当长一段时间了，这是一种获得所需人才的经济有效的方式。大约 50% 的公司将一些 IT 服务外包，而且这种做法正在迅速增长。这是零工经济的一部分，但它与优步司机或平台上的其他类型的工作不同，因为平台上有很多年轻人通过

在平台上做这项工作来获得大量经验，然后之后获得全职工作。所以它是，但它已经存在一段时间了。一个相对较新的

公司技能来源是众包。这方面几乎没有确凿的证据，因为它非常新颖。它是从互联网上的大量人群那里获取工作信息或意见。你并不一定为此付费，你只是上网获取信息。我们在这方面对 TPI 做了一些工作，我们发现，这是一个小型调查，但它似乎对小型公司来说

这种众包似乎是获取某种程度上远远超出其能力的信息的一种重要方式。他们知道那里有新技术，他们使用众包来了解更多信息，然后如果他们决定采用，他们可能会使用数字平台或其他方式来获得他们的熟练工人。与在线培训一样，

数字平台和众包存在这样一个问题，即你需要了解所提供内容的质量信息，而这正是小型公司真正难以应对的问题。我现在只想以这个结尾，这是我在做演示和许多不同的事情时经常提出的内容，因为这是我开始研究的一件事。这是社会心理学家非常强调的一件事。因此，数字技能通常是

通常是年轻人拥有最先进、最新鲜的数字技能。那么，如果你的年轻人有问题怎么办？有一些社会心理学文献开始获得很多关注。现在，你可能听说过乔纳森·海亚特。他最著名的书是《美国心灵的娇惯》。但现在这本书是《焦虑的一代》。还有吉恩·特温格……

她也相当有名，但她更注重定量分析。他们两人都有同样的论点，即数字技术改变了年轻人的态度和工作方式。他们特别关注 Z 世代。但这些世代并非一成不变。但那些一直使用数字技术的人

从小就使用智能手机，一直使用社交媒体。乔纳森·海亚特，而不是吉恩·特温格，也关注过度保护的父母，我认为我自己就是其中之一。但这些作品表明，

年轻人似乎确实比前几代人有更多的精神健康问题。因此，如果你的年轻人有问题，那么确实需要采取措施来解决这个问题。我们自己的研究表明，Z 世代更有可能重视休闲时间。这也许是一件好事。但是我们有，你知道，最大的问题之一

未来 30 年将发生的最重要的事情是人口老龄化。这是一个定时炸弹，如果你的年轻人不那么投入工作，那将是一个问题，正如我所说，他们拥有数字技能。

因此，总结一下，英国各地存在很大的地域差异。有证据表明，人们正在从毕业生转向通过其他方式获得技能的人。我应该在这里提到，昨天经合组织发布了一份关于此的非常有趣的报告，名为《赋能劳动力》。他们确实关注了这样一个想法，即如果你想要好工作，拥有伦敦政治经济学院的学位已经不够了，而且

你必须做的是参加所有这些在线培训课程，并更新你的简历。所以我强烈推荐这个。我无法把它放在幻灯片上，因为它只是昨天才发布的。教育提供者需要适应并整合。但公司正在适应。公司总会找到某种方式来适应，他们正在通过在线培训来适应。但年轻人有一些令人担忧的趋势。这就是我的全部内容。掌声

好的，太好了，谢谢。两位发言人在时间安排方面都非常出色，每人 25 分钟。好的，我认为我们可以开始提问了。很多人举手。我认为最好每次提问两三个问题。也许我们会从这里的听众那里得到两三个问题。马丁有一些在线问题。我们会……

我那里也有一些。那么，我们为什么不开始呢？我们有麦克风了吗？好的，停一下。我们离得最近。不会是他们中的两个。是两个。克里斯想要两个。我们可以让 chat GDB 做一些事情来做到这一点。好的，我们一次做两个。嗨，我打断这个活动是为了告诉你另一个很棒的伦敦政治经济学院播客，我们认为你会喜欢。

伦敦政治经济学院 IQ 邀请社会科学家和其他专家来回答一个智慧的问题。例如，为什么人们相信阴谋论？或者，我们能负担得起超级富豪吗？来看看我们吧。只需在你获取播客的任何地方搜索伦敦政治经济学院 IQ 即可。现在，回到活动。好的，开始吧。

非常感谢您进行这场精彩的讨论小组。我对每一个观点都有很多疑问。演示文稿很棒。你只能提两个问题。但我将限制在一个问题上。我的名字是 Shryansh。我去年在伦敦政治经济学院学习发展经济学。我的问题仅限于教育方面。

所以现在很多人认为，随着人工智能的发展，进行一项活动中最合乎逻辑的部分可以很容易地交给人工智能来完成，这与数学、统计学以及任何与逻辑和推理相关的方面有关。

从这个意义上说，一个孩子学习这些基本的逻辑推理和事物的重要性是什么？在一个他们看到这些过程可以很容易地交给人工智能来完成的世界里，一个孩子需要如何处理教育的这一部分？他或她基本上需要如何应对这种不断变化的环境？我认为声音很快上去了。我们将把这个作为第二个问题，然后我们将进行一些回应。我也可能会参与其中。

感谢您邀请我并提出我的问题。我是一名德克萨斯州高中的高年级学生。你们两位都对教育进行了大量的思考，考虑到 A，这一代人是焦虑的一代，B，我们必须应对新自由主义造成的贫富差距，上周 Asimov 教授的讲座谈到了我们如何应对这两种不平等

你能拿着麦克风吗？对不起。我们如何在教育层面同时应对这两种不平等，通过提供既能应对以往不平等又能应对未来不平等的技能，正如你提到的那样，由于低收入和低分而无法获得在线技能培训？好的。你想先来吗？实际上，我可以很快地回答这个问题。因为这听起来像是一个好问题，但实际上，它并不是一个好问题。

因为你提到的技能，让我这么说吧，这将不是一件好事。因为你提到的那些东西，你需要学习其他东西。你知道，当我说最好的教育是在以后的生活中学习如何学习时。如果你去为一个需要数字技能的雇主工作，然后雇主告诉你，

你知道，这就是你将在网上学习的内容，这就是我们将要应用的内容等等。这将建立在工程学、物理学、数学等等的基础上。你会说，哦，不，我们没有学习这些基本技能，因为人工智能无论如何都可以做到。然后你就去除了你将要建立的基础。所以你必须这样做，但不要认为这就是你将要学习并获得工作的一切，仅仅是因为，好吧，你可能会因为这个而获得工作，但你并没有练习它。

我的意思是，我完全同意这些是基础技能。人工智能可以做很多事情，但这有时取决于效用。人工智能会犯很多错误，现在也许会好转，但你们中任何使用过它、尝试总结过东西、看过它如何编造参考文献的人，都需要这些技能来进行检查。

人们说程序员将变得多余，但你需要程序员，因为人工智能可以为你提供代码，但如果你不了解编程的基础知识，你怎么知道人工智能提供给你的是什么？所有这些技能都非常重要。正如克里斯所说，你是在这些技能的基础上建立起来的。我们需要更多，而不是取代所有技能都变得多余。你明白这个问题了吗？这里的问题更多的是关于不平等的维度

据我理解，我认为是这样。这就是你想问的吗？然后我们参考了……是的。好吧，不平等将是一个大问题。它将比我们迄今为止遇到的问题更大。不幸的是，我们不知道如何在大多数国家处理不平等问题，因为……

再分配，这是一种通过社会服务的方式，例如瑞典人所做的那样，是一种……

这行不通，因为它会让你两者都失去。你能想象特朗普说，通过再分配、减少不平等、打压富人来让美国再次伟大吗？所以这是一个严重的问题。我确实对学生说，当他们说，好吧，我们现在可以专门研究劳动经济学吗？我告诉他们，不平等可能是我们唯一知道的好方法是瑞典的方式，你分配……

你不会把钱给低收入者，但你会提供高质量的服务，如托儿服务，以鼓励更多参与、教育等等。但要做到这一点，你必须完全信任政府，政府将为你提供高质量的服务。不幸的是，没有多少政府拥有这种信任，他们实际上会提供服务，而且不会

比在高质量服务上花钱更关注减税。我们可以成为工党政府。我们都喜欢。太不一样了。

非常感谢。这和我记得的 Pissarides 教授一样精彩。我多年前就坐在你的课堂上。所以多年前我在这里上了你的经济学课。所以谢谢。这同样精彩。你还记得我吗？是的。部分内容。但我的问题更多的是关于后期阶段，即创造就业机会。所以我和我的同事正在建立一个以人工智能为首的基于技能的就业匹配平台。

而且这真的很难。这是建立它的最佳时机，也是建立它的最困难的时机。人们并不真正了解哪些技能可用。人们不知道要招聘哪些技能。我认为在如何应对人工智能方面存在一些本能反应？那么，你对希望招聘的员工和公司有什么建议呢？

但他们并不真正了解数字技能的所有背景，同样也没有真正考虑过软技能的分析单位。我认为这将变得越来越重要，因为如果你一直与人工智能副驾驶一起工作，我们确实如此，那么雇主应该关注软技能与硬技能的比例是多少？

谢谢。你好，非常感谢精彩的演讲。我们听到很多关于技能提升的内容，我们是否正在提升技能？

但在最近的经合组织成人劳动力市场技能调查中，一个突出的结论是，根据该报告，英国存在过度资格的问题。我知道你的一些同事批评了这份报告，但我认为它让我思考，在人工智能时代，过去可能很需要的某些技能是否会被认为是过度资格而不太有用？

现在，那些可能试图获得这些技能的个人或过去教授这些技能的教育提供者应该如何适应这种情况？

让我从这个开始。你确实同时存在技能短缺和过度资格的问题，而过度资格往往也集中在同一地区，即对数字技能的需求很高。

这通常与劳动力流动性有关，特别是毕业生搬到像伦敦这样对某种技能有需求的地方。他们不一定拥有这些技能，而且他们最终往往会从事非毕业生的工作。那么你该如何解决这个问题呢？

这是一个太难回答的问题，因为人们出于各种不同的原因上大学，我们不想说我们不应该有历史系等等。我认为这整个在线培训的事情，在昨天发布的经合组织报告中，他们确实强调了这一点，即进入就业市场的年轻人

需要资格，需要来自好大学的学位。他们需要更多。而且雇主也期待更多。所以在某种程度上，你必须投资于教育途径的不同技能和不同部分。我认为这也与你的问题有关，因为，我的意思是，我和克里斯都不能真正回答软技能和硬技能的比例应该是多少。实际上两者都需要。

如果你的教育途径的一部分给了你一部分技能，那么在某种程度上，就取决于个人来获得另一部分技能。有时公司会支付。所以他们很幸运能在一间愿意支付并支付认证费用的公司找到工作。是的，我不是……你实际上不应该太担心……

将会被淘汰的技能。我的意思是，技能一直在过时。我们都有过时的技能。你知道，如果我回顾我的职业生涯，我学习过、做过很多过时的技能，然后我又重新学习了。但这又怎样呢？你知道，你要继续前进。永远向前看。最重要的是我之前说过的那样，

当我做报告时，你应该准备好随时学习新技能。不幸的是，许多工人没有机会在职学习，因为这是了解公司最好的方式。我的意思是，我们非常幸运，我们在学术界工作，因为我们可以自己学习所有这些新技能。我们可以花尽可能多的时间。事实上，我告诉过你们，我一直在研究工作中的幸福感。如果你看到……你不会感到惊讶

幸福感调查，当他们询问人们的工作以及他们对工作满意度的感受时，我的意思是，谁在享受工作和工作满意度方面得分最高，那就是学术界，我认为这是因为，你知道，这些教授，我认为这是因为他们可以自己做事情并采取主动性，所以我不用担心，不用担心，只是不要太早过分专业化，哦，另一件事，事实上，我非常相信

适用于两者的是，我认为你应该做你喜欢做的事情。我之前说过，如果你喜欢它，你会感觉更好，你会继续前进。所以就像你对你的朋友说，他们应该寻找什么？他们应该寻找那些准备好学习的人。显然，如果你能识别出智力，那么人们应该找到那些真正热情的人，而不是装腔作势。

那些真正热爱他们将要做的事情的人。然后你知道，如果你这样做并继续前进，你就会成功。是的，这是对的。所以当然，ChatGPT可以写Pissarini的匹配书籍。

不，不。事实上，如果你现在尝试一下，它就会写。我试过了。好吧，就此打住。让我们根据此在线进行。但它也会告诉你他们是从哪里得到的，对吧？哦，是的。好的，现在来自网上的问题。来自加拿大的Vandad Pobarami问道，克里斯和玛丽，你们自己如何使用技术和人工智能工具？

当然，人们对大型语言模型及其预测人们想听到的内容的方式非常感兴趣。我们如何确保劳动力市场以外的人拥有批判性和社交技能，以确保他们能够恰当地应对这种情况？

再说一遍，第一个问题？我认为这是一个问题。第一个是，对不起，有两个。你们自己如何使用人工智能？或者我们如何使用人工智能？好吧，我们实际上一直在使用它。特别是大型语言模型。我的意思是，我使用它，然后我检查它们。

我给你举个例子。我给你举一个我最近使用人工智能的例子。我收到一份需要签署的文件，它是瑞典语的。当然，我什么都不懂。所以我请GPT帮我翻译成英语。第一次他说，对不起，我无法翻译这份文件。第二次他说，你的文件已损坏。它有很多这样的符号，然后产生所有这些……

然后我要求DeepL翻译它，字面意思是在30秒内我得到了完美的英语翻译，简单的英语。一切。就是这样。我读了，我同意了，我签了字，寄了出去。它告诉你一些关于中国走向何方的事情。他们复制了Judge EBT，然后他们离开……

我必须承认，我不太擅长技术。所以当我遇到技术问题时，我会问我女儿。我忍受着她翻白眼，想着她多么无能。还有我的研究助理，我有很多。但像我们许多人一样，我们使用人工智能来总结文献之类的东西。我对这方面并不像我的大多数同事那样印象深刻。我见过好的，也见过糟糕的。

我的同事们非常喜欢这个。你还有第二个问题吗？还有第二个问题吗？你说吧。这是关于确保人们能够保持批判性技能而不是面对技术的劳动技能。我想实际参考一下。我认为这些技能低估了同理心，正如我所说，这绝对是必要的。我们正在……

现在过分强调学校的技术技能。我的意思是，传统上，我们从来不怎么关注这些技能。我的意思是，我知道有一些学校，因为我一直在尝试了解他们所做的事情。有些学校做慈善工作，帮助有特殊需要的人，并培养这些技能。但我认为这些技能的需求会越来越大，因为

如果我们变得更富有，就像人工智能让我们更富有一样，我们将越来越多地花费在这两个大行业上，医疗保健，当然还有老龄化也在其中起作用，以及酒店业。用经济学的术语来说，这两个行业的需求收入弹性都大于1。所以GDP增长……

这通常会使医疗保健增长1.2%，而酒店业的增长甚至更多。这意味着我们将需要更多工人，因为这些是无法机械化的。我的意思是，我和我尊重的经济学家谈过，他们说，哦，他们有人形机器人，他们将做所有这些工作，所有这些。但我就是看不出来。所以我们需要学习这些学校。学校有责任

因此，当我们对公司进行调查并讨论新技术的采用等问题时，

你经常会发现，公司内部有一些人非常热情，他们拥有出色的技术技能，并且了解这项技术，但他们并没有真正向首席财务官或首席执行官进行太多沟通，而正是这些人正在做出决策。因此，技术越复杂，你就越需要能够向其他人传达它的全部内容，我认为这也是这些技能非常非常重要的一个方面。

好的。让我们回到听众那里。问题？Sandra可以问一个问题。你好，谢谢。我只是想问一下，你认为人工智能，特别是生成式人工智能，它如何影响你对我们应该如何在大学教学的思考？我们所有人教授的课程以及我们评估学生的方式，特别是像论文这样的东西，ChatGPT在我的许多本科作业类型中做得非常出色。这里还有一个。

你好，我不是经济学家，我是一名设计师。我认为大多数人都同意，人类的创造力仍然是最好的东西。因此，人类创造力的前沿是辉煌的。但作为一名设计师，设计师在职业生涯中的历程是从一项硬技能开始的，但你变得越好，它就越成为一项更人性化的软技能，更直观。因此，就

像这样的基于技能的职业生涯而言，这对公司来说是一项长期投资，这可能非常昂贵，而且等待时间很长，可能不会带来回报，而人工智能可以完成你可能需要做的基础工作，以便磨练技能并学习如何最终成为长期有价值的东西。这有道理吗？你想听哪个，玛丽？或者两个都听？设计师，或者我们应该如何处理人工智能在大学的教学中？

我们需要在大学里教授人工智能吗？学生们不应该自己掌握这些东西吗？哦，所以你认为人工智能会取代我们？不，不，不。我的意思是，有时很难知道你如何调整你的教学和评估，因为人工智能非常出色，你不能仅仅……如果你不需要记住基本知识，那不是你应该教给学生的东西，那么……

你如何处理这个问题？我的意思是，这是我在自己课堂上面临的一个问题。我的意思是，你如何与他们相处？好吧，特别是因为我必须进行很多考试。我真的没有一个好的答案。我知道我的大学里有很多很多人，大概这里也有很多人试图解决这个问题。我一直收到关于我如何参加课程以及如何在教学中使用人工智能的电子邮件，但我不再教书了，所以我忽略了它们。

克里斯，你想谈谈人工智能在设计中的应用吗？我认为关于从一开始就使用人工智能来提高长期生产力的影响。是的，有点像。你看，我认为两者在某种程度上是相关的，因为你说人工智能有多少。我认为我们应该尽可能多地将人工智能用于教学和设计，因为它会提高生产力。但是……

你知道，我认为……很难用创造力来判断，你知道，为了避免听起来像个势利眼，因为无论人工智能多么努力，或者电脑图形多么努力，它都不可能比人类的独创性好。

我们永远不会看到一个达芬奇。我的观点是，对于每一个达芬奇，我们都说他很有创造力，但有大量的广告创意。是的，这就是我要说的，但你看到的那些挂在办公室和房子里的东西，我认为你分辨不出区别。它就要来了。是的，我的意思是，那……

我的意思是，它将夺走很多在卡姆登市场工作的艺术家的工作，这些市场到目前为止一直很繁荣，我想。但你提到公司长期投资的问题，我对此非常感兴趣。

不同部门、不同职业的长期投资和短期投资？那是什么？我的意思是，在设计方面，学生设计师非常热情，但他们很糟糕。所以需要一段时间。他们需要处理实际的简报，不一定是做真正昂贵的事情，而是做一些基础工作，

在一些事情上摆弄，这已经通过人工智能迭代来完成了。因此，在你被信任为设计师并正确地掌握你的直觉之前，需要很长时间。你知道我的意思吗？你需要一段时间才能培养这种品味以及这种技能。是的，但是这并不是由于技术造成的。这难道不是你那个行业一直存在的问题吗？你辛辛苦苦地生活在贫困线以下30年？是的。

直到你获得一些声誉，你可以提高你的价格并获得生活工资。它与……不同吗？你一直在模仿其他艺术家。现在你可能会模仿人工智能的产品，我认为这没有问题。不，这不仅仅是复制人工智能的产品。这是……

不会有足够的基础工作要做，交给初级设计师，说：“哦，去处理这件事。我们需要500个左右的标志迭代。去做吧。”人工智能可以做这项工作，因此对初级职位需求减少了。-你明白我的意思吗？-不，你是对的。这就是律师的问题，不是吗，我指出的？你现在不需要法律助理了。然后你如何……你失去了垫脚石。

是的，我知道这实际上是许多职业的一个大问题，包括服务会计。但我可以告诉Sandra关于使用的信息。对不起，现在要切换了。但我同意你的观点。这是一个问题，我希望你不用面对。你知道，实际上，每当出现新技术时，教学中总是会发生这种情况。在我第一次访问美国时，那是很久以前的事了，当时……

磁带首次被广泛用于录音。我拜访的那个人，一位非常杰出的美国教授，我相信你听说过他，我不知道，也许我不应该说出他的名字。这取决于你要说什么。不，这没什么不好。他告诉我，这是教学的未来。会有人来这里了解录音和讲座，让我们两人都将我们的讲座记录到这些小东西上。

然后当你回到英国伦敦政治经济学院时，带上10个、20个这样的东西，只需播放讲座，它就会在不同房间的电视上远程播放。你不需要再工作了，如果你排在第一位，你会赚到更多钱。幸运的是，我没有这样做，但他做了，因为它在达到青春期之前就死了。

然后当维基百科出现时，我的孩子们还在上中学，他们回家做作业，老师说：“现在不要去维基百科上抄袭，你必须从你的书中做。”然后你想，为什么？

当他们意识到这是抄袭的，因为他们中的两个人使用了从维基百科获得的相同短语时，他们的分数被扣除了。现在，他们告诉他们，你可以用来在家写论文或作业的资料来源之一是维基百科。它们是在线资源。他们都带着笔记本电脑四处走动。所以人工智能也会发生同样的情况。我认为应该使用它。值得注意的是，

一对一教学的普及并没有下降。如果我给你播放一段来自YouTube的关于这些技能的先前讲座的录音，你会像那样来看吗？好的。你之前有一个问题，不是吗？不。是的。是的，你看，我记得。你拿着手太累了。

不。然后在你的隔壁，这是

你好，非常感谢。这是一次令人愉快的谈话。我只有一个问题，主要关于你提出的关于数字技能的研究，以及如果学习更多数字技能，并且本质上更多人想要远程工作，那么不应该解决跨地域的短缺问题吗？伦敦的人可以为苏格兰做工作，那里有需求，但没有供应。

那么，当更多人想要远程工作并且更多数字技能出现时，实际上是什么影响了这些障碍呢？我在教育方面或更多在劳动力方面是否理解错了？这在薪酬和激励方面可能意味着什么？是的，我的意思是，它……让我们再考虑一下。是的，这是一个流动性的问题。哦，你想再问几个问题吗？我们现在就问第二个问题。坐在问问题的那个人旁边。

你是第一个。

好的，非常感谢。我只是想问一下，因为Pissaridis教授提到了地点作为一种摩擦，然后Mahony教授谈到了技能的分配。我想问一下，在为数字化转型准备劳动力方面，正确的做法是什么？

因为我们目前的劳动力代表了五代人，它是一个多代劳动力，比以往任何时候都多。所以问题是，企业、政策制定者、教育机构可以做些什么来帮助人们掌握数字技能或未来同等的技能，鉴于此。好的，Bonnie，你去吧，也许吧。我不知道。

这更多的是关于自动化。我们听不清麦克风的声音。即使你拿到了麦克风，我们也听不清。对不起，我可以做到。如果你能用一句话说出来。是的，用一句话说出来。

我们如何驾驭多代劳动力，才能获得未来人工智能所需的正确技能？我们如何激励他们？我们作为一个整体如何驾驭。你如何驾驭？我认为这可以追溯到你在我们演示中所说的内容。

你等待并让公司主动进行培训，因为他们最了解需要哪些新技能，他们也知道他们正在安装什么样的机器以及他们将需要什么样的技能。这样做最好，但是如果你完全依赖公司，那么你就会遇到培训不足的问题，所以政府应该提供帮助。这实际上是英国多年来一直未能做到的事情之一。

- 特别是职业方面。-是的，特别是职业方面。但这就是需要的。在我的工作中，以及所有这些事情中，只要我能记住，我们一直在谈论，为什么我们不能让更多人接受培训？为什么我们找不到更多帮助公司做到这一点的方法？第一个问题与之相关。好吧，关于流动性的答案，这是一个非常大的问题。

在一个理想的世界里，你需要的是研发发现的集中，因为存在积极的外部性。但是你必须有良好的传播方式，在全国范围内传播。不幸的是，人们倾向于……

更多地迁移到正在发生更时尚、更流行、更有影响力的工作的地点。忽略了传播也需要技能和独创性，它也是一种研发。这是一个流动性问题，住房也在其中扮演着重要角色。如果你

如果你在伦敦，你处于住房市场内部，并且住在伦敦，你会去你提到的苏格兰吗？我的意思是，不是这里，我想，苏格兰，但是……我的意思是，这很难。人们很少这样做。我认为，实际上，美国可能比其他国家更成功，当然比中国、欧洲和其他经济体更成功，因为……

研究是在加利福尼亚州、西雅图和波士顿进行的，但德克萨斯州在传播方面非常强大。德克萨斯州的公司在那里进行了大量的应用研究。这些距离很远，但美国人的流动性比欧洲任何人都要大得多。

我认为，你知道，人们因为工资、实际收入而迁移，所以必须考虑住房问题。但也有这种便利设施论点和这种人员聚集现象。年轻人似乎聚集在东南地区。但有趣的是，正在发生的事情是……曼彻斯特，我认为，是一个非常有趣的案例，因为现在很多人搬到了曼彻斯特。不知何故，曼彻斯特是如何……

达到那个位置的。这是我们正在努力解决的问题之一。我的意思是，有些人谈论，伯明翰也表现出类似的趋势，并回到之前关于教育供应的问题。其中一件事

人们给出的答案是两位安迪，安迪·伯纳姆和安迪·斯特里特。他们非常重要，你知道，专注于当地社区，以获得，你知道，很多事情需要结合起来才能吸引人们，吸引公司。如果你有强大的

像那样的政府官员，也许也许这就是帮助的原因，然后你开始让人们迁移，然后曼彻斯特成为每个人都想去的城市，然后你得到，你知道，它们会自我发展，所以我认为我们对此并不十分了解，但我认为我们现在已经有了，我们可以看到这个国家正在发生一些事情，并不是要与克里斯相矛盾，但我认为，你知道，美国在流动性方面做得非常好

大约15年前，10年前，但现在有很多证据表明，美国的流动性实际上已经下降了。是的，但它仍然远高于我们这里。我的意思是，它肯定一直在下降趋势，但它仍然很高。好的，最后再问几个快速的问题。这里有一个。你想问穿绿色T恤的那个人吗？他想。

-感谢您进行这次富有学术意义的演讲。我目前是伦敦政治经济学院的硕士研究生，正在攻读双学位。我只有一个问题要问克里斯托弗教授。你在你的演讲中多次提到卢德主义效应，我目前也在研究人工智能背景下的卢德主义。我很好奇，从你的角度来看，卢德主义代表什么或意味着什么？

我们当前的人工智能技术变革时代，它会和第一次工业革命时一样吗？那时工人起来反对机器，还是会有点不同，就像一些学者认为的那样，当一些工人起来反对使用机器来压迫他们的资本家时？所以只是很好奇你对此的看法。总统。

我的名字是Aman。我来自印度，实际上我有一个问题，更多的是补充之前提出的其他问题，因为它们已经被问过了。但基本上，在你所说的所有这些供过于求的领域，需求会增加吗？或者你认为人们应该开始迁移，这样他们就不会最终从事低于他们技能水平的工作？他们应该留在那儿吗？对技术的需求会增加吗？

措辞够清楚吗？

我的意思是，这与之前的问题类似。为什么有些地区的人……为什么有些地方、有些时代有流动性，而其他地方没有？这很难理解。我认为……如果你看看我的四个象限，那些很难理解的，我们最担心的象限是需求低，所以公司不想去那里。

而且教育体系很糟糕。

毕业生不想去那里。你对这样的地方怎么办？我不知道这是否真的有帮助。当然，这是一个由来已久的问题，关于为什么雇主想去某些地方。我对此研究了很多。你提到的问题实际上是一个更大的问题。有时它被称为机器问题。卢德分子……

这是最引人注目的一个。但正如我所说，他们反抗的原因是他们的工资被削减了。他们失去了工资，不一定是失去了工作，因为他们的技能确实过时了，他们主要是家庭纺织工人，用纱线制作纺织品或家具制造商。我说它有悠久的历史的原因是，随着我们的发展……

当你回顾经济史时，有一些时期这个问题非常重要。政府有时会采取完全敌对的态度，尤其是在早期。事实上，18世纪末、19世纪初的英国政府是第一个同情机器的政府，因为它想同情新的工业阶级。

完全忽略了工人，这就是第一次工业革命的来临方式。然后另一个时期这个问题非常重要是在20年代末30年代初，当时凯恩斯提到了它，事实上，他提到了技术性失业这个术语。这是你第一次看到技术性失业这个术语被描述出来，因为

机器导致工人失业，这并不一定是真的，但这被大萧条所取代，或者说这个问题在大战开始时完全停止了。他们认为，你知道，这就行了，我没有问题了。

但是后来这个问题随着自动化而重生。自动化这个词大约在1948-49年被发明出来。然后他们开始进行长时间的讨论，自动化将消除劳动力。事实上，肯尼迪总统非常积极。经典语录。他非常坚决地站在机器一边。

事实上，我在早期与Mortensen合著的一篇论文中引用过一句名言，他说如果男人，他指的是男人，但事实上，如果男人有足够的独创性来发明机器来夺走工人的工作，那么他们肯定有足够的独创性来为那些工人创造新的工作，这是据说……所以这是一个大问题。它……

值得研究。你是为你的博士学位做这个吗？为我的硕士学位。硕士，嗯？你准备好阅读一本400页的书吗？我可以推荐一本给你。好的，好的。我要测试你一下。好的，太好了。恐怕我们的时间到了。我们实际上已经超时了。我知道还有更多的手。也许我们会得到另一个机会。所以我认为我们应该感谢演讲者们进行了精彩的会议。谢谢。

感谢您的收听。您可以在您最喜欢的播客应用程序上订阅伦敦政治经济学院活动播客，并通过留下评论来帮助其他听众发现我们。访问lse.ac.uk/events以了解接下来有什么活动。我们希望您很快能再次参加伦敦政治经济学院的活动。