每一轮技术变革似乎都会带来一个熟悉的预测：这一次，工作岗位将永久消失。然而，自动取款机（ATM）及其对银行柜员职业的影响，呈现出一种更细腻的现实——也为当下关于人工智能的讨论提供了一个具有启发性的对照。

当 ATM 在 1980 年代普及时，许多观察者认为银行柜员很快就会被淘汰。他们的判断只对了一部分。随着 ATM 将日常交易自动化，单个网点所需的柜员数量确实在一定程度上下降了，但更广泛的就业图景远没有预测中那样严峻。由于降低了运营成本，ATM 让银行开设更多网点在经济上变得可行。因此，从 1980 年到 2010 年，美国银行柜员总就业人数总体保持稳定。对于当时的一名中年柜员来说，ATM 对就业的威胁远小于当时流行的预测。

对更多职业产生的新需求

事实上，正如我们预计人工智能将重塑劳动力市场一样，零售银行业的扩张也带动了更多种类岗位的需求。银行雇佣了更多贷款专员、信贷分析师、个人银行顾问以及欺诈和风险专家。网点内部的工作沿着技能价值链向上移动，减少了日常交易处理，增加了客户关系管理。

真正的冲击出现在之后。大约从 2010 年开始，移动银行改变了整个局面。与只是自动化一项任务的 ATM 不同，移动银行在很大程度上自动化了前往银行的一整段过程。客户不再需要为了许多日常银行业务到网点办理。到 2025 年，只有 9% 的银行客户表示网点是他们的主要银行渠道，而 2007 年这一比例为 36%。1 银行柜员就业因此下降。

重要的是，这一转变并非仅由技术推动。2000 年的《全球和全国商业电子签名法》（Electronic Signatures in Global and National Commerce Act）赋予电子签名与手写签名同等的法律效力，帮助实现了完全数字化的银行体验，并加速了向非面对面交易的转变。

其中的教训是：孤立的任务自动化很少会导致大规模失业，除非某个职业本身就建立在极其狭窄的一组活动之上。（如今几乎已经没有交换机接线员了。）更常见的是，当技术与新的工作流程、商业模式和制度变革结合在一起，从根本上改变工作组织方式时，才会产生真正有意义的冲击。

移动银行带来的扰动还创造了全新的就业形式：网络安全分析师、数字产品经理、支付平台工程师以及数据平台运营人员。

这段历史为理解当下围绕 AI 的争论提供了一个有用视角。如果 AI 最终像电力和个人电脑一样，成为一种通用技术——而最新发展越来越显示出这一趋势——它将催生我们尚未想象到的产品、服务和行业。简而言之，广泛失业的担忧很可能被夸大了。

大规模白领失业的神话

自 ChatGPT 于 2022 年底推出以来，许多人认为 AI 会迅速消除大量白领工作。近四年后，劳动力市场给出了不同的答案。AI 暴露程度最高的职业并未出现普遍性的就业下滑。高暴露职业的就业增长总体上与低暴露职业持平，甚至更强。裁员率仍然较低，尽管招聘放缓，但这种放缓是普遍性的，而不是集中发生在 AI 密集型领域。

当今的大语言模型或许类似于 1980 年代的 ATM——它们是能自动化某些任务的强大工具，同时也增强了更多任务，让劳动者更高效，并在很大程度上保持了工作的整体结构不变。更显著的劳动力市场冲击，可能需要类似于从 ATM 到移动银行的转变：对业务流程、组织结构和客户互动进行更深层次的重构，从而重新塑造劳动者的角色，而不是简单地将其排除在外。

技术变革的历史表明，能力本身很少单独决定就业结果。更重要的是，组织如何围绕这些能力重新设计工作。

AI 最终或许会像移动银行改变零售银行业那样改变劳动力市场。但从今天的证据看，我们仍更接近 ATM 阶段，而不是移动银行阶段。

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