
A | 在印度德里郊外,有一家大型服装工厂。

B | 工人每天坐在缝纫机前,一干就是十几个小时,替欧美品牌加工衣服。 事故现场路段据日本《神户新闻》等多家媒体报道,当地时间1月9日,日本神户市垂海区铁路道口发生列车撞人事故,造成两人死亡。 最近两个月,这些工人的头上多了一样东西:摄像头。 摄像头会记录工人的每一个动作,布料从什么角度推进去,袖口怎么折,针脚怎么走,一件衣服做完以后又该怎样检查。所有动作被录下来,再送进人工智能系统,让机器学习这些工人几十年积累下来的经验。

C | 警方称,两名死者包里装着来自奥特莱斯商场的购物袋,现场附近发现了一本中国护照,疑似是中国游客。

D | 警方将对此展开调查,以确定两人的身份和关系。据报道,1月9日下午3点50分左右,神户市垂海区西岛湖的山阳电铁道口,有市民拨打报警电话称,有一名看似20多岁的女性和一名30多岁的女性倒在铁路口。 工人白天在流水线上干活,晚上数据被送去训练机器。 等机器学会以后,第一个可能被换掉的人,就是教会机器干活的那批工人。 听起来有点残酷,却很可能成为未来十年里,印度和菲律宾最常见的一幕。 很多人谈到AI抢工作,首先想到的是美国程序员、中国设计师或欧洲白领。警方赶到现场后发现,两名女性被列车撞倒,二人在被送往医院途中确认死亡。但AI真正大规模冲击的行业,可能还轮不到北京、纽约和伦敦。目前获悉,撞人列车上有大约50名乘客。 它一定会先冲向印度和菲律宾。神户市垂海区警察署称,他们通过调查了解到,事故发生前,被撞的两名女性站在公路和铁路平交道口已放下的禁止通行护栏处。

E | 列车司机说:“我看不到她们,因为她们在铁路道口的电线杆后面,被电线杆挡住了。

F | 因为这两个国家过去20多年的经济增长,很大一部分建立在一个看起来非常聪明的生意上:替西方公司做外包生意。

G | ”警方将继续调查当时发生的详细情况。

H | 事故发生后,山阳电铁从霞丘至山阳明石之间停运了约1小时40分钟,事故发生地附近的2号日本国道约2公里路段也暂时封闭。红星新闻记者 沈杏怡编辑 潘莉 责编 魏孔明(下载红星新闻,报料有奖!)。 作者声明:该图片由AI生成 一个国家从贫穷走向富裕,过去通常要走三步。 第一步是农业,大部分人种地,收入很低; 第二步是工业化,农民进入工厂,生产衣服、家电、汽车和机械; 等制造业发展起来以后,国家才会进入第三步,金融、软件、咨询、医疗和其他服务业开始占据主导。 英国、德国、美国、日本和韩国,大体都走过这条路。 中国也是如此。 改革开放以后,大量农村人口进入珠三角、长三角和沿海工业区。有人生产鞋子,有人组装电视,有人焊接自行车架。 一个鞋厂旁边,会出现鞋底厂、鞋带厂、纸箱厂、运输公司和维修店; 一座汽车厂落地,周围会长出玻璃、轮胎、座椅、芯片和物流企业…… 国家的工业能力,就是这样一层层堆起来的。 作者声明:该图片由AI生成 但印度和菲律宾走了一条不太一样的路。

I | 21世纪初,中国制造业已经非常强大了。廉价衣服、玩具、电子产品和日用品,大量从中国工厂运往全世界。其他发展中国家再想从低端制造业切进去,需要和中国已经形成的产业链正面竞争,难度相当大。 于是,印度和菲律宾发现了一条新的路。既然工厂比不过中国,那就直接卖服务。 特别是互联网普及以后,很多工作不再要求员工坐在公司总部。客户服务、数据录入、软件测试、会计处理、电话销售和技术支持,只要有电脑和网络,在世界任何地方都能完成。

J | 菲律宾长期使用英语,文化上也比较熟悉美国;印度人口庞大,使用英语的人很多。 这两个国家很快成为欧美企业的“远程办公室”。

K | 作者声明:该图片由AI生成 举个例子: 一家美国软件公司需要招1000名客服。如果在纽约招聘,每个人一年可能需要十万美元,再加上办公场地、保险和福利,公司一年要花掉1亿美元。 如果把业务外包到印度,一个员工的年成本可能只有美国的1/10,甚至更低。

L | 客户半夜打电话,印度刚好是白天;美国办公室下班以后,印度团队可以接着工作。 对企业老板来说,这笔账非常好算。 于是,美国公司把客服中心搬到菲律宾首都马尼拉;把软件维护交给印度首都新德里;把财务报表送到印度的班加罗尔(注:印度第六大城市,人口约1050万人)。

M | 西方消费者打电话投诉信用卡,很可能接电话的是菲律宾马尼拉的年轻人; 美国程序员白天写完代码,晚上交给印度团队测试,第二天早上就能拿到结果。

N | 一批城市也因此迅速发展起来。

o | 印度的班加罗尔、海得拉巴、浦那,菲律宾的马尼拉、宿务,都出现了大量写字楼。年轻人穿着衬衫坐在电脑前,工资虽然远低于欧美同行,在本国却属于体面收入。

p | 印度和菲律宾的相关外包产业,每年创造的收入合计达到约2900亿美元。这个规模已经接近一个中等欧洲国家一年的经济总量。 对很多家庭来说,外包岗位改变了命运。 一个菲律宾年轻人进入呼叫中心以后,可能养活父母和弟妹;一个印度程序员替美国公司维护软件,收入远高于家乡务农。房租、餐馆、出租车、商场和房地产,也都跟着这些工资一起增长。 这条捷径,确实帮助两国发展了20多年。 可捷径有一个问题:这些岗位大多掌握在海外企业手里。 现在,印度和菲律宾遇到了一个不领工资、不睡觉,也不需要办公楼的新对手:AI人工智能。 如果外包客服处理一次问题,需要花费6到12美元,AI处理一次可能只需要1.5美元左右。AI不会请假,不要求加薪,也不会因为夜班太累而离职,更不会组织工会。 它一天可以工作24个小时,同时回答成千上万个客户。

q | 你问它信用卡为什么被扣费,它立刻查账单;你问航班怎么改签,它可以同时读取票价、座位和退改政策;你说英语,它用英语回答,你换成中文,它马上跟着切换。 对于企业老板来说,印度员工已经很廉价,可AI更廉价。 过去,印度和菲律宾靠工资差距,从美国人手里抢走了工作。

r | 现在AI又凭借更低的成本,从印度人和菲律宾人手里抢工作。 这一轮轮替,看起来非常熟悉。 美国客服原来一年挣5万美元;后来工作转到菲律宾,菲律宾员工一年可能只挣几千美元;等AI成熟以后,公司连这几千美元也想省下来。 资本寻找成本最低的地方,从来不会讲感情。 以前最低成本在亚洲,今天最低成本在服务器里。 有人会说,人工智能现在经常胡说八道,怎么可能真的取代客服和程序员? 这种质疑有道理。 2024年,欧洲金融科技公司Klarna曾经高调宣布,AI客服完成了相当于700名员工的工作,一个月处理230万次对话,还能使用几十种语言。 消息传出以后,全球大型客服外包公司的股价受到冲击。很多人觉得,呼叫中心的时代已经结束了。 可一年以后,Klarna又开始重新招聘真人客服。 原因很简单, AI处理“怎么重置密码”“订单送到哪里了”这类标准问题,表现通常不错;遇到复杂情况,它就容易出问题。

s | 比如一个客户说,自己的丈夫刚刚去世,希望取消贷款。真人客服会理解情绪,知道这件事情需要谨慎处理;AI可能按照流程回复一串模板,甚至给出错误的法律信息。

t | 再比如保险理赔,一句话说错,可能导致公司被起诉;银行客服涉及转账和账户安全,AI随口编一个数字,后果也比普通聊天严重得多。 所以很多公司发现,现阶段还不能把人全部赶走。

u | 但这并不代表外包岗位安全了。 真正危险的变化正在悄悄发生:这些客服人员和技术人员,开始被安排去训练AI了。 一位做了十年客服的员工,最清楚客户会问什么问题,也知道怎样回答最合适。公司让他每天检查AI的回复,指出哪里错误,重新写出正确答案。 AI回答一万次,他就修改一万次。 几个月以后,AI学会了他的语言、判断方式和工作流程。员工看起来多了一份“AI训练师”的新工作,实际上正在把自己的经验复制到机器里。 就像一名老师每天教一个永远不会忘记的学生。 普通学生学会以后,还需要老师继续教下一届;AI学会以后,可以复制一万份,同时共享到全球客服中心。 因此,短期内外包员工可能更忙(因为要训练AI),长期风险反而更大。

v | 工厂里的摄像头也是同一个道理。 机器暂时还不会完整地缝好一件复杂衣服,所以需要工人继续工作;工人头上的摄像头,会把每个动作都记录下来。机器学得越多,工人未来被替换的可能性就越高。 这是一场非常奇怪的交接。 旧员工拿着工资,亲手培训未来的替代者。

w | 假如印度一家外包公司裁掉1万名员工,损失的只是1万个岗位吗? 远远不止。 一个印度年轻人在客服中心上班,每个月拿到工资以后,要交房租、坐出租车、点外卖、买衣服,周末还可能去电影院。 房东收到房租,会去超市购物;餐馆有了生意,会给厨师和服务员发工资;司机挣到钱,要给汽车加油和维修;商场有人消费,店铺才会继续招聘员工。 一份工资会在城市里转很多圈。 假设客服中心一次裁掉10万人,这些人的消费会迅速下降。出租房空置,餐馆生意减少,网约车订单下降,商场销售额也会受到影响。 最后,失去工作的人可能远远超过最开始被裁掉的那10万人。

x | 印度和菲律宾对外包产业依赖较高,一旦大量岗位被AI取代,冲击会从写字楼传到整座城市,再从城市传到全国经济。 2008年金融危机期间,美国失业率最高也没有超过10%。但美国相关研究却认为,未来几年可能有接近九成外包岗位面临较高自动化风险,菲律宾约1/3劳动者对AI高度暴露。 这些预测未必会全部成为现实,但哪怕只实现一部分,对两国也会形成巨大压力。 这一次,利润可能留不下来 有人会问,技术进步淘汰岗位,人类历史上已经发生过很多次,为什么这一次特别危险? 过去,电话接线员被自动交换机取代,银行柜员被ATM机取代,工厂工人被机器人取代。旧岗位减少以后,社会又创造出工程师、维修人员、软件开发者和设备制造岗位。 所以很多经济学家认为,技术虽然会毁掉一些工作,也会带来新的工作。 问题在于,印度和菲律宾这一次面对的情况有些特殊。 假设一家美国银行过去在菲律宾雇佣5000名客服,每年把几千万美元工资发到菲律宾。这些钱会进入当地家庭、餐馆、房地产和零售市场。 银行使用美国公司开发的AI以后,客服成本下降了,省下来的钱留在美国银行,或者支付给硅谷的人工智能公司。 菲律宾原来的5000份工资消失了,AI带来的利润却没有回到菲律宾。 美国本土在自动化过程中,旧岗位减少以后,利润仍然留在美国,可能被投资到新工厂、新软件和新产业; 印度和菲律宾失去外包岗位以后,大部分收益流向海外,本地很难依靠这些利润创造新的就业。 这才是印度和菲律宾最棘手的问题。 它们过去依靠的是国外企业的工作订单,没有真正掌握客户、品牌、平台和核心技术。

y | 当国外企业找到更廉价的解决方案,订单可以随时离开。 印度经常被拿来和中国比较。 印度人口已经超过中国,拥有大量年轻人,也有不少软件工程师和英语人才。很多人因此认为,印度会复制中国过去几十年的经济奇迹。 但两国的发展路线差别很大。 中国崛起的核心是制造业。即使一个工厂只是生产打火机,也会牵动塑料、模具、金属、包装、运输和电力;工厂越多,产业链越完整,技术人员和管理经验也越多。 印度的软件外包和客服产业能够迅速赚钱,却很难产生同样庞大的产业链。 一个印度呼叫中心可能坐着5000名员工,除了电脑、耳机、办公楼和网络,周围需要的工业配套并不多; 而一座5000人的中国汽车工厂,背后可能带动几万甚至十几万人生产轮胎、钢材、玻璃、座椅、电子零件和机械设备。 服务外包让印度获得了高楼、工资和外汇收入,却没有完全补上制造业留下的基础。 现在AI冲击服务岗位,印度才发现,自己过去绕开的制造业,可能还得重新补回来。 这件事也并非完全没有转机。 中国制造业升级,反而给印度留出了一扇窗 中国这些年工资上涨,产业开始向新能源汽车、机器人、芯片、航空航天和高端装备移动。一些利润较低、劳动密集的制造环节,正在向越南、印度、孟加拉国和其他国家转移。 这给印度和菲律宾留下了一个机会。 过去中国在低端制造业上的优势太强,其他国家很难竞争;随着中国向产业链上游移动,服装、鞋帽、简单组装和部分电子制造,可能出现新的空间。 印度拥有庞大人口和市场,如果能够改善电力、港口、道路、土地政策和工人培训,确实有机会承接一部分制造业。 但这条路不会轻松。

z | 呼叫中心需要一栋办公楼、稳定网络和英语员工;制造业需要港口、铁路、电厂、供应商、工程师、熟练工人和长期稳定的政策。就印度那糟糕的基建能力和 一个客服中心半年就能建起来,一条完整的电子产业链可能需要十几年。

| 菲律宾的困难更加明显。人口规模和国内市场小于印度,工业基础也相对薄弱,想在短期内吸收大量外包行业失业人员,难度很大。 两国过去走了一条农业直接跳到服务业的路线,未来可能出现一个很奇怪的倒退过程:先做服务业,服务岗位被AI冲击以后,再回头补制造业。 印度和菲律宾当年靠外包产业搭上全球化的快车,很多人以为这条路线可以一直走下去。AI的出现说明,廉价的劳动力曾经是梯子,未来可能成为陷阱! AI会不会让印度和菲律宾经济崩溃,现在还无法下定论。

| 可以确定的是,它们过去依赖的增长模式已经出现裂缝。 当一个国家长期把“廉价劳动力”当作最重要的竞争力,最终总会遇到一个不需要工资的对手。 这才是人工智能,给所有人类上的最残酷的一课! 作者声明:该图片由AI生成。
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