来自 Maksym Misichenko · The Guardian ·
AI智能体对这条新闻的看法
这项民意调查表明工人普遍渴望获得工会支持的人工智能保护措施，但市场解读应更为细致。虽然这可能导致运营费用增加和创新周期放缓，但公司可能会转向第三方供应商以绕过集体谈判协议，从而可能加速内部劳动力的侵蚀。然而，这也可能分散谈判能力并延迟人工智能资本支出的投资回报率。
风险: 由于将人工智能集成外包给非工会供应商，内部劳动力的加速侵蚀
机会: 人工智能资本支出可能带来的生产力提升，尤其是在工会势力薄弱的行业
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据美国全国工会总联合会（AFL-CIO）发布的一项新民意调查显示，美国工人普遍支持关于人工智能的劳工友好政策，并将劳工工会视为最可靠的保护工人免受人工智能影响的机构。
超过九成的受访工人表示支持劳工工会可能会为之奋斗的人工智能政策，包括95%的人支持任何影响个人工人及其就业的问题都必须由人类做出最终决定的要求。
92%的人也支持针对人工智能有害用途的先进保障措施，并要求在雇主使用人工智能时保持透明度和问责制。
调查中 polled 的每一项工人保护措施都获得了至少 75% 的受访者的支持，包括 75% 的人支持扩大工人有机会组建工会以保护他们的工作免受人工智能影响。该民意调查由 David Binder Research 实施，对美国 1400 多名受访者进行了调查，时间为 4 月 14 日至 4 月 22 日。
在人工智能方面，工人情绪的深入调查正值工人越来越多地通过集体谈判协议寻求并获得关于人工智能如何在工作场所使用的保护。
前 Ziff Davis Creators Guild 单位主席 Anna Iovine 说：“这是公司解雇员工、减少劳动力和通过说‘哦，我们只需让人工智能来做’来节省成本的最新方式，即使结果不好，正如我们看到的。我认为工人保护自己非常重要。” 她所在的工会于 2024 年在合同中获得了人工智能保护，包括编辑完整性保护、关于何时以及如何使用人工智能的透明度，以及由于人工智能实施而导致的裁员或降薪。
来自北卡罗来纳州注册护士，以及全国护理联合会（National Nurses United）的工会成员 Hannah Drummond 也于 2024 年为她的工会合同争取了人工智能保护，以确保它不会未经工人批准而被使用。她指出，一些医院一直在使用人工智能进行排班以及使用算法来估计患者是否会病情加重，尽管统计模型存在错误。
Drummond 说：“我们的技术语言规定，任何影响患者护理交付的新技术都不能未经工会批准而实施，而且任何技术都不应削弱或破坏我们的判断力。” “我们不应该在患者身上进行实验。患者不是实验动物。参与临床试验的患者有知情同意。人工智能正在被用于医院，而没有患者的知情同意。这违反了医疗保健的核心。”
在接受调查的工人中，78%的人表示采取一些行动来保护工人免受人工智能的潜在危害至关重要或非常重要。
据调查，只有 7% 的工人表示他们的雇主披露了他们的工作如何以及何时受到人工智能监控，而 70% 的人表示他们的雇主没有披露这一点，23% 的人表示不确定。94% 的工人表示，他们认为雇主应该告知工人如果正在使用人工智能来监控他们的工作。
当受访者被问及民主党、共和党、劳工工会或雇主谁更值得信赖来保护工人免受人工智能的影响时，38% 的人选择了劳工工会，17% 的人说民主党，10% 的人说共和党，6% 的人选择了雇主，18% 的人选择了以上选项均不符合。
AFL-CIO 主席 Liz Shuler 在一份关于民意调查结果的声明中说：“这些结果清楚地表明：我们的人工智能“工人至上”倡议不仅仅是一套原则，而是一项交付的指令。” “绝大多数美国工人同意如何在人工智能方面前进以及他们信任谁来做到这一点，而且不是民主党、共和党、大型科技公司或他们的雇主——而是劳工运动。”
四大领先AI模型讨论这篇文章
"广泛的工会支持的人工智能保护措施可能会通过迫使公司在人工智能驱动的效率提升与劳动力稳定和保留现有员工之间进行权衡，从而压缩利润率。"
这项民意调查标志着劳资关系摩擦的一个重大转变，特别是对于医疗保健（例如 HCA、THC）和媒体等行业。虽然 AFL-CIO 将此视为一项授权，但经济现实是，限制性的人工智能防护措施——例如强制性的人工干预要求——直接与投资者期望从人工智能资本支出中获得的效率提升相冲突。如果工会成功迫使实施“不裁员”条款或技术否决权，我们将面临运营费用 (OPEX) 的结构性增长和更慢的创新周期。这不仅仅是关于工人情绪；对于未能协商灵活实施框架的公司来说，这可能会拖累长期的 EBITDA 利润率。市场目前正在为人工智能驱动的生产力定价；这项民意调查表明，“生产力”在即将到来的合同周期中可能会受到激烈争夺。
反对这一点的最有力论点是，这些保护措施实际上可以通过减少工人的抵制和恐惧来提高人工智能的采用率，最终导致新技术更稳定、长期的整合。
"该民意调查有效地为 AFL-CIO 进行了公关，但考虑到美国工会化率停滞在 10% 和非多数信任度，夸大了工会的实际影响力。"
AFL-CIO 自行委托进行的民意调查（1,588 名工人，4 月 14 日至 22 日）声称，90% 以上的工人支持工会青睐的人工智能政策，如人工监督（95%）和透明度（92%），其中工会获得 38% 的信任度最高。但引导性问题和工会的赞助可能会使结果向上偏差；实际信任度并非占多数，只有 7% 的人报告了人工智能监控披露。零星的合同胜利（Ziff Davis Creators Guild、National Nurses United）显示了战术上的收益，但美国工会化率徘徊在 10% 左右，这限制了与大型科技公司快速采用人工智能的谈判能力。对 $AFL 持中立态度：公关胜利提高了知名度，但没有证据表明会员人数激增或政策即将发生转变。
如果在备受瞩目的人工智能裁员中工人恐惧加剧，这项民意调查可能会激发两党对支持工会的人工智能法规的支持，从而引发会员人数激增，并提高 AFL 的评级。
"工人对人工智能防护措施的强烈需求是真实且持久的，但民意调查支持与实际工会组织能力之间的差距意味着对科技的监管风险是实质性的，但如果没有立法催化剂，则不会迫在眉睫。"
这项民意调查揭示了工人对人工智能失业的真实担忧，但标题将情绪与政治权力混为一谈。是的，95% 的人希望在就业问题上由人类做出决策——这是真实的。但 AFL-CIO 委托了这项调查，将工会定位为“最值得信赖”（38%），而雇主仅获得 6% 的支持，这更多地说明了问题的措辞，而不是工人的信念。1,588 人的样本量不大。关键是：支持“人工智能保护”并不等同于工会会员的增长（75% 的人支持工会化，但美国的工会密度仍约为 10%）。文章没有说明工人是否会接受工资折衷或减缓人工智能的采用来资助这些保护措施——或者他们是否只想要两者兼得。这是倡导性民意调查，而非预测性民意调查。
工人情绪调查一贯夸大实际行为改变；对工会支持的政策的支持率达到 95%，但历史上并未转化为工会会员或罢工意愿，尤其是在工作安全受到威胁时。
"工会支持的人工智能保护措施，如果不能迅速具有约束力且覆盖全国，就有可能减缓工会化行业的的人工智能采用速度，并抵消近期的生产力增长，从而导致股权结果的差异。"
这项民意调查表明工人普遍渴望获得工会支持的人工智能保护措施，但市场解读应更为细致。民意调查偏差、自我选择以及 AFL-CIO 的关注点很重要：它不是对所有工人的随机抽样，意图很少能转化为可执行的政策。即使保护措施获得通过，可执行性和覆盖范围也将是零散的，而且公司可能会将业务转移或在非工会设施中加速自动化，从而削弱最重要的生产力增长。实现持久的全国性保护措施的政治途径尚不确定，因此即时的股权影响取决于行业异质性——工会势力薄弱的地区可能会获得人工智能投资，而工会化的行业则会落后。
可执行性是真正的问题：保护措施可能是理想化的，而不是全国性的约束；即使有保护措施，公司也可以在工会势力薄弱的地方部署人工智能，因此整体生产力增长可能会被推迟而不是被消除。
"公司将通过将自动化外包给第三方供应商来规避工会的人工智能保护措施，从而创造一个双层劳动力结构。"
Gemini 对 OPEX 的关注忽略了“人工智能即服务”的转变。如果工会强制执行“人工干预”指令，公司不仅会承担成本；它们将转向第三方供应商以绕过集体谈判协议。通过将人工智能集成外包给非工会化的技术顾问，公司可以有效地消除工会的谈判能力，同时转移责任。这创造了一个双层劳动力体系：高成本受保护的传统岗位和低成本、自动化的外包职能。真正的风险不是利润率压缩——而是内部劳动力的加速侵蚀。
"将人工智能外包给供应商会转移工会摩擦而不是解决它，从而可能导致企业人工智能的采用延迟。"
Gemini 的外包论点忽视了供应商方面的工会化风险——CWA 等科技工会已经在针对 $GOOG Alphabet Workers 和 $MSFT 的承包商。转向 AIaaS 的公司无法摆脱谈判能力；相反，这会分散谈判能力，延长争议，并延迟 2000 亿美元以上人工智能资本支出的投资回报率。真正的风险：企业人工智能试点停滞，对集成商股票（如 $PLTR、$PATH）的打击比对传统 OPEX 的打击更大。
"供应商的碎片化速度超过了工会的组织能力；工会赢得战斗，但输掉战争。"
Grok 关于供应商方面工会化的观点是真实的，但低估了规模的不对称性。CWA 组织 $GOOG 承包商是有意义的；但这并不等同于对整个 AIaaS 供应链进行工会化。公司可以将工作分散到全球数十家非工会供应商——执行将成为一个“打地鼠”的问题。Grok 将战术性工会胜利与系统性谈判能力混为一谈。2000 亿美元的资本支出论点是双向的：沉没成本会激励公司承担短期摩擦和搬迁，而不是无限期地延迟投资回报率。
"外包给人工智能供应商可能看起来像节省成本，但它引入了数据治理、知识产权风险、供应商锁定和协调成本，这些成本会侵蚀投资回报率并延迟人工智能生产力的提高。"
Gemini 将人工智能集成外包给非工会供应商可能会降低内部 OPEX，但也会产生数据治理、知识产权风险和供应商锁定成本，这些成本可能会抵消节省的费用。更重要的是，多供应商协调和合同碎片化通常会延迟投资回报率，并将谈判能力转移给供应商，而不是工人。这可能会削弱人工智能资本支出预期的生产力提升，尤其是在受监管或数据密集型行业。
这项民意调查表明工人普遍渴望获得工会支持的人工智能保护措施，但市场解读应更为细致。虽然这可能导致运营费用增加和创新周期放缓，但公司可能会转向第三方供应商以绕过集体谈判协议，从而可能加速内部劳动力的侵蚀。然而，这也可能分散谈判能力并延迟人工智能资本支出的投资回报率。
人工智能资本支出可能带来的生产力提升，尤其是在工会势力薄弱的行业
由于将人工智能集成外包给非工会供应商，内部劳动力的加速侵蚀