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人&人工智能的和諧之道

2019-04-17 04:42:28尼古拉斯·范·賽布魯格
海外文摘 2019年4期
關鍵詞:人工智能人類經濟

尼古拉斯·范·賽布魯格

| 人工智能與生產率悖論 |

人工智能讓世界不斷產生巨大的變化,其蓬勃發展既創造了絕佳的機會,也引發了深刻的問題,而人們忽略了最大的危險。

麥肯錫全球研究院的報告顯示,人工智能有可能引發經濟整體生產率的大幅提升,到21世紀30年代,全球生產總值預計達到13萬億美元,GDP增長率會以每年1.2%的速度上漲。與19世紀的蒸汽機、20世紀的量產技術、21世紀初的信息技術等通用技術相比,人工智能的沖擊力持平甚至更大。

對于人工智能引發的未知問題,人們談論最多的是把機器人引入生產后,盡管會創造新的工作崗位,但更多的就業機會將被機器人奪走。但是,根據麥肯錫全球研究會的分析,長遠來看,人工智能對雇傭的整體影響并不大。到2030年,人工智能領域投資的增多會讓工作崗位增加5%。如果新的財富繼續被用以提升勞動需求,雇傭需求的增長率可能會進一步達到12%。

然而,了解未來的整體情況并不意味著人類可以心滿意足,我們需要很長時間才能真切體會到人工智能帶來的好處。比如生產率的提升,原因就是所謂的“生產率悖論”。

?? 弱人工智能ANI:為了特定用途開發出的人工智能,1997年IBM的深藍國際象棋電腦就是其中的一例,其在特定領域的處理能力超過人類。

? 強人工智能AGI:能與人類采取相同行動、理解事物、具有自律性的人工智能。不僅可以處理特定的工作,還擁有在廣泛領域中的適應能力和應用能力。它現在尚不存在。

獲得過諾貝爾獎項的經濟學家羅伯特·索洛認為,技術的進步無法及時通過生產率的提升反映出來。20世紀80年代,計算機飛速普及,但是美國生產率并沒有因此上漲。索洛的評價是:“到處都能看到計算機,就是在生產率統計方面看不到。”

實際上,在技術革新的初期階段,新技術的投入和變動需要大量成本支出,而新技術對經濟的推動作用導致人們往往忽視了這一點。

近代的經濟學者指出,人工智能也會伴隨著“生產率悖論”現象。麻省理工大學的埃里克·布萊恩約弗森教授團隊曾在2017年發表論文稱:“我們生活在‘生產率悖論的時代。運用人工智能技術的系統擁有與人類持平、甚至超越人類的能力,在多個領域發揮作用。盡管如此,過去十年生產率的提升值降低了一半,大部分美國人的實際所得從20世紀90年代后期開始就不再增長。”

| 人工智能鴻溝 |

不僅如此,平均分配人工智能革命利益的可能性很低,未來在“信息鴻溝”的基礎上,還會產生新的“人工智能鴻溝”,這一鴻溝分為三類。

第一個是企業鴻溝。到2030年為止,先進企業可以充分利用人工智能技術進行革新,現金流量翻一番。但是沒有能力或者沒有意愿引入人工智能的企業將失去市場份額,現金流將降低20%以上。

第二個是能力鴻溝。隨著人工智能的普及,市場對勞動者的需求會從重復作業轉向與人接觸或基于意識的崗位,機械性作業大多會變成自動化或交由計算機處理。麻省理工大學的研究團隊推測,如今簡單重復的作業和沒有技術含量的工作占所有崗位的40%,到2030年這一數字可能降至30%。另一方面,高難度、需要IT技術的工作比例預計會從40%上漲至50%。這種變化將進一步引發收入的差距。市場總工資的13%可能會流向高精技術職位,相反,單純重復作業的工種收入將保持不變或下降,總數從總工資的33%降至20%。

第三個是國家之間的鴻溝。這一點現在也很明顯,以后將繼續加劇。引領人工智能革命的國家(大多是發達工業國)經濟利潤預計將增長20%到25%,發展中經濟國家的增長率大概是5%到15%。

人工智能鴻溝的發生及加劇并非不可避免。發展中國家只要積極加強數字化基礎,促進人工智能的導入,就能成為贏家。企業需要針對職場需求的變化做出應對,具體方法包括為能力不足的員工授課、提供學習機會等等。

| 停滯的生產率 |

過去的技術革命提高了生產率,大幅推動了經濟的發展,提升人類的生活水平。在20世紀的美國,電力的普及使得年勞動生產率提升了4%,為什么現在各發達國家卻在為生產率增長而苦惱呢?

對于這個問題,有兩種不同的答案。

一種是技術悲觀論:“現在的科技有問題。”持這種觀點的人認為1870年到1970年間,六大技術革新(電力,公共衛生,化學,制藥,發動機,通信)蘊含了巨大的力量,與之相比,新時代的技術革命差距相當大。

另一種答案屬于技術樂觀論,這類人認為云計算、大數據、物聯網等技術的力量可以引發真正的變革,全球的企業和消費者已經在享受新技術帶來的益處,人類之所以沒有切實的感受,是因為現在的經濟統計尚不能反映這些利益。

GDP概念形成于20世紀30年代,以生產有形資產為中心,是一種評價經濟狀況的基準。現在無形的資產和服務于經濟整體占比增大,如果GDP也能適當地評價無形資產,“生產率的增長值”理應更高。

對于生產率低迷之謎,也有人給出了更明晰的解答:“真正的人工智能革命尚未開始。”普通企業需要耗費大量時間,才能靈活運用新技術,人類社會通常需要4個半世紀才能積累一場完整的技術革新。經濟學家博揚·約瓦諾維克和彼得·魯索提出,通用技術得到普及之后,經過繼續改善進一步發生革新,而正是這種革新推動了19世紀以后的經濟革命。

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