人&人工智能的和谐之道

| 人工智能与生产率悖论 |

人工智能让世界不断产生巨大的变化，其蓬勃发展既创造了绝佳的机会，也引发了深刻的问题，而人们忽略了最大的危险。

麦肯锡全球研究院的报告显示，人工智能有可能引发经济整体生产率的大幅提升，到21世纪30年代，全球生产总值预计达到13万亿美元，GDP增长率会以每年1.2%的速度上涨。与19世纪的蒸汽机、20世纪的量产技术、21世纪初的信息技术等通用技术相比，人工智能的冲击力持平甚至更大。

对于人工智能引发的未知问题，人们谈论最多的是把机器人引入生产后，尽管会创造新的工作岗位，但更多的就业机会将被机器人夺走。但是，根据麦肯锡全球研究会的分析，长远来看，人工智能对雇佣的整体影响并不大。到2030年，人工智能领域投资的增多会让工作岗位增加5%。如果新的财富继续被用以提升劳动需求，雇佣需求的增长率可能会进一步达到12%。

然而，了解未来的整体情况并不意味着人类可以心满意足，我们需要很长时间才能真切体会到人工智能带来的好处。比如生产率的提升，原因就是所谓的“生产率悖论”。

获得过诺贝尔奖项的经济学家罗伯特·索洛认为，技术的进步无法及时通过生产率的提升反映出来。20世纪80年代，计算机飞速普及，但是美国生产率并没有因此上涨。索洛的评价是：“到处都能看到计算机，就是在生产率统计方面看不到。”

实际上，在技术革新的初期阶段，新技术的投入和变动需要大量成本支出，而新技术对经济的推动作用导致人们往往忽视了这一点。

近代的经济学者指出，人工智能也会伴随着“生产率悖论”现象。麻省理工大学的埃里克·布莱恩约弗森教授团队曾在2017年发表论文称：“我们生活在‘生产率悖论’的时代。运用人工智能技术的系统拥有与人类持平、甚至超越人类的能力，在多个领域发挥作用。尽管如此，过去十年生产率的提升值降低了一半，大部分美国人的实际所得从20世纪90年代后期开始就不再增长。”

| 人工智能鸿沟 |

不仅如此，平均分配人工智能革命利益的可能性很低，未来在“信息鸿沟”的基础上，还会产生新的“人工智能鸿沟”，这一鸿沟分为三类。

第一个是企业鸿沟。到2030年为止，先进企业可以充分利用人工智能技术进行革新，现金流量翻一番。但是没有能力或者没有意愿引入人工智能的企业将失去市场份额，现金流将降低20%以上。

第二个是能力鸿沟。随着人工智能的普及，市场对劳动者的需求会从重复作业转向与人接触或基于意识的岗位，机械性作业大多会变成自动化或交由计算机处理。麻省理工大学的研究团队推测，如今简单重复的作业和没有技术含量的工作占所有岗位的40%，到2030年这一数字可能降至30%。另一方面，高难度、需要IT技术的工作比例预计会从40%上涨至50%。这种变化将进一步引发收入的差距。市场总工资的13%可能会流向高精技术职位，相反，单纯重复作业的工种收入将保持不变或下降，总数从总工资的33%降至20%。

第三个是国家之间的鸿沟。这一点现在也很明显，以后将继续加剧。引领人工智能革命的国家（大多是发达工业国）经济利润预计将增长20%到25%，发展中经济国家的增长率大概是5%到15%。

人工智能鸿沟的发生及加剧并非不可避免。发展中国家只要积极加强数字化基础，促进人工智能的导入，就能成为赢家。企业需要针对职场需求的变化做出应对，具体方法包括为能力不足的员工授课、提供学习机会等等。

| 停滞的生产率 |

过去的技术革命提高了生产率，大幅推动了经济的发展，提升人类的生活水平。在20世纪的美国，电力的普及使得年劳动生产率提升了4%，为什么现在各发达国家却在为生产率增长而苦恼呢？

对于这个问题，有两种不同的答案。

一种是技术悲观论：“现在的科技有问题。”持这种观点的人认为1870年到1970年间，六大技术革新（电力，公共卫生，化学，制药，发动机，通信）蕴含了巨大的力量，与之相比，新时代的技术革命差距相当大。

另一种答案属于技术乐观论，这类人认为云计算、大数据、物联网等技术的力量可以引发真正的变革，全球的企业和消费者已经在享受新技术带来的益处，人类之所以没有切实的感受，是因为现在的经济统计尚不能反映这些利益。

GDP概念形成于20世纪30年代，以生产有形资产为中心，是一种评价经济状况的基准。现在无形的资产和服务于经济整体占比增大，如果GDP也能适当地评价无形资产，“生产率的增长值”理应更高。

对于生产率低迷之谜，也有人给出了更明晰的解答：“真正的人工智能革命尚未开始。”普通企业需要耗费大量时间，才能灵活运用新技术，人类社会通常需要4个半世纪才能积累一場完整的技术革新。经济学家博扬·约瓦诺维克和彼得·鲁索提出，通用技术得到普及之后，经过继续改善进一步发生革新，而正是这种革新推动了19世纪以后的经济革命。

18世纪90年代到19世纪20年代，蒸汽机成为了“第一波”产业革命的动力;19世纪90年代到20世纪30年代，电力促成了“第二波”变革;20世纪70年代开始，信息技术带来了“第三波”变革;互联网普及之后，现在已经出现了“第四波”产业革命，这一次革新的主要动力就是人工智能。人工智能让机器人更聪明，使大数据的实践运用成为可能，不论多么精密的制造工程都可以用人工智能加以监督。

可是，将人工智能真正导入生产的过程是漫长的。就拿制造业的动力举例，电力取代蒸汽机的过程长达20年，家庭用电的普及则用了近40年才完成。当然了，为了让每个人用上电，国家需要完善电网，企业要发明制造电灯、电线、开关等机械装置，政府需要确定电压标准、插头形状，生产制造业则要不斷推出便利的家电。

现代的IT技术也是如此。2011年人工智能革命拉开帷幕，IBM超级电脑“沃森”参加了智力竞赛节目《危险》并赢得了100万美元的奖金。5年后，谷歌旗下深度思维公司开发的软件阿尔法围棋战胜了世界围棋冠军李世石。再后来，人工智能被用以准确判断皮肤癌的种类、识别语言，大型IT企业和领域内新兴企业几乎独占了相关业绩。

约瓦诺维克和鲁索找到了电力和IT生产率的共通之处。新通用技术出现之后，前25年对生产率提升的作用很缓慢，再往后的10年间则会出现加速，生产率提升达到4%，然后再次恢复缓慢的状态。

也就是说，在人工智能极速发展的时期，生产率增长出现停滞并不是不可思议的事情。

要取得人工智能革命的成功，希望与忍耐是必不可少的。长远来看，人工智能将带来很多益处，但这条道路伴随着痛苦，加上人们对利益分配不均的愤怒，有可能招致对科技本身的不满反对，而科技本身应当是提高生产率、增加雇佣、创造良好循环的源头。现在是忍耐的时代，到2030年，胜败就会揭晓。

[编译自《新闻周刊》日本版]

推荐访问:人工智能 之道 和谐