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        人工智能的前途和陷阱

        2018-10-31 14:48:56雅克·卜黑尼古拉斯·馮·哲布洛克
        南風(fēng)窗 2018年22期
        關(guān)鍵詞:麥肯錫經(jīng)濟體生產(chǎn)率

        雅克·卜黑 尼古拉斯·馮·哲布洛克

        與任何革命性的趨勢一樣,人工智能(AI)的崛起同樣帶來了重大的機遇和難以應(yīng)對的挑戰(zhàn),但其中最嚴(yán)重的可能并不是最常討論的風(fēng)險。

        麥肯錫全球研究院(MGI)最新研究顯示,人工智能具備顯著提高整體經(jīng)濟生產(chǎn)率的潛能。即使考慮到過渡成本和競爭效應(yīng),截至2030年它也可以使總產(chǎn)量增加13萬億美元,同時每年提高全球GDP 1.2%左右。這將超過—或至少也能與過去通用技術(shù)的經(jīng)濟影響力相媲美,包括19世紀(jì)的蒸汽動力、20世紀(jì)的工業(yè)制造以及21世紀(jì)的信息技術(shù)。

        也許,人工智能最讓人們擔(dān)憂的問題是,其未來取代的崗位可能比創(chuàng)造的更多。但麥肯錫全球研究院的研究顯示,長期來看,人工智能的采用或許并不會對凈就業(yè)產(chǎn)生重大的影響。截至2030年,對該行業(yè)的追加投資可以貢獻(xiàn)5%的就業(yè)崗位,而其所創(chuàng)造的增量財富可以推升勞動力需求,使就業(yè)崗位再增加12%。

        盡管整體狀況十分樂觀,不好的消息也同樣存在。首先,感受人工智能的好處可能需要時間—尤其是在生產(chǎn)率方面。麥肯錫全球研究院的研究表明,截至2030年,人工智能對增長的貢獻(xiàn)可能是今后5年的3~5倍。

        上述結(jié)果與所謂的索洛計算機悖論相一致:生產(chǎn)率的提升落后于技術(shù)進(jìn)步—這是數(shù)字革命期間一個值得關(guān)注的現(xiàn)象。部分原因是,起初,經(jīng)濟體面臨高額的落地和轉(zhuǎn)型成本,而這種成本往往會被人工智能對經(jīng)濟影響的研究忽略掉。麥肯錫全球研究院的模擬研究表明,未來5年這些成本將占到潛在總收益的80%,而到2030年卻將下降至潛在總收益的1/3左右。

        人工智能革命另外一個令人不安的潛在特征是,它所產(chǎn)生的效益不太可能得到公平的分配。由此帶來的“人工智能差異”將進(jìn)一步強化數(shù)字差異已經(jīng)造成的經(jīng)濟不平等和破壞競爭的鴻溝。

        上述差異可能來源于三個領(lǐng)域:在公司層面,完全不采用人工智能技術(shù)的企業(yè)可能因市場份額的喪失而面臨20%左右的現(xiàn)金流下降,從而致使他們面臨裁員的壓力。在技能層面,以重復(fù)性操作和低數(shù)字技術(shù)含量為特征的職務(wù),可能從占就業(yè)總?cè)藬?shù)的40%下降到2030年的僅30%左右,而在工資總額中的比率從33%下降到20%左右。在國家層面,絕大多數(shù)發(fā)達(dá)國家與今天相比,可能獲得20%~25%的額外經(jīng)濟收入,而新興經(jīng)濟體可能僅增加5%~15%。

        發(fā)達(dá)經(jīng)濟體在人工智能應(yīng)用方面具有顯著的優(yōu)勢,因為它們在落實此前的數(shù)字技術(shù)方面能夠更進(jìn)一步,還有極強的動機來采用人工智能技術(shù):當(dāng)前的低生產(chǎn)率增長、人口老齡化和勞動力成本相對較高。

        相比之下,許多發(fā)展中經(jīng)濟體的數(shù)字設(shè)施嚴(yán)重不足,創(chuàng)新和投資能力薄弱,而且缺乏牢固的技術(shù)基礎(chǔ)。再加上低工資的動機抑制效應(yīng)和充足的生產(chǎn)率追趕空間,這些經(jīng)濟體似乎不太可能在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域,與那些發(fā)達(dá)國家伙伴保持同步。

        這些人工智能差異的興起和擴大,并非不可避免。尤其是發(fā)展中經(jīng)濟體可以選擇采用前瞻性的思維方法,包括強化其數(shù)字基礎(chǔ)并積極鼓勵對人工智能的應(yīng)用。同時,為了確保滿足不斷變化的工作需求,企業(yè)可以在支持低技術(shù)群體的教育升級和持續(xù)學(xué)習(xí)方面,發(fā)揮更加積極的作用。

        但上述差異所造成的風(fēng)險絕對不容低估。遠(yuǎn)見和毅力對于人工智能革命的成功至關(guān)重要,因為它在帶來長期收益之前將會造成短期的痛苦。如果上述痛苦出現(xiàn)在人工智能收益分配不均且令民眾倍感沮喪的背景下,可能就會引發(fā)對技術(shù)的強烈抵制,而同樣的技術(shù)在不同的情況下,本來是可以創(chuàng)造出提高生產(chǎn)率、增加收入和催生就業(yè)需求的良性循環(huán)的。

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