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人工智能vs人類智慧,誰占未來世界的地位?

人工智能 ? 2018-09-26 12:47 ? 次閱讀
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科技是人類發(fā)展與進(jìn)步的重要組成部分。人工智能作為一項(xiàng)新興技術(shù),正在獲得人們的大力推崇與支持。隨著技術(shù)不斷融合到日常生活中,人工智能便成為了人們討論的熱點(diǎn)話題。對技術(shù)專家來說,AI的出現(xiàn)是一件好事,因?yàn)樗鼘橐院蟮陌l(fā)展帶來極大的便利;而對另外一些人來說,比如工人,則是一場災(zāi)難,因?yàn)樗赡軙屪吖ぷ鳈C(jī)會。“公說公有理,婆說婆有理”,在這種情況下,我們很難確定人工智能的未來,究竟更多的是威脅還是祝福。

與任何變革趨勢一樣,人工智能的興起帶來了重大機(jī)遇,同時(shí)也帶來了重大挑戰(zhàn),但要注意的是,最大的風(fēng)險(xiǎn)可能并不是我們最常討論的。

根據(jù)麥肯錫全球研究院(簡稱MGI)的最新研究,人工智能有可能會顯著提高整體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力:到 2030 年,人工智能有可能為全球額外貢獻(xiàn)13萬億美元的GDP增長,平均每年推動GDP增長約1.2%,足以比肩歷史上其他幾種通用技術(shù)所帶來的變革性影響,比如19世紀(jì)的蒸汽機(jī)、20世紀(jì)的工業(yè)機(jī)器人和21世紀(jì)的信息技術(shù)。

而對人工智能來說,最受關(guān)注的問題可能是未來智能機(jī)器在取代人類的工作機(jī)會的同時(shí),卻不能創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會。但MGI的研究顯示,從長遠(yuǎn)來看,人工智能可能不會對凈就業(yè)產(chǎn)生重大影響,全職就業(yè)需求可能面臨巨大壓力,但總體凈影響可能比許多人擔(dān)心的更為有限。

具體來說,借助創(chuàng)造新工作崗位取代舊工作崗位的歷史趨勢,并考慮到人工智能技術(shù)通過智能自動化可以調(diào)整較低勞動力產(chǎn)出比,人工智能投資驅(qū)動的新工作崗位到2030年可使就業(yè)增加約5%??偵a(chǎn)率效應(yīng)對就業(yè)的正向貢獻(xiàn)約為10%。

不過,盡管整體形勢從目前來看是樂觀的,但關(guān)于人工智能的新聞也并不全是好消息。首先,對于人工智能潛在的優(yōu)勢,特別是生產(chǎn)力方面的積極作用,還需要更長的時(shí)間我們才能有所感覺。事實(shí)上,MGI的研究表明,到2030年,人工智能對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)可能達(dá)到未來5年的3倍甚至更多。

這與所謂的“索洛悖論”(Solow Paradox)是一致的:生產(chǎn)率的提升落后于技術(shù)進(jìn)步——這是數(shù)字革命中值得注意的一個現(xiàn)象。這種現(xiàn)象在一定程度上是因?yàn)?,最初?jīng)濟(jì)會面臨過高的實(shí)施和過渡成本,而對人工智能的經(jīng)濟(jì)影響的估計(jì)往往會被忽視。MGI的模擬表明,這些成本在5年內(nèi)會達(dá)到總潛在收益的80%,但到了2030年將下降到收益的三分之一。

而隨著技術(shù)發(fā)展日益成熟,人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響將漸漸積累,并可能在2025年之后加速顯現(xiàn),其中最令人不安的在于它所帶來的潛在收益可能無法平均分配。由此產(chǎn)生的“AI差距”(AI divides)將加劇數(shù)字鴻溝,而這些數(shù)字鴻溝已經(jīng)助長了經(jīng)濟(jì)不平等,并破壞了競爭。至于分歧,主要體現(xiàn)在三個方面。

人工智能潛在的是三個差距

第一個差距體現(xiàn)在公司層面。完全采用人工智能技術(shù)的創(chuàng)新型前沿公司從現(xiàn)在到2030年,其現(xiàn)金流有望擴(kuò)大一倍,同時(shí),這一結(jié)果可能需要雇傭更多的工人。另外,對這些處于領(lǐng)導(dǎo)地位的企業(yè)來說,他們往往擁有強(qiáng)大的數(shù)字化基礎(chǔ)、較高的人工智能投資傾向,且對人工智能的商業(yè)案例持有積極觀點(diǎn)。而那些不愿意或無法以同樣的速度進(jìn)行人工智能部署的企業(yè)將被遠(yuǎn)遠(yuǎn)的拋在后面。事實(shí)上,到2030年仍然完全不采用人工智能技術(shù)或者沒有完全吸收人工智能技術(shù)的企業(yè),屆時(shí),其現(xiàn)金流可能會較當(dāng)下下滑20%,從而面臨裁員壓力。

第二個差距體現(xiàn)在勞動者的能力方面。人工智能技術(shù)的普及將使勞動力需求,從更容易自動化或外包到平臺的重復(fù)性任務(wù)轉(zhuǎn)向社會或認(rèn)知驅(qū)動的任務(wù)上。MGI的研究表明,以重復(fù)性勞動為主及對數(shù)字技能要求較低的職位,在就業(yè)總量中的比例可能會出現(xiàn)最大幅度的下滑,從現(xiàn)在的40%左右下滑到2030年的30%。而非重復(fù)性活動以及需要較高數(shù)字技能的工作所占的份額則可能出現(xiàn)最大增幅,從現(xiàn)在的大約40%增加到50%以上。

這種轉(zhuǎn)變可能會導(dǎo)致工資差異的增加,大約13%的工資賬單會轉(zhuǎn)移到需要非重復(fù)性和高數(shù)字化技能的領(lǐng)域,這些領(lǐng)域的收入可能會增加,而重復(fù)性和低數(shù)字化技能領(lǐng)域的工作者可能會經(jīng)歷薪資漲幅停滯甚至減薪。后者的工資占總工資的比例可能會從33%降至20%。

而就業(yè)和工資差距擴(kuò)大的一個直接后果便是加劇人才的爭奪,尤其是那些擅長開發(fā)和使用人工智能工具的人。另一方面,對于缺乏數(shù)字及認(rèn)知技能且比例仍然相對較高的一部分人來說,則存在結(jié)構(gòu)性供應(yīng)過剩的可能。

第三個差距存在于國家之間,現(xiàn)在似乎已經(jīng)很明顯了,并且有進(jìn)一步擴(kuò)大的趨勢。自稱為人工智能的領(lǐng)導(dǎo)者(以發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體為主)的國家,在目前的基礎(chǔ)上,可以獲得20-25%的經(jīng)濟(jì)利益增長,而新興經(jīng)濟(jì)體可能只有這一比例的一半。

不得不承認(rèn),發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體在采用人工智能方面具有明顯優(yōu)勢,因?yàn)樗鼈冊趯?shí)施數(shù)字技術(shù)方面更勝一籌。此外,發(fā)達(dá)國家除了推動人工智能在GDP增速放緩之際實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)率增長外,別無他選——在很多情況下,這在一定程度上反映了人口老齡化帶來的挑戰(zhàn)。此外,在這些經(jīng)濟(jì)體中,工資水平很高,這意味著用機(jī)器替代勞動力的動機(jī)比低工資的發(fā)展中國家要強(qiáng)烈。

相比之下,很多發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不足,創(chuàng)新和投資能力薄弱,基礎(chǔ)技能也處于落后的位置,再加上他們往往采用其他方式(如重組產(chǎn)業(yè))來提高生產(chǎn)率,因此它們推動人工智能發(fā)展的動力不會像發(fā)達(dá)國家一樣強(qiáng)烈,所以在人工智能的才用上,也不太可能與發(fā)達(dá)國家保持同步。

毫無疑問,這些AI差距的出現(xiàn)或擴(kuò)大是不可避免的,特別是國家之間的鴻溝,亟待解決。在這種情況下,發(fā)展中國家可以采取前瞻性思維方法,包括加強(qiáng)其數(shù)字基礎(chǔ)并積極鼓勵人工智能的采用。另外,它們也需要在人工智能領(lǐng)域開拓自己的利基市場,同時(shí)政府需要資助學(xué)生或低技能人群進(jìn)行人工智能教育,以在本地公司進(jìn)行AI的應(yīng)用。

顯然,完成這些任務(wù)并不容易。培養(yǎng)百萬家小企業(yè)遠(yuǎn)比建立數(shù)百家大型工廠要困難的多,而對于那些發(fā)展前景不樂觀的國家來說,支付學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的留學(xué)費(fèi)用也是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。但是,如果發(fā)展中國家可以達(dá)到這種平衡,那么人工智能也會給他們帶來新的機(jī)會:改善生計(jì)并發(fā)展經(jīng)濟(jì),而不用再忍受惡劣環(huán)境或者血汗工廠的折磨。

不過,差距的出現(xiàn)也并不一定是消極的發(fā)展,將資源重新分配給表現(xiàn)較好的公司可以使經(jīng)濟(jì)更加健康,從而為其他國家提供新的競爭優(yōu)勢。

總而言之,這些差距帶來的風(fēng)險(xiǎn)不容小覷。遠(yuǎn)見和毅力是讓人工智能革命發(fā)揮作用的關(guān)鍵,因?yàn)樗鼤陂L期收益之前帶來短期的痛苦。如果在這種痛苦發(fā)生在對人工智能不平等分配感到失望的背景下,可能會引起人們對技術(shù)的強(qiáng)烈反對,而這些技術(shù)本來可以帶來更高的更產(chǎn)率、收入增長和促進(jìn)就業(yè)需求的良性循環(huán)。所以,在體會到人工智能帶來的喜悅之前,我們先要經(jīng)受住“痛苦”的考驗(yàn)!


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