人&人工智能的和谐之道
【人&人工智能的和谐之道】
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|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” 。
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弱人工智能ANI：为了特定用途开发出的人工智能 ， 1997年IBM的深蓝国际象棋电脑就是其中的一例 ， 其在特定领域的处理能力超过人类 。 
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强人工智能AGI：能与人类采取相同行动、理解事物、具有自律性的人工智能 。 不仅可以处理特定的工作 ， 还拥有在广泛领域中的适应能力和应用能力 。 它现在尚不存在 。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 。
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AI超人：人与人工智能的融合体 ， 通过在人体中放入人工智能装置 ， 达成拥有技术与知识的“完美人类” ， 近似想通过科技超越生老病死的“超人类主义”的理想状态 。 
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疑似AI：声称是人工智能 ， 实际却是由人类操控的“伪装人工智能” ， 比如某些企业雇佣廉价劳动力提供语音转文字、发票电子化服务 ， 却在开发的APP上声称由人工智能完成作业 。 对于投资者来说这是人工智能欺诈 。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 。
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