人工智慧經濟學——更便宜的預測將如何改變世界

至頂網軟體頻道消息：人工智慧（AI）是很多東西。它是商業的遊戲規則改變者，它可以讓人類比以往更聰明、更快地工作，並且可能對經濟和勞動力市場產生重大影響。

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但是，歸根結底，讓人工智慧具有價值的功能是做出預測的能力。計算——比以往任何時候都更加快速和準確——特定結果的可能性是人工智慧帶來的最根本的進步。

首先，當我們談論人工智慧的時候，我們到底在談論什麼，這是一個值得定義的問題。近年來，最引人注目的技術飛躍就是機器學習和深度學習。這些技術的特定實現可以使機器在沒有人類輸入——只需要提供數據輸入——的情況下進行學習。

這意味著它們可以在日常任務中變得越來越好——例如檢查來自攝像機的圖像數據並弄清楚圖像中的內容，或者閱讀數千頁的文檔並理解其中和手頭上的任務相關的信息。

這將如何影響人類的作用是一個熱門話題，這個問題遠未有定論。有人預測，不久的將來我們會習慣與「智能」機器一起工作，這將大大提高我們的生產力。其他一些人表示，這些機器的到來將使我們在許多形式的勞動力方面變得多餘，導致廣泛的失業和最終的動亂。

在他們的最新著作《預測機器——人工智慧的簡單經濟學》（Prediction Machines – The Simple Economics of Artificial Intelligence）中，作者Ajay Agrawal、Joshua Gans 和Avi Goldfarb試圖證明為什麼說預測是人工智慧可能帶來的變化的基礎。在書中，他們解釋說，理解這個概念——並且準備好我們對其的應對——可能會決定兩種可能的未來中究竟哪一個會出現。

他們認為，關鍵在於人類人工智慧「管理者」是否能夠學會區分涉及預測的任務，以及那些仍然需要更多人類參與的任務。

當我遇到多倫多大學戰略管理學教授兼Jeffrey S Skoll Chair of Technical Innovation and Entrepreneurship 的主席Joshua Gans時，他向我提供了一些經濟學家是如何解決人工智慧引發的問題的見解。

他告訴我說：「作為研究創新和技術變革的經濟學家，試圖理解和預測新技術影響的傳統框架應該是考慮技術真正降低的成本。」「實際上它是統計方法的一個進步——一個非常大的進步——而根本不是智能方面的進步，以很多人理解的『智能』的方式。這只是關於智力的一個方面，也就是預測。」

「當我仰望天空，看到有灰色的雲時，我會收集到這些信息並預測將會下雨。當我要接球的時候，我會按照物理學預測它最終會出現在哪裡。我必須做很多其他事情才能接住球，但我做的事情之一就是做出預測。」

在商業領域，我們每天必須很多很多次做出預測。我們是通過低廉的價格出售大量產品還是以更高的價格銷售較少的產品才能獲得更高的利潤？誰是團隊中最合適完成這項工作的成員？我們的市場營銷預算投放到哪裡才能獲得最好的成效？

傳統上，這些預測在很大程度上依賴於「直覺」——我們的直覺或經驗告訴我們可能的結果。當然，它們也是數據驅動的——我們的直覺來自於我們所學到的東西，但是只有這麼多時間可以用來閱讀報告和書籍。

這個問題對於計算機來說通常不構成一種約束——如果給出正確的演算法，它可以自動攝入大量的數據，並用這些數據地進行預測，比我們期望自己能做到的程度更快，也更準確。

Gans解釋說：「有時候，我們（人類）會因為無法做出預測而避免做出決定——我們可能會有『經驗法則』或類似的東西。」「那麼將要發生的是，這些預測機器將更好、更快、更便宜地做出預測，當你這樣做時，會發生兩件事。首先，我們將做更多的預測。其次，對於那些以往預測缺位的問題，我們將考慮使用新的解決方法。」

自動駕駛汽車就是一個明顯的例子。這個想法並不新鮮，但人類幾十年來一直在努力讓它成為現實，因為一直沒有辦法讓機器能夠做出安全行駛所需的準確預測。隨著機器學習和深度學習的到來，這種情況發生了變化。

Gans表示：「人們並沒有把它作為預測問題，一旦我們得到了這些工具，你瞧，他們就開始做出改進。」

那麼這對我們人類來說究竟意味著什麼呢？

他表示：「首先，作為預測的重度用戶，這對我們來說是個好消息。」他說：「預測是我們喜歡的，我們會讓它們更快、更便宜，所以這很好。」

舉個例子，他讓我想到校車司機。

「好吧，那麼我們可以用自動駕駛汽車取代人類駕駛員——這真是太棒了！那麼我們把司機從校車上扔出去，然後讓一個機器人去接孩子們。但是你接下來馬上就會想到——等等——一大堆無人看管的孩子自己在校車上，這聽起來像是個很愚蠢的主意。」

給機器人賦予在運輸途中管教不守規矩的孩子的能力，這種做法聽起來很有吸引力，可是人權組織對此只怕不會有寬容的態度。

一種更為社會接受的解決方案是可能用人類監督員取代司機，或者更有成效的做法是，用教育工作者取代司機。

Gans表示：「然後，我們可以在孩子登上校車之後就開始上課了。」 Gans表示：「或者我們可以有在校車上的學校。它解放了時間——我們只需要展開想像力。」事實上，現在沒有人知道人工智慧將在二十年後對社會產生什麼影響，更不用說五十年或一百年之後了。

真正能夠使人類大規模變得多餘的進步可能需要一些時間才能實現。

Gans 對我表示：「我知道人們談論『奇點』的概念，而且這一切都將在一夜之間發生。但我不知道它是否會以這種方式發生。」

「這可能會慢慢地，慢慢地……我覺得那些緩慢進展的問題是我們解決問題的方法。這也是我的信心來源。」

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