人工智慧帶來了希望，但也設下了陷阱

智造觀點

科技是人類發展與進步的重要組成部分。人工智慧作為一項新興技術，正在獲得人們的大力推崇與支持。隨著技術不斷融合到日常生活中，人工智慧便成為了人們討論的熱點話題。對技術專家來說，AI的出現是一件好事，因為它將為以後的發展帶來極大的便利；而對另外一些人來說，比如工人，則是一場災難，因為它可能會搶走工作機會。「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慧的未來，究竟更多的是威脅還是祝福。

文/灰灰

來源/人工智慧觀察（ID：Aiobservation）

與任何變革趨勢一樣，人工智慧的興起帶來了重大機遇，同時也帶來了重大挑戰，但要注意的是，最大的風險可能並不是我們最常討論的。

根據麥肯錫全球研究院（簡稱MGI）的最新研究，人工智慧有可能會顯著提高整體經濟生產力：到 2030 年，人工智慧有可能為全球額外貢獻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所帶來的變革性影響，比如19世紀的蒸汽機、20世紀的工業機器人和21世紀的信息技術。

而對人工智慧來說，最受關注的問題可能是未來智能機器在取代人類的工作機會的同時，卻不能創造更多的就業機會。但MGI的研究顯示，從長遠來看，人工智慧可能不會對凈就業產生重大影響，全職就業需求可能面臨巨大壓力，但總體凈影響可能比許多人擔心的更為有限。

具體來說，藉助創造新工作崗位取代舊工作崗位的歷史趨勢，並考慮到人工智慧技術通過智能自動化可以調整較低勞動力產出比，人工智慧投資驅動的新工作崗位到2030年可使就業增加約5%。總生產率效應對就業的正向貢獻約為10%。

不過，儘管整體形勢從目前來看是樂觀的，但關於人工智慧的新聞也並不全是好消息。首先，對於人工智慧潛在的優勢，特別是生產力方面的積極作用，還需要更長的時間我們才能有所感覺。事實上，MGI的研究表明，到2030年，人工智慧對經濟增長的貢獻可能達到未來5年的3倍甚至更多。

這與所謂的「索洛悖論」（Solow Paradox）是一致的：生產率的提升落後於技術進步——這是數字革命中值得注意的一個現象。這種現象在一定程度上是因為，最初經濟會面臨過高的實施和過渡成本，而對人工智慧的經濟影響的估計往往會被忽視。MGI的模擬表明，這些成本在5年內會達到總潛在收益的80%，但到了2030年將下降到收益的三分之一。

而隨著技術發展日益成熟，人工智慧對經濟的影響將漸漸積累，並可能在2025年之後加速顯現，其中最令人不安的在於它所帶來的潛在收益可能無法平均分配。由此產生的「AI差距」（AI divides）將加劇數字鴻溝，而這些數字鴻溝已經助長了經濟不平等，並破壞了競爭。至於分歧，主要體現在三個方面。

人工智慧潛在的是三個差距

第一個差距體現在公司層面。完全採用人工智慧技術的創新型前沿公司從現在到2030年，其現金流有望擴大一倍，同時，這一結果可能需要僱傭更多的工人。另外，對這些處於領導地位的企業來說，他們往往擁有強大的數字化基礎、較高的人工智慧投資傾向，且對人工智慧的商業案例持有積極觀點。而那些不願意或無法以同樣的速度進行人工智慧部署的企業將被遠遠的拋在後面。事實上，到2030年仍然完全不採用人工智慧技術或者沒有完全吸收人工智慧技術的企業，屆時，其現金流可能會較當下下滑20%，從而面臨裁員壓力。

第二個差距體現在勞動者的能力方面。人工智慧技術的普及將使勞動力需求,從更容易自動化或外包到平台的重複性任務轉向社會或認知驅動的任務上。MGI的研究表明，以重複性勞動為主及對數字技能要求較低的職位，在就業總量中的比例可能會出現最大幅度的下滑，從現在的40%左右下滑到2030年的30%。而非重複性活動以及需要較高數字技能的工作所佔的份額則可能出現最大增幅，從現在的大約40%增加到50%以上。

這種轉變可能會導致工資差異的增加，大約13%的工資賬單會轉移到需要非重複性和高數字化技能的領域，這些領域的收入可能會增加，而重複性和低數字化技能領域的工作者可能會經歷薪資漲幅停滯甚至減薪。後者的工資佔總工資的比例可能會從33%降至20%。

而就業和工資差距擴大的一個直接後果便是加劇人才的爭奪，尤其是那些擅長開發和使用人工智慧工具的人。另一方面，對於缺乏數字及認知技能且比例仍然相對較高的一部分人來說，則存在結構性供應過剩的可能。

第三個差距存在於國家之間，現在似乎已經很明顯了，並且有進一步擴大的趨勢。自稱為人工智慧的領導者（以發達經濟體為主）的國家，在目前的基礎上，可以獲得20-25％的經濟利益增長，而新興經濟體可能只有這一比例的一半。

不得不承認，發達經濟體在採用人工智慧方面具有明顯優勢，因為它們在實施數字技術方面更勝一籌。此外，發達國家除了推動人工智慧在GDP增速放緩之際實現更高的生產率增長外，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。此外，在這些經濟體中，工資水平很高，這意味著用機器替代勞動力的動機比低工資的發展中國家要強烈。

相比之下，很多發展中經濟體的數字基礎設施不足，創新和投資能力薄弱，基礎技能也處於落後的位置，再加上他們往往採用其他方式（如重組產業）來提高生產率，因此它們推動人工智慧發展的動力不會像發達國家一樣強烈，所以在人工智慧的才用上，也不太可能與發達國家保持同步。

毫無疑問，這些AI差距的出現或擴大是不可避免的，特別是國家之間的鴻溝，亟待解決。在這種情況下，發展中國家可以採取前瞻性思維方法，包括加強其數字基礎並積極鼓勵人工智慧的採用。另外，它們也需要在人工智慧領域開拓自己的利基市場，同時政府需要資助學生或低技能人群進行人工智慧教育，以在本地公司進行AI的應用。

顯然，完成這些任務並不容易。培養百萬家小企業遠比建立數百家大型工廠要困難的多，而對於那些發展前景不樂觀的國家來說，支付學生學習人工智慧的留學費用也是一項艱巨的任務。但是，如果發展中國家可以達到這種平衡，那麼人工智慧也會給他們帶來新的機會：改善生計並發展經濟，而不用再忍受惡劣環境或者血汗工廠的折磨。

不過，差距的出現也並不一定是消極的發展，將資源重新分配給表現較好的公司可以使經濟更加健康，從而為其他國家提供新的競爭優勢。

總而言之，這些差距帶來的風險不容小覷。遠見和毅力是讓人工智慧革命發揮作用的關鍵，因為它會在長期收益之前帶來短期的痛苦。如果在這種痛苦發生在對人工智慧不平等分配感到失望的背景下，可能會引起人們對技術的強烈反對，而這些技術本來可以帶來更高的更產率、收入增長和促進就業需求的良性循環。所以，在體會到人工智慧帶來的喜悅之前，我們先要經受住「痛苦」的考驗！

（文中圖片來自網路）

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