另一位就此發(fā)表過意見的專家是著名心理學(xué)家、諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主丹尼爾•卡尼曼。
非學(xué)術(shù)界人士或許會(huì)因?yàn)樗?011年出版的《思考，快與慢》(Thinking, Fast and Slow)而認(rèn)識(shí)他。
2017年，我們?cè)诙鄠惗嘟M織了一輪關(guān)于人工智能經(jīng)濟(jì)學(xué)的會(huì)議，他解釋了為什么自己認(rèn)為人工智能比人類更聰明：一位著名小說家前些時(shí)候?qū)懶沤o我說，他正打算寫一部小說。小說主題是關(guān)于兩個(gè)人類和一個(gè)機(jī)器人之間的三角戀，他想知道機(jī)器人跟人有什么不同。
機(jī)器人和人的不同
我提出了三點(diǎn)主要區(qū)別。最明顯的一點(diǎn)是，機(jī)器人更擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)推理，對(duì)故事和敘述不像人那么著迷。另一點(diǎn)是，機(jī)器人的情商更高。
第三點(diǎn)是機(jī)器人更智慧。智慧是心懷寬廣。智慧就是視野不會(huì)太狹隘。這是智慧的本質(zhì)，它有著寬廣的框架。
機(jī)器人擁有寬廣的框架。我覺得，等它學(xué)得足夠多，它會(huì)比我們?nèi)祟惛Ｖ牵驗(yàn)槲覀儧]有寬廣的框架。
我們是眼界狹隘的思考者，喧囂嘈雜的思考者，在我們的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)很容易。我不認(rèn)為會(huì)有太多人類能做而機(jī)器人怎么都學(xué)不會(huì)的事情。
埃隆•馬斯克和丹尼爾•卡尼曼對(duì)人工智能的潛力都充滿信心，同時(shí)也擔(dān)心它的出現(xiàn)可能會(huì)給世界帶來不良后果。
因?yàn)闆]有耐心等待政府對(duì)技術(shù)的進(jìn)步進(jìn)行回應(yīng)，行業(yè)領(lǐng)袖們提供了政策建議，有時(shí)候還采取了行動(dòng)。
比爾•蓋茨主張對(duì)取代人類勞動(dòng)力的機(jī)器人征稅。高調(diào)的初創(chuàng)公司孵化機(jī)構(gòu)Y Combinator，以迂回的方式踏進(jìn)通常屬于政府權(quán)責(zé)范圍的領(lǐng)域，他們正在推進(jìn)一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，致力于為社會(huì)中所有人提供一份基礎(chǔ)收入。
埃隆•馬斯克組織了一群企業(yè)家和行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者為Open AI注資10億美元，以確保沒有任何一家私人企業(yè)能壟斷該領(lǐng)域。
這些建議和行動(dòng)凸顯了這些社會(huì)議題的復(fù)雜性。隨著我們攀登到金字塔的頂端，我們的選擇只會(huì)變得更加復(fù)雜。當(dāng)把社會(huì)視為一個(gè)整體時(shí)，人工智能經(jīng)濟(jì)學(xué)也就不再簡(jiǎn)單了。
人工智能會(huì)終結(jié)就業(yè)嗎如果愛因斯坦在當(dāng)今的世界轉(zhuǎn)世，那一定是斯蒂芬•霍金。由于霍金對(duì)科學(xué)所做的卓越貢獻(xiàn)，以及他寫過的《時(shí)間簡(jiǎn)史》(A Brief History of Time)等暢銷書，在世人的心目中，他是個(gè)不折不扣的天才——哪怕他患有肌萎縮側(cè)索硬化癥(ALS)。
故此，2016年12月，人們毫不意外地接受了他所寫的一段話：“工廠的自動(dòng)化已經(jīng)減少了傳統(tǒng)制造業(yè)的就業(yè)崗位，人工智能的興起，則有可能進(jìn)一步破壞中產(chǎn)階級(jí)的就業(yè)，只有那些最需要付出關(guān)懷、最有創(chuàng)意、最需要監(jiān)督的崗位能保留下來。”
若干研究結(jié)果統(tǒng)計(jì)了自動(dòng)化對(duì)就業(yè)崗位的破壞可能達(dá)到的程度，而且這一次，受波及的不光是體力勞動(dòng)，連原本一直被認(rèn)為不會(huì)受波及的智力工作也無法幸免。但畢竟，馬匹在馬力上落后，而不是智力。
身為經(jīng)濟(jì)學(xué)家，我們從前就聽說過這些說法。盡管自幾百年前失業(yè)的手工工人(盧德主義者)砸掉紡織機(jī)以來，技術(shù)性失業(yè)的幽靈一直徘徊不去，但總的失業(yè)率一直都很低。
企業(yè)管理者可能會(huì)擔(dān)心，采用人工智能一類的技術(shù)會(huì)導(dǎo)致崗位被削減;然而，另一個(gè)事實(shí)興許可以給我們帶來些許安慰：農(nóng)業(yè)就業(yè)崗位自100多年前起就開始逐漸消失了，卻也未出現(xiàn)對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)期大規(guī)模失業(yè)。
但這一次是不是不一樣呢?霍金的擔(dān)憂許多人也有，他們認(rèn)為，這一回情況非比尋常，因?yàn)槿斯ぶ悄苡锌赡軗屪呷祟悓?duì)機(jī)器剩余的最后優(yōu)勢(shì)。
經(jīng)濟(jì)學(xué)家怎樣看待這個(gè)問題呢?想象一下，突然出現(xiàn)了一座完全由機(jī)器人把持的島嶼——機(jī)器島(Robotlandia)。
我們想跟預(yù)測(cè)機(jī)器之島做生意嗎?從自由貿(mào)易的角度來看，這聽起來像是個(gè)絕妙的機(jī)會(huì)。機(jī)器人可以完成各種任務(wù)，解放我們的人力，讓我們?nèi)プ鲎约鹤钌瞄L(zhǎng)的事情。
換句話說，我們不會(huì)拒絕跟機(jī)器島做生意，就如同我們并不要求所有的咖啡豆都在本地種植。
當(dāng)然，機(jī)器島并不存在，但當(dāng)技術(shù)變革使軟件能以更廉價(jià)的方式完成新任務(wù)時(shí)，在經(jīng)濟(jì)學(xué)家們看來，這就跟與上述虛構(gòu)之島開展貿(mào)易差不多。
換句話說，如果你贊成國(guó)與國(guó)之間的自由貿(mào)易，你就會(huì)贊成與機(jī)器島進(jìn)行自由貿(mào)易。你支持開發(fā)人工智能，哪怕它會(huì)取代一部分就業(yè)。
數(shù)十年來有關(guān)貿(mào)易影響的研究表明，其他就業(yè)崗位自然會(huì)出現(xiàn)，整體就業(yè)不會(huì)大幅跳水。
我們對(duì)決策的剖析暗示了這些新的就業(yè)崗位有可能來自什么地方。人類和人工智能有望一起工作;人類為預(yù)測(cè)提供互補(bǔ)品，即數(shù)據(jù)、判斷或行動(dòng)。
例如，隨著預(yù)測(cè)越來越廉價(jià)，判斷的價(jià)值越來越高。故此，我們預(yù)計(jì)，與回報(bào)函數(shù)工程相關(guān)的崗位會(huì)增加。
這些崗位中的一部分專業(yè)性強(qiáng)，報(bào)酬也高，它們將由那些在預(yù)測(cè)機(jī)器出現(xiàn)之前就已在應(yīng)用這類判斷的人來填補(bǔ)。
其他與判斷有關(guān)的工作會(huì)更為普遍，但它們對(duì)技術(shù)的要求或許不如人工智能所取代的崗位高。當(dāng)今許多高薪職業(yè)的核心技能都包括了預(yù)測(cè)，如醫(yī)生、金融分析師和律師。
正如機(jī)器對(duì)于方位的預(yù)測(cè)減少了倫敦出租車司機(jī)相對(duì)較高的收入，卻增加了收入相對(duì)低的優(yōu)步司機(jī)的人數(shù)那樣，我們預(yù)測(cè)，醫(yī)療和金融方面也會(huì)出現(xiàn)相同的現(xiàn)象。
隨著任務(wù)的預(yù)測(cè)部分逐漸能自動(dòng)完成，更多的人可填補(bǔ)這些崗位，其所需的技能也收窄到與判斷相關(guān)的技能內(nèi)。
如果預(yù)測(cè)不再是約束性的限制條件，對(duì)更廣泛的互補(bǔ)性技能的需求或許會(huì)增加，這會(huì)帶來更多低薪的就業(yè)機(jī)會(huì)。
人工智能和人有一點(diǎn)重要的區(qū)別：軟件能成規(guī)模地?cái)U(kuò)增，人卻不能。也就是說，一旦人工智能在特定任務(wù)上的表現(xiàn)超過了人類，崗位流失很快就會(huì)發(fā)生。
我們固然相信，幾年內(nèi)新的工作崗位會(huì)出現(xiàn)，人們會(huì)找到事情可做，但對(duì)那些渴望工作、等著新工作出現(xiàn)的人來說，這算不上什么安慰。
從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，就算與機(jī)器島進(jìn)行自由貿(mào)易不會(huì)影響崗位的數(shù)量，人工智能引發(fā)經(jīng)濟(jì)衰退仍是可能的。
不平等會(huì)加劇嗎
工作崗位是一回事，它們創(chuàng)造的收入又是另一回事。開放貿(mào)易往往會(huì)造成競(jìng)爭(zhēng)，而競(jìng)爭(zhēng)會(huì)導(dǎo)致價(jià)格下降。
如果競(jìng)爭(zhēng)的對(duì)象是人類勞動(dòng)力，人類的工資就會(huì)下降。仍以機(jī)器島開放貿(mào)易為例，機(jī)器人與人類會(huì)搶奪一些任務(wù)，這些任務(wù)的薪資報(bào)酬會(huì)因此下降。
如果你的工作是由這些任務(wù)構(gòu)成的，那么，你的收入就可能會(huì)下降，你會(huì)面臨更多的競(jìng)爭(zhēng)。
和國(guó)與國(guó)之間的貿(mào)易一樣，與機(jī)器進(jìn)行貿(mào)易也會(huì)產(chǎn)生贏家和輸家。崗位仍然會(huì)有，但有些人會(huì)從事不如其當(dāng)前工作那么有吸引力的工作。
換句話說，如果你了解自由貿(mào)易的好處，你就應(yīng)該感激預(yù)測(cè)機(jī)器帶來的收益。關(guān)鍵的政策問題不在于人工智能是否會(huì)帶來收益，而在于如何分配這些收益。
因?yàn)槿斯ぶ悄芄ぞ呖梢员挥脕砣〈?ldquo;高級(jí)”技能，也就是“腦力”，許多人擔(dān)心，哪怕工作崗位依然存在，它也不會(huì)再是高薪崗位了。
例如，賈森•弗曼(Jason Furman)在擔(dān)任奧巴馬總統(tǒng)經(jīng)濟(jì)顧問委員會(huì)主席期間，這樣表達(dá)了自己的擔(dān)憂：
我的擔(dān)心不在于人工智能會(huì)使這一次的情況有所不同，而在于這一次會(huì)跟我們過去幾十年所經(jīng)歷的完全相同。
傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，我們不必?fù)?dān)心機(jī)器人會(huì)接管就業(yè)，但我們的擔(dān)憂是，人類仍然有工作是因?yàn)槲覀冊(cè)敢庖暂^低的工資來完成這些工作。
如果機(jī)器的工作份額繼續(xù)增加，工人的收入就會(huì)下降，而人工智能擁有者的收入則會(huì)增加。
托馬斯•皮凱蒂(Thomas Piketty)在暢銷書《21世紀(jì)資本論》(Capital in the Twenty-First Century)中強(qiáng)調(diào)，過去幾十年，勞動(dòng)力所占的國(guó)民收入(在美國(guó)及其他地方)一直在下降，而資本所賺的份額卻在走高。
這一趨勢(shì)令人擔(dān)憂，因?yàn)樗沟貌黄降鹊内厔?shì)不斷加劇。這里的關(guān)鍵問題在于，人工智能會(huì)強(qiáng)化這一趨勢(shì)，還是會(huì)使其得到緩解。
如果人工智能是一種新的、高效的資本組織形式，那么經(jīng)濟(jì)中的資本所占的份額可能會(huì)繼續(xù)上漲，以犧牲勞動(dòng)力為代價(jià)。
這個(gè)問題沒有簡(jiǎn)單的解決方案。比方說，比爾•蓋茨提議對(duì)機(jī)器人征稅，這會(huì)減少不平等，但也會(huì)使購買機(jī)器人帶來的收益減少。
因此，公司對(duì)機(jī)器人的投入將減少，生產(chǎn)力減緩，整體而言，我們都會(huì)變?cè)恪Ｕ邫?quán)衡很明確：我們的政策能夠減少不平等，但這么做可能是以犧牲整體收入為代價(jià)的。
導(dǎo)致不平等加劇的第二個(gè)趨勢(shì)是，技術(shù)往往有著技能偏好。它不成比例地增加了受過高等教育的人的工資，甚至可能降低教育程度低的人的工資。
前一批技能偏好的技術(shù)，包括計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)，是過去40年來美國(guó)和歐洲收入不平等現(xiàn)象日益嚴(yán)重的主要原因。
經(jīng)濟(jì)學(xué)家克勞迪婭•戈?duì)柖?Claudia Goldin)和勞倫斯•卡茨(Lawrence Katz)指出：“受過更多教育、有著更高天賦能力的人能更好地掌握復(fù)雜的新工具。”
沒有理由期待人工智能會(huì)有什么不同。受過高等教育的人往往更擅長(zhǎng)學(xué)習(xí)新技能。如果成功使用人工智能的必需技能經(jīng)常發(fā)生改變，那么，受過教育的人將享受到不成比例的收益。
人工智能的生產(chǎn)性應(yīng)用需要額外技能，對(duì)此，我們有諸多理由。比如，回報(bào)函數(shù)工程師必須了解組織的目標(biāo)和機(jī)器的性能。
由于機(jī)器可以高效擴(kuò)展，如果這項(xiàng)技能很稀缺，那么最優(yōu)秀的工程師就可在數(shù)百萬甚至數(shù)十億臺(tái)機(jī)器上收獲自己的工作帶來的成果。
正因?yàn)槿斯ぶ悄艿南嚓P(guān)技能目前甚為稀缺，人類和企業(yè)的學(xué)習(xí)過程所需的成本都將十分高昂。
2017年，斯坦福大學(xué)的7000多名本科生里，有1000多人報(bào)名參加了機(jī)器學(xué)習(xí)的入門課程。
其他地方也出現(xiàn)了同樣的趨勢(shì)。但這只是勞動(dòng)力中的極小部分。絕大多數(shù)人的職業(yè)技能都是幾十年前訓(xùn)練出來的，也就是說，他們需要重新培訓(xùn)和獲得新的技能。
我們的產(chǎn)業(yè)教育體系并不是為此而設(shè)計(jì)的。企業(yè)不應(yīng)該指望這種體系能及時(shí)迅速改變，為它們提供可在人工智能時(shí)代參與競(jìng)爭(zhēng)的員工。政策上的挑戰(zhàn)并不簡(jiǎn)單：提高民眾的受教育程度的成本很高。
這些成本需要有人來負(fù)擔(dān)，要么提高稅收，要么直接由企業(yè)或個(gè)人來支付。但即便成本可以被輕易負(fù)擔(dān)，許多中年人恐怕也并不渴望重返學(xué)校。受技能偏好傷害最大的人大概是沒有做好終身學(xué)習(xí)準(zhǔn)備的那批人。
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