春zZcg2017-11-17 10:02:12

導語

我們無法較為準確地推測人工智慧的影響，出臺相應的政策框架也恐成奢望。但是，構建一個開放性的對話平臺——其中包含所有會被人工智慧影響的群體——是十分必要的。

無論是簡單的機械動作還是複雜的感知任務，藉助於虛擬學習技術，機器如今所展現出的實力都可圈可點。而且隨著機器學習、大資料以及計算能力的發展，人工智慧系統在處理任務時的效率及精準度也將得到提升。但由此引發的擔憂也不無道理：

有朝一日，若機器在處理任務時的表現優於人類，那麼人類恐怕將無法保住自己的工作，就業率將大幅下降。

此類觀點也算老生常談。上世紀30年代，英國經濟學家約翰·梅納德·凱恩斯就曾提出過“技術革命所導致的失業”理論。

一般而言，機器自動化對就業有兩種相互對立的影響：

消極影響

——直接取代僱員，並佔據他們之前從事的崗位；

積極影響

——會刺激其他行業（或工作崗位）對勞動力的需求。所以，問題的核心在於哪一種影響將在人工智慧領域占主導地位。《經濟學人》雜誌之前刊登過幾個有趣的案例，我們可以從中獲取一些靈感。

19世紀，美國的工業革命催生了一大批半自動化的機器。以

紡織業

為例，在機器的協助下，一位紡織工每小時織造的粗布比過去增加了50倍，每碼布所需的勞動力卻下降98%。這使得布料越發廉價，對其需求上升。長期來看，這為紡織工創造了更多的工作機會。另一個案列與

汽車

有關。隨著汽車融入到人們的日常生活，與馬相關的工作受到了威脅；但汽車行業對整體就業情況的影響完全是積極的。這主要是因為汽車行業自身發展迅速，需要大量勞動力。而且，隨著道路上汽車數量的增加，對其衍生產品（如汽車旅館、快餐）以及相應服務人員的需求也水漲船高。以上兩個案例說明：

短期內，機器自動化的消極影響占主導地位；但長期來看，當市場（社會）完全適應了自動化所帶來的衝擊，屆時，自動化對就業的影響是積極的。

除了自動織布機和汽車這兩個較為久遠的案列，《經濟學人》在文中還提及了

利用軟體處理法律檔案和自動取款機（ATMs）

。過去會有專門的法律工作者（legal clerks）從事法律檔案的檢索工作。但自從引進能夠分析檢索海量法律檔案的軟體之後，時間成本大幅下降而需求量大增，因此法律工作者的就業情況不降反升（2000至2013年，該職位的就業人數每年增加1。1%）。ATM機的出現曾造成銀行職員的大量下崗——1988至2004年，美國每家銀行的分支機構的職員數量平均從20降至13。但運營每家分支機構的成本降低，這反而讓銀行有足夠的資金去開設更多的分支機構以滿足顧客需求。因此，美國城市裡的銀行分支機構數量在1988至2004年期間上升了43%，銀行職員的總體數量也隨之增加。

上述案例均表明，

我們在預測新技術對就業情況的影響時或多或少存在偏差。

電子商務的興起帶來了精準化營銷，刺激了人們的購買慾，並提振了整個零售業的就業形勢。此外，隨著入門門檻的降低，人們還可以透過共享經濟平臺（藉助更高階的匹配演算法）以提供服務、分享閒置資產的方式來創造財富。

但是，人工智慧對就業的影響僅限於此嗎？答案恐怕是否定的。根據麥肯錫的調查，

與18至19世紀的工業革命相比，人工智慧對社會的瓦解程度會是過去的近3000倍（速度比過去快10倍，範圍比過去大300倍）

。然而，想要進一步對這個問題做出清晰且令人信服的回答是很困難的。回顧近期的研究，我們發現學界對人工智慧及自動化的影響尚未達成一致的認識。

根據國際機器人聯合會（International Federation of Robotics）的資料，Daron Acemoglu 和Pascual Restrepo發現，1990年之後，歐洲國家向其勞動力市場引入了比美國更多的工業機器人（可以自動執行工作、接受重新編碼、實現多種用途的機器裝置）。上世紀90年代初，歐洲國家平均每1000個工人擁有近0。6個機器人；而到2000年，該數字攀升至2。6。美國工業機器人的發展情況也存在類似趨勢。

透過研究，Daron Acemoglu 和Pascual Restrepo得出結論：

每增加一個工業機器人（以一千個工人為單位），美國就業人口與總人口比值（employment-to-population ratio）會減少約0。18-0。34%；薪酬會減少約0。25-0。5%。

受自動化技術影響最大的行業是製造業。但有趣的是，作者們發現工業機器人的增加與工作崗位的減少之間僅存在微弱聯絡。

Erik Brynjolfsson、Andrew McAfee，以及Martin Ford都在各自的書中預測，未來二十年工業機器人的普及程度，及其對就業的總體影響將超乎想象。作者們在書中發出預警，即

白領階層同樣會受到與藍領階層相似的衝擊。

Carl Benedikt Frey和Michael A。 Osborne 在兩人合寫的文章中預測，

未來二十年，約47%的美國就業人員對自動化技術的“抵抗力”偏弱。

Michael Chui、James Manyika，和Mehdi Miremadi預測，美國45%的工作活動可以依靠現有技術水平的機器來完成；而如果人工智慧系統的表現可以達到人類中等水平，該數字將增至58%。三人還發現，即便是經濟活動中相對高薪的職位，如財務經理、物理學家、CEO，他們的日常工作中有很大一部分也可以由自動化機器完成。

但也有研究表明，自動化技術對就業的影響並不如上面那些學者預測的那樣巨大。Melanie Arntz， Terry Gregory，和Ulrich Zierahn預測，

在21個OECD國家內，平均只有9%的工作會被機器取代。

9%與47%之間的差距在於：當Carl Benedikt Frey和Michael A。 Osborne估測自動化的影響時，他們更關注的是整體職業活動，而不是具體的工作任務。在評估自動化技術的影響時，最重要的一點是確定接下來幾十年中可行性較高的技術是什麼，以及這些技術替代人類工作的可能性究竟多大。James Manyika等人預測，

美國只有不到5%的工作任務能夠完全由自動化技術完成。

以上研究大多專注於自動化技術所帶來的消極影響；而如何評估其積極影響則是一項更具挑戰性的工作。這需要：首先推測尚未到來的新技術會如何催生新的行業（工作崗位），並在此基礎上，推斷未來的市場發展情況。此舉簡直難於登天——誰能在20年前預想到，一部智慧手機就可以讓我們完成多項不同任務，而且其衍生的新市場是如此廣闊。

Aaron Smith和Janna Anderson在2014年調查了1900位專家，詢問他們如何看待人工智慧對就業的影響。48%的專家預測，機器人及數字助手將取代絕大多數的藍領和白領階層，並將導致收入不平等狀況惡化，大量人群因失業而造成社會秩序失控。另外52%的專家則認為，新技術創造及衍生的工作崗位將遠遠超過它所取代的數目。

由於我們無法較為準確地推測人工智慧的影響，那麼出臺相應的政策框架也恐成奢望。但是，

構建一個開放性的對話平臺——其中包含所有會被人工智慧影響的群體——是十分必要的。

這個過程大致需要以下幾步：

1。 首要任務是

理解人工智慧的定義

，即何為人工智慧，以及它的潛力如何。

2。 我們應該

為機器及人工智慧系統搭建執行規則的框架。

阿西莫夫知名的“機器人三定律”還遠遠不夠。歐洲議會所提出的“機器人技術的民事法則”（Civil Law Rules on Robotics）引發了大量關於安全、隱私、責任劃分等問題的社會討論。在較為充分地理解人工智慧概念的基礎上，我們再將這些討論歸納總結後融入到現有的社會系統中。如此一來，我們可以緩和由人工智慧導致的社會動盪，較為平穩地度過這段轉型期。

3。 此外，我們需要思考

如何具體實施上述新加入的政策。

例如，我們可以謹慎地重新設計教育培訓專案，從而讓僱員能夠與機器進行更高效的互動。這或許可以最大程度上減少前文提到的憂慮。不過此舉需要政府（有能力推行政策）與科技類社會機構（懂得技術本身）的緊密合作。另一方面，多元文化研究組織和教育培訓機構的加入也可以促進上一步中提到的必要社會討論。

我們目前對人工智慧領域所帶來的挑戰還沒有在政治層面上達成共識。美國財政部長努欽似乎對人工智慧在就業方面的影響毫不擔心。在3月份接受媒體採訪時，努欽表示，距離人工智慧對就業造成嚴重影響至少還有50到100年。然而，IMF總裁拉加德在4月份參加布魯蓋爾研究所的活動時曾表示，自動化技術對就業的影響已經到了需要做出政策行動的程度。

但現實是：

我們仍處於第一階段，即需要充分理解人工智慧的概念，以及它對經濟的多方面影響。

為了加深對人工智慧的認識，我們需要讓它所涉及的所有社會群體進行廣泛討論（如研究者、政策制定者、行業代表等）。儘管不急於得出結論，但我們仍要迅速做出反應，因為技術進步對市場造成的破壞往往會令大多數人措手不及。

點評：

人工智慧領域無疑將成為人類歷史上的又一大轉折點。各界對這一新生事物的看法也眾說紛紜。著名物理學家霍金在多個場合反覆強調，儘管人工智慧可能是人類文明史上最大的事件，但也有可能終結人類文明；而另一些專家秉持“不能因噎廢食”的態度，認為應該趁人工智慧領域尚處於萌芽期，儘量構建一套符合人類利益的人工智慧系統執行準則。與工業革命相比，人工智慧對人類社會的顛覆程度將更為深遠。與其寄希望於事後彌補，不如主動出擊，儘可能降低人工智慧的潛在風險。

文章轉發自——-

布魯蓋爾基金會研究員GeorgiosPetropoulos

述興2017-11-17 12:01:56

人工智慧對就業肯定會有影響，比如說原始人打仗爭個輸贏，而出現了金屬，就出現了生死。所以是看人類如何應用。應用得當，那是逼迫人類去發展，要成為有用的人，必須要有自己的特長。就是這個適應期要很長，只能慢慢來，不可操之過急。