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来源：weforum

编译：Kathy

人们几乎每天都要听到描述人工智能发展的新研究。按照不计其数的咨询公司、智囊团和硅谷名人的说法，人工智能应用正以我们难以想象的方式改变着我们的生活。

最大的变化发生在就业领域。人们都在想会有多少工作会变成自动化的牺牲品？但大多数预测者都认为，这个数字将达到千万级的程度。但问题不仅仅是蓝领的工作，高技能白领职业也是如此，包括法律、会计和医药行业。整个行业可能会被破坏或大规模毁灭，大学等传统机构可能不得不缩减规模或关闭。

在当前的政治经济中，就业是创造财富和分配收入的主要手段。人们有工作，就会有消费的能力，从而推动了生产的发展。关于人工智能的争议，将集中在大规模失业的前景与未来可能带来的益处之间。

但如果将当前的技术革命置于更大的历史背景中来评估人工智能对经济的影响就会发现，人工智能确实将重塑发达经济体和发展中经济体的就业情况，而就业只是我们需要关注的事情中的一个很小的问题。

人工智能的能力

对于诺贝尔经济学奖得主麦肯锡全球研究所的 Christopher Pissarides和Jacques Bughin来说，只要政府能够迎接挑战，为工人配备“合适的技能”，使他们为未来的市场需求做好准备，人工智能就不会给未来的就业造成灾难。Pissarides和Bughin提醒我们，新技术带来的工作流失并不是什么新鲜事，同样的事情在历史上一再上演。“但在这个过程中提高生产率创造的价值被重新投资于产业创新，创造新的产业和工作机会，随着较老的、生产率较低的工作被较先进的职业所取代，经济获得了增长。”

SAP首席执行官Bill McDermott也持同样的乐观态度， 他认为，人工智能应用程序不会淘汰人类的工作，而是可以使数百万人摆脱体力劳动和危险的重复性的工作。他指出引入“协作机器人”是为了给人类找个好帮手而不是一个竞争对手。但正如McDermott指出的那样，这种工人-机器的互动过程绝不会自然发生。在变革中绝不能忽视人的因素， “有些事情即使是最聪明的机器也永远做不到”。

但正如加州大学伯克利分校的Laura Tyson 所担心的那样，设计新的智能机器不如制定与AI相关的政策来的重要。Tyson指出30年来技术变革已经取代了部分劳动力，这些被取代的劳动力约占美国制造业失业人数的80 %。她认为未来无论教育程度和技能如何，越来越多的劳动力将很难保持中产阶级的收入了。为了最大限度地减少这种风险，她呼吁发达经济体的政策制定者聚焦于可以帮助流离失所者的一些措施，如教育和培训方案、收入补助和社会保障网络，包括工资保险、终身再培训贷款以及便携式医疗和养老金福利。

除了那些欢迎或担心人工智能的人之外，还有一些人认为目前的警告还为时过早。例如，Tyson在加州大学伯克利分校的同事J.Bradford Delonglong认为，激起人们对机器人的恐惧，宣扬人工智能抢走美国人的饭碗是毫无帮助的。从长远的历史观点来看，Delonglong认为，“在市场经济背景下，因为技术进步而直接导致非熟练工人生活贫困的案例相对较少”。然而，与Tyson一样，他指出“工人必须接受教育和培训，以使用越来越高科技的工具”，而且需要再分配政策来“保持收入的适当分配”。

何去何从？

控制收入的不平等实际上是数字时代的主要挑战之一。一种可能的补救办法是对机器人进行征税，这一想法最初由欧洲议会的Mady Delvaux提出，后来得到微软创始人比尔盖茨的赞同。Robert Shiller认为，尽管这一想法受到嘲笑，但还是值得尝试，因为不能否认大量使用机器人后可能带来的不利影响，因此政府的干预是有道理的。此外，鉴于更激进的所得税和所谓的基本收入概念缺乏广泛的民众支持，因而没有可行的替代方案。

但是雅典大学的Yanis Varoufakis提出了另一个解决方案：一般基本股息( UBD )，由所有资本获得的回报提供资金。根据Varoufakis的计划，自动化进程及其公司盈利能力的提高不会对社会稳定构成威胁，因为人们本身将成为公司的股东，股息（应当）平均分配给所有公民。他认为，UBD至少可以帮助公民弥补自动化带来的收入损失。

同样，康奈尔大学的Kaushik Basu认为，应该更加关注如何扩大利润分配，而不要抑制那些对推动增长至关重要的市场激励。实际上，可以通过让一国所有居民分享一定的经济利润，来控制管理那些正在享受不合理的“规模报酬”的新技术垄断企业。与此同时，它意味着要用立法取代传统的反垄断法。

亚洲开发银行的Stephen Groff指出，另一种选择是将工人引向那些自动化不可替代的领域。例如，政府应该向那些投资于人类技能不可替代的公司提供补贴或税收激励，例如通信和谈判。Brookings研究所的 Kemal Derviş指出，另一个想法是“工作抵押”，即未来需要某些技能的公司，应该培训具有这类技能的人，并为他们提供工作。

中亚美国大学校长Andrew Wachtel认为，在更基本的层面上，我们应该帮助人们对未来的人工智能世界做好准备，帮助他们在物质和精神上保持人的尊严和认同感。

不再拼命工作

尽管这些想法很有用，但它们并没有解决数字时代的一个基本问题：为什么我们仍然需要工作？毕竟，如果人工智能技术能够以更低的成本提供我们所需要的大部分商品和服务，我们为什么要花费宝贵的时间劳动呢？保护传统的就业模式是工业时代的产物，因为劳动可以推动消费的增长。但现在资本增长超过了就业增长，以前的模式正在崩溃。

资本、土地和劳动力是工业时代的三大支柱。但是数字化和所谓的平台经济已经使土地贬值，人工智能革命可能会淘汰更多的劳动力。那么，在完全自动化的未来，就业能否与收入脱钩，收入能否与消费脱钩。如果不是这样，那么我们就要进入Warwick大学的Robert Skidelsky所描述的世界：要和机器竞争，生产更多的消费品。

幸运的是，人工智能带来了另一个希望。新经济思想研究所的AsAdair Turner描述的世界中，由机器人制造并由人工智能系统控制的太阳能机器人，会为人类提供大部分的商品和服务。与此同时，社会理论家Jeremy Rifkin展示了共享平台如何能够生产出无数新的商品和服务，以及新的商业模式如何出现并来将这些平台货币化，而这些都不需要消费者付出任何代价。

虽然这听起来有些牵强，但已经发生了。全世界数十亿人现在免费使用Facebook、WhatsApp和维基百科等平台。我们现在生产的商品比以往任何时候都更能通过使用价值而不是市场价值为社会福利作出贡献。人们花费越来越多的时间与信息技术系统互动，在这其中，提供利润的广告只占据了很小的一部分。

随着信息技术的发展，人工智能可以让我们从一个基于网络效应和“集体智能”及其不断扩大的“免费增值”经济中享受更多的产品和服务，这与开源社区很类似。与此同时，齐头并进的经济中人们将继续挖掘基于人工智能的系统以获取新的价值。在先进的人工智能经济中，从事传统工作的人越来越少，政府征收的税收越来越少，国家的国内生产总值也越来越小；然而，每个人都会过得更好，可以自由消费越来越多的商品，不受收入的限制。

就业终结

在这种情况下，工作将成为一种奢侈或爱好，而不是必需品。那些寻求更多收入的人很可能有机会通过数据挖掘来实现这一目标，就像如今的数字货币矿工一样。但是，由于这些收入仅用于购买非人工智能生产的产品和服务，因此交易将委托给通过区块链网络运营的市场。正如牛津大学的Maciej Kuziemski指出的那样，人工智能将不仅改变人类生活，而且还将改变人类的边界和意义，甚至从改变我们作为劳动者的自我概念开始。

同样，这可能听起来有些牵强，甚至是乌托邦；但是相比于我们在当前辩论中听到的维护工业时代的经济框架的未来，这是一个更现实的关于未来的描述。例如，很多人——尤其是寻求租金的资本所有者——已经无法靠出卖劳动力为生。在人工智能社会中，Max Weber所描述的新教伦理逐渐成为一种时代错误。正如德国哲学家Josef Pieper所设想的那样，工作将让位于更高形式的人类活动。“现代人为了生活而工作，为了工作而生活，” Pieper在70多年前观察到这一现象。“但是，对于古代和中世纪的哲学家来说，这是一种奇怪的世界观；相反，他们会说我们工作是为了休闲。”

在人工智能经济中，个人在参加体育活动时可能从数据中获得“收入”；做出“绿色”消费选择；或分享故事、图片或视频。所有这些活动现在都已经通过各种应用程序获得回报。但普林斯顿大学的Harold James认为，以新的休闲形式取代工作会带来严重的危害。詹姆斯特别担心，人工智能替代大部分脑力劳动会带来一种“愚蠢的经济”，造成认知技能的衰减，就像替代体力劳动的技术会导致久坐不动的生活方式和腰围的增加一样。

但是我们依然相信未来的技术会人们提供更多的机会，让他们生活得更聪明、更有创造力。毕竟，获得人工智能的全部好处本身就需要想象力。此外，数百万人力将被释放出来去从事机器人不适合的社会工作，例如照顾儿童、病人、老人和其他弱势群体。还有数百万人将在自由经济中从事休闲工作活动，在自由经济中，数据将成为新的“自然资源”。

让新形态的社会变得可行

然而，这一未来愿景并非一定可以实现。这不仅需要新的经济模式，而且还需要新的治理形态和法律框架。例如，Kuziemski认为，“在人工智能时代赋予所有人权力，意味着将要求每个人拥有自己创造的数据，而不是大公司。”自由和民主研究所的Hernando de Soto补充说，确保所有人平等的获得数据非常重要。

这种必要性突出了围绕人工智能革命的基本伦理问题。最终我们为管理新技术而建立的监管和体制制度将反映我们最根深蒂固的价值观。但这意味着各国的法规和机构将会对此作出不同的反应。这让欧洲议会自由党和民主党欧洲联盟( ALDE )的 Guy Verhofstadt感到担忧，他敦促欧洲同僚在隐私和安全问题方面关注较少的政府开始制定人工智能标准之前，就开始制定标准。

关于安全问题，康涅狄格大学哲学家Susan Leigh认为，应该只能允许机器在伦理学家就机器的可接受行为达成一致的领域进行自主运行。她同时进一步警告那些为人工智能技术开发伦理规范手册人，“伦理是哲学中一个长期研究的领域，一个远远超出外行人直觉的领域”。

普林斯顿大学的 Peter Singer强调了这一点，他列举了人工智能开发人员已经面临的各种道德困境，这些困境没有明确的解决方案。例如，他想知道无人驾驶汽车是否应该被编程为转向，以避免撞到跑过马路的孩子，即使这样会让乘客处于危险之中。Singer警告说，不要把人工智能仅仅看作是一台能在象棋或围棋中击败人类的机器。他写道:“在一个有特定规则和明确目标的游戏中使用人工智能是一回事。将AI发布到现实世界中则是完全不同的事情，在现实世界中，环境的不可预测性可能暴露出软件错误带来的灾难性后果。”

在公共服务中，人工智能引起强烈反弹的可能性将特别大，因为在公共服务中，机器人可能管理我们的个人记录，或者与儿童、老人、病人或社会边缘群体互动。正如麻省理工斯隆管理学院的Simon Johnson和Jonathan Ruane提醒我们的“对我们来说，面对简单的东西，即使是最复杂的人工智能也很难完成；相反，人工智能通常可以轻松地完成我们认为困难的事情。“因此未来的挑战将是如何确定在何时何地部署人工智能，而不仅仅只考虑安全方面的原因。”

此外，民主国家尤其需要建立制度框架，来追究AI应用负责人的责任。鉴于人工智能的高科技性质，政府很可能不得不依赖第三方设计者和开发者来管理公共服务应用程序，这可能会给民主进程带来风险。但牛津大学的伦理学家 Luciano Floridifears则持相反的观点，即“人工智能不再由技术人员和管理人员单独把持，而可以通过智能手机或其他设备向数十亿人平等的开放”。

更宏大的议题

对于政策制定者们来说，更多的需要集中在如何将我们的社会顺利平稳的带入AI的新时代。这需要我们更多的参考19世纪时步入自动化时代的进程。纽约大学的Nouriel Roubini表示在十九世纪末二十世纪初的时候，领导者们将工业化进程带来的坏处尽可能减到最小。人们废除了童工制度、减少了工作时间并构建起了社会福利框架来保障工人的权利维护宏观经济的稳定。近年来的绿色环保政策发展出的一系列新经济模式也十分值得注意，包括碳平衡、碳税和碳贸易的产生，以及各国推出的节能减排政策都有着十分良好的经济效益和社会效益。政策制定者们可以将这些经验补充道未来自动化和智能化的社会政策中，适应劳动力替代的过程。

在更广泛的情况下新的政策应该触及教育、就业、技能培训以及收入再分配等领域以适应后AI时代的社会。我们需要警醒的是，在自动化时代中AI系统有可能预测并操作我们的选择，这会迫使我们去思考自由的意义，同时也需要重新思考教育的目的、技能、工作和薪水的内涵。

此外我们还需要重新定义新时代下的经济价值，我们将面对一个免费的时代，消费和奢侈品都将重新定义。我们还需要为新时代下资本的所有权进行更准确的定义，为人们提供不一样的激励措施。

所有这些都需要一种全新形式的所有权、新的政府治理形态和社会经济系统，一切都将完全重构。而它已经开始在重塑着你我和周围的世界。