世界启动Ⅶ--人工智能对生产力、工资和就业的影响

前言

人工智能将对生产力、工资和就业产生什么影响?在最近的一次麻省理工学院会议在人工智能与工作的未来许多顶尖经济学家谈到了对人工智能会导致就业岗位减少或至少是好就业岗位减少的担忧,并讨论了技术对生产力的影响。

总体而言,结论是技术既创造又摧毁了就业,而且值得注意的是,它不太可能导致未来就业岗位数量大幅减少,西北大学的罗伯特·戈登和乔尔·莫基尔都为这场辩论提供了历史背景。麻省理工学院的埃里克·布林约尔松特别引起了我的兴趣,他认为,改变企业组织方式以利用新技术可能会导致生产率低于我们现在的预期,但未来可能会提高生产率。

人工智能与现代生产力悖论

麻省理工学院数字经济项目主任、会议主持人之一埃里克·布林约尔松谈到了世界最近如何变得更加悲观,并展示了一项调查,该调查发现只有 6% 的美国人认为世界正在改善(而中国人的比例为 41%),并指出近年来生产力增长放缓是这种悲观情绪背后的原因之一。他指出,生产力是提高生活水平的主要驱动力之一。

"我们是不是已经没有发明了?"布林约尔松问道,并谈到了机器学习的所有改进,从能够比人类更好地进行图像识别(对于某些任务)的神经网络,到已经变得相当不错的语音识别。他指出,近年来人工智能领域出现了"大量研究",越来越多的人从事该领域的工作,并表示其中一些研究很可能会取得新的突破。

布林约尔松引用了++他最近与丹尼尔·罗克和查德·西弗森合作撰写的一篇论文++,提出了四个可能的原因来解释生产力悖论。他表示,我们可能抱有错误的希望,新技术可能根本无法显著提高生产力。也可能是对生产力的衡量有误,这意味着我们没有追踪技术带来的真正好处。生产力的提高可能只影响少数人、行业或组织,而不会影响普通民众。或者------这是他认为最合理的解释------技术进步是真实的,但由于组织需要很长时间进行自我重组,因此技术进步的好处也需要很长时间才能显现出来。

他说,总体而言,乐观主义者推断现有技术的未来影响,而悲观主义者则根据最近的 GDP 和生产力数据推断未来趋势。

Brynjolfsson 表示,人工智能是一种通用技术 (GPT),并指出此类技术实际上可能会降低前期的生产力,因为公司投资这些技术却看不到回报。他说,我们使用的统计数据不是对未来的预测,而是"衡量我们无知的标准"。

总的来说,他表示,通用技术需要耗时的互补创新和投资,为了跟上技术加速发展的步伐,以实现人工智能的好处,我们可能需要重塑我们的组织、机构和指标。

为了进行比较,他谈到,尽管发明了电动机和灯泡,但我们在 1890 年至 1920 年间并没有看到生产力大幅提高。工厂经常用电动机取代蒸汽机,但工厂的基本设计(围绕大型中央电源设计)并没有改变。事实上,直到 20-30 年后,一种新型工厂(使用分布在整个工厂的小型电动机)才流行起来。这导致了秩序和生产的变化,引入了流水线,进而在 20 世纪 20 年代带来了巨大的改进。随后是一段"长期停滞"时期(该短语适用于近年来的生产力数字),后来又出现了另一次繁荣。

布林约尔松接下来将这一时期的生产力数字与信息技术时代(可追溯到 1970 年)的情况进行了比较,并指出我们很有可能即将迎来另一次基于技术应用的繁荣。他说他不确定这是否会发生,但他指出,在这种技术下,如果在共同发明(指围绕原始技术的技术和流程)上花费的时间、精力和金钱比在技术本身上多 5 到 10 倍,那将是正常的。

布林约尔松认为,可以这样想:人工智能和人们在组织变革中所做的投资可能是无法衡量的无形资本。例如,他说,生产力统计数据将显示在自动驾驶汽车上花费的时间和金钱,但由于这些汽车尚未出售,因此不会被视为创造了生产力。因此,他说,尽管我们现在可能看到生产力下降,但未来我们将看到更高的生产力数字。

布林约尔松指出,当然,生产力并不是一切,尽管过去 30 年来每小时产出有所增长,但平均实际家庭收入却停滞不前。

布林约尔松表示,我们社会面临的新的"大挑战"是加快GPT(即人工智能)的运用进程,这样我们才能更快地提高生产力和生活水平。

人工智能与就业------毫无根据的恐惧

罗伯特·戈登 (Robert Gordon),西北大学社会科学教授,著有《美国经济增长的兴衰:内战以来的美国生活水平他在演讲中表示,没有任何证据表明人工智能会造成大规模失业。

戈登表示,自第一次工业革命以来的250年里,没有一项发明导致大规模失业,尽管工作岗位不断被摧毁,但也在以更大规模创造。他说,就业市场正在发生巨大的变动,目前实际上是缺少工人,而不是缺少工作岗位,即使在建筑、技术制造业和长途卡车驾驶等领域也是如此。

戈登表示,对就业质量的担忧也"不是什么新鲜事",但他表示,过去十年来,创造的好工作比坏工作多。他说,对日益加剧的不平等的担忧"40 年来一直是一个熟悉的主题"。他说,新的担忧是劳动力在经济中的收入份额下降,但他认为这"与人工智能无关"。

戈登表示,当人们谈论人工智能和机器人技术将在未来影响就业时,他们往往会忘记谈论机器人技术和人工智能的影响并不新鲜。他说,我们从 1961 年开始就有机器人,主要用于制造业,主要是汽车。从那时起,我们看到一些领域出现了严重的就业流失------例如,航空和酒店预订系统,它们在很大程度上取代了旅行社------但影响大多很小。

戈登指出,人工智能支出最多的领域是营销,但营销分析师的工作却蓬勃发展。

戈登展示了几张图表,表明一些工作岗位被取代,而另一些工作岗位则被创造出来。他指出,现在银行柜员的数量比 ATM 机刚推出时还多,并谈到,虽然我们看到传统"实体"零售店的失业,但我们看到电子商务工作岗位的增长更快。最后,他指出,虽然自电子表格推出以来,我们的簿记员和办事员减少了 100 万,但财务分析师却增加了 150 万。

总而言之,他说,预测哪些工作会被消灭很容易,但预测哪些新工作会被创造出来就困难得多。展望未来 20 年,戈登表示,人工智能将取代一些工作,加剧劳动力市场的动荡。但就其对就业的影响而言,"人工智能并不是什么新鲜事。"

技术与劳动力------长远是否会变得更短?

尽管西北大学教授乔尔·莫基尔多年来一直在就技术的影响与戈登进行辩论,但在这次论坛上,莫基尔似乎非常同意戈登关于技术及其对就业的影响的结论,至少从长远来看是这样。然而,莫基尔认为技术不仅会继续变化,而且这种变化会加速,而戈登的论点是,当今的技术并不像电气化等前期技术那样具有影响力。

在考虑技术驱动的失业是否会发生时,莫基尔的第一个念头是"我们以前看过这种场景"。他说,反对工业化(特别是 19 世纪早期的织布机)的卢德分子从长远来看,认为机器会取代人的观点是错误的。但他指出,这在短期内对他们没有帮助。例如,他说,尽管美国农业就业人数急剧下降,但如今总体上就业岗位要多得多。

总体而言,"几乎没有证据表明技术失业",他说这是服务业增长、新商品和服务出现以及生产率增长"持续但缓慢"的结果。因此,莫伊克尔说,问题是"这次会有所不同吗?"如果人工智能可以取代那些熟练从事中等人力资本密集型工作(如司机、法律助理和银行官员)的工人,那么这可能会很快产生很大的影响,但他表示,这方面的证据很薄弱。他说,更重要的是,产品创新可能会创造以前从未想象过的新工作,例如视频游戏设计师、网络安全专家、GPS 程序员和兽医心理学家,这些工作如今都存在,但几十年前很难预见到。

莫伊克尔表示,我们无法知道未来会出现哪些新工作,但他表示,人口结构表明,照顾老年人口的工作可能会增多,照顾孩子的工作则会减少,因为他预计孩子的数量会减少。此外,他说,可能会出现更多创造性的工作,我们永远不应低估"隐性知识"------直觉、本能和想象力------这些并不是我们与机器联系在一起的特质。不过,他指出,转变不会毫无痛苦。

莫伊克尔接下来研究了"最坏情况分析",即劳动力需求大幅减少的情况。他说,工作和休闲之间的界限很模糊,并指出 25% 的美国人从事一些志愿工作。他说,最大的改善是在休闲方面,并引用了一些经济学家的研究,这些研究表明,劳动力参与率下降的部分原因是黄金年龄的男性沉迷于电子游戏。

莫伊克指出,约翰·梅纳德·凯恩斯在他 1930 年发表的著名论文《我们子孙后代的经济可能性》中提出,如果技术取代了工作,它将解决我们的经济问题,因此问题在于如何利用我们届时将拥有的闲暇时间。然而,莫伊克表示,这可能需要新的经济学和收入分配方法。

小组讨论会

(麻省理工学院的 Daron Acemoglu;麻省理工学院的 Erik Brynjolfsson 数字经济计划:西北大学的 Robert Gordon;西北大学的 Joel Mokyr)

演讲结束后,麻省理工学院经济学系教授达隆·阿西莫格鲁表示,我们应该把技术看作是可以做很多事情并产生多种反应的。他同意,短期内会有技术取代工人,长期来看肯定会取代某些任务,但他表示,这种技术也可能带来产量增加,因此应该会对生产力产生积极影响。

阿西莫格鲁说,技术可以将从生产岗位上失业的工人带到新的互补领域,并补充说,纵观历史,我们一直都有新的任务和新的职业。但是,尽管他说这通常对整个社会都有好处,但特定阶层的工人可能会遇到困难,有时甚至会持续数十年。他说,工业革命期间工资实际上没有增加,但制度结构和教育可能会影响这一点。

在随后的小组讨论中,布林约尔松表示,虽然每个时刻的情况都不一样,但历史表明,最终事情都会好起来,正如戈登和莫基尔所说的那样。但他也指出,由于就业技术的变化,人们在很长一段时间内都没有过得那么好。"读读历史或狄更斯吧,"他说。

布林约尔松谈到,近几十年来,收入中位数从各方面来看都停滞不前,阿片类药物泛滥和自杀人数不断增加就是明证。他建议,我们不应该袖手旁观,而是应该将"技术视为一种可以部署的工具",以解决这些问题。他说,19 世纪出现技术性失业时,美国通过大规模投资基础教育解决了这一问题。如果我们想继续适应技术性失业,就必须思考如何推动类似的变革。

莫基尔表示,他担心我们"在最需要福利国家的时候却要解散它",以缓和向即将到来的新型工作过渡的进程。莫基尔提到了挪威和加拿大等国家的努力,戈登则提到了德国和瑞典,这两个国家拥有更强大的工会和政府医疗保健。

当被问及我们应该做些什么来改善人们的生活时,布林约尔松说,大多数经济学家会把教育放在首位,其次是采取更多措施鼓励创业。"政府经常试图保护过去,避免未来,"他说。他还鼓励加强社会保障体系,特别是劳动所得税抵免。

莫基尔建议增加高技能移民,戈登也表示赞同。他还表示,我们应该从世界各地引进人才,张开双臂接纳他们。"拒绝他们太荒谬了,"莫基尔说。戈登还推动了一些举措,比如为贫困人口提供更好的学前教育。

有人讨论了如何衡量生产力。布林约尔松说,我们可能需要重新考虑经济指标(指出 GDP 作为衡量标准是在 20 世纪 30 年代发明的),并开始考虑不基于消费的事物,例如环境。莫基尔表示,他并不认同对中位数收入的悲观看法,他说我们可能过度衡量了通货膨胀,而没有很好地计算质量的持续改善。

创作不易,觉得不错的话,点个赞吧!!!

相关推荐
曼亿点7 分钟前
python的流程控制语句之制作空气质量评估系统
android·开发语言·python
强哥带你学BP神经网络21 分钟前
基于GA-BP遗传算法优化神经网络的多输入多输出数据预测-Python代码实现
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习
weixin_5860620222 分钟前
PHP 环境搭建教程
开发语言·php
姑苏老陈40 分钟前
【Python基础】Python错误和异常处理(详细实例)
开发语言·python·python异常处理
0o一人情41 分钟前
python+adb
开发语言·python
y_dd1 小时前
【mechine learning-九-梯度下降】
人工智能·机器学习
s_little_monster1 小时前
【C++】Stack
开发语言·c++·经验分享·笔记·学习·学习方法
qq_550337991 小时前
研1日记12
人工智能·算法·机器学习
营赢盈英1 小时前
Trying to install openai in chaquopy in android studio but getting build failed
android·ide·ai·android studio·openai api·chaquopy
菜就多练~1 小时前
C++——STL(list类)
开发语言·c++