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录播地址:
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导语
2019年9月20日,AI&Society 学术沙龙第18期在上海举办,著名经济学家、复杂性科学先驱布莱恩·阿瑟(W. Brian Arthur),进行了以《Where is technology taking the economy(科技把经济带往何方)》为主题的演讲。讲座录播视频已经出炉。本文是对阿瑟讲座主要内容的编译整理。
曾有一次,在挪威奥斯陆机场,我正准备登机。一台值机设备打印出了登机牌,另一台打印出了行李标签。一台电脑屏幕告诉我该如何把行李标签帖在行李上,另一个屏幕指示我把行李放到传送带上。整个流程,我都没有遇到任何人。虽然不是什么大事,只是我隐隐约约地觉得没有“人气儿”,我们的世界正在悄然发生变化。
这种变化并不是刚刚兴起。长久以来,互联网、云计算、大数据、机器人、机器学习、和现在常常谈论的人工智能为代表的一系列技术汇成了一股促进经济发展的强大推力。由此,经济学家认为,我们正处于一场数字经济的变革中。但是,新的技术到底如何影响了经济?这些影响的意义是否深远?
数字技术不仅仅是一种虚拟的经济体,也是外部化的智能。它极大地促进了这些领域的能力,却也在一点一点的抛弃人工劳作。
经济将进入一个崭新的时代。其实现在已经发展到了这样一个阶段:能生产出每一个人所需的产品,但是生产这些产品所提供的就业机会却正在慢慢减少。
因此,在这个新时代里我们要面临的问题不是生产的问题——不是生产多少的问题;而是关乎分配的问题——人类要如何分配这些生产出来的产品。从贸易政策到政府项目再到商业规章,在未来这一切都将通过分配来评估。政治将会变革;对自由市场的信念将会动摇;社会结构也会发生变化。
我们仍然处于这一变革的开端,但这将会是一个影响深刻且甚远的变革。
20世纪中叶以来,数字技术的多次形变为经济发展提供了周期性的动力
数字革命大约每二十年就会发生一次形变(morphing),给我们的生活带来本质的改变。每一次形变都是由技术引发的;每一次形变都会给经济带来本质的变化。
第一次形变发生在 20 世纪 70 至 80 年代,由微处理器和存储器组成的集成电路引领了这一次的形变,这一技术突破促进了计算机的小型化,并提高了运算速度。
第二次形变发生在 20 世纪 90 年代至 21 世纪,这次形变给人类带来了数字连接(connection)。通过,电话线、光纤、卫星通信本地计算机和全球的计算机网络得以连接到一起。
第三次形变就是我们所处的这个时代。大约从 2010 年开始,一些不起眼的小变化出现了,价格低廉的传感设备无处不在——雷达、陀螺仪、磁传感器、压力、温度、流量和湿度传感器——成百上千的传感设别都接入了无线网络。我们从中获取外在世界的状态与变化信息。
令人吃惊的是,这些算法并不是从严格的逻辑推理中设计出来的。实际上,人工智能算法通过使用海量的数据来建立连接并得以应用——识别猫咪和人脸;根据无声视频读出唇语;决策是否发放贷款。
智能算法并不具备天才般的推理能力,而是通过大量数据得出的统计学相关性,找出答案。当然,这份“聪明”的背后也包含着工程师大量的工作。
这是计算机给我们的第二个惊喜,它能做那些以前我们认为只有人类能做的事情——联想(association)。
借助海量数据,人工智能得以具有“通过联想得出答案”能力
联想智能(associative intelligence)常常被认为是数字技术的另一项进步,一些经济学家也持有这样的观点。但是我觉得意义更加深远。
在这里,“智能”并不意味着能进行有意识的思考、演绎推理、理解”。这种“智能”意味着机器有能力做出恰当的关联,或者说,在一个特定的领域中,感知外在的情况并采取适当的行动。
这种智能体也许并不存在一个“智能中心”,而是一个系统的行为。在无人驾驶的时代,自动驾驶的车辆能行驶在配有特殊路标和信号灯的专门车道上,彼此互相交流。这些车俩能和附近的车辆交流,也能和交通系统中的其他必要的组件通信。在这里,智能指的是一种群体智慧——由系统中的个体不断通信而涌现出的智慧。这是一种不断交流、调整、能够自组织的动态智能。在很大的程度上,这种智能是自主的。
这种智能从内部到外部的转变意义重大。当 15-16 世纪爆发印刷革命的时候,深藏于教堂中的经卷得以公开。信息成了外在事物。曾经是教会的私有财产的经卷,现在可以被众人获得,思辨、分享甚至是编写。由此就导致了知识、文本、神学、天文学的爆炸增长。这加速了文艺复兴、宗教改革以及科学的到来。这一点在学界已得到公认。评论家 Douglas Robertson 认为:“印刷术创造了我们这个现代世界。”
现在,从内部到外部的第二次转变出现了,智能成为了外在事物。智能不仅仅包含信息,而是比信息更强大的东西——如何处理利用信息。我们有理由相信第二次转变会比第一次更强大。我们还不知这次转变带来的结果是什么,但智力的提高没有上限。在未来,这次转变必将会给经济带来新格局。
信息革命导致智能在机器上出现——智能出现在人类头脑之外
先看看我们现在所处的时代。把人类的思考和决策外部化会如何改变我们的商业?又会带来什么样的机遇?
当企业与外部信息进行整合,并由此创造了新的商业模式时,就会带来本质性的变化。近期我拜访了一家金融科技公司,可以在购物的时候申请小额贷款:
以上步骤在几秒钟之内就能完成。而且更重要的是,这是将多种算法结合,完成人类从未做到的任务。如此这样,商业公司就可以像搭积木一样来构建新的商业组织模型。各行各业也都是如此——智能“建筑材料”会重建商业组织做事的方式。这些行业将以新的形式存在、发展。
大型科技巨头可能会拥有自己的数据库,而其他小型公司机构则要更多的使用公共数据资源。因此,在未来,我们将会看到科技巨头和开源社区并存的局面。以过去的技术革命历史为参照,我们将会看到全新的产业诞生。
当然,这一切都有一个受人非议的缺点,那就是这种自主的智能经济正在蚕食实体经济所提供的就业机会。旅行社、打字员、律师助理这些行业职业正在缩减已经不罕见,而一些高端的职业,比如放射科看片子的医生,也能被准确率更好的算法所替代。
经济学家并不反对工作岗位的消失。他们争论的焦点是:能否有新的工作机会补充进来。经济历史告诉我们,会这样的。汽车消灭了打铁匠,但是在汽车制造业、公路修建行业创造了新的工作机会。历史经验告诉我们,自由的劳动力总能找到出路,数字经济年代也没什么不同。
麻省理工学院的 Erik Brynjolfsson 和 Andrew McAfee 表示,当汽车运输业到来的时候,大量的劳工——马——就被取代了,再也不会有新工作,马从经济活动中彻底的消失了。
我再提供另外一个例子,在过去的几十年中,跨境外包吞噬了美国的很多工作机会和行业,这些工作岗位并没有被彻底抹去。现在的情况则不同了,工作岗位从实体经济向虚拟经济迁移并不是跨境外包,向外国转移,而是向一个“虚拟的国度”转移。按历史的说法,我们不能认定这些工作机会是被取代了。
但事实上,有许多人失业了。一些人只能去从事薪水更低的工作,或者做兼职零工。技术性失业以多种形式存在着。
“技术性失业”这一术语来自凯恩斯在 1930 年做的讲座《我们后代在经济上的可能前景(Economic possibilities for our grandchildren)》。凯恩斯认为人的需求分为两类,一类是必要的需求;另一类是为了攀比而带来的满足优越感的需求。
在这一讲座中凯恩斯预测:在未来, 2030 年左右,生产问题将会得到解决,能满足每一个人的必要的需求,但是机器会导致“技术性失业”。可供分配的资源多了,但分配资源的手段——通过就业劳动按劳分配——却有可能减少了。
我把这种变化称为凯恩斯拐点(Keynes point)。
时间尚未到 2030 年,但我相信“凯恩斯拐点”已经来临。对于所有人而言,经济——无论是实体经济还是虚拟经济——都确实生产出了足够多的东西。我们已经到达一个技术性失业即将成为现实的一步了。
在这样一个新阶段,我们要面临的不仅仅是工作的问题,而且是产品问题。在过去的二三百年间,工作一直都是获得收益的主要手段。在以前,农场劳作、作坊做工、做零碎活甚至是继承遗产都是获得收益的途径。而现在,获得收益的方式需要改变了。
无论怎样,这一切发生了,我们进入了新的阶段。生产不再是重要的事情,重要的是获得生产的机会——分配。换句话说,谁得到了什么,以及如何得到的。
自动化技术发展带来显著的技术性失业问题——即由于技术发展导致的人类工作机会流失
新的时代带来了新的规则和情景。那么在这一个分配至上的新时代,经济和社会现实会是什么样子的呢?
过去以生产为基础的经济模式看重一切有助于促进生产的事物。在分配的经济模式中,就业和获得产品就成为了能压倒一切的标准。只要能保障就业,就能保证增长。按照这一标准,页岩气压裂技术这种饱受争议的经济活动,就是可以接受的。
衡量经济的标准也会发生变化,GDP 和生产效率适用于实体经济。但没有恰当的衡量标准来计算虚拟经济的发展。
自由市场基于一个观点,不受监管的市场行为能带来经济的增长。我对此认同。现实中的经济理论有两个基础:效率和分配。比如说一个航空市场以自由市场模式运作,能运作良好,并且不会造成资源浪费,这就是效率。另外,在市场竞争中总会有赢家和输家。所以如果我们希望每个人都过的好,那赢家就要补贴输家:过得好的人要补贴过得不好的人,这就是分配。
在分配时代的经济实践中,效率只是目标之一。不受监管的市场会造成赢家通吃的局面。因为,抢占先机的企业会保护自己的优势。在过去,失败者还能找到别的工作,但现在不行了。在分配时代,如果自由市场带来了整个阶层的衰落,那自由市场就不再合理了。
新时代不再是经济第一的时代,而是政治第一的时代。我们已经在欧美看到了端倪。因受到数字化的影响,工人已经无法找到工作。欧美已经感受到了社会的分崩离析,大量民众对移民、不平等、精英阶层的傲慢怀有成见。
我认为这样的政治动荡是暂时的,但背后的根本原因不是暂时的。生产过程追求制造出更多的产品——这是一个经济和工程问题;分配过程要确保每个人都能得到产品——这却是一个政治问题。因此,在我们找到答案之前,会经历漫长的实验阶段,这也会给一些有政治图谋的人以机会。
数字经济带来了分配问题:
如何在一个系统中衡量各个参与者的贡献、分配利益和资源
在这个以分配为主的新时代,我们能否找到一条出路,这主要取决于如何提供一条获得产品的途径。虚拟经济的一个优点是免费,一封电子邮件的边际成本几乎为零。我们要通过那些无法数字化的实物商品和服务解决分配问题。
因此,我们仍然有工作可做。比如说幼儿园教学、社会工作这些需要与人交际共情的工作,仍然不可缺少。但是工作岗位将会减少,工作周数将会缩短,许多工作岗位要由多人分担。我们要确保基本收入。扶老携幼这样的有偿志愿工作将会增加。
我们还需要解决一个社会问题:在一个工作变成了一项稀缺资源的社会中,我们的人生意义是什么?在这样的社会中,政府和企业将渗透进我们的生活与财务支出中。无论我们走到哪里,我们的面容会被识别,政治立场会被追踪,那我们将如何保护隐私?我们是否真的希望有一个外部智能,在人生的每一个关头都“帮助”我们:掌握我们的思想、规范我们的行为、为我们开车、纠正我们的错误、甚至有一天“饲养”我们?也许,最终我们会依赖上这种外部智能。
所有这些挑战都将带来变革。但是,令人欣慰的是,人类以前也曾经历过类似的处境。在 19 世纪 50 年代的英国,工业革命带来了大规模的经济增长,但是也带来了糟糕的社会问题。那种贫困、悲惨、没有家庭保护的狄更斯式的儿童,每日工作 12 小时;工人住在拥挤的公寓中,容易患上肺结核,也没有劳动法律的保护。但随着安全法律的通过,儿童和工人得到了保护——保障性住房被建设,卫生条件被改善。中产阶级由此出现。
这样的变革要花费 30-50 年的时间,甚至是一个世纪乃至更漫长。
变革并非来自政府而是来自人民,来自社会变革者、医生、护士、律师、妇女参政主义者以及义愤的政界人士。我们所处在的新时代,也会面临同样的处境。社会要花费几十年的时间做出巨大的变革。但变革终会成功,人类向来如此。
https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/where-is-technology-taking-the-economy
AI&Society往期回顾
人类已经全面进入了智能社会,以人工智能为代表的新一代技术必将逐步渗透到我们的日常生活之中,并彻底改变我们的社会形态。那么,新一代的人机共生社会需要怎样的社会科学?社会科学的研究成果又如何促进人工智能的发展?人工智能会怎样影响人类社会?社会科学研究又如何借鉴人工智能领域的最新成果?
我们认为挖掘AI与社会领域有想法的年轻学者,促进AI与社会原创思想的交流与碰撞是探索、回答这一系列重大问题的第一步。因此,腾讯研究院S-Tech工作室与集智俱乐部共同打造了“AI&Society”的系列学术沙龙活动。
该系列沙龙以线下实体活动为主,我们将邀请AI与社会领域的交叉研究学者进行公开性的讨论与思想碰撞。沙龙的主题可涵盖但不限于如下的内容和主题:
计算社会科学(Computational Social Sicence)
多主体系统(Multi agent systems)
人工智能社会学(Artificial Intelligence Sociology)
技术与人类社会(Technology and Human Society)
人工智能与城市科学(Artificial Intelligence and Urban Science)
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原文始发于微信公众号(集智俱乐部):集智