为何经济学家还在为人工智能站队

人工智能时代：挑战与机遇并存

随着美国白宫和纽约大学法律信息中心举办的关于人工智能讨论会的落幕，全球经济与科技领域再次把目光聚焦在了人工智能技术的近期社会和经济影响上。本次会议聚焦未来五至十年将面临的关键挑战，特别是在社会公平、劳动、医疗健康及道德等领域的问题。多位产业界、学术界和民间组织的代表分享了他们对技术设计、研究和政策方向的独到见解。身为美国经济顾问委员会主席的Jason Furman在此次讨论会上发表了一篇深入人心的讲话，本文是对其讲话内容的精彩扩充。

关于人工智能对经济影响的争论如火如荼，其中核心问题是：这一次是否会不同以往？乐观主义者认为人工智能与之前的技术变革并无本质区别，而悲观主义者则担忧人工智能会导致大规模失业。我想表达的观点是，尽管人工智能带来了新的挑战和机遇，我们无需过分焦虑。从历史角度看，技术进步总是伴随着阵痛与希望。

但与许多乐观主义者不同，我对于技术进步的担忧并非仅限于其对劳动力的潜在冲击。尽管技术进步为我们带来了前所未有的便利与效益，但我们也必须警惕伴随而来的不平等与劳动参与率的下降。关键在于认识到，技术变革对劳动力的影响会被我们现有的制度体系所调节。政策的选择将在很大程度上影响技术的实际影响结果。人工智能本身并不需要全新的经济政策范式，但它无疑强化了我们在确保经济增长更广泛惠及大众方面需要采取的行动。

在深入探讨人工智能可能带来的副作用之前，我想谈谈我对它的最大期待：我们尚未充分利用人工智能的全部潜力。对于任何创新，我们首先应该欢呼其到来，并探索如何利用其创造价值。这是我在发言中想要深入探讨的第一个问题。随着乐观情绪的增长，我们也不能忽视人工智能对劳动力市场的潜在影响。在这一背景下，公共政策的作用至关重要——既要推动人工智能的发展，又要确保更多人能够分享其带来的好处。这两个目标并不矛盾，而是相辅相成的。

那么，为什么我们需要更多的人工智能呢？面对经济学家和技术专家关于生产率增长的担忧，我站在这二者之间寻求平衡。尽管在看似乐观的数字背后隐藏着生产率的放缓趋势。最新数据显示，多个发达国家的生产率增长已显著放缓。这一现象导致了实际工资增长缓慢和长期财政挑战加剧的问题。尽管在机器人、人工智能等领域的创新令人兴奋，但它们仅占我们生活的一小部分。我们需要更多地利用这些技术来推动生产率的增长，从而提高经济效益和社会福利。这需要政策制定者和产业界的共同努力来确保新技术带来的好处被更广泛地分享和利用。在这个过程中我们需要保持警惕和开放的态度以确保我们能够充分利用这一新兴技术的潜力同时避免其可能带来的风险和挑战。在经济领域的技术前沿，正在为生产率增长作出显著贡献。据一项涉及十七个国家的机器人调研显示，自上世纪九十年代起，机器人技术已成为这些国家经济增长的重要驱动力。机器人不仅在工业制造中发挥着重要作用，其部署与普及为世界范围内的工业生产力带来了显著提升（数据详见表2）。未来，我们有望看到生产率的进一步提高。

表2数据来源：机器人国际联合会（International Federation for Robotics），World Robotics 2015。

与此人工智能的发展及其在不同领域的应用也取得了巨大的进步。众多企业利用人工智能分析在线交易数据，以检测并防止欺诈行为。社交网站也在使用人工智能确保用户账户的安全。在网络搜索领域，人工智能的应用使得搜索结果更为精准，有效降低了搜索成本。在医疗领域，人工智能的图像处理技术为医生提供了更准确的影像分析，有助于早期发现异常并减少误报，从而改善医疗护理的质量。

人工智能不仅走进了企业，也开始在公共部门发挥作用。例如，在刑事司法领域，只要合理使用并避免偏见，预测分析就有巨大的潜力。北卡罗来纳州的Charlotte-Mecklenburg市便利用预测分析为审前释放提供决策依据。尽管有人担心人工智能可能加剧社会不平等，但我们必须认识到人类的不完美性——我们自己也会带着偏见编写算法并分析结果。正如某报告所述：“我们需要警惕过去的偏见影响未来的人工智能。”尽管如此，人工智能的最新进展——特别是在深度学习领域——仍然令人振奋。这些技术建立在大学实验室神经网络研究的基础上，并由机构资助。尽管在某些领域如逻辑推理方面尚未取得显著进展，但深度学习技术仍可为这些领域的发展提供动力。

虽然人工智能在某些任务上表现出卓越的性能，但在涉及社会智力、创造力和一般智力的任务上，人类仍具有显著优势。例如，尽管人工智能可以完成出色的翻译工作，但在运用语言和文化背景知识方面，仍无法与人类相提并论。对于未来的生产率增长，我们无法过于自信地预测。有证据表明，重大发明如电力已经推动了生产率的持续增长，这种模式可能会在未来重现。更重要的是，我们应该关注如何推动生产率增长，而不是无休止地争论未来。

历史上的创新有时会增加社会不平等现象，人工智能似乎也不例外。在过去的几个世纪里，许多创新导致旧工作的消失和新工作的诞生。尽管科技创新迅速，但在美国这样的发达经济体中，大多数人在长时间内都能找到稳定的工作。我们必须警惕并努力确保新技术的应用不会导致不平等现象的加剧。这需要、企业和社会的共同努力，确保创新的积极影响惠及所有人。在现实的就业市场中，并不像经济学教科书中的程式化模型那样简单运行，但供需的基本法则依然发挥着作用，保障着每一个寻找工作的人都有机会找到适合自己的岗位。为了实现这一点，工资的调整使得供给与需求达到平衡显得尤为重要。

过去的几十年间，工资结构调整呈现出明显的趋势：相对于高技术劳工，低技术劳工的工资显著下滑。从1975年到2014年，高中学历的工作者的相对薪水从高于大学全职工作者的80%降至不到大学全职工作者的60%（CEA 2016b）。这样的变化让人忧心，因为这似乎预示着就业市场的未来趋势并不乐观。

人工智能的发展带来了新的挑战，但它引发的担忧并非新出现的问题。实际上，我们面临的困境与过去几十年间遇到的问题有着相似之处。尽管关于机器人不会取代人类工作的传统观点仍然让人安心，但我们不得不面对一个事实：我们之所以能够保住工作，是因为我们愿意为了更低的工资而付出劳动。

Carl Frey 和 Michael Osbourne（2013）的研究报告指出，自动化浪潮加剧了社会不平等。他们发现，在美国，大约有一半的工作面临被自动化技术取代的风险。尽管这一估算数据引发了激烈的争论，但我们不应忽视其警示意义。经济顾问委员会（CEA）的一项分析显示，低薪工作更容易受到自动化技术的冲击。即使在今天，我们仍然可以看到自动化服务逐渐取代传统工作形式的迹象。

科技进步并不应独自承担收入不平等的责任。相对工资的确受到技术的影响，但同样不可忽视的是劳动力的供应情况，即人们的受教育程度（Goldin和Katz, 2008），以及影响工资结构的制度安排，如劳资谈判（Western和Rosenfeld, 2011）。我们不能单纯地将科技进步视为加剧不平等的罪魁祸首。

科技变革在全球范围内发生，但美国在过去几十年里所面临的收入不平等问题比其他主要经济体更为严重。这引发了人们对科技变革如何塑造经济发展成果的质疑。制度和政策在决定科技进步对经济和社会的实际影响中发挥着关键作用。我们不能仅仅依靠技术进步来推动社会进步和经济发展；我们必须制定明智的政策和制度来引导科技进步的方向和速度。

劳动参与率的长期下降也引发了人们对人工智能潜在影响的担忧。数据显示，在过去半个世纪里，特别是在高中及以下学历的男性群体中，劳动参与率显著下降的同时伴随着相对工资的下滑。这一趋势削弱了全民在经济良好状态下实现就业的信心。我们需要更深入地探讨科技进步如何影响就业市场并制定相应的政策和制度来应对这些挑战。在我们面前展开的，是一幅科技革新影响劳动力市场参与率的深刻画卷。特别是在黄金年龄群体中，这种影响尤为显著。在过去的六十年里，黄金年龄男性的经历与科技变革对劳动力市场的未来影响形成了鲜明的对比。在二十世纪后半叶，由于社会和文化变革的推动，黄金年龄女性的工作参与度迅速上升。最近十五年的数据显示，这一趋势出现了逆转，与黄金年龄男性早期的经历产生了共鸣。

我们关注的并非机器人全面取代人类工作的恐慌，而是科技变革带来的工作周转过程中的挑战。传统经济学的观点更多地关注了长期平衡，却忽视了短期内的动态变化。劳动参与率的下降警示我们，必须更加关注经济调整过程中的短期变化。从短期来看，由于新技能的获取和适应新工作的能力问题，并非所有工作者都能顺利过渡到由人工智能创造的新岗位。而这个“短期”可能持续数年甚至更久。从长远来看，这种经济状态可能会成为一种常态，导致人工智能和其他创新带来的劳动参与率和就业率的进一步下滑。

黄金年龄男性的劳动参与率持续下滑的趋势令人担忧，这一现象在美国尤为显著。部分原因可能是美国的劳动力市场制度相对其他国家的支持程度较低。尽管未来经济有可能在科技和生产力更高的情况下创造更多就业机会，但我们的劳动力市场制度需要应对这一挑战，帮助匹配新的工作岗位和劳动力资源。政策的调整包括扩大总需求、增强劳动力市场中的中介组织、改革税制以鼓励工作、增强工人的适应性等。加强教育和培训，让更多人具备适应新工作的技能也是关键。

一些人提出以普遍基本收入（UBI）取代现行的社会安全网络来应对自动化和人工智能带来的担忧。这种提议可能适得其反。主要问题不在于自动化会导致大量失业，而在于工人缺乏匹配新工作的技能和适应能力。市场经济虽然能够匹配部分劳动力与新工作，但并不总是成功。我们需要更加细致的政策调整来应对这一挑战。我们需要更深入地探讨如何适应科技的变革，确保每一个劳动者都能分享到经济发展的红利。这不仅需要政策的引导和支持，更需要全社会的共同努力和关注。我们不应放弃帮助工人保留工作的可能性为前提来制定政策。相反，我们应该聚焦于培养技能、训练、工作搜索协助以及其他劳动市场机构，以确保人们顺利进入职场，这才是我们的首要任务。这样的措施比UBI（普遍基本收入）更能直接解决人工智能带来的就业问题。

尽管新技术带来了变革，它也可能通过改变薪资分布来加剧社会不平等，甚至导致贫困现象。如果我们用UBI来代替现有的扶贫项目，从任何实际的角度来看，这只会使收入分布更加恶化而非改善。现有的税收和福利制度主要针对低收入群体，旨在减轻贫困和收入不平等。如果我们用普遍的资金补助来取代这些制度的一部分或全部，那么针对社会底层民众的支持将相对减少，实际上是在加剧而非缓解收入不平等。在不大幅度增加税收收入的情况下，很难实现既给所有人提供相同的金钱数量，又确保这些资金足以满足最贫困家庭的需求。

对于任何一个想要对保障网络进行额外投资的人—— 无论是总统还是其他决策者 —— 他们都需要面对同样的目标问题。最终，一些UBI的动机与未来技术发展的关系不大。相反，一些UBI的支持者主张它应该比现有的社会援助系统更简单、更公平，并且更少扭曲。虽然我们可以讨论改进现有的系统，并接受总统提出的关于改善社会援助系统的建议，但最近的研究表明，关于这些项目的一些批评——比如它们不能鼓励就业或对减少贫困无效——已经被过度夸大。实际上，包括营养援助、医疗补助和所得税减免等在内的项目，对长期收益、受援助家庭的儿童健康和教育都有显著的好处。

这并不是说我们不应当推动税收和福利制度的进步，而是我们需要确保这些努力与国家的可用收入相匹配，并在我们社会安全网络已经取得的成功基础上进行建设。