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促进还是毁灭就业?如何区分错误和正确的两类人工智能

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促进还是毁灭就业?如何区分错误和正确的两类人工智能

在譬如图像识别、语音识别或手眼协调等领域, 人类劳动力的表现相当突出, 而机器的生产率并没有给人们留下深刻的印象。即使生产率增长强劲, 我们也不能期望这会提高我们的生活水平, 并推高对劳动力的需求。

图片来源:unsplash

编者按:《比较》杂志最新一期(第102辑)发表了一篇值得关注的关于人工智能发展的警示文章,作者是经济学家达龙·阿西莫格鲁和帕斯卡尔·雷斯特雷珀,原标题为《错误的人工智能?人工智能与未来的劳动力需求》,文章重点关注人工智能对就业的影响。两位作者将人工智能分为两类:一类是抑制劳动力需求的,如自动化;另一类是重振劳动力需求的,如人工智能应用。仅仅推动第一种人工智能的发展不太可能创造出足够多的新工作岗位, 因而也不能促进繁荣。他们认为,由于创新领域的市场失灵,不利于经济发展的人工智能技术有可能大行其道,所以“需要审慎思考人工智能带来的影响,仔细斟酌如何最好地发展这一充满前景的技术平台”。以下为文章摘编,全文请见《比较》最新出版的第102辑。

AI是当前正在研发和应用的技术中, 前途最为光明的技术之一。 不过我们普遍忽略了一个关键问题: 我们是否在投资 “正确” 的 AI 技术, 即可以最大程度地提高生产率, 创造出普遍繁荣的 AI 技术?

技术对工作和劳动力的影响

新技术对生产和工作的本质会造成什么影响? 对各类工人的就业情况和工资会造成什么影响? 无论在民众的讨论还是学术文章中, 人们惯常采用的方法是假定任何能够提高生产率 (即每个工人创造的增加值) 的技术进步也会提升对劳动力的需求, 进而促进就业, 推高工资水平。 当然, 技术水平不同的工人从技术进步中获得的益处不尽相同, 某个行业的生产率提高会导致该行业的就业机会减少。 不过即使某些行业的就业减少, 人们通常认为其他行业会相应扩张, 推动总体就业和工资水平的上涨。

然而技术变革的实际情况也可能与人们的假设截然不同。 很多新科技 (即我们所称的 “自动化技术”) 没有提高劳动力的生产率, 而是打算直接替代这些劳动力, 让更廉价的资本 (机器) 取代一系列原来由人类完成的工作。因此, 自动化科技往往会降低劳动力在增加值中的比重 (因为采用这些技术后, 生产率的提升幅度超过了工资和就业岗位的增长幅度)。 由于机器取代工人承担了之前由人力完成的工作, 所以它们可能还降低了对劳动力的整体需求。

过去 20 年的就业和工资增长情况十分令人失望。 造成这种现象的部分原因在于生产率增长乏力, 而且更重要的原因在于没有出现新工作。

AI 的种类

上述分析为思考 AI 带来的经济机遇和挑战提供了新的视角。

首先, 如果我们只是沿着自动化的道路继续前进, 而不开展补偿性创新创造出新的工作岗位, 那么 AI 无疑会抑制对劳动力的需求。 工作机会不会迅速消亡,但劳动力的占比下降以及劳动力需求增长疲软的趋势不会终止, 这很可能对收入不平等和社会凝聚力产生灾难性的后果。

其次, 随着我们日益深化基于 AI 的自动化技术, 我们进入了新的领域,在这些领域里 (譬如图像识别、语音识别或手眼协调), 人类劳动力的表现相当突出, 而机器的生产率并没有给人们留下深刻的印象, 至少在初始阶段是这样。 自动化科技的目的在于用机器取代人类从事这些工作, 因此有可能表现平平, 所以即使生产率增长强劲, 我们也不能期望这会提高我们的生活水平, 并推高对劳动力的需求。

不过这并不是唯一的选择。 AI 并不仅仅是预设了具体应用和功能的一组范围有限的技术, 而是一个技术平台, 所以它的应用领域远远超过了自动化操作, 它可以用来重建生产流程, 从而为劳动力创造出许多高产的新工作岗位。如果我们有可能引进这类 “重振劳动力需求的 AI”, 那么无论从提高生产率还是推高劳动力需求的角度看, 都可能产生巨大的社会效益 (这不仅会创造出更多包容性增长, 而且规避了失业和工资下降引发的社会问题)。我们可以通过以下几个例子探讨如何通过应用 AI 技术为劳动力创造出新的工作岗位:

•教育。 人们可以设计 AI 软件收集和处理实时数据, 了解学生的具体反应或学生在各种课程中遇到的困难和取得的成绩 (特别在学生面对不同教学风格的背景下),随后为改进个性化教学提出建议。 教育的生产率可能会大幅提高。 用 AI 赋能的教学方法可能更擅长于帮助学生习得在未来劳动力市场上更有价值的技能 (而不是像现在这样, 学校中广泛采用保守落后的课程和教学重点), 所以它们产生的社会效应可能会远超其带来的直接效应。 开发这类科技并将它们付诸实施, 还会提高教学对人类劳动力的需求, 即使得到 AI 软件和其他技术的帮助, 我们仍然需要更多技能各异的老师开展个性化教学。

•医疗。 医疗业的情况与教育业类似。 尽管人们已经在努力将数字科技引入医疗行业, 但他们的重点并非创造出卓有成效地使用人力的任务 (事实上,AI 的某些应用仍然以自动化操作为主, 如放射学领域的应用)。 利用 AI 收集和分析信息可以卓有成效地赋能护士、 人员和其他医疗服务提供者, 使他们提供更加广泛的服务和实效性更强的医疗建议、 诊断和治理。 AI 在提高劳动力需求和生产率方面产生的效益与它在教育领域中发挥的作用非常相似。

•增强现实。 AI 技术可以大幅改变生产流程, 使其利于劳动力需求的第三个应用领域是在制造业中采用增强现实和虚拟现实科技。 在过去 30 年里,绝大多数先进的制造业技术都是围绕自动化展开的, 但新科技与人力的结合还不尽如人意。 增强现实技术采用了交互界面以提高人类感知、 监控和控制物体的能力, 可以使工人与机器协作完成高精度生产任务和综合设计任务增强现实技术。 这不仅能够帮助工人保留某些工作岗位 (否则这些任务就会被自动化), 而且能够创造出新的工作岗位, 使人类借力数字科技和传感器的增强功能完成这些任务并提高生产率。

结语

四处泛滥的自动化不仅不会提高生产率和增加就业,使人们更加广泛地共享繁荣, 反而会导致增长乏力, 不平等加剧。我们不应该想当然地认为, 任其自行发展, 正确的 AI 技术就会得到开发和实施。我们需要审慎思考它们带来的影响, 仔细斟酌如何最好地发展这一充满前景的技术平台。

 

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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促进还是毁灭就业?如何区分错误和正确的两类人工智能

在譬如图像识别、语音识别或手眼协调等领域, 人类劳动力的表现相当突出, 而机器的生产率并没有给人们留下深刻的印象。即使生产率增长强劲, 我们也不能期望这会提高我们的生活水平, 并推高对劳动力的需求。

图片来源:unsplash

编者按:《比较》杂志最新一期(第102辑)发表了一篇值得关注的关于人工智能发展的警示文章,作者是经济学家达龙·阿西莫格鲁和帕斯卡尔·雷斯特雷珀,原标题为《错误的人工智能?人工智能与未来的劳动力需求》,文章重点关注人工智能对就业的影响。两位作者将人工智能分为两类:一类是抑制劳动力需求的,如自动化;另一类是重振劳动力需求的,如人工智能应用。仅仅推动第一种人工智能的发展不太可能创造出足够多的新工作岗位, 因而也不能促进繁荣。他们认为,由于创新领域的市场失灵,不利于经济发展的人工智能技术有可能大行其道,所以“需要审慎思考人工智能带来的影响,仔细斟酌如何最好地发展这一充满前景的技术平台”。以下为文章摘编,全文请见《比较》最新出版的第102辑。

AI是当前正在研发和应用的技术中, 前途最为光明的技术之一。 不过我们普遍忽略了一个关键问题: 我们是否在投资 “正确” 的 AI 技术, 即可以最大程度地提高生产率, 创造出普遍繁荣的 AI 技术?

技术对工作和劳动力的影响

新技术对生产和工作的本质会造成什么影响? 对各类工人的就业情况和工资会造成什么影响? 无论在民众的讨论还是学术文章中, 人们惯常采用的方法是假定任何能够提高生产率 (即每个工人创造的增加值) 的技术进步也会提升对劳动力的需求, 进而促进就业, 推高工资水平。 当然, 技术水平不同的工人从技术进步中获得的益处不尽相同, 某个行业的生产率提高会导致该行业的就业机会减少。 不过即使某些行业的就业减少, 人们通常认为其他行业会相应扩张, 推动总体就业和工资水平的上涨。

然而技术变革的实际情况也可能与人们的假设截然不同。 很多新科技 (即我们所称的 “自动化技术”) 没有提高劳动力的生产率, 而是打算直接替代这些劳动力, 让更廉价的资本 (机器) 取代一系列原来由人类完成的工作。因此, 自动化科技往往会降低劳动力在增加值中的比重 (因为采用这些技术后, 生产率的提升幅度超过了工资和就业岗位的增长幅度)。 由于机器取代工人承担了之前由人力完成的工作, 所以它们可能还降低了对劳动力的整体需求。

过去 20 年的就业和工资增长情况十分令人失望。 造成这种现象的部分原因在于生产率增长乏力, 而且更重要的原因在于没有出现新工作。

AI 的种类

上述分析为思考 AI 带来的经济机遇和挑战提供了新的视角。

首先, 如果我们只是沿着自动化的道路继续前进, 而不开展补偿性创新创造出新的工作岗位, 那么 AI 无疑会抑制对劳动力的需求。 工作机会不会迅速消亡,但劳动力的占比下降以及劳动力需求增长疲软的趋势不会终止, 这很可能对收入不平等和社会凝聚力产生灾难性的后果。

其次, 随着我们日益深化基于 AI 的自动化技术, 我们进入了新的领域,在这些领域里 (譬如图像识别、语音识别或手眼协调), 人类劳动力的表现相当突出, 而机器的生产率并没有给人们留下深刻的印象, 至少在初始阶段是这样。 自动化科技的目的在于用机器取代人类从事这些工作, 因此有可能表现平平, 所以即使生产率增长强劲, 我们也不能期望这会提高我们的生活水平, 并推高对劳动力的需求。

不过这并不是唯一的选择。 AI 并不仅仅是预设了具体应用和功能的一组范围有限的技术, 而是一个技术平台, 所以它的应用领域远远超过了自动化操作, 它可以用来重建生产流程, 从而为劳动力创造出许多高产的新工作岗位。如果我们有可能引进这类 “重振劳动力需求的 AI”, 那么无论从提高生产率还是推高劳动力需求的角度看, 都可能产生巨大的社会效益 (这不仅会创造出更多包容性增长, 而且规避了失业和工资下降引发的社会问题)。我们可以通过以下几个例子探讨如何通过应用 AI 技术为劳动力创造出新的工作岗位:

•教育。 人们可以设计 AI 软件收集和处理实时数据, 了解学生的具体反应或学生在各种课程中遇到的困难和取得的成绩 (特别在学生面对不同教学风格的背景下),随后为改进个性化教学提出建议。 教育的生产率可能会大幅提高。 用 AI 赋能的教学方法可能更擅长于帮助学生习得在未来劳动力市场上更有价值的技能 (而不是像现在这样, 学校中广泛采用保守落后的课程和教学重点), 所以它们产生的社会效应可能会远超其带来的直接效应。 开发这类科技并将它们付诸实施, 还会提高教学对人类劳动力的需求, 即使得到 AI 软件和其他技术的帮助, 我们仍然需要更多技能各异的老师开展个性化教学。

•医疗。 医疗业的情况与教育业类似。 尽管人们已经在努力将数字科技引入医疗行业, 但他们的重点并非创造出卓有成效地使用人力的任务 (事实上,AI 的某些应用仍然以自动化操作为主, 如放射学领域的应用)。 利用 AI 收集和分析信息可以卓有成效地赋能护士、 人员和其他医疗服务提供者, 使他们提供更加广泛的服务和实效性更强的医疗建议、 诊断和治理。 AI 在提高劳动力需求和生产率方面产生的效益与它在教育领域中发挥的作用非常相似。

•增强现实。 AI 技术可以大幅改变生产流程, 使其利于劳动力需求的第三个应用领域是在制造业中采用增强现实和虚拟现实科技。 在过去 30 年里,绝大多数先进的制造业技术都是围绕自动化展开的, 但新科技与人力的结合还不尽如人意。 增强现实技术采用了交互界面以提高人类感知、 监控和控制物体的能力, 可以使工人与机器协作完成高精度生产任务和综合设计任务增强现实技术。 这不仅能够帮助工人保留某些工作岗位 (否则这些任务就会被自动化), 而且能够创造出新的工作岗位, 使人类借力数字科技和传感器的增强功能完成这些任务并提高生产率。

结语

四处泛滥的自动化不仅不会提高生产率和增加就业,使人们更加广泛地共享繁荣, 反而会导致增长乏力, 不平等加剧。我们不应该想当然地认为, 任其自行发展, 正确的 AI 技术就会得到开发和实施。我们需要审慎思考它们带来的影响, 仔细斟酌如何最好地发展这一充满前景的技术平台。

 

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。