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【新时代创新驱动发展研究专题】人工智能与经济增长

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发表于 2018-6-30 10:55:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 jjbjb 于 2018-8-30 17:21 编辑

本文由法国科学院院士、伦敦经济学院教授Philippe Aghion等撰写。文章从人工智能的定义出发,探讨了人工智能可能带来的经济领域的变化,提出了若干人工智能如何对经济增长进程产生潜在影响的若干热点话题,为研究者们提供了一系列新方向和新思路。

1.引言
本文将探讨人工智能(artificialintelligence,A.I.)对经济增长的影响。人工智能可以定义为“机器模仿人类智力活动的能力”或“代理人在各类环境中实现目标的能力”。这些定义立刻会引发基本的经济学问题:如果人工智能使以前由人类劳动力完成的工作任务越来越多地走向自动化、由机器完成,会有怎样的后果?人工智能可以应用于产品和服务的日常生产,给增长率和收入分配带来潜在影响。人工智能还可能改变新创意的生产。在近期内,它将可以帮助解决复杂问题,节约计算时间,还可以促进企业、产业和职业之间的技术学习与模仿,从而扩大知识的外部性,但也会加剧商业剽窃。人工智能可以促进新产品线的引进,例如,最近由机器学习革命引发的热潮就加快了无人飞机的研发与自动驾驶汽车的进步。人工智能最终还可能在新创意和新技术的开发上超越人类的创造力,甚至取代最高级的研究人员。在极端场景中,某些观察家认为人工智能可以在有限时间内实现快速自我改进,创造“奇点”,导致无限的机器智能和经济增长(Good,1965;Vinge,1993;Kurzweil,2005)。还有学者从经济学角度出发对这一奇点的前景做了概述和讨论(Nordhaus,2015)。
在本文中,我们将探讨人工智能如何影响增长进程。我们的主要目标是给未来的研究制定一个规划,为此将聚焦于如下若干问题:
如果把人工智能视为产品和服务生产中的加速自动化过程,会给经济增长带来怎样的影响?
我们如何解释人工智能的发展与“卡尔多事实”(Kaldor facts)的矛盾,尤其是增长率和资本收入占比在20世纪大多数时期表现得很稳定?考虑到人工智能的进步,这种稳定是否会在21世纪持续下去?
人工智能会如何影响企业的内部组织结构,包括技能构成和工资差异?
人工智能会如何影响创意的生产技术?这将与市场结构和企业运行发生怎样的相互作用?
人工智能会不会带来增长率的大幅提高,甚至像某些观察家预言的那样造成奇点?它需要哪些条件?这些条件是否现实可行?
2.人工智能与生产自动化
回首过去150年的经济进步时,自动化驱动是一个观察角度。工业革命先后利用蒸汽和电力使许多生产过程实现自动化,继电器、晶体管和半导体承接了这一趋势。人工智能或许是这个前进过程的下一阶段,它应该是自然的进步,而非突然的爆发,从自动巡航、计算机控制的发动机与核磁共振仪等,走向自动驾驶汽车和智能放射监测报告。这一视角的优势在于,它让我们可以借助历史经验探讨人工智能对未来的可能影响。
3.资本收入份额和自动化的实证数据
第2节的模型表明,观察自动化的关键指标之一是资本在要素收入中的份额。近年来,资本收入份额在美国和世界范围的提高已成为一个核心研究课题,有关的成果不少(如Karabarbounis and Neiman,2013;Elsby、Hobijn andSahin,2013;Kehrig and Vincent,2017)。本节将考察有关实证数据,首先是美国的工业,然后是美国和欧洲的汽车工业,最后是资本收入份额的变化同机器人使用的关系。
4.人工智能与企业:组织、技能与工资差异
在引入人工智能后,企业会对其内部组织结构、员工技能构成和工资策略做出怎样的调整?梯若尔《公共利益经济学》(The Economics of the Common Good,Tirole,2017)中描述了对企业和人工智能可能的“通行看法”。他认为引入人工智能会导致:(a)拉大高技能员工与低技能员工的工资差距,因为后者比前者更容易被人工智能替代;(b)企业把中层监督职能自动化并取消这些职能,使层级更扁平化,控制范围扩大;(c)鼓励自雇就业,因为个人将更容易建立信用。
5.人工智能与基于创新的增长
之前各节分析了在产品和服务的生产函数中引入人工智能的影响。但如果创新过程本身可以自动化,结果会怎样?人工智能会如何影响新创意的产生?本节我们首先把人工智能引入新创意的生产技术,分析它对增长的影响。然后探讨人工智能可能给增长带来影响的其他渠道,包括产品市场竞争、对不同产业部门的创新激励,以及商业剽窃行为。这将为下节讨论人工智能导致奇点的可能性奠定基础。
6.奇点
我们已经探讨了产品和知识生产函数中渐进自动化的影响,表明这可能提高经济的增长率。然而许多观察家指出,人工智能会开启一扇更极端的大门,即导致增长率出现爆炸式提高的所谓“技术奇点”(technological sigularity)。约翰·冯·诺伊曼(John VonNeumann)经常被视为提出面临技术奇点的第一人(Danaylov,2012)。古德(Good,1965)和温格(Vinge,1993)认为,能够自我改进并快速取代人类思考的人工智能是有可能出现的,这将导致知识爆炸,在有限时间内达到无限的知识积累。库茨魏尔(Kurzweil,2005)则在《奇点临近》一书中指出,非生物智能将带来知识爆炸,并依靠谷歌和基因泰克(Genentech)等公司的资助联合创立了奇点大学(Singularity University)。
本节借助产品和知识生产函数,探讨出现奇点的场景。标准的增长理论关注是否符合卡尔多典型事实(包括稳定的增长率),而我们将讨论在何种情况下增长率会逐渐快速提高。为此目的,以及为了系统地表述各种提及“技术奇点”的观点,我们归纳出与稳定增长不同的两类增长模式:
爆炸式增长类型1:增长率无限提高,但在任何时点上仍是有限的。
爆炸式增长类型2:在有限时间内能实现无限产出。
这两种概念在有关奇点的讨论圈里并存。许多人预测过奇点的发生时点(往往说就在数十年之内),但大家对于这个时点是指走向类型1还是类型2则存在较大分歧。
接下来分析人工智能可能导致增长率爆炸的例子。一个基本发现是,由人工智能实现工作任务的完全自动化可以很自然地导致上述爆炸式增长。可有趣的是,即使不依赖完全自动化或者知识爆炸,也可以产生奇点。
文章也探讨了可能出现奇点的反对意见,大体上可以形容为人工智能不能解决的“瓶颈”。
本节最后还对人工智能及其潜在奇点效应如何影响增长和趋同做了一些补充思考,如新的人工智能技术能让前沿技术的模仿和学习实现自动化,使得某些发展分化因素的影响会变得更加突出等。

该文在中国人民大学书报资料中心《创新政策与管理》2018年第7期上转载,原载于《比较》(京),2018.2.90~120。(《比较》上刊发的已是期刊编辑对原文的摘编版本,感兴趣的读者可向《比较》编辑室索取原文:bijiao@citicpub.com。)



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