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編譯：Kathy
人們幾乎每天都要聽到描述人工智能發展的新研究。按照不計其數的諮詢公司、智囊團和硅谷名人的說法，人工智能應用正以我們難以想象的方式改變著我們的生活。
最大的變化發生在就業領域。人們都在想會有多少工作會變成自動化的犧牲品？但大多數預測者都認為，這個數字將達到千萬級的程度。但問題不僅僅是藍領的工作，高技能白領職業也是如此，包括法律、會計和醫藥行業。整個行業可能會被破壞或大規模毀滅，大學等傳統機構可能不得不縮減規模或關閉。
在當前的政治經濟中，就業是創造財富和分配收入的主要手段。人們有工作，就會有消費的能力，從而推動了生產的發展。關於人工智能的爭議，將集中在大規模失業的前景與未來可能帶來的益處之間。
但如果將當前的技術革命置於更大的歷史背景中來評估人工智能對經濟的影響就會發現，人工智能確實將重塑發達經濟體和發展中經濟體的就業情況，而就業只是我們需要關注的事情中的一個很小的問題。
人工智能的能力
對於諾貝爾經濟學獎得主麥肯錫全球研究所的 Christopher Pissarides和Jacques Bughin來說，只要政府能夠迎接挑戰，為工人配備“合適的技能”，使他們為未來的市場需求做好準備，人工智能就不會給未來的就業造成災難。Pissarides和Bughin提醒我們，新技術帶來的工作流失並不是什麼新鮮事，同樣的事情在歷史上一再上演。“但在這個過程中提高生產率創造的價值被重新投資於產業創新，創造新的產業和工作機會，隨著較老的、生產率較低的工作被較先進的職業所取代，經濟獲得了增長。”
SAP首席執行官Bill McDermott也持同樣的樂觀態度， 他認為，人工智能應用程序不會淘汰人類的工作，而是可以使數百萬人擺脫體力勞動和危險的重複性的工作。他指出引入“協作機器人”是為了給人類找個好幫手而不是一個競爭對手。但正如McDermott指出的那樣，這種工人-機器的互動過程絕不會自然發生。在變革中絕不能忽視人的因素， “有些事情即使是最聰明的機器也永遠做不到”。
但正如加州大學伯克利分校的Laura Tyson 所擔心的那樣，設計新的智能機器不如制定與AI相關的政策來的重要。Tyson指出30年來技術變革已經取代了部分勞動力，這些被取代的勞動力約佔美國製造業失業人數的80 %。她認為未來無論教育程度和技能如何，越來越多的勞動力將很難保持中產階級的收入了。為了最大限度地減少這種風險，她呼籲發達經濟體的政策制定者聚焦於可以幫助流離失所者的一些措施，如教育和培訓方案、收入補助和社會保障網絡，包括工資保險、終身再培訓貸款以及便攜式醫療和養老金福利。
除了那些歡迎或擔心人工智能的人之外，還有一些人認為目前的警告還為時過早。例如，Tyson在加州大學伯克利分校的同事J.Bradford Delonglong認為，激起人們對機器人的恐懼，宣揚人工智能搶走美國人的飯碗是毫無幫助的。從長遠的歷史觀點來看，Delonglong認為，“在市場經濟背景下，因為技術進步而直接導致非熟練工人生活貧困的案例相對較少”。然而，與Tyson一樣，他指出“工人必須接受教育和培訓，以使用越來越高科技的工具”，而且需要再分配政策來“保持收入的適當分配”。
何去何從？
控制收入的不平等實際上是數字時代的主要挑戰之一。一種可能的補救辦法是對機器人進行徵稅，這一想法最初由歐洲議會的Mady Delvaux提出，後來得到微軟創始人比爾蓋茨的贊同。Robert Shiller認為，儘管這一想法受到嘲笑，但還是值得嘗試，因為不能否認大量使用機器人後可能帶來的不利影響，因此政府的干預是有道理的。此外，鑑於更激進的所得稅和所謂的基本收入概念缺乏廣泛的民眾支持，因而沒有可行的替代方案。
但是雅典大學的Yanis Varoufakis提出了另一個解決方案：一般基本股息( UBD )，由所有資本獲得的回報提供資金。根據Varoufakis的計劃，自動化進程及其公司盈利能力的提高不會對社會穩定構成威脅，因為人們本身將成為公司的股東，股息（應當）平均分配給所有公民。他認為，UBD至少可以幫助公民彌補自動化帶來的收入損失。
同樣，康奈爾大學的Kaushik Basu認為，應該更加關注如何擴大利潤分配，而不要抑制那些對推動增長至關重要的市場激勵。實際上，可以通過讓一國所有居民分享一定的經濟利潤，來控制管理那些正在享受不合理的“規模報酬”的新技術壟斷企業。與此同時，它意味著要用立法取代傳統的反壟斷法。
亞洲開發銀行的Stephen Groff指出，另一種選擇是將工人引向那些自動化不可替代的領域。例如，政府應該向那些投資於人類技能不可替代的公司提供補貼或稅收激勵，例如通信和談判。Brookings研究所的 Kemal Derviş指出，另一個想法是“工作抵押”，即未來需要某些技能的公司，應該培訓具有這類技能的人，併為他們提供工作。
中亞美國大學校長Andrew Wachtel認為，在更基本的層面上，我們應該幫助人們對未來的人工智能世界做好準備，幫助他們在物質和精神上保持人的尊嚴和認同感。
不再拼命工作
儘管這些想法很有用，但它們並沒有解決數字時代的一個基本問題：為什麼我們仍然需要工作？畢竟，如果人工智能技術能夠以更低的成本提供我們所需要的大部分商品和服務，我們為什麼要花費寶貴的時間勞動呢？保護傳統的就業模式是工業時代的產物，因為勞動可以推動消費的增長。但現在資本增長超過了就業增長，以前的模式正在崩潰。
資本、土地和勞動力是工業時代的三大支柱。但是數字化和所謂的平臺經濟已經使土地貶值，人工智能革命可能會淘汰更多的勞動力。那麼，在完全自動化的未來，就業能否與收入脫鉤，收入能否與消費脫鉤。如果不是這樣，那麼我們就要進入Warwick大學的Robert Skidelsky所描述的世界：要和機器競爭，生產更多的消費品。
幸運的是，人工智能帶來了另一個希望。新經濟思想研究所的AsAdair Turner描述的世界中，由機器人制造並由人工智能系統控制的太陽能機器人，會為人類提供大部分的商品和服務。與此同時，社會理論家Jeremy Rifkin展示了共享平臺如何能夠生產出無數新的商品和服務，以及新的商業模式如何出現並來將這些平臺貨幣化，而這些都不需要消費者付出任何代價。
雖然這聽起來有些牽強，但已經發生了。全世界數十億人現在免費使用Facebook、WhatsApp和維基百科等平臺。我們現在生產的商品比以往任何時候都更能通過使用價值而不是市場價值為社會福利作出貢獻。人們花費越來越多的時間與信息技術系統互動，在這其中，提供利潤的廣告只佔據了很小的一部分。
隨著信息技術的發展，人工智能可以讓我們從一個基於網絡效應和“集體智能”及其不斷擴大的“免費增值”經濟中享受更多的產品和服務，這與開源社區很類似。與此同時，齊頭並進的經濟中人們將繼續挖掘基於人工智能的系統以獲取新的價值。在先進的人工智能經濟中，從事傳統工作的人越來越少，政府徵收的稅收越來越少，國家的國內生產總值也越來越小；然而，每個人都會過得更好，可以自由消費越來越多的商品，不受收入的限制。
就業終結
在這種情況下，工作將成為一種奢侈或愛好，而不是必需品。那些尋求更多收入的人很可能有機會通過數據挖掘來實現這一目標，就像如今的數字貨幣礦工一樣。但是，由於這些收入僅用於購買非人工智能生產的產品和服務，因此交易將委託給通過區塊鏈網絡運營的市場。正如牛津大學的Maciej Kuziemski指出的那樣，人工智能將不僅改變人類生活，而且還將改變人類的邊界和意義，甚至從改變我們作為勞動者的自我概念開始。
同樣，這可能聽起來有些牽強，甚至是烏托邦；但是相比於我們在當前辯論中聽到的維護工業時代的經濟框架的未來，這是一個更現實的關於未來的描述。例如，很多人——尤其是尋求租金的資本所有者——已經無法靠出賣勞動力為生。在人工智能社會中，Max Weber所描述的新教倫理逐漸成為一種時代錯誤。正如德國哲學家Josef Pieper所設想的那樣，工作將讓位於更高形式的人類活動。“現代人為了生活而工作，為了工作而生活，” Pieper在70多年前觀察到這一現象。“但是，對於古代和中世紀的哲學家來說，這是一種奇怪的世界觀；相反，他們會說我們工作是為了休閒。”
在人工智能經濟中，個人在參加體育活動時可能從數據中獲得“收入”；做出“綠色”消費選擇；或分享故事、圖片或視頻。所有這些活動現在都已經通過各種應用程序獲得回報。但普林斯頓大學的Harold James認為，以新的休閒形式取代工作會帶來嚴重的危害。詹姆斯特別擔心，人工智能替代大部分腦力勞動會帶來一種“愚蠢的經濟”，造成認知技能的衰減，就像替代體力勞動的技術會導致久坐不動的生活方式和腰圍的增加一樣。
但是我們依然相信未來的技術會人們提供更多的機會，讓他們生活得更聰明、更有創造力。畢竟，獲得人工智能的全部好處本身就需要想象力。此外，數百萬人力將被釋放出來去從事機器人不適合的社會工作，例如照顧兒童、病人、老人和其他弱勢群體。還有數百萬人將在自由經濟中從事休閒工作活動，在自由經濟中，數據將成為新的“自然資源”。
讓新形態的社會變得可行
然而，這一未來願景並非一定可以實現。這不僅需要新的經濟模式，而且還需要新的治理形態和法律框架。例如，Kuziemski認為，“在人工智能時代賦予所有人權力，意味著將要求每個人擁有自己創造的數據，而不是大公司。”自由和民主研究所的Hernando de Soto補充說，確保所有人平等的獲得數據非常重要。
這種必要性突出了圍繞人工智能革命的基本倫理問題。最終我們為管理新技術而建立的監管和體制制度將反映我們最根深蒂固的價值觀。但這意味著各國的法規和機構將會對此作出不同的反應。這讓歐洲議會自由黨和民主黨歐洲聯盟( ALDE )的 Guy Verhofstadt感到擔憂，他敦促歐洲同僚在隱私和安全問題方面關注較少的政府開始制定人工智能標準之前，就開始制定標準。
關於安全問題，康涅狄格大學哲學家Susan Leigh認為，應該只能允許機器在倫理學家就機器的可接受行為達成一致的領域進行自主運行。她同時進一步警告那些為人工智能技術開發倫理規範手冊人，“倫理是哲學中一個長期研究的領域，一個遠遠超出外行人直覺的領域”。
普林斯頓大學的 Peter Singer強調了這一點，他列舉了人工智能開發人員已經面臨的各種道德困境，這些困境沒有明確的解決方案。例如，他想知道無人駕駛汽車是否應該被編程為轉向，以避免撞到跑過馬路的孩子，即使這樣會讓乘客處於危險之中。Singer警告說，不要把人工智能僅僅看作是一臺能在象棋或圍棋中擊敗人類的機器。他寫道:“在一個有特定規則和明確目標的遊戲中使用人工智能是一回事。將AI發佈到現實世界中則是完全不同的事情，在現實世界中，環境的不可預測性可能暴露出軟件錯誤帶來的災難性後果。”
在公共服務中，人工智能引起強烈反彈的可能性將特別大，因為在公共服務中，機器人可能管理我們的個人記錄，或者與兒童、老人、病人或社會邊緣群體互動。正如麻省理工斯隆管理學院的Simon Johnson和Jonathan Ruane提醒我們的“對我們來說，面對簡單的東西，即使是最複雜的人工智能也很難完成；相反，人工智能通常可以輕鬆地完成我們認為困難的事情。“因此未來的挑戰將是如何確定在何時何地部署人工智能，而不僅僅只考慮安全方面的原因。”
此外，民主國家尤其需要建立制度框架，來追究AI應用負責人的責任。鑑於人工智能的高科技性質，政府很可能不得不依賴第三方設計者和開發者來管理公共服務應用程序，這可能會給民主進程帶來風險。但牛津大學的倫理學家 Luciano Floridifears則持相反的觀點，即“人工智能不再由技術人員和管理人員單獨把持，而可以通過智能手機或其他設備向數十億人平等的開放”。
更宏大的議題
對於政策制定者們來說，更多的需要集中在如何將我們的社會順利平穩的帶入AI的新時代。這需要我們更多的參考19世紀時步入自動化時代的進程。紐約大學的Nouriel Roubini表示在十九世紀末二十世紀初的時候，領導者們將工業化進程帶來的壞處儘可能減到最小。人們廢除了童工制度、減少了工作時間並構建起了社會福利框架來保障工人的權利維護宏觀經濟的穩定。近年來的綠色環保政策發展出的一系列新經濟模式也十分值得注意，包括碳平衡、碳稅和碳貿易的產生，以及各國推出的節能減排政策都有著十分良好的經濟效益和社會效益。政策制定者們可以將這些經驗補充道未來自動化和智能化的社會政策中，適應勞動力替代的過程。
在更廣泛的情況下新的政策應該觸及教育、就業、技能培訓以及收入再分配等領域以適應後AI時代的社會。我們需要警醒的是，在自動化時代中AI系統有可能預測並操作我們的選擇，這會迫使我們去思考自由的意義，同時也需要重新思考教育的目的、技能、工作和薪水的內涵。
此外我們還需要重新定義新時代下的經濟價值，我們將面對一個免費的時代，消費和奢侈品都將重新定義。我們還需要為新時代下資本的所有權進行更準確的定義，為人們提供不一樣的激勵措施。
所有這些都需要一種全新形式的所有權、新的政府治理形態和社會經濟系統，一切都將完全重構。而它已經開始在重塑著你我和周圍的世界。
-The End-
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