當(dāng)下人們對(duì)任何與人工智能有關(guān)的事物都鮮有共識(shí)，但有一項(xiàng)預(yù)期似乎已經(jīng)在大部分企業(yè)、投資者和分析師中占據(jù)了上風(fēng)，那就是這項(xiàng)技術(shù)將提高一大片領(lǐng)域的生產(chǎn)力。但即使能實(shí)現(xiàn)這些收益，它們又是否值得呢？

包括我在內(nèi)的許多觀察家預(yù)計(jì)，人工智能將顯著提高生產(chǎn)力。首先，由越來(lái)越多使用案例研究提供的初步證據(jù)表明了這一點(diǎn)。其次，考慮到人工智能功能的迅速擴(kuò)展、人工智能模型培訓(xùn)和使用成本的下降以及開(kāi)源工具和系統(tǒng)的普及，人工智能似乎有可能以有意義的方式應(yīng)用于幾乎所有行業(yè)和工種。

當(dāng)然，人工智能的有效落地并非板上釘釘，也無(wú)法一蹴而就，這要?dú)w因于獲取、傳播和學(xué)習(xí)曲線等問(wèn)題。但即使克服了這些障礙也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能保證人工智能帶來(lái)的生產(chǎn)力提升會(huì)在就業(yè)和收入方面帶來(lái)廣泛的好處。這取決于兩個(gè)領(lǐng)域的狀況：人工智能工具包和就業(yè)市場(chǎng)。

我們知道人工智能工具包正在迅速擴(kuò)大。但如果大部分新增功能都集中在復(fù)制人類(lèi)能力（以此取代人類(lèi)工人），那么生產(chǎn)力的提升就將伴隨著負(fù)面分配效應(yīng)。然而正如經(jīng)濟(jì)學(xué)家安德烈斯·豪普特和埃里克·布林約爾松最近指出的那樣，目前機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基準(zhǔn)中有很大一部分偏向于自動(dòng)化，很少會(huì)將人類(lèi)納入評(píng)估。

為防止人工智能開(kāi)發(fā)變成一場(chǎng)“模仿游戲”，豪普特和布林約爾松建議開(kāi)發(fā)者社區(qū)接受“半人馬評(píng)估”，也就是讓人類(lèi)和人工智能系統(tǒng)共同解決任務(wù)。這將使機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)向增強(qiáng)或機(jī)器與人的協(xié)作而非自動(dòng)化。

但為了確保人工智能帶來(lái)的好處能得到廣泛分享，我們還必須關(guān)注就業(yè)市場(chǎng)。以美國(guó)為例，該國(guó)約有20%的勞動(dòng)者受雇于可貿(mào)易部門(mén)，其中包括參與國(guó)際貿(mào)易的制造業(yè)（占其中40%）和服務(wù)業(yè)（60%）。其余近80%的勞動(dòng)者在政府、教育、酒店、傳統(tǒng)零售和建筑業(yè)等非貿(mào)易服務(wù)行業(yè)工作。

過(guò)去三十年來(lái)，可貿(mào)易部門(mén)與不可貿(mào)易部門(mén)在生產(chǎn)率和收入方面的差距不斷擴(kuò)大。一般來(lái)說(shuō)，可貿(mào)易部門(mén)——包括跨國(guó)企業(yè)管理、半導(dǎo)體和計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)以及研發(fā)等工作——擁有更高更快的生產(chǎn)率和更高的收入增長(zhǎng)。這就是即使制造業(yè)就業(yè)人數(shù)逐步減少然后趨于平穩(wěn)，產(chǎn)出（或者更準(zhǔn)確地說(shuō)是附加值）卻持續(xù)增長(zhǎng)的原因。

如果我們不去謹(jǐn)慎應(yīng)對(duì)，人工智能就將擴(kuò)大可貿(mào)易部門(mén)與不可貿(mào)易部門(mén)之間的差距，導(dǎo)致不平等現(xiàn)象急劇增加。只有當(dāng)人工智能不僅在可貿(mào)易部門(mén)和非貿(mào)易部門(mén)得到有效應(yīng)用，還在這些部門(mén)中的中低收入崗位中得到有效應(yīng)用時(shí)，它才能產(chǎn)生整個(gè)經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)率提升并實(shí)現(xiàn)廣泛的收入增長(zhǎng)。這就是為何必須齊心協(xié)力去使人工智能的開(kāi)發(fā)向整個(gè)就業(yè)和收入領(lǐng)域的增強(qiáng)和協(xié)作傾斜。

在這方面已經(jīng)出現(xiàn)了一些積極信號(hào)。美國(guó)國(guó)防部高等研究計(jì)劃局已經(jīng)舉辦了專(zhuān)注于人類(lèi)與機(jī)器人合作的競(jìng)賽，例如用機(jī)器人來(lái)增強(qiáng)人類(lèi)體能，以及人類(lèi)控制機(jī)器人在復(fù)雜、快速發(fā)展的物理環(huán)境中穿行。但我們還有更多工作要做。對(duì)人工智能基礎(chǔ)研究的資助（包括由政府提供的那些）應(yīng)強(qiáng)調(diào)增強(qiáng)和合作，還應(yīng)引入面向私人開(kāi)發(fā)者的激勵(lì)措施。

其他考慮因素也可以且應(yīng)當(dāng)塑造人工智能的發(fā)展。DeepMind的AlphaFold通過(guò)執(zhí)行一項(xiàng)高度勞動(dòng)密集且耗時(shí)的任務(wù)——根據(jù)氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，顯著提高了效率和生產(chǎn)力。但它的目的并不是取代人類(lèi)，而是推動(dòng)生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。這將在其他方面造福人類(lèi)。

盡管如此，確保人工智能工具包能夠?yàn)楦餍懈鳂I(yè)和不同收入水平的人們帶來(lái)基于增強(qiáng)或協(xié)作的益處必須成為當(dāng)務(wù)之急。但僅此還無(wú)法保證能大幅促進(jìn)廣泛繁榮，因?yàn)槿杂幸恍┮话憔庑?yīng)在起作用。

我們?cè)谏弦惠啍?shù)字化應(yīng)用中見(jiàn)識(shí)過(guò)這一點(diǎn)，當(dāng)時(shí)許多常規(guī)、可編程的工作都實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。再加上全球化催生的勞動(dòng)密集型制造業(yè)工作外包，大量被淘汰且往往是中產(chǎn)階級(jí)的勞動(dòng)者別無(wú)選擇，只能轉(zhuǎn)向非常規(guī)且往往生產(chǎn)率和收入水平較低的工作。這類(lèi)轉(zhuǎn)型從來(lái)都不是無(wú)摩擦的。

在即將到來(lái)的人工智能轉(zhuǎn)型期，生產(chǎn)率的提高將導(dǎo)致成本的降低，再加上正常的競(jìng)爭(zhēng)壓力，價(jià)格也會(huì)隨之下行。但如果某個(gè)行業(yè)的需求彈性小于1，那工作崗位就會(huì)流失。雖說(shuō)需求彈性較高的其他部門(mén)會(huì)增加就業(yè)崗位，但人員在不同部門(mén)和工種之間的流動(dòng)必然產(chǎn)生相當(dāng)大的動(dòng)蕩。而且勞動(dòng)力供應(yīng)確實(shí)有可能出現(xiàn)相對(duì)需求的短期性增長(zhǎng)，進(jìn)而削弱勞動(dòng)者的議價(jià)能力。

正如許多人所指出的，在收入和技能方面提供過(guò)渡支持至關(guān)重要，而人工智能驅(qū)動(dòng)的工具很可能有助于再培訓(xùn)和技能獲取。與此同時(shí)，政策制定者應(yīng)該創(chuàng)造勞動(dòng)力需求，正如大蕭條發(fā)生后那樣。

對(duì)美國(guó)來(lái)說(shuō)，這提供了一個(gè)一石二鳥(niǎo)的機(jī)會(huì)。出于種種原因，美國(guó)經(jīng)濟(jì)在基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展和升級(jí)方面已經(jīng)落后。扭轉(zhuǎn)這一趨勢(shì)將增加良好的就業(yè)機(jī)會(huì)和勞動(dòng)力需求，從而為即將到來(lái)的人工智能驅(qū)動(dòng)式轉(zhuǎn)型創(chuàng)造緩沖。

（作者系諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主、斯坦福大學(xué)商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)榮譽(yù)教授兼前院長(zhǎng)）