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人工智能將會改變世界經濟，這個說法人們已經聽到過無數遍。但改變的程度能有多大？哪個領域的改變最先發生？擴張的速度有多快？最近《紐約時報》的一篇報道指出，從三份新報告來看，AI現在能夠做的可能比你想象得要少。但據麥肯錫估計，由于AI的發展，到2030年可能六分之一的美國人都要開始找新工作了。

　以下是文章主要內容：

關于人工智能和它對經濟的影響，大體上有三大疑問：人工智能能夠做什么？它在走向哪里？它將會以多快的速度蔓延開來？

三份新報告共同給出了這些問題的答案：當前階段，AI能夠做的可能比你想象的要少。但最終，它能夠做的事情可能將超過你的想象，它將出現在更多你可能想象不到的地方，它的進化速度將會超過任何過去的強大技術。

這些研究本身就反映了AI的繁榮發展。各個學科的研究人員都在努力理解該項技術潛在的發展軌跡、覆蓋范圍和影響力——人工智能已經進入無人駕駛汽車、在線圖像識別等領域。這么做引發了一系列定義和估量方面的挑戰，因為該領域發展快速——還因為各家企業紛紛打著AI的旗號進行宣傳推廣。

斯坦福大學、麻省理工學院及其它組織的研究人員聯合打造的“AI指數”（AI Index）于本周四公布，旨在通過測量技術進步、投資、研究引用、高校招生等因素，來跟蹤人工智能的進展。該項目的目標是，收集、編制和持續更新數據來更好地讓科學家、商人、決策者和公眾了解到該領域的最新進展。

麥肯錫全球研究所周三發布了一份關于自動化和就業的報告，概述了人工智能潛在的幾個發展路徑，以及其在數個國家對不同職業類別的工作人員的影響。其中一個發現是：到2030年，多達六分之一的美國勞動人口將要轉而從事新的職業。

美國全國經濟研究所以及麻省理工學院和芝加哥大學的經濟學家11月共同發表的一篇文章，解答了為什么種種AI技術方面的研究和投資到目前為止對生產力的影響仍微乎其微的疑問。

這三個研究項目有著不同的側重點。但透過這些報告和對作者的采訪，可以看出兩個共同的主題。

1、技術本身只是決定AI發展軌跡及其影響力的其中一個因素。經濟學、政府政策和社會態度也將會產生重要影響。

2、從電力到計算機的重大技術普及的歷史規律，對于AI可能也適用。但如果說普及模式相似，那普及的步伐可能就不一樣。如果它的普及要快速得多，正如很多研究者所預計的，那它帶來的社會影響可能要比過往的重大技術轉變要劇烈。

AI指數

AI指數出自2014年AI專家們啟動的一個斯坦福大學項目“人工智能100年發展研究計劃”。該研究團隊主要由科學家組成，他們希望加深對人工智能的理解，由此提高社會從該技術獲益的可能性。

該團隊最初打算每五年發布一次重大研究結果。不過，斯坦福大學榮譽教授、“AI指數”指導委員會主席雅夫·索姆（Yoav Shoham）指出，考慮到人工智能的發展速度和投資力度，隔五年才發布一次“顯得太過緩慢了。”

該新指數并不只是單個的數字，而是一系列跟蹤AI相關趨勢的圖表。它估量的事項包括：圖像識別和語音識別的改進速度、創業公司的活動以及就業機會。它還包含了來自人工智能專家的短篇論文。

其中的一些顯示技術進展的圖表很有說服力。例如，圖像識別和語音識別項目僅僅在過去的一兩年里就達到甚至超過人類的能力。然而，AI專家們警告稱，特定任務或者游戲的精通程度的提升，與實現通用智能還相距甚遠。例如，小孩子會知道放在桌子邊緣的水杯很有可能會掉到地上，溢出水來。他能理解日常生活的物理現象，而人工智能項目則還不能理解。

“公眾認為的我們對AI的理解程度要遠遠高過我們實際的理解程度。”參與AI指數項目的斯坦福國際研究所雷蒙德·佩羅（Raymond Perrault）指出。

索姆說道，現在的“AI指數”基本上還只是第一步。該團隊在尋求從全球各地的學術研究者和企業研究者獲得數據和評論。他說，這一想法旨在形成“一個活力指數”來以盡可能多的維度詳細說明該領域的發展，其中包括社會影響力。

麥肯錫自動化與就業報告

麥肯錫的自動化與就業報告則聚焦圍繞AI的不確定性和它未來對勞動力市場的影響。它預計，到2030年，將要尋找新職業的美國人口將在1600萬至5400萬之間——具體要看技術普及速度。（2016年，美國總人口數為3.23億）

AI發展越快速，帶來的挑戰就越大。麥肯錫5400萬人要找新工作的上限預測表明，AI引發的變革要比過往的勞動人口遷徙浪潮（勞動力從農田轉向工廠，而后又從制造業轉向服務業）更加快速。

“那是我們要討論的方向——如何管理這種轉變。”麥肯錫經濟學家蘇珊·倫德（Susan Lund）指出，“我們需要在提供職業中期再培訓和幫助失業工人找到新工作的方式上作出重大的改變。”

AI的興起還沒反映在經濟上

不過，AI的興起總的來說還沒有反映在經濟層面上，至少數據還沒有體現。麻省理工學院斯隆商學院的埃里克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）和丹尼爾·洛克（Daniel Rock）以及芝加哥大學的查德·西維爾森（Chad Syverson）在他們最近發表的論文中寫道，這是“期望值和數據之間的沖突。”

他們提供了幾個合理的解釋，其中包括人們不切實際的希望和對該新技術的糟糕估量。但他們著重強調的是，AI的普及和有效利用存在滯后。

這方面也有歷史先例。例如，電動機在1880年代初期問世，但直到1920年代，電動機推廣開來，工廠作業被整頓成量產流水線來利用當時的這項新技術以后，生產力的提升才顯現出來。

布林約爾松預計，AI將會遵循類似的發展軌跡，但前進步伐會更加快速。他參與了“AI指數”項目，他認為，通過給予人們所需的信息來作出更好的決策，該指數應該會有助于加速AI的普及。

有的人對AI持懷疑態度，但布林約爾松不在這一陣營。“歷史告訴我們，技術的發展需要一定的時日，非常強大的技術也不例外。”他說道，“但對我來說，AI的普及勢在必然。”

來源|網易科技