本文來自微信公眾號：中國日報中國觀察智庫，作者：仇心誠，責(zé)編：杜娟 付曉雅，編輯：張釗

人工智能會怎樣改寫全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展格局？和過往歷次科技革命不同，此前的技術(shù)創(chuàng)新主要替代或是增強(qiáng)人類的體力勞動，而這一輪AI革命，正在一步步侵入原本只屬于人類的認(rèn)知智慧領(lǐng)域。一旦AI能把它的無形認(rèn)知能力，落地到實體執(zhí)行環(huán)節(jié)——也就是AI和機(jī)器人技術(shù)完成結(jié)合，理論上來說，幾乎所有人類活動都能被AI覆蓋。

不過，歷史經(jīng)驗提醒我們，對AI的影響要保持理性審慎。過去150年里，美國人均GDP的年增長率始終保持驚人的穩(wěn)定，基本圍繞2%上下波動。這段時間里，人類已經(jīng)走過了電氣化、計算機(jī)發(fā)明、互聯(lián)網(wǎng)誕生等多輪重大技術(shù)革命。這些創(chuàng)新確實徹底改寫了各行各業(yè)的形態(tài)，大幅提升了生產(chǎn)效率，但它們對整體經(jīng)濟(jì)增長率的長期影響，其實是逐步釋放的。每一輪科技革命誕生的新一代通用技術(shù)，核心作用都不是把增長率一下子推到新高，更像是接過增長的接力棒，不讓發(fā)展的勢頭放緩——而AI，很可能就是這場接力長跑里的最新一棒。

這種規(guī)律背后，藏著經(jīng)濟(jì)運(yùn)行里的“弱環(huán)效應(yīng)”：整個經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)就像一串互相連接的任務(wù)鏈條，整體效率的高低，永遠(yuǎn)被能力最薄弱的那一環(huán)限制。所以只要經(jīng)濟(jì)體系里還有任務(wù)是AI沒法做好、或是根本做不了的，這些環(huán)節(jié)就會成為瓶頸，卡住整體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的提升空間。

這也意味著，哪怕AI能把某一個行業(yè)的生產(chǎn)力提得很高，比如軟件行業(yè)，它對全國整體GDP的拉動依然十分有限——畢竟軟件行業(yè)只占整體GDP的大約2%，按照弱環(huán)效應(yīng)，AI能帶來的整體收益上限，差不多也就停在這個比例附近。因此，AI要真正帶動經(jīng)濟(jì)增長，核心就是要突破體系瓶頸：一步步把更多任務(wù)從人工完成切換成機(jī)器自動完成。

我們可以通過三個假想場景，來推演AI會如何塑造未來經(jīng)濟(jì)：第一種場景認(rèn)為，總有一部分任務(wù)天生就是人類的專屬領(lǐng)域，永遠(yuǎn)沒法實現(xiàn)自動化；第二種場景則假設(shè)，現(xiàn)在所有靠人類完成的工作，未來總有一天AI都能搞定；第三種則是中間狀態(tài)：自動化的比例會穩(wěn)步提升，但在可預(yù)見的未來，永遠(yuǎn)沒辦法完全把人類替換掉。

斯坦福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家查爾斯·瓊斯和克里斯·托內(nèi)蒂最新研究得出了一個有意思的結(jié)論：未來75年里，三種場景下的GDP增長軌跡竟然高度相似；只有在更遙遠(yuǎn)的未來，不同場景的經(jīng)濟(jì)差異才會慢慢顯現(xiàn)出來。因為弱環(huán)效應(yīng)的限制，經(jīng)濟(jì)不會出現(xiàn)爆發(fā)式的猛增，增長只會逐步加快。

這項研究說明，中期的經(jīng)濟(jì)走勢其實已經(jīng)比較明朗，這也給我們留出了寶貴的準(zhǔn)備時間，去應(yīng)對長遠(yuǎn)來看可能發(fā)生的深刻社會變革。在這段準(zhǔn)備期里，有三個問題最需要我們重點關(guān)注。

第一個就是大家最關(guān)心的就業(yè)問題，弱環(huán)效應(yīng)同樣能給我們不少啟發(fā)。2016年，有“深度學(xué)習(xí)教父”之稱的計算機(jī)科學(xué)家杰弗里·辛頓就曾提出，未來不再需要放射科醫(yī)生，AI很快就能比人類更擅長解讀醫(yī)學(xué)影像。可十年過去了，全球放射科醫(yī)生的數(shù)量不僅沒有減少，反而還增加了，薪資水平也不降反升。這是為什么呢？其實原因很簡單：放射科醫(yī)生的工作遠(yuǎn)不只是讀片而已，他們還要和患者溝通病情、和臨床其他團(tuán)隊配合，還要整合各類信息給出最終診斷方案。AI幫他們自動完成了讀片這個環(huán)節(jié)，反而讓他們其他工作的邊際價值變得更高了。

這正好就是勞動力市場里的弱環(huán)效應(yīng)：一份工作通常由多個不同任務(wù)組成，當(dāng)其中一個任務(wù)實現(xiàn)自動化之后，剩下的那些人類要完成的任務(wù)就成了新瓶頸，自然就能獲得更高的回報。所以AI對不同職業(yè)的影響其實差別很大：有些崗位會因為和AI形成能力互補(bǔ)獲得發(fā)展，有些崗位會因為被替代慢慢萎縮，同時還會有一批全新的崗位誕生。在AI實現(xiàn)完全自動化之前，緩解就業(yè)焦慮的核心，就是聚焦那些機(jī)器暫時做不好的環(huán)節(jié)——而這些環(huán)節(jié)，恰恰就是人類的獨(dú)特價值所在。

第二個需要關(guān)注的是分配問題：AI把經(jīng)濟(jì)蛋糕做大之后，怎么讓所有人都能分到蛋糕？從過去的經(jīng)驗來看，對大多數(shù)普通人來說，勞動力是最核心的生產(chǎn)要素，大家的收入都來自出賣勞動力。可如果AI大規(guī)模替代人類勞動，那些不掌握算力、數(shù)據(jù)、模型這些AI核心生產(chǎn)資本的人，很可能會在這一輪技術(shù)浪潮里被邊緣化。

第三個問題則和人類自身的生存風(fēng)險相關(guān)。第一類風(fēng)險是AI工具被濫用。隨著AI能力越來越強(qiáng)，獲取AI工具的門檻也越來越低，少數(shù)別有用心的人就能借助AI造成巨大的破壞。比如不法分子可能利用先進(jìn)的AI，開發(fā)出比現(xiàn)在所有已知病原體更致命、更難檢測的病毒，造成災(zāi)難性的后果。過去像核武器這種大殺傷力的武器，只會掌握在少數(shù)主體手里，但先進(jìn)AI工具的普及，可能會讓這種破壞力擴(kuò)散到更多人手里。

另一類風(fēng)險則是對超級AI失去控制。人類現(xiàn)在正在創(chuàng)造一種我們自己都還沒完全搞懂的智能形式，這也就意味著，這種智能可能會做出人類沒辦法預(yù)測、也沒辦法控制的行為。這些風(fēng)險看起來好像離我們還很遠(yuǎn)，但潛在危害實在太大，我們必須早早做好防范。

過去三十年，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)徹底改變了整個世界。AI很可能會以更大的規(guī)模重塑整個經(jīng)濟(jì)，但它的影響要完全釋放出來，還需要很長時間。我們不能因為現(xiàn)在還沒看到GDP爆發(fā)式增長，就低估AI的價值。歷史反復(fù)告訴我們，通用技術(shù)對經(jīng)濟(jì)的拉動作用，往往需要幾十年才能完全顯現(xiàn)。更重要的是，我們從現(xiàn)在開始就要行動，為這場大變革做好準(zhǔn)備，包括推動勞動力市場適配轉(zhuǎn)型、調(diào)整收入分配機(jī)制、加大AI安全領(lǐng)域的投入。絕對不能等AI已經(jīng)改變一切之后，才想起要應(yīng)對。AI時代最大的風(fēng)險，從來不是AI本身太強(qiáng)，而是我們毫無準(zhǔn)備。

本文英文原版發(fā)表在中國日報國際版，原標(biāo)題為"No big bang"，點擊文末“閱讀原文”可查看。