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人工智能是否「工作」殺手?遠不是李開復梁建章辯論能給出答案

將人工智能技術發展視為社會未來的唯一決定性因素,而忽視整個進程中政府、非政府組織、勞動者、企業、宗教社團等各方面的作用,本質上還是一種「專家統治」立場。


科技在帶來效率提高、減少崗位的同時,其為社會整體或大多數人帶來的邊際收益應該是遞增的,這種遞增應以新的工作需求為基礎,給勞動者帶來更多的幸福。在人工智能產業的發展上,應通過技術民主化來擴大技術參與者的利益範圍,賦予不同的社會階層參與技術設計過程的權力。圖為2016年8月28日在中國長沙的機器人服務員。 攝:Zhong Zhenbin/Anadolu Agency/Getty Images
科技在帶來效率提高、減少崗位的同時,其為社會整體或大多數人帶來的邊際收益應該是遞增的,這種遞增應以新的工作需求為基礎,給勞動者帶來更多的幸福。在人工智能產業的發展上,應通過技術民主化來擴大技術參與者的利益範圍,賦予不同的社會階層參與技術設計過程的權力。圖為2016年8月28日在中國長沙的機器人服務員。 攝:Zhong Zhenbin/Anadolu Agency/Getty Images

李開復:工作消失和貧富差距擴大

2017年6月下旬,Google 原大中華區總裁、「創新工場」董事長李開復在《紐約時報》發表了一篇題為《人工智能對人類社會的真正威脅》的專欄文章。他一方面認為從技術上來看,人工智能發展到人類水平智能(即強人工智能,Strong AI)仍然存在巨大障礙,達成該目標的期限還很遙遠;但另一方面又認為,在實踐中,人工智能卻可以迅速取代很多重複性、低技能的崗位,例如出納、客服代表、股票交易員、律師助理和放射科醫生等,後續還可以代替人類操作半自主或全自主的硬件設施,使得工人、司機、快遞員等職業逐步消失,因此這些趨勢將導致嚴重的失業和貧富差距問題。

為此,李開復提出了一種有趣的「人工智能決定論」作為解決方案:對於失業問題,人類可以從事所謂的「愛心服務工作」或充當志願者,因為這些工作人工智能幹不了,且能給人使命感,而政府可以通過對企業徵税來為這個新的工作計劃提供資金。不過,不是所有國家都有財力承擔人工智能發展問題所帶來的公共開支,因為人工智能創造的財富將主要流向中美這兩個人工智能技術強國,只有它們才能提供資金支持這種轉變;對於貧富差距問題,人工智能發展落後的國家在經濟上必須依賴中美,以換取資金來應對失業問題。這種經濟依賴將重新塑造當前的地緣政治,因此人工智能提供了通過國際合作來使貧富差距最小化的機會。

梁建章:好奇與創新才是大問題

也許是李開復的「人工智能決定論」主張過於強烈,來自科技界的另一著名企業家、亞洲最大 OTA(Online Travel Agency)「攜程旅行網」的董事局主席梁建章,在7月初即撰文反駁。他一方面同意人工智能在短期內難以達到人類水平,另一方面則不認可李開復關於人工智能經濟和政治影響的判斷。

他的論點主要從經濟學角度展開:首先是人工智能導致的生產率提高,將促使人類有更多的閒暇時間和購買力,從而導致服務業需求的增長,新的就業機會將填補人工智能取代的工作;其次是產業史和微觀經濟學的研究表明:發明顛覆性技術的企業未必能獲得超額利潤和形成壟斷,在三個或以上的寡頭壟斷市場,利潤會達到一個均衡水平,消費者將獲得技術進步的紅利,因此中美可以成為人工智能技術大國,但其人工智能產業及公司不足以影響國際地緣政治。

梁建章從新的角度提出了一個很有意思的問題:相對於貧富差距問題,人類文明發展的動力是好奇、探索和創新,哪天人類不再好奇和創新了,才是真正的大問題。AI 將人類從重複的低技能工作中解放出來,使得人類能從事更多的創新和創造活動,因此研發和創意人員不會失去工作,反而是研發工程師和重複性工作崗位(例如清潔工)的收入差距會擴大,這才是人工智能帶來的貧富差距問題。但貧富差距從歷史上來看是一個老問題,形成貧富差距的原因很多,從某些方面來看,人工智能發展帶來的經濟繁榮和教育進步,反而有助解決貧富差距的問題。

1950年代的失業預言為何沒應驗?

作為一名多年從事資訊科學歷史和社會影響的研究者,筆者在技術方面同樣認同李開復的看法:人工智能短期內無法達到人類級別水平,但在很多具體的領域,取代大量重複性、低技能工作崗位的技術條件已經逐步成熟,所缺的只是社會制度、文化觀念、法律和資金的支持而已。這也是 AI 學術界和產業界的主流看法,而諸如未來學家庫茲威爾和波斯特洛姆提出的奇點理論和超級智能,並未獲得主流科學家的支持。

關於二戰後以智能、資訊為主題的自動化技術取代人類工作的擔憂,並不是一個新問題,早在上世紀50年代,控制論的主要奠基人諾伯特.維納就在其名著《人有人的用處》中預測:「自動機的採用會帶來失業現象,它同目前的工業蕭條甚至與三十年代的危機相比較,後者只不過是兒戲而已」。

然而,過去的這60年來,與維納的預言相反,二戰後大規模的失業危機並沒有發生,世界經濟總體蓬勃發展,新技術革命反而成為了主要的引擎。以1990年美元不變價計算的世界生產總值從1950年的4萬多億美元,增長到2014年的77萬億美元。1950年到1973年的世界 GDP 平均增長率為4.9%,遠超上次工業革命中1870年到1913年期間2.1%的平均增速。(註一)因此,從歷史的角度來看,由於戰後的和平環境導致了全球化和人口增長,各國通過全球化紅利進入了相對穩定的國際分工體系,人口增長促進了對工業品、消費品乃至資訊服務的需求,從而導致了傳統和新興的服務業吸納了更多的就業人口,令維納的預言沒有應驗。

梁建章:生產率提高,人們工時不減

在維納所預言的時代裏,技術發展主要解放了人類的體力勞動,從而導致農業和製造業的就業人口轉向了服務業。但李開復的觀點是,這次人工智能革命與以前不同,它帶來的是相當一部分腦力勞動的解放,因此某種程度上將摧毀二戰以來形成的,吸納大量勞動力的中低端服務業就業市場,傳統勞動力的需求將急劇減少,勞動力供給出現過剩。

對於李的觀點,從勞動經濟學的角度來看,梁建章的反駁實際上隱含了兩個勞動經濟學的假設:

第一個假設是從生產要素之間的關係來看,技術要素和勞動力要素的互補性大於替代性。

通俗地說,人工智能技術作為生產要素,其投入的增加,將導致與之匹配的研發、技術、運維崗位的勞動力邊際生產率提高,因此人工智能這技術要素與勞動力是互補性的。另外,人工智能也導致重複性、低技能的勞動力被取代,即技術要素對勞動力要素亦具替代性的。雖然在當前的場景下兩者兼而有之,但顯然梁認為通過新需求帶來的新崗位,使得服務業勞動力需求反而上升,因此本質上使得技術要素和勞動力要素之間的互補性大於替代性。

第二個假設是,當技術提高生產效率並帶來工資水平增長時,勞動供給的替代效應和收入效應共同發生作用,兩者疊加起來可以創造出新的工作崗位。

在這裏,替代效應是指當工資水平由於效率提升而提高時,勞動者覺得休息的經濟代價太高,因此願意增加勞動時間獲得更高收入,從而增加勞動供給。而收入效應則指勞動者因工資提高主動縮短勞動時間,減少供給,在獲得原來同樣報酬的同時也增加閒暇時間。梁文的假設是生產效率提高後,由於替代效應的存在,人們並不會減少工作時間,而是繼續保持同樣或類似的供給,獲得更高的收入和購買力,同時也隱含了對於另一部分勞動者因收入效應而產生的閒暇時間,也將產生足夠的消費需求,從而創造了新的崗位。

李開復認為從技術上來看,人工智能發展到人類水平智能仍然存在巨大障礙,達成該目標的期限還很遙遠;但另一方面卻認為,人工智能在實踐中可迅速取代很多重複性、低技能的職位,很多職業將會逐步消失,因此這些趨勢將導致嚴重的失業和貧富差距問題。圖為李開復於2017年5月22日於美國接受傳媒訪問。

李開復認為從技術上來看,人工智能發展到人類水平智能仍然存在巨大障礙,達成該目標的期限還很遙遠;但另一方面卻認為,人工智能在實踐中可迅速取代很多重複性、低技能的職位,很多職業將會逐步消失,因此這些趨勢將導致嚴重的失業和貧富差距問題。圖為李開復於2017年5月22日於美國接受傳媒訪問。攝:David Paul Morris/Bloomberg via Getty Images

李、梁二位的主張對於人工智能發展會否顛覆性地取代大量工作崗位的問題,都不具有足夠的說服力,原因至少有二:

不同行業,人工智能發展挑戰亦不同

首先,兩人的立場都站在各自的利益點,並未客觀、全面地反映事實。李開復是人工智能產業的投資者和推動者,其在文中對人工智能的定義都別樹一幟:「人工智能到底是什麼?大致來講,它指的是從某一領域(比如貸款償還紀錄)獲取海量資訊,並利用這些資訊對具體案例(是否貸款給某人)做出判斷,以達成某一特定目標(貸方利益最大化)的技術。這些技術在特定任務中所展現出的工作表現,已經被證明可以完全超越人類。」但是在學術界和產業界,雖然當前人工智能商業化應用的成功很多是靠大數據驅動的,但大數據是否為人工智能的唯一核心必要條件並不是廣泛的共識。按照國際人工智能協會(AAAI)的定義則更為中性:「對以思維和智能行為作為基礎的機制的科學理解,及它們在機器中的具體實現。」

李開復還有一些比較強的觀點,即將金融領域中人工智能應用帶來的效率提高,簡單地推廣到了更廣泛的行業,甚至舉了其創新工場投資的貸款公司作為例子。實際上,相對於其他行業,金融、醫療行業的數據在質量和數量上處於一個較高的水平,人工智能商業化的進程往往以這兩個行業為重點。但是即使從技術維度來看,人工智能在法律、會計、教育培訓、製造、物流等領域要替代大多數的工作崗位,也絕非輕而易舉。因為這些行業的數據在數據質量、數量,以及所面臨問題的複雜和開放程度方面,對於當前 AI 的技術而言仍然是一個巨大的挑戰。

技術發展受外部社會因素干擾

對於梁建章而言,其第二個假設涉及到勞動者如何在工作和閒暇之間選擇,這種選擇的決策模型一般稱為「工作 ─ 閒暇」時間分配模型。梁在假設中過於簡單地假設勞動者願意保持工作時間以獲取足夠的收入,並將收入用於購買閒暇時間的服務。這裏有兩個方面的問題:一方面人工智能的發展是否能使勞動者的貧富差距達到合理水平,使得富人的服務消費需求有足夠的生產者來提供?而不至於因為劇烈的貧富差距導致社會失衡?另一方面在於服務業新吸納的就業人口總量,是否能填補因為技術進步而失去的工作崗位?

這裏主要取決於勞動者的個人選擇偏好,是願意多工作還是多休息?而這個問題是比較複雜的,取決於家庭結構、社會制度約束、文化觀念等,例如對於女性較少參與工作的日本家庭,丈夫承擔的壓力較大,加上日本的職業文化,估計大多數日本勞動者會選擇多工作;但對於歐美企業,則顯然又是另一種情況。對梁而言,他一手創立的攜程旅行網是中國服務業的勞動力密集型企業代表,公司員工總數高達三萬多人,是全球最大的 OTA 企業 Priceline 的兩倍,而其最新的市值僅相當於 Priceline 的三分之一,因此他提倡服務業對就業人口的吸納,難免會有失說服力。

其第一個假設同樣給大家留下了難題:雖然人工智能技術要素對勞動力要素的互補性大於替代性,但互補性帶來的高素質技術人員需求,以及替代性導致勞動力流向低工資水平的服務業,他們之間的收入差距問題如何解決?是否會帶來社會階層的固化和中產階級對教育和培訓的過度焦慮?畢竟教育和培訓是勞動力素質提高的關鍵途徑,人工智能如何平等地解決這個問題?如果人工智能在教育方面的應用使所有人的專業素質能站在同一條起跑線上,那麼又是什麼機制使一部分人留在高收入的技術行業,另一部分卻分流到相對收入較低的服務業了?

其次在於任何一種技術的開發、部署和推廣都是受到外部社會環境干擾的,而不單純是由技術本身的先進性來決定。在英國,工業革命時期有工人的「盧德運動」(對抗工業革命的社會運動),在美國則有愛迪生與西屋電氣的直流電和交流電之爭;最近在中國則發生了高鐵的磁懸浮和輪軌技術之爭,類似這種由於社會外部力量導致技術發展方向變化的例子不勝枚舉。同樣,當前社會對人工智能技術的選擇也涉及文化傳統、法律、倫理等一系列考慮,人工智能技術由於涉及自然語言處理、圖像識別、機器學習等諸多領域,因此在每一個行業的開發和應用都涉及諸多方面,引起的社會利益衝突往往比較複雜。例如在中國,鐵路客戶服務中心所導致的整個鐵路售票系統變革,雖然部分解決了黃牛倒票和腐敗的問題,但同時也產生了農民工與老年人的「資訊鴻溝」問題。至於人工智能在醫療上的應用,以及無人駕駛技術的部署,更是涉及觀念轉變和法律體系的修訂,這些都不是一蹴而就的事情。同時技術開發和商業化所需的資金與人才資源,從經濟學角度來看都具有稀缺性,人工智能中相關技術開發的優先級和先後秩序,也都存在着社會利益的爭奪。

因此,從以上的分析來看,人工智能是不是「工作」殺手,遠不是李、梁這兩篇文章能夠給出結論的。

勞動者的命運誰來掌握?

我們很難直接把維納的預言或正或反地應用於這一輪人工智能發展帶來的技術革命中,對於未來難以簡單地基於經驗外推,尤其是當前的技術、經濟和社會條件與維納時代已經大相徑庭。同時也很難認同李開復為人工智能帶來的社會就業問題開出的處方,對於梁建章的樂觀預測也心存疑慮。無論如何,將人工智能技術發展視為我們社會未來的唯一決定性因素,而忽視整個進程中政府、非政府組織、勞動者、企業、宗教社團等各方面的作用,本質上還是一種專家統治(Technocracy)立場。

技術從內部來看無善惡之分,但技術的開發和應用卻需要考慮各方的立場、態度和利益。技術在帶來效率提高、減少崗位的同時,其為社會整體或大多數人帶來的邊際收益應該是遞增的,這種遞增應以新的工作需求為基礎,給勞動者帶來更多的幸福。為達到這個目的,在人工智能產業的規劃和立法中,應通過技術民主化來擴大技術參與者的利益範圍,賦予缺乏技術、金融、文化和政治資本的社會階層參與技術設計過程的權力。因此,勞動者的命運還是要訴諸社會的廣泛協商和共識,這種協商機制需要在文化、道德、立法、媒體傳播等各個方面得到落實,我們不能對人工智能帶來的衝擊過於悲觀,但卻應在此技術大變革之際,像對待氣候變化、環境保護和核能利用問題那樣,平等地獲得資訊和參與討論,使得技術為社會帶來正向價值。

(陳自富,上海交通大學科學技術史博士,主要從事計算機科學和人工智能史、科學文化傳播研究)

註一:林進成:〈戰後世界經濟的回顧與展望〉,《華南金融研究》.

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