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In 2024, global geopolitics and national politics have undergone considerable upheaval, and the world economy has both significant weaknesses, including Europe and China, and notable bright spots, especially the US. In the coming year, the range of possible outcomes will broaden further.
offers his predictions for the new year while acknowledging that the range of possible outcomes is widening.
波士顿—人工智能(AI)正在改变我们的生活的方方面面,而不仅仅是经济。作为一项一般目的技术,AI的应用可以说是无穷无尽的。它可以用于此前由人类完成的任务的自动化,也可以用来提高人力劳动的生产率,从而提高劳动力需求。
不幸的是,当前商业AI开发的趋势越来越偏向于自动化,有可能给社会造成灾难性后果。平心而论,自十八世纪末以纺织机机械化为起点的工业革命开始以来,自动化一直是生产率增长的引擎。但自动化的潮流并不会自动让一切水涨船高。自动化用机器代替劳动力完成生产任务,从而降低了劳动力占增加值(以及国民收入)的比重,导致不平等性,并有可能降低就业和工资。
但自工业革命以来,大部分现代经济体都经历了稳健的工资和就业增长。自动化取代了从事某些任务的工人,与此同时,其他科技的出现通过创造出人类具有比较优势的新任务而恢复了劳动力在生产过程中的核心地位。这些科技不但提高了生产率,也提高了就业和工资,并在此过程中带来了更加平等的资源分配。
以始于十九世纪的农业机械化为例。一开始,机器取代原始劳动力确实降低了劳动力在增加值中的比重,令很大一部分此前受雇于农业的美国劳动力失业。但是,与此同时,蓬勃发展的新行业需要工人从事新奇的任务,填补新兴岗位。服务业和制造业的文员岗位增多,在这些行业,更加细致的劳动分工提高了生产率,就业和工资增长。
类似的技术变迁模式在二战后的几十年里提高了高技能和低技能工人的就业和工资增长。但是,在过去三十年中,抵消自动化的劳动力取代效应所需要的伴生变化令人瞩目地缺席了。结果,工资和就业增长停滞不前,而生产率增长萎靡。
不祥的是,AI似乎加剧了这一模式,导致更高的不平等性和更多个工资增长低迷、劳动力参与度下降的十年。相反,AI应用可以用于重组任务,创造可以让劳动力复职的活动,最终形成巨大的经济和社会收益。
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比如,在教育方面,AI系统可以进行实时数据收集和处理,赋能教师提供个性化的教导,对不同学科需求各不相同的学生因材施教。医疗亦是如此,AI能够赋能技术人员和高技能护士提供个性化治疗。此外,AI给劳动力带来的潜在好处不仅限于服务业。增强和虚拟现实的进步令其还可用于为人类创造新的精密制造任务。目前这类任务主要由工业机器人完成。
你很容易认为,市场会将这些憧憬转化为现实。新科技不但为投资者和早期接受者产生收益,其他生产者、工人和消费者也是如此。一些科技有能力刺激就业创造和降低不平等性,带来投资者和早期接收者都不曾想象到的社会收益。
问题在于,当存在互相竞争的范式时,科技市场运转的并不那么好。自动化范式越是前进,市场激励就越有利于该领域的投资,而不利于可以创造劳动密集型任务的其他范式。
如果这还不足以作为不信任市场的鳄梨油,那么还有其他AI科技所特有的问题。比如,该领域被少数大科技公司所主宰,它们的业务模式与自动化紧密相关。这些企业吸收了大部分AI研究投资,在它们所创造的营商环境中,将易犯错的人类剔除出生产过程被视为科技和商业的当务之急。最糟糕的是,政府还在通过加速摊销、税收优惠和利息抵扣等手段补贴公司,而同时对劳动力课税。
毫不奇怪,即使科技本身生产率并不特别高,接受自动化科技仍能够有利可图。这一创新和科技的市场失灵恰恰在推动错误的AI类型。一根筋地专注于将越来越多的任务自动化正在导致低生产率和工资增长以及劳动力占增加值比重不断下降。
并非注定如此。通过认识显而易见的市场失灵,并重新引导AI向为人类创造新的提高生产率的任务的方向发展,我们能够再次实现共同繁荣。万不可冒险尝试另一条路。