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US President Donald Trump’s import tariffs have triggered a wave of retaliatory measures, setting off a trade war with key partners and raising fears of a global downturn. But while Trump’s protectionism and erratic policy shifts could have far-reaching implications, the greatest victim is likely to be the United States itself.
warns that the new administration’s protectionism resembles the strategy many developing countries once tried.
It took a pandemic and the threat of war to get Germany to dispense with the two taboos – against debt and monetary financing of budgets – that have strangled its governments for decades. Now, it must join the rest of Europe in offering a positive vision of self-sufficiency and an “anti-fascist economic policy.”
welcomes the apparent departure from two policy taboos that have strangled the country's investment.
发自纽约—机器人不再是未来之物;它们已然存在于我们身边。新型冠状病毒疫情正在加速人工智能的推广,却很少有人去充分考虑其短期和长期后果。
在思考人工智能这个问题时,我们会很自然地从福利经济学的角度出发——也就是生产力和分配。对那些复制人类劳动的机器人所带来的经济影响的忧虑也不是今天才有的,在19世纪时就有许多人担心新的机械和工业创新会“取代”工人,而同样的担忧也存在于今时今日。
我们可以试想出一种机器人执行的劳动与人类执行的劳动相搭配的国民经济模型。总劳动量——机器人和人工的——将反映人类工人的数量“H”,加上机器人的数量“R”。在此机器人的作用是叠加式的——它们增加了劳动力数量而不是使人类的生产率倍增。为了以最简单的方式完成该模型,我们假设经济中只有一个部门,总产出由资本以及人力和机械人的总劳动力产生。这一产出首先被用于该国的消费,余下的则用于投资,进而增加了资本存量。
那么这些叠加机器人到位之后又会产生何种初期经济影响?基本经济学表明,如果总劳动力相对于初始资本有所增加(资本/劳动力比率下降),就会导致工资下降而利润增长。
此外还要添加三点:首先,如果叠加的机器人是由重新设计的资本品(capital good)来创建,则上一段中所出现的结论将被放大。这将产生相同的总劳动力增长,同时资本存量相应减少,但工资比率的下降和利润率的增长都将更大。
其次,如果我们采用奥地利学派的两部门框架,即劳动力生产资本品而资本品生产消费品,则上述一切也不会改变。如同单一部门下的情境一样,机器人的到来仍然会降低资本/劳动比率。
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第三,模型中的叠加机器人和新移民会对本地工人产生惊人的相似影响。通过降低资本/劳动比率,移民也会首先导致工资下降而利润增加。但值得注意的是随着利润率的提升,投资率将上升。基于收益递减法则,额外增加的投资将降低利润率直到其回到正常水平。此时资本/劳动比率将回到机器人到来之前的水平,工资比率将被重新拉高。
可以肯定的是,普通民众倾向于认为“机器人化”(以及广泛意义上的自动化)会导致就业岗位永久性消失,从而导致工人阶级“贫困化”。但是这种担心其实被夸大了,上面阐述的两个模型都是从人们熟悉的那种提高生产率和工资的技术进步中抽象得出,让我们可以合理地预期全球经济将在某种程度上维持劳动生产率和每位工人报酬的增长。
诚然,持续的机器人化将使工资一路走低并带来一系列社会和政治问题。正如比尔·盖茨(Bill Gates)曾经建议的那样,对机器人的劳动收入征税可能是合乎情理的,正如各国对人类劳动收入征税一样——这个想法值得认真考虑。但是人们对长时间机器人化的忧虑是不现实的。就算机器人的劳动能以不出现损耗的速度增长,它也将最终碰到场地和空间等方面的限制。
此外,人工智能不仅带来了“叠加式”机器人,还带来了可提高工人生产率的“乘法式”机器人。一些乘法式机器人可以使人们更快或更有效地工作(如在人工智能辅助手术中),而其他机器人则可以帮助人们完成原本无法执行的任务。
乘法式机器人的到来不一定会导致总就业和工资的长期衰退。但正如叠加式机器人一样,它们也有一些“缺点”。许多人工智能应用程序并不完全安全,那些可以(且已经)撞到行人或其他车辆的无人驾驶汽车就是一个明显的例子——当然人类驾驶员也会犯同样的错误。
从原则上讲,人类社会去部署一些偶尔出错的机器人是没有问题的,就像我们容忍那些不完美的飞机飞行员一样。我们必须衡量其中的成本和收益。为了提高效率,人们应该有权去起诉机器人的所有者并要求其赔偿损失。同样无可避免的是,社会也会对那些引入“不确定性”的新方法而感到不自在。
从伦理学的角度来看,与人工智能的交互涉及“不完美”和“不对称”信息。正如南安普顿大学教授温迪·霍尔(Wendy Hall)进一步阐述思特公司董事长尼古拉斯·比尔(Nicholas Beale)的话所说的那样,“我们不能仅仅因为人工智能系统的目标看似在道德上是中立的,就认定它们会去有道德地行动。”
事实上某些新设备可能会造成严重伤害。比如用于增强认知能力的可植入芯片会对大脑造成不可逆转的组织损伤。那么问题就在于是否可以制定相关法律和程序来保护人们免受特定程度的伤害。许多人因此呼吁硅谷企业建立自己的“道德委员会”。
所有这些都使我回想起了贯穿整个自由市场资本主义史的对创新的批评。社会学家费迪南德·滕尼斯(Ferdinand Tönnies)在其著作《共同体与社会》中提出的批评最终影响了1920年代的德国,并引发了“社团主义”在两次世界大战期间于德国和意大利的崛起,进而终结了这些国家的市场经济。
很显然,我们解决人工智能问题的方式将带来非常深远的影响,但至少这些问题还没有大规模出现,也不是引发西方社会普遍不满和由此产生的两极分化的主要原因。