技術衝擊對經濟的影響有那麼大嗎？

　　在上世紀八十年代後半葉，分別以愛德華·普雷斯科特（2004年諾貝經濟學獎得主）和勞倫斯·薩默斯（前美國財長、前哈佛大學校長）為代表的兩派經濟學家開展了一場辯論。普雷斯科特認為經濟增長和衰落的循環大體上是緣于技術帶來的衝擊，而薩默斯認為這種看法是投機的猜想。

　　經濟轉軌中的“技術衝擊”模型以不同的形式反復出現，無論何時都能應對關于經濟循環的爭論。

　　如今，技術衝擊在發達經濟體中已經滲透至人工智能與就業形勢的關係中，谷歌的塞巴斯蒂安·特龍等人工智能的擁護者為技術在就業市場的影響持悲觀態度的經濟學家提供了支撐依據。

　　牛津馬丁學院的研究者在2013年發布的研究中表示：

　　根據我們的預測，美國約47%的工作崗位有被機器替代的風險，並且那些高薪的和需要較高教育程度的工作在一段時間內還沒有類似的風險。但問題在于，這段時間會有多長呢？

　　直率地説，試圖一口氣預測到二十年後的未來更像是科幻小説而非現實。因此本文會著眼于已經臨近的未來趨勢。

　　在普雷斯科特和薩默斯的爭論已經經歷了整整一代人之後，生産力仍然是焦點話題。薩默斯在最近的討論中提到了一個有趣的異常之處：除了藍領職業由于自動化的發展而從美國經濟中大量減少以外，生産力的提高並不顯著，反而較為微弱。

　　官方和坊間流傳的數據都表明，如果人們留心技術帶來的生活質量提升，其在企業效率上的聚集效應便會被放大，而這正是使我關注這個話題的原因。

　　我剛開始接觸這個問題時，還不了解2015年萊斯特大學所做的研究。研究中發現，機器人收銀會使人們潛意識中攻擊性的行為發展成為入店行竊，從而對超市造成大量損失。

　　在機器人收銀發明之初，有人斷言自動收銀會使購物者節省不必要的50萬個小時的排隊時間，而現實卻令人大失所望。澳大利亞礦業巨頭使用機器人來節約人力的嘗試深受小故障的困擾，産量隨之降低，于是便很快不再使用這種技術。

　　如果仔細地觀察便不難發現，大多最懂行的技術公司在人工智能方面的研發費用顯示出，“用機器節約勞動力”的“硬自動化”作用沒有像人們通常設想的那樣大。

　　Salesforce公司最近發布了Einstein這個産品，用于幫助銷售人員出色地完成發送給目標客戶的郵件。SAP開發的HANA將人工智能用于幫助用戶更好地檢測出不當的交易。Enlitic公司承諾使用算法幫助剛入行的醫生更好更準確地檢查X光片，而不是替代醫生的工作。Affectiva希望使用深度學習工具幫助那些缺乏同情心的人能夠在情感上更為豐富，諸如此類。

　　實際上，目前人工智能的前景較為強調人與機器（偽人工智能）的工作環境和能力的平均水平，因此在這一點上有兩種看法。

　　首先，許多人想到自動化會聯想到流水線作業的思維模式，但實際上“自動化”和其他現代管理方式一樣更為溫和、普遍。所有現代化的公司都越來越多地使用供應鏈管理（SCM）、客戶響應管理（CRM）以及企業資源規劃（ERP）係統以便實現更多自動化的功能。比起其導致的人力資源冗余，通過自動化提高的人類生産力才是主要的動力，但問題在于只有12%的公司對他們的自動化程序表示滿意。高德納公司發現75%的ERP應用沒有成功。事實上，美國SAP用戶組高管Thomas Wailgum曾估測出成功應用ERP的比率在7%左右。

　　目前有限的成果使得創新商業模式的實踐更為困難也更容易失敗，而最常見的原因則是“不當的個人使用”。普利司通曾起訴IBM要求賠償六千萬的損失，在諸如此類由不當的應用引起的訴訟案中，個人對自動化工具的協調不當成為首要問題。

　　經過大量的觀察，試圖繞過人類輸入的問題而不是去提高輸入質量已成為典型的失誤之處。隨之而來的問題可能不是如何將人力轉移，而是如何恰當地將人力嵌入人工智能技術中。

　　第二點則是關于出現缺口的職業。光是美國就存在著580萬這樣的缺口，喬治華盛頓大學的Tara Sinclair作為主要作者最近發表了一篇報告，其中顯示美國有四分之一的招聘職位出現空缺，而在加拿大和德國等其他富裕國家，這個空缺比率約為五分之一。報告中將這種技能與人力需求的不匹配與全球生産力增長的疲軟狀況相聯係，從而闡釋了人力冗余與人工智能這個話題的另一個方面。

　　持續影響企業的自動化進展的因素中，除了個人的不當應用，技能的不平衡也加劇了失業而放大了效率導向技術的作用。並且，最強勁的動力既不是沒有技能的人也不是技能極強的人，而是那些處于就業曲線中部的人。

　　基于當下的情況，我們可以合理地推測出，鑒于自動化工具的實際成效和企業之間存在的鴻溝，超越人類的人工智能帶來的大規模的人力冗余還只是處于想象，至少在近期是如此。更可能出現的情況是，中間層人工智能係統的普及應用使中等技能水平的員工能夠更好地填補職位缺口，更好地參與到企業的自動化進程中，並且尋求更優的商業模型和方法。

　　隨著虛擬現實和機器的迭代計算的高超技術，食品學家可以完成更多的研究，護士可以為病人進行種類更多的化驗，時尚設計從業者可以更有效地採購紡織物。

　　隨著人們對這種趨勢的感受越來越敏銳，商業模型變得更靈活，就業市場也更為廣闊。在這樣的前景下，生産力將可能會提高，職位與個人能力會更加匹配，以人為主體的人工智能的全新發展為就業市場帶來新面貌，這種面貌是與源于超人工智能的興起的反烏托邦預言完全不同的。