作者：凡夫俗子，来源于：凡夫俗子话财经

短短几天内，一个又一个重量级人物离开了我们。
持续赓续的溘然，让人有些来不及吊唁。

刚叹罢“是他一手造诣了奥黛丽·赫本”，就感慨“轮椅太小，他只是回到了更浩瀚的宇宙”；而今，我们又在唏嘘“体谅我这生平不羁放肆爱自由”。
轮番的真情流露，既是追忆，也是思念。

肉身虽逝去，精神永流传。
他们留下的，有唯美浪漫的爱情传奇，有惊世骇俗的时空遐想，还畅快淋漓的嬉笑怒骂。
但同时留给众人的，还有振聋发聩的警告。

比如霍金生前曾三番五次表态，“人工智能可能会毁灭人类”。

未雨绸缪也好，骇人听闻也罢，老爷子已经仙游，剩下的就交给我们来思考。

核心技能的屡获打破与重磅***的纷至沓来，让人工智能这一事物早已不再像从前那般神秘。
至于如何评价人工智能，主流态度无外乎两种：一来，它可以大大提高生产力，推动社会进步的同时，改进老百姓的生活水平；二来，它颠覆性的发展与存在，或将在未来大面积取代人类，并带来伦理层面的寻衅。

孰是孰非，恐怕辩论个三天三夜都难有定论。
不过，或许正由于争议不断，才造就了人工智能的魅力无限。

正如霍金本人，实在同样也是人工智能技能的支持者。

1

人工智能并不是新鲜事物。
早在20世纪上半叶，“机器思维”就已涌如今这个天下上。

1936年，英国数学家、逻辑学家阿兰·麦席森·图灵从仿照人类思考过程和证明过程入手，提出利用机器实现逻辑代码的实行，仿照人类的各种打算和逻辑思维过程。
他用一条无限长的纸带、详细进行操作的机器以及一张操作规则表，构建了一台“办理任何可证数学问题”的“机器”，即后人津津乐道的“图灵机”，它让纯数学的符号逻辑同实体天下之间第一次建立了联系。

1950年，图灵再度揭橥了一篇划时期的论文《打算机器与智能》。
文中提出了著名的“图灵测试”，即如果一台电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，那么就可以认为这台电脑具有智能。
同年，图灵还做出预言：创造出具有真正智能特质的机器，是完备有可能的。

图灵超前的思想，勾起了无数学者对未知天下强烈的探索希望。
1956年夏天，以麦卡锡、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在美国达特茅斯大学举办了一场会议，共同研究和磋商用机器仿照智能的一系列有关问题，并提出了“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”这一术语。
由此，达特茅斯会议也被认为是人工智能这门新兴学科出身的标志。

不过，人工智能的发展实践却不是一帆风顺。
一个甲子的循环中，人工智能的发展经历了三起三落，但总的趋势依旧是稳步向前（详见图1）。

自2006年起，人工智能进入加速发展的快车道，而日益成熟的互联网技能，以及并行打算能力、大数据和前辈算法也在给予助力。
2016年春天，一枚“重磅炸弹”震荡了全天下：AlphaGo降服了天下顶级围棋高手李世石，正式发布了多年的弯曲前行终生蜕变，人工智能新时期已经真正来临。
而后的接连打破更是一发不可整顿，人机高考大战、智能机器手臂、无人驾驶、人脸识别……不经意间，人工智能已经悄无声息地渗透到人们生活中的方方面面。

与此同时，人工智能行业还倍受成本市场青睐。
2017年前三季度，我国在人工智能领域共有107个项目得到投资，得到投资总金额201.2亿元旁边，比较2016年整年，实现48.6%的增长。
为了争夺这一风口，海内浩瀚互联网巨子更是纷纭跑马圈地，竞相布局以钻营发展，全体市场一片繁荣。

为了抢抓人工智能发展的重大计策基于，构筑我国人工智能发展的先发上风，加快培植创新型国家和天下科技强国，国家不遗余力地给予政策扶持。
2015年，***提出将人工智能作为11个重点布局的领域之一，推动其在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人领域的运用。
2017年7月，《新一代人工智能发展方案》出台，提出“三步走”操持，到2030年人工智能理论、技能与运用总体达到天下领先水平。
此外，为贯彻落实“十三五”方案《纲要》，加强“互联网＋”、人工智能等前沿技能领域创新，加快推动数字经济发展，今年年初，国家发改委组织履行了2018年“互联网＋”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程，并有56个项目入选个中……

天时地利人和占尽，人工智能想没出息都难。

2

随着人工智能在各行各业中的遍及与运用，人们已完备能够切身感想熏染到其上风所在。
当无人驾驶亮相深圳令众人惊叹之时，当生产车间越来越依赖智能化、自动化流水线时，当产品的外不雅观质检越来越依赖机器视觉设备来替代质检员的人眼和人脑来履行时，当学校的老师们可以无需为批改试卷而费力之时，人工智能可以大幅度提高事情效率这一命题自然也就成立了。

于是，在这个追求效率和质量的时期，人工智能成为了当之无愧的宠儿，乃至在国民经济发展中扮演的角色也越来越主要。

可殊不知，我们在享受人工智能带来的各类利好时，很多人的饭碗已经快要保不住了。

失落业危急，也成为了目前人类对人工智能强势崛起最为忌惮的痛点所在。

统统历史都是当代史。
当前我们面前所发生的各类，从历史上险些都能找到类似的情境；以是，“以史为鉴，可以知兴替”，之于人工智能大抵也是如此。

我们不妨回顾一件故意思的事情：

上世纪70年代，电子信息技能革命来临，IT界不断的技能改造让人们的事情办法发生了巨大变革，效率显著提高。
然而，事实却与人们看到的不尽相同。
1973年美国政府公布的非农业生产部门数据显示，表征人均产出大小的劳动生产率与表征技能进步/生产效率的全要素生产率年均增长分别为2.9%和1.9%；随后的1973～1997年间，劳动生产率与全要素生产率年均增长速率分别仅为1.1%和0.2%。

只管打算机处理能力增加了两百多倍，但美国自1973年开始便结束了生产率高增长期间，生产率的增长速率降至此前25年的一半，而且企业的信息技能投资与投资回报率之间没有明显的关联。

这一征象，便是著名的 “IT生产率悖论”，诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛对此描述道：“除了生产率统计方面之外，打算机无处不在”。

换句话说，虽然IT家当发展迅猛，但是它对宏不雅观经济生产率的提高浸染却微乎其微。

之以是用此为例，是由于人工智能同IT技能一样，都属于“通用目的技能”（General Purpose Technology）的范畴。
根据最新的维基百科先容，经济学家们普遍认为，人类发展史走到本日，统共涌现过26种通用目的技能，包括蒸汽机、电力、内燃机、IT、人工智能……等等。

什么是通用目的技能？我们可以将其理解为同时包含以下四方面特点的一种技能：

1、可以被广泛运用大公平易近经济各个领域，无论是农业、工业还是做事业；

2、可以持续促进生产率提高，并同时降落利用者的本钱；

3、可以显著促进新技能创新，并推动新产品的生产；

4、可以不断促进生产、流利和组织管理办法的调度和优化。

以IT技能为例：它问世后，以初期的某个特定运用领域为出发点；随着技能的不断发展与进步，其运用本钱将会逐渐低落，同时运用范围会不断拓展至其他各行各业。
此外，IT技能具有极强的正外部性，其自身的演进也会显著地促进其他新技能的创新和运用，并同其他技能形成良好的互补。
末了，IT技能的运用不仅促进了产品和生产环节的技能创新和生产办法的转变，还加速了组织管理办法的优化，实现了产品技能、过程技能、组织技能的提升。

可以看出，人工智能同样具备这些特色。

那么，本日的人工智能，是否会重复昨天IT生产率悖论的故事？我们不妨从数据总探求答案。
从图2来看，自2008年国际金融危急至今，中国的劳动生产率水平一贯是稳步上升的，但增速却从2009年的9.02%降至2017年的6.85%，虽说个别年份增速有所颠簸，但依旧无法粉饰总体低落的态势。

其余，为了便于不雅观察，笔者采纳大致五年一个阶段来衡量全要素生产率的均匀增速水平。
从图3中不丢脸出，自2000年以来，中国的全要素生产率增速是逐阶段趋于低落的，只管近年来各种新技能、新家当、新业态、新模式喷薄呈现，但是2010-2017年全要素生产率的均匀增速却降至1990年以来的最低值，仅为2.04%。

如此看来，人工智能在我国的崛起与几十年前IT家当在美国的繁荣一模一样，虽然人工智能技能的运用可以大大提高人们的事情与生产效率，但是却并没有让宏不雅观层面的整体劳动生产率与全要素生产率得到显著提高，二者乃至还有所降落。

称人工智能为当代版的“生产率悖论”，并不过分。

3

凡事皆有因，悖论也不例外。

追本溯源，不少人对处于发展初期的通用目的技能抱有过高的预期，认为它能够在短期内迅速促进生产率的增长。
然而他们并未考虑到，生产率增长与通用目的技能的发展之间有着明显的滞后效应。

麻省理工学院数字经济倡导行动主任Erik Brynjolfsson教授认为，这种滞后效应源自三个方面：

第一，通用目的技能自身从发展到成熟，再到末了提高国民经济生产率增长速率，会经历一个较长的韶光周期；

第二，若想充分全面地发挥出通用目的技能的潜力，还必须依赖于与其干系的其他互补式创新技能的大力发展，这样才可能引发出组合式创新并推动生产率的大幅度提升；

第三，通用目的技能的发展须要极为耗时的额外创新和投资，而为了得到通用目的技能的好处而跟上技能的加速发展，社会组织与机构可能须要经历长期的内部重构方可适应。

只管我国人工智能的发展势头迅猛无比，但依旧处于低级阶段的基本行情并没有变，行业规模占国民经济比重尚不敷1.5%。
这也就意味着，作为一项通用目的技能的人工智能将与较低的生产率增长水平长期并存。

可多少年后，一旦人工智能技能进一步成熟，同时其他干系的互补式创新技能也得以提升，社会组织与机构的内部重构完成，届时必将迎来一个爆发式的生产水平提升阶段。

正如Brynjolfsson教授所说：

“我们在自动驾驶汽车项目投入了韶光和金钱，但由于它们还没有上市***，这就不被认为是创造了生产力……虽然我们现在可能看到比较低的生产力，但在将来我们能看到更高的生产力数据。
”

这一点，同样可以从历史上找到证据。

在1890-1920这30年间，除了发明了电动引擎和灯泡外，人们彷佛没有看到大幅度的生产力提升。
工厂大多在信息技能时期（上世纪70年代）才用电动引擎更换了蒸汽动力，但一座工厂的基本构造并没有发生变革，这种构造被设计成环绕着一个大的中心电源运转。

事实上，当“小的电源动力分布在全体工厂”这一模式开始盛行时，已经由去了20~30年。
随着流水线天生的遍及，制度和生产办法也在发生变革，这反过来却匆匆成了19世纪20年代的生产力大发展与大提升，同时也充分印证了生产率增长与通用目的技能发展之间滞后效应是真实存在的，更加支持了“生产率悖论”的合理性。

既然国家整体生产率水平尚且没有因人工智能而发生明显提高，那么人们姑且可以松一口气：虽然微不雅观上看，不少领域的事情已经可以由人工智能代劳了，但是宏不雅观上看，大面积的失落业目前还不至于到来。

话说回来，像人工智能这样的新技能的确能代替人完成某些任务，乃至在某些领域完备可以取代人力进行智能化事情，但也要看到，这样的新技能同样会导致产出的增加、诸多配套家当的发展与新兴商业模式的涌现，随之而来的便是无数新增的就业机会。
新技能可以把从生产领域更换下来的员工转移到新的互补领域中，常日这对全体社会来讲都是有益的。

说白了，长期来看，人工智能一定会“吃掉”相称一部分就业岗位，但也会同时创造新的就业岗位，那些因人工智能而失落业的人们，彷佛也无需为自己的才能无处安顿而过于担心。

然而，二三十年后，新增的就业岗位数量是否能覆盖减少的数量？到那时，失落业的人们是否能在短韶光内快速适应角色的转换，并胜任新的事情？新的就业市场是否会比本日堂家的就业形势竞争更为激烈，求职更为困难？

谁也说不准。

4

还没有结束。

人工智能给人类带来的冲击，就像它的强大一样超出我们的想象。
除了失落业的风险外，还有“三座大山”在等待我们去搞定：

1、收入分配

不少研究显示，伴随着20世纪70年代信息社会的来临，技能的飞速发展引起了收入分配的加速恶化，大量的财富聚拢在越来越少的人手中，而且还有愈演愈烈之势。

究其缘故原由在于，各种生产要素的边际收益水平是不同的，成本与技能的边际收益高于劳动已是众所周知。
于是，劳动工人的收入增速一定会掉队于成本与技能的拥有者，久而久之，收入分配不公的态势会越来越明显。

事实上，同样作为新技能的人工智能，其发展势必也会面临这一问题，即大头的收益只是越来越被少数的技能精英攫取，大部分的民众非但没有从发展人工智能之中得到收入的增长，还要承受着随时可能会失落业的压力。
倘若这些风险持续累积，或许还会对社会长久稳定造成负面影响。

2、政治威信

纵不雅观历史，在任何时期，不管是何种系统编制、何种性子的政权，其背后权力履行的唯一主体都是人类。
但是，按照目前人工智能的发展势头，倘若日后拥有自我意识和情绪的“超级人工智能”得以崛起，那么“代替人类行使行政权力”的戏码便极有可能会上演，到时一定会威胁到人类权力的威信性和合法性。
因此，当未来新的行政权力涌现时，如何从法律层面清晰地界定不同权力履行主体的边界尤为关键，而最为主要的是如何担保人类行使权力的正当性，以防止机器威胁到人类的生存。

同时，人工智能的存在还可能会颠覆传统确当局管理模式。
毋庸置疑的是，人工智能在商业领域运用进度要快于政府。
当商业领域广泛利用人工智能，而政府却未能紧随其后，那么技能落差便会逐日增加，这将对政府造成巨大压力。
以是，如何基于人工智能技能便捷政务流程，优化管理模式，是当前又一大重点难题。

3、监管与伦理

埃隆·马斯克曾经提出，人工智能有可能会成为人类文明的最大威胁，呼吁政府快速采纳方法，有效监管这项技能。
这与霍金的辞吐多少有些异曲同工之妙。

从目前来看，政府须要对人工智能加强监管的领域紧张包括两方面：

一来，人工智能的大部分算法虽然高效，却缺少透明度，且该特性不会随着技能发展而彻底改变，而这也给任务认定带来了天然的障碍。
于是，以往通过企业透明表露产品和系统信息以便政府监管的做法，在人工智能领域是行不通的。

以自动驾驶汽车为例，人工智能系统作为一个整体完成终极的掌握动作，一旦发生人工智能系统的缺点操作，除了明显的传感器故障，人们无法清晰定位问题缘故原由，也不会立即明确该如何调度系统，更不用说如何有针对性地提出见地，并剖断任务所在。

二来，人工智能很可能会在不久的将来寻衅现有的法律体系，冲击社会的伦理道德。
比如说，机器侵害了人，该当由谁来卖力？当机器人具备自主意识后，是否会成为民本家儿体？到底作甚生命？“人”的定义是否会发生变革？“人”与“非人”的界线到底在哪里？如何确保人工智能遵照人类的道德与代价不雅观，保障人类的基本人权？

路漫漫其修远兮，我们与人工智能的赛跑才刚刚开始。

5

如何完成人工智能技能攻关，是对人类头脑和意志的哀求；而若何融洽地与人工智能和蔼共处，则是对人类聪慧与灵魂的磨练。

好在我们还有韶光，只管人工智能可能不会等待我们太久。

参考前文的谈论，不妨给自己设定一个期限：30年。

30年后的21世纪中叶，源自人工智能的国民生产力爆炸式飞跃很可能会得以应验，而关乎到民生、经济、社会、政治、伦理的诸多应对方法，大概也该兑现得差不多了。

那时的人们，一定也会时常谈起那位轮椅上的物理年夜师，谈起他留给众人的关于人工智能的“遗言”，就像我们本日会商起爱因斯坦与他的相对论一样。
“人工智能威胁论”，到底是未雨绸缪还是骇人听闻？相信这个本日我们无法回答的问题，答案会在30年后自行揭开。