AI顛覆經(jīng)濟世界作用被夸大？影響遠比媒體頭條報道更加復雜

2020-02-06 14:37 作者：admin 瀏覽量：

   
這次的肺炎疫情對中國的中小企業(yè)將會是沉重的打擊，據(jù)釘釘和微信兩個辦公平臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計現(xiàn)有2億左右的人在家遠程辦公，那么對于中小企業(yè)的員工來說不懂IT技術將會讓他們面臨的最大挑戰(zhàn)和困難。
 
電腦不亮了怎么辦？系統(tǒng)藍屏如何處理？辦公室的電腦在家如何連接？網(wǎng)絡應該如何設置？VPN如何搭建？數(shù)據(jù)如何對接？服務器如何登錄？數(shù)據(jù)安全如何保證？數(shù)據(jù)如何存儲？視頻會議如何搭建？業(yè)務系統(tǒng)如何開啟等等一系列的問題，都會困擾著并非技術出身的您。
   
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第一版塊是保障性IT外包服務:如電腦設備運維，辦公設備運維，網(wǎng)絡設備運維，服務器運維等綜合性企業(yè)IT設備運維服務。
 
第二版塊是功能性互聯(lián)網(wǎng)外包服務:如網(wǎng)站開發(fā)外包，小程序開發(fā)外包，APP開發(fā)外包，電商平臺開發(fā)外包，業(yè)務系統(tǒng)的開發(fā)外包和后期的運維外包服務。
 
第三版塊是增值性云服務外包:如企業(yè)郵箱上云，企業(yè)網(wǎng)站上云，企業(yè)存儲上云，企業(yè)APP小程序上云，企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)上云，阿里云產(chǎn)品等后續(xù)的云運維外包服務。
 
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AI顛覆經(jīng)濟世界作用被夸大？影響遠比媒體頭條報道更加復雜

 
從著名的亞當·斯密針廠故事開始，經(jīng)濟學家就一直在研究技術變革、生產(chǎn)率和就業(yè)之間的關系。 因此，能夠在越來越多的情況下正常工作的AI系統(tǒng)（包括駕駛汽車、在醫(yī)學掃描中檢測腫瘤）引起了人們的關注，這不足為奇。
 
2017年9月，一群杰出的經(jīng)濟學家聚集在多倫多，為人工智能經(jīng)濟學制定了研究議程。 他們討論了諸如人工智能在經(jīng)濟上有什么獨特之處，會產(chǎn)生什么樣的影響以及傳播其價值的正確政策方法等問題。

 在這里，將從四個層面概述會議的主題和相關論文：
 
宏觀方面：人工智能對諸如生產(chǎn)率、就業(yè)或不平等等總體經(jīng)濟變量的影響

中觀方面：人工智能對個別領域的影響，例如科學研究或法規(guī)

微觀方面：人工智能對組織和個人行為的影響

Meta-view：人工智能對經(jīng)濟學家研究人工智能的數(shù)據(jù)和方法的影響

經(jīng)濟學家對人工智能的看法

會議的召集人Ajay Agrawal，Joshua Gans和Avi Goldfarb在以前的工作中將AI系統(tǒng)描述為一種可以使預測更豐富且便宜的“預測機器”，可以使組織能夠做出更多更好的決策，并且自動化其其中的一些流程。一個示例就是亞馬遜的推薦引擎，該引擎可以向每個訪問者展示個性化的網(wǎng)站版本。如果沒有

機器學習系統(tǒng)（AI的一種類型I），該網(wǎng)站將無法根據(jù)訪問者的行為以及與之相似的其他客戶的數(shù)據(jù)自動預測單個客戶可能感興趣的產(chǎn)品。從農(nóng)業(yè)到金融，幾乎任何面臨預測問題的部門都可以采用AI系統(tǒng)。人工智能的泛華性已導致一些經(jīng)濟學家將其譽為變革性“通用技術”的最新實例，它將像蒸汽機或

半導體在歷史上早些時候所做的那樣，重塑經(jīng)濟。
 
人工智能對任務的影響會通過四個渠道發(fā)生：
 
1、首先，當AI系統(tǒng)取代了人類之前執(zhí)行的某些任務時，便出現(xiàn)了替換（displacement）。 例如，當亞馬遜采用自動推薦時，書評就被取代了（并解雇了書評者）。這將減少勞動力的需求。

2、其次，當AI系統(tǒng)增加了人類執(zhí)行的任務的價值時，就會產(chǎn)生連鎖的增強作用。亞馬遜的Web開發(fā)和庫存管理任務就是一個例子：由于其AI推薦系統(tǒng)，花費一美元并保存許多不同的書就可以為公司創(chuàng)造更大的回報。通常，這將增加對完成增強型任務工人的需求。
 
3、第三，資本深化。新的AI系統(tǒng)是一項投資，它可以增加工人使用的資本存量，從而通過與上述相同的機制來提高工人的生產(chǎn)率并增加對勞動力的需求。
 
4、最后，當AI系統(tǒng)創(chuàng)建全新的任務（例如開發(fā)機器學習系統(tǒng)或標記數(shù)據(jù)集以訓練這些系統(tǒng)）時，就會恢復原狀。 這些新任務將創(chuàng)造新的就業(yè)機會甚至行業(yè)，從而增加勞動力的需求。
 
綜合考慮，這四個渠道決定了AI對勞動力需求的影響。這個模型確定了AI系統(tǒng)可以增加勞動力需求的一些渠道。 同時，與經(jīng)濟學中關于新技術總是通過增加勞動力需求的經(jīng)濟學標準假設相反，基于任務的模型認識到新技術對勞動力需求的凈影響可能是負面的。 例如，可能發(fā)生這種情況，如果一個

公司采用“中等”的AI系統(tǒng)，這種系統(tǒng)的生產(chǎn)力足以替代工人，但生產(chǎn)力不足以通過其他渠道增加勞動力需求。



人工智能在經(jīng)濟中的未來將更像互聯(lián)網(wǎng)，而不是天網(wǎng)：它將變得復雜。可以預測的機器不僅增加了我們能夠根據(jù)AI建議做決策的數(shù)量，而且還增加了我們作為經(jīng)濟和社會參與者對需要開發(fā)哪些AI技術，在何處開發(fā)決策的數(shù)量。采用它們以及如何管理它們的影響，正如在最新的AI經(jīng)濟學會議上的討論

所表明的那樣，世界上一些最出色的經(jīng)濟學家正在努力產(chǎn)出一些理論和證據(jù)來為這些決策提供依據(jù)。