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[導(dǎo)讀] (文章來源:科技行者) 幾十年前,日本面臨著一系列難以回避的長期經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)。盡管整體經(jīng)濟(jì)在上世紀(jì)八十年代前后達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的峰值,但日本肩上最沉重的包袱,在于年齡超過65歲的人口將很快占據(jù)總

(文章來源:科技行者)

幾十年前,日本面臨著一系列難以回避的長期經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)。盡管整體經(jīng)濟(jì)在上世紀(jì)八十年代前后達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的峰值,但日本肩上最沉重的包袱,在于年齡超過65歲的人口將很快占據(jù)總?cè)丝诘乃姆种弧?/p>

據(jù)統(tǒng)計,時至今日,日本的中位年齡(47歲)比美國(36歲)大出10歲有余。這樣的現(xiàn)實背景,也迫使日本不得不大力發(fā)展機(jī)器人技術(shù),從而抵消勞動力快速老齡化的影響,建立起全球競爭優(yōu)勢。目前,在制造業(yè)、醫(yī)療保健、消費電子以及個人服務(wù)等應(yīng)用領(lǐng)域當(dāng)中,先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)在日本經(jīng)濟(jì)生態(tài)當(dāng)中發(fā)揮根深蒂固的作用,成為維持生產(chǎn)率與GDP增長的重要支柱。

而在大洋彼岸的美國,雖然尚未面臨同樣的人口挑戰(zhàn),但卻同樣身處歷史的十字路口:人工智能將很快顛覆我們的經(jīng)濟(jì)體系,其影響究竟是正面還是負(fù)面,則取決于我們的判斷與行動。AI、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺以及機(jī)器人技術(shù)的持續(xù)發(fā)展將帶來巨大的經(jīng)濟(jì)影響,而由此引發(fā)的工作崗位流失也將給特定行業(yè)帶來重大沖擊。麥肯錫公司估計,AI對于全球就業(yè)市場的影響可能高達(dá)15%。而這,還只是本輪變革中的一小部分。

目前,關(guān)于政府及企業(yè)應(yīng)該如何提高勞動力素質(zhì)并為自主技術(shù)的普及做好準(zhǔn)備,已經(jīng)成為各方關(guān)注的重要討論主題。這樣的討論當(dāng)然必要,但我們也應(yīng)從樂觀的角度審視AI技術(shù),探索其中的潛力空間,并將其作為經(jīng)濟(jì)催化劑,幫助我們解決當(dāng)前面臨的一系列最為緊迫的問題。硬道理就是,如果美國無法在AI領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位,那么其他國家將取而代之,最終在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通運輸、技術(shù)、教育甚至是環(huán)境衛(wèi)生等支柱性產(chǎn)業(yè)當(dāng)中成為最先進(jìn)生產(chǎn)力的代表。

反觀歷史,從工業(yè)革命到互聯(lián)網(wǎng),每一輪技術(shù)變遷都會掀起人們對于就業(yè)沖擊的恐慌。但是每一次,革命都會創(chuàng)造出全新的市場與經(jīng)濟(jì)形態(tài),帶來的新型工作崗位在數(shù)量上也遠(yuǎn)超被替代的部分。這些新興經(jīng)濟(jì)體比最初想象中的更為復(fù)雜,影響也極為深遠(yuǎn)。因此,AI將成為一種具有深遠(yuǎn)影響的廣泛技術(shù),同時在多個層面引發(fā)一系列社會影響。

生產(chǎn)力:雖然美國目前的經(jīng)濟(jì)體量仍然強(qiáng)大,但生產(chǎn)力水平卻反而不及上世紀(jì)六十年代。如果不考慮1995年到2005年互聯(lián)網(wǎng)時代帶來的短暫生產(chǎn)力提升,那么自1970年以來,美國的實際生產(chǎn)力增長僅為1.4%。盡管存在眾多關(guān)于AI系統(tǒng)替代人工的討論,但最現(xiàn)實的結(jié)果是,AI系統(tǒng)以及智能機(jī)器人實際上能夠提高人工效率與生產(chǎn)力水平。

正如艾倫人工智能研究所的Oren Etzioni在文章中的觀點,雖然事實證明AI系統(tǒng)確實會在種族、性別等方面表現(xiàn)出偏見,但AI系統(tǒng)之間的相互監(jiān)督能夠很好地解決這類問題。此外,AI在網(wǎng)絡(luò)安全、隱私以及警備層面的聯(lián)動效應(yīng)也在逐步實現(xiàn)。

聯(lián)合學(xué)習(xí):聯(lián)合學(xué)習(xí)的興起代表著隱私權(quán)保障工作的又一大進(jìn)展,有望帶來規(guī)模更大的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益。這類新興框架能夠在邊緣位置(相對于大型集中式數(shù)據(jù)庫)的成千上萬臺智能手機(jī)上運行模型以實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的去中心化。由于現(xiàn)代智能手機(jī)普遍運行有AI芯片,因此其有能力以本地方式運行ML模型。這不僅有助于為單一用戶定制移動軟件,同時也可通過高級加密方式保證發(fā)送至中央服務(wù)器的所有個人數(shù)據(jù)不致被惡意人士所窺探。

聯(lián)合學(xué)習(xí)具有巨大的發(fā)展空間,足以改善數(shù)據(jù)收集的隱私性,并使非個人數(shù)據(jù)聚合方(例如亞馬遜、谷歌、微軟或者Facebook)的創(chuàng)新人士得以為企業(yè)及消費者構(gòu)建起強(qiáng)大的AI解決方案。但要讓這一新興領(lǐng)域真正迸發(fā)能量,我們還需要解決一系列重要的研究性難題??梢钥隙ǖ氖牵?lián)合學(xué)習(xí)為AI驅(qū)動世界的目標(biāo)帶來了真正的希望。在這個即將來臨的世界當(dāng)中,消費者無需大量能源即可有效控制自己的數(shù)據(jù)與模型。

當(dāng)上世紀(jì)九十年代中期互聯(lián)網(wǎng)成為主流時,沒人能想象我們?nèi)缃袼硎艿囊苿?、流媒體內(nèi)容、基因組學(xué)以及按需服務(wù)等成果。當(dāng)時,人們對互聯(lián)網(wǎng)也有著類似的恐懼——它會消滅數(shù)百萬個工作崗位,甚至將某些行業(yè)整體淘汰。出于種種原因,人們永遠(yuǎn)都會為這類問題爭論不休。但更客觀的思路應(yīng)該是,AI的研究與進(jìn)步將持續(xù)數(shù)十年,這將是一個緩慢而又極為重要的過程。雖然我們有必要為由此帶來的崗位淘汰做好準(zhǔn)備,但也有理由保持樂觀態(tài)度。畢竟美國的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢在很大程度上源自技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位,而選擇倒退絕對不是什么明智的決定。
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