孙 那 腾讯研究院研究员、博士后
李金磊 腾讯研究院助理研究员
2016年12月20日，美国白宫发布了《人工智能、自动化与经济报告》，该报告由总统行政办公室的团队编写，团队成员来自经济顾问委员会（CEA）、国内政策委员会（DPC）、国家经济委员会（NEC）、行政管理与预算办公室（OMB）和科学与技术政策办公室（OSTP）。这份报告是继今年10月美国国家技术与科学委员会(NSTC）下属的机器学习和人工智能小组两份人工智能报告——《美国国家人工智能研发战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》之后的第三份国家战略层面的报告。这份报告深入考察了人工智能驱动的自动化将会给经济带来的影响并提出了国家的三大应对策略。
一、人工智能驱动的自动化经济
人工智能能力的不断提升，使得它可以替代一些传统的人力劳动工作。现代人工智能并不严格遵循既定的计算机程序，而是通过学习模型以及不断积累如何自动处理信息的经验，建立人工智能自己的规则。与此同时，机器人技术的进步，也扩大了人工智能与现实世界交互的深度与广度。人工智能技术可能会给个人、经济和社会带来新的机会，但是它同时也给现阶段的靠劳动力生存的人们带来威胁。科技本身无法决定经济增长、不公平以及就业等多重经济指标的好坏。所有发达的经济体都能都接触到相似的科学技术，但是，不同的国家政策决定了其在利用相同技术时所产生的经济发展结果并不相同，因此，制定好的国家政策至关重要。
从宏观层面来看，首先，人工智能将促进科技进步和生产增长率的提高。从农业发展的角度看，科技创新提高了农业生产率，并提高了人民的生活水平。科技提升生产率的一个主要方式是减少单位产出所需要的劳动力。劳动生产率的提升一般会转化为平均薪资的增加，减少工人的工作时间，同时让他们能够负担起更多的消费品和服务。从最近的生产率趋势来看，人工智能驱动的自动化对生产率的潜在积极影响尤其重要。过去十年中，美国的生产增长率从1995 年后的 2.5% 下降到2005年后的 1%。同时，全要素生产率（total factor productivity）的增长也在放缓。人工智能驱动的自动化或许能帮助提升全要素生产率增长，并创造广泛提升美国人生活的新潜力。
其次，人工智能将对劳动力市场造成潜在的多样性影响。19 世纪的特点之一就是技术变革增加了低技术水平个人的生产力，减少了某些高技术水平个人的相对生产力。这一创新被称作非技能偏向型技术改变（unskill-biased technical change）。许多高技术水平的工人被机器和低水平劳动力所取代，而对于低水平工人和劳动生产率来说，这又是新的机遇。最终，人们平均生活水平得到提高，但是一些娴熟工人却不再具有市场价值。
人工智能驱动下的自动化正在颠覆劳动力市场，劳动力市场也在随之做出调整。整个二十世纪末期，技术变革通过各种不同方向产生作用。计算机和互联网的出现增加了相对生产力，这被称为技能偏向型技术进步（skill-biased technical change）。如接线员、旅行代理以及流水线工人等这些充满例行事务的工作岗位，特别容易被新技术取代，而且一些工作岗位已经消失。人工智能驱动下的自动化会使会对失业、劳动力参与率和工资产生长期、巨大的负面影响。这意味着，许多失业工人很难将自己的技能与新的就业机会匹配起来。
未来，我们很难预测人工智能会对哪些职业产生冲击。因为人工智能不是一种特定的技术，它是应用于不同任务的技术集合。基于当前人工智能发展的轨迹，我们可以进行一些具体的预测。例如，汽车驾驶和房屋清洁工作不需要过多的教育作为基础。计算机视觉和相关技术的发展使得无需人类操纵的全自动载具（AV）的出现几率逐渐增加，它可能会在未来消灭一些驾驶相关的工作岗位，所以司机会更易受到自动化的影响。最近的研究表明，正如计算机化和通信技术在近几十年内的发展一样，人工智能在未来十年中对于劳动力市场的影响将持续向着技术型职位发展。此外，考虑到实现大规模人工智能自动化所必需的机器人技术还受当前灵活性的限制，那些需要手工灵活性的职业在近期可能会保持相对稳定的劳动力需求。
经济顾问委员会（CEA）确认了四类在未来可能直接由人工智能驱动的工作。人类与现有人工智能技术的合作、开发新的人工智能技术、在实践中监督人工智能技术以及由新的人工智能技术所引发的社会范式转化。
首先，从开发角度来看，人类需要积极参与到人工智能的技术开发中。强调该技术的角色是协助并拓展个人的生产率，而非取代人类的工作。然而，到了某种程度之后，人工智能就会对数据进行归纳、收集、管理。人工智能的应用范围从识别 X 光图像中的癌症这样的高技能到识别图像中的文本这样的低技能，最终会应用到文学和社会科学这样的领域。
其次，从监管角度来看，人类的工作可能包括所有与监督和修理人工智能技术相关的工作。比如，在自动化车辆研发阶段之后，需要登记和测试这类新技术的车辆安全，这类与登记与测试相关的工作未来仍然会继续存在。随着新技术的广泛传播，自动驾驶的车辆需要进行定期的修理和维护，这也扩大了与该领域机械技术相关的工作需求。在一些例外、边缘或高风险的案例中，也需要实时监督，特别是那些与人工智能无法解决的伦理道德、社会智能相关的情况。讨论敏感主题时，或许会采用人工智能推荐的方式或在线审核的方式进行质量控制。
再次，人工智能的技术创新将很有可能重塑现有的社会体系框架。以自动化车辆为例，自动驾驶汽车的大规模使用需要改变现有的基础设施和交通法律。同时，自动驾驶汽车的出现可能会增加对城市规划者和设计师的要求，需要他们创造出与日常交通景观不同的一幅新蓝图。
政策在科技改变所带来的影响当中扮演着非常重要的角色。如果说科学技术让自动化及其所带来的其他改变不能够解释美国和其他国家劳动力参与率的区别，我们就需要考虑调节这些变化的政策和制度。另一方面，高度自动化和高劳动生产率的进一步发展，可能会促进美国就业率的提高。但随着科技变化对劳动力市场需求的改变，还是需要制定相关的联邦政策帮助美国民众完成工作转型。
二、政策回应
人工智能驱动的自动化在未来将会改变经济发展，因此需要政策制定者适时的调整政策以便回应人工智能带给经济的影响。政策制定者应考虑人工智能对经济影响的五个重点：对聚合生产力增长的积极影响；对劳动力市场中技术要求的挑战，包括更高级别的劳动技能；分配不均的影响，包括跨部门间的、工资水平、教育水平、工作种类和地域等。对劳动力市场的影响，包括现有工作岗位的消失和新增的工作岗位以及短期内的失业问题。我们制定了三个广泛的战略来应对AI驱动的自动化所带来的影响。
首先，政府在加速人工智能领域的研发投资和发展方面扮演重要角色。政府听取了来自商业领袖、技术专家和经济学家对于该领域发展的建议。人工智能方面研发的专家对于人工智能在保持其迅速发展和在更广泛领域的应用持乐观态度，一部分原因是基于联邦资金对于人工智能研发的持续投入。在2016年10月政府公布的《国家人工智能研究和发展战略计划》中，对于政府支持的人工智能研发的具体战略和路线图有详细的描述。
其次，出于网络防御和欺诈侦查的目的发展人工智能。目前，设计和运行安全系统需要投入巨大的人力和时间成本，但是如果使用人工智能可以帮助对网络空间的危险进行排查，同时人工智能的机器学习系统可以帮助人类对于网络攻击迅速做出回应。未来的人工智能系统可以基于数据，更加精准的预测网络攻击。人工智能能够最有效的解读数据从而进行网络攻击预防。此外，人工智能的另一个重要应用在于侦测欺诈交易和欺诈信息，从而为用户提供一个更加安全的信息环境，未来的研究将会侧重于如何有效的实现该目的。
第三，发展更广泛、更多样的人工智能劳动力。随着人工智能的迅速发展，该领域的相关劳动力需求也急剧扩大。包括人工智能的研究者（基于人工智能基础领域的研究）、专家（人工智能在特殊应用领域的方法研究）以及大量的用户。在人工智能领域的研究人员需要包括不同背景、不同经历、不同身份尤其是妇女和少数族群，这对于发展人工智能是其中一个最为重要的挑战。研究显示不同的族群对于问题的解决比起同一族群在解决问题方面更加有效。此外，支持市场竞争创业公司对于新想法和新产品的商业化应用是非常重要的途径。竞争可以促进这些企业投资新技术从而降低成本，提高现有产品的质量。
未来低技术含量的工作将会逐渐减少。政策制定者需要提高美国人民的基础数学能力。在数学、计算机科学等与人工智能密切相关的学科提高学生们的认知和学习尤为重要，因此，美国必须在这些学科的教育领域进行投资从而提高教育质量。我们需要在以下几个方面着手展开。
首先，提高儿童的早教水平。研究显示儿童早期基本技能的缺失很难在之后的教育过程中追赶同龄人。美国对于早期教育领域尤其是对于来自贫困家庭的儿童进行投入是更为重要的。美国在经济合作与发展组织（OECD）中对于学前教育入学率的排名位于38个经济合作和发展组织中的第28位，因此，美国需要在这方面进行追赶。
其次，重视中学生的教育和高等教育培养方式向技术型方向转化。如果中学生在其受教育阶段掌握了必要的技能，就可以在就业时获得一份好的工作而非被人工智能所取代。需要确保学生在受教育阶段都接受到计算机或计算机相关的课程学习。研究显示，3/4的快速增长的职业要求从业者具备高等教育水平。为了进一步提高高等教育水平，总统批准了名为“美国学院未来”（America’s College Promise）两年的社区免费大学的项目，旨在鼓励那些刻苦学习的学生获得教育，这一项目将会使9百万的学生受益。这对于未来寻找以技术驱动的人工智能相关工作的从业者来说至关重要。
第三，提高培训和再培训的范围。目前，美国从业者接受培训的人数每年在175,000人，占到美国2014年GDP的比例约为0.1%，低于OECD国家平均0.6%的比例，未来要加大培训和再培训的人数和范围。未来，为了确保这一制度和政策的落实，需要政府制定劳动力创新和机会法案，通过法律的形式保证对教育和培训的投资，分析相关的结果数据，保证项目成果。
战略三：为处于转型中的工人提供帮助并赋予其权利，确保其可以广泛的共享增长
1、加强社会安全纽带
首先，应加强失业保险制度。由人工智能驱动的自动化所引发的失业问题可能是其最严重的消极影响。失业保险将会是其降低失业为家庭带来的损失的最有力的工具。失业保险计划将会进一步加强，由于工人可能会遭受到更长的失业期，因此应提高失业保险所包含的期限。
其次，可以通过减少工作时间的方式取代裁员，进而减少失业带来的损失。对于有长期工作经验的工人（20年以上工龄），政府通过工资保险的方式可以弥补其因失业造成的一半工资损失。再次，政府应为工人提供转型指引。政府需要为工人提供寻找工作的帮助、教育和培训的建议、集中的咨询服务等保证个人可以迅速找到工作。同时，人工智能可以帮助将工人信息和岗位需求的技能等信息进行匹配，从而帮助工人就业。美国启动的失业保险、医疗和营养补充救助计划（Unemployment insurance, Medicaid, Supplemental Nutrition AssistanceProgram, SNAP）以及贫困家庭临时救助（Temporary Assistance for NeedyFamilies, TANF）等计划在政府的资金支持下位失业人员提供帮助。
2、针对不同的地理区域的影响制定政策
人工智能驱动的自动化可能因为本地政策、资本因素、创新者因素、劳动力因素等在不同的区域发展速度不同。为了减少因地域影响造成的不公平，我们需要通过减少地域工作壁垒和寻求因地制宜的解决方式。首先，如果工人可以在不同的区域间自由流动获取更多的就业机会地区的不平等就可以减少。但是，如果以人工智能驱动的自动化所创造的新工作主要集中在城市，而低收入家庭因无法负担城市的高价住房租金而难以获得该就业机会。政府通过提供廉价住房、提升公共交通设施等方式可以降低地域壁垒。其次，降低职业准入门槛，消除区域间同一职业准入条件的差别，使得更多的人可以从事那些需要准入的工作，可以促进劳动力资源区域间的转移和流动。第三，通过让不同地区的管理者参与制定适应与本地区的政策方针，可以寻求到最佳的解决方案。
3、使税收政策更加现代化
税收政策在减少收入不平等方面有积极的作用。一个更加积极的税收系统可以确保因经济增长而带来的收益可以被广泛共享，从而调节税前收入的不平等。此外，加强税收信用机制，促进人们积极纳税。过去几十年，随着人工智能的发展，投资资本更加集中于高收入人群，引发了收入不平等的加剧。未来将在税收制度方面做出进一步的改革从而促进财富的转移。
三、结论
人工智能驱动的自动化所带来的经济影响是未来政府面临的重大挑战。人工智能已经开始改变了美国的工作场景，改变了人们可以工作的种类以及工人们所需要的工作技能。所有的美国人民都应该有机会参与到这些挑战中，无论是学生、工人、管理者、技术领导者抑或是普通公民都应在公共政策的辩论中发声。
人工智能引发了很多新的政策问题，这些问题是未来的政府、国会、私营部门和公众都应继续讨论和思考的话题。政府、产业界、技术和政策方面的专家以及公众的持续性参与将会在推动国家政策朝着创作更加广泛的共同繁荣方面发挥重要作用，从而释放美国公司和工人的创造潜力，确保国家在人工智能的创造和使用方面的持续领导地位。
【报告地址】https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/documents/Artificial-Intelligence-Automation-Economy.PDF
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