【先鋒銳評】人工智慧會使數十億人成為「無用階層」？|我們身處的不是科技泡沫，而是科技革命

讀而思

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隨著科學技術的進步，新的行業不斷湧現，創造的就業機會也會越來越多。

以色列歷史學家赫拉利在新作《未來簡史》中大膽預測了人類社會發展，被《泰晤士報》等多家媒體評為年度最佳圖書。最近，赫拉利在接受記者採訪時表示：目前，正在研發的人工智慧技術在許多領域的表現將超過人類，比如駕駛汽車、診斷疾病。未來，大量的工作崗位將被智能機器取代，數十億人將成為「無用階層」。

筆者同意「人工智慧技術在許多領域的表現將超過人類」這一觀點，但不同意「數十億人將成為『無用階層』」這一論斷。赫拉利所說的「無用階層」，其實是指「失業階層」。

從歷史上來看，隨著人類社會的發展，科學技術越來越進步，機械化、自動化程度也越來越高。那麼，是不是失業率越來越高呢？顯然不是！因為隨著科學技術的進步，新的行業不斷湧現，創造的就業機會也會越來越多。比如，鐘錶的出現雖然使更夫失業了，但從事鐘錶行業的人比以前的更夫多得多。

以美國為例，上世紀30年代初「大蕭條」時期，美國人口只有1.2億，失業率一度超過20%；現在美國人口有3.2億，然而現在美國的失業率只有4.8%。以整個世界而言，200年前世界人口只有10億，現在的機械化、自動化程度比200年前大大提高了，能不能說現在的73億人口中的絕大部分都是多餘的？當然不能這樣說。

在古代，農業人口佔總人口的90%以上，但仍然經常發生飢荒。隨著社會經濟的發展，農業人口比例越來越低，在經濟發達的美國，農業人口佔總人口比例不到2%，不但養活了美國人口，還有大量的農產品供出口。古代人恐怕想象不到，農業人口竟然能降到如此低的比例。

技術進步往往是解放勞動力而不是使勞動力成為多餘，因此，勞動力從舊的產業不斷轉入新的產業。農業技術的進步，使大量的農村剩餘勞動力脫離了農業生產，轉移到製造業；工業技術的進步，使大量的工人脫離了製造業，轉移到第三產業。一個人不從事農業生產，並不意味著這個人就一定會失業，因為他還可以從事製造業或服務業。同樣道理，一個人的工作崗位被人工智慧取代，他還可以從事其他行業。

如果人類只滿足於吃飽飯，那麼全世界只需要一小部分人從事農業生產就可以讓全人類吃飽飯，這樣現在世界上絕大部分人都是「無用階層」。但俗話說：「人吃飯是為了活著，但活著不是為了吃飯。」人類的需求從低到高，美國心理學家馬斯洛認為，人類需求像階梯一樣從低到高按層次分為五種：生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實現需求。為了滿足人類各層次的需求，必然會有相應的行業被創造出來。

可以預測，隨著人工智慧的發展，未來大量的人員將從事科學研究、創造發明、文化教育和藝術行業。尤其是，智能機器人的研究開發、製造、銷售和管理可望成為一大產業。未來社會，越來越多的體力勞動密集型產業將升級為智力勞動密集型產業。

機器代替了人類的一部分體力勞動，人工智慧則代替了人類的一部分腦力勞動。人是萬物之靈，是人創造了人工智慧，而不是相反。人類沒有理由、也沒有必要自暴自棄。

延伸閱讀

我們身處的不是科技泡沫，而是科技革命

科技的不斷創新使得科技創業公司數量猛增，並推動工業革命的出現。科技並非人們所想的那樣導致經濟泡沫，反而可能會帶來全新的革命。

根據VentureBeat發布的一份報告顯示，2016年1月，「獨角獸」 在全球範圍內數量達到了229個。《華爾街日報》則提供了一個更為保守的估計，但即使如此，該趨勢總體是十分明朗的。 在短短兩年內，全球獨角獸公司的數量增加了兩倍多，從45到149。

對於」獨角獸「的大規模出現，解釋只有一個：矽谷的現狀就像是一個大到即將破裂的肥皂泡。 4月，Benchmark的Bill Gurley發表了一篇博客文章，聲稱獨角獸融資市場對於所有參與者來說已經變得十分危險。5月，《華爾街日報》的Christopher Mims表示矽谷末日即將來臨。 6月，舊金山宣布正在制定一項「經濟彈性計劃」，以幫助城市在不可避免的衰退中生存。 整個科技世界都呼吸著緊張的空氣。

可是現如今我們已經步入2017年，卻什麼也沒發生。當然，這不能代表問題就消失了。 一些老牌的獨角獸公司，像內容公司Mode Media已經完全倒閉。 獨角獸公司的爆炸式出現已經減緩了步伐，2016年只有少數新公司獲得了這種地位。 但現在是2017年，我們沒有看到任何類似於人們預測的初創企業估值崩潰，以及隨之而來的經濟災難等現象。

我認為事實是這樣的：所謂的崩潰就算最終會發生，但無論如何也不會發生在今年， 或明年，或者後年，或者大後年，或者大大後年。 這是因為，儘管創業公司的估值都被估計得過高，可我們實際上並沒有生活在所謂的肥皂泡里。 這些估值大多反映了將要被創造的實際價值——這是我們自第二次工業革命以來沒有看到的水平。 隨著創新的加速，這價值會只增不減。

為了研究為什麼是這樣，我們首先需要去了解一定的經濟史。

信息科技即是作為第三次工業革命的通用技術

在20世紀末期，經濟學界存在的一大困惑便是為什麼信息技術革命（IT）在當時對於促進生產率增長上沒有產生多大幫助。 1987年，勞動經濟學家羅伯特·索洛嘲笑說：「除了生產率統計數據之外，你可以看到任何地方都已經進入了計算機時代。」 然而，所謂的「索洛悖論」並不是這樣。回顧第一次和第二次工業革命，像斯坦福大學保羅·戴維這樣的經濟史學家能夠證明，一次重大技術創新之後，生產率增長的放緩不是一個矛盾，而是一場革命正在發生的明確跡象。

觸發第一次或第二次工業革命規模變化的技術創新在經濟學中被稱為通用技術（GPT）。通用技術（GPT）是非常特別的，因為通過這一次突破，他們打開了許多（甚至全部）經濟部門的潛在創新的大門。蒸汽在第一次工業革命中是一個GPT，第二次便是電力。正如戴維這樣的歷史學家認為，IT是處於正在進行中的第三次工業革命中的GPT。

美國的生產率增長放緩發生在1890年至1913年，當時電力正在被引進。 這可能是由於工廠電氣化速度緩慢，正如戴維所辯稱的那樣，或者是其他原因。 但最終結果很清楚：在花費20多年時間實現全面滲透后，電氣化突然帶來了未來15年生產力增長的巨大加速。如果大蕭條時期加速度沒有減緩，這種增長很有可能不會馬上停止。

證據顯示，我們現在也在跟隨著類似的模式。 在2005年，Jovanovic和Rousseau書寫了IT採用的時代。從1971年開始，當英特爾發明了微處理器，並且成為第一台PC的核心。 幾乎與此同時，生產力增長放緩，因為辦公室內開始進入PC革命，只有在20世紀90年代中期才再次被恢復。 Jovanovic和Rousseau預測，如果IT遵循類似電氣化發展的模式，經濟將在20世紀上半葉繼續經歷加速增長的過程。

但是直到今天，大規模的生產力增長上升還沒有發生。 2004年以後，生產率增長再次放緩。 這意味著，在2016年，我們還沒有獲得IT革命的全部好處。

事實上，全新的GPT革命可能就在眼前。

智能手機和人工智慧是否能掀起第四次工業革命？

根據2015年麥肯錫全球報告，美國經濟相對其科學技術的使用仍僅占其潛力的18％。 除了矽谷，許多行業的技術還停留在幾十年前。 空中交通管制仍在使用從20世紀70年代開始使用的計算機系統， 美國的核計劃仍然在軟盤上運行。 我們還沒有完全獲得第三次工業革命的好處。

然而，我們可能已經站在第四次工業革命的入口——這次是由智能手機和人工智慧驅動。 經濟學家特別報告指出，2004年後生產力增長的下降似乎與科學技術進步的明顯加速有關，因為網路和智能手機能將信息傳播到任何地方，機器智能和機器人技術也在取得快速進展。

「經濟學人」報告指出，生產率的增長正在加速經濟全球化，因此大量的國外廉價勞動力被挖掘出來，從而使在國內為投資於節省勞動力的設備的動機消失於無形之中，「富裕經濟體， 必定是一個自我限制生產力增長的循環「。但是隨著和其他發展中經濟體的勞動力成本的上升，這個周期必然會崩潰。 當這種情況發生時，我們將看到生產率增長將再次加速，並且超越從前所有工業革命的加速度，這是因為第四次革命的收益將疊加著第三次革命迄今未實現的收益。 這將是我們從來沒有遇見過的情況。

然而，我們不必等到那時才能看到這次革命將會產生多大的影響。 現已有公司利用其現有科技，併發揮其全部潛力。 他們正在受益於兩個主要機制：網路效應和數據效應。 網路效應是指你的產品價值隨著消費者或用戶群的增加而增加（例如Uber、Facebook）。 數據效應是指您的研發生產力是消費者和或用戶資料庫存（例如Google搜索）的函數式增長。

在這兩種情況下，領先企業都能夠在生產力和市場份額方面產生最快的增長。 因此，這些「贏家」將繼續贏得勝利並遠遠超過其他人。 布魯金斯研究所最近的一份報告發現，這些獲得站在跑道最前方的公司在2001 - 2013年的生產率大大提高了，而處於中間部位的」公司的生產率則幾乎停滯不前。 換句話說，那個時期的滯後生產率統計數據掩蓋了實施現有技術所有潛力公司的巨大收益。

這就是為什麼？在2016年，我們看到了獨角獸類公司和其他人之間的巨大差異。 充分接受併發揮當今技術潛力的公司已經看到了生產率正在以勢不可擋的速度增長著。 當這種情況出現時，那些得天獨厚的獨角獸估值將不再那麼值得注意；相反，他們將是其他公司的標準教材。

無論是公司是否決定上市，全新的通用技術都會帶來大量的資金流入

當第二次工業革命剛剛開始，所謂獨角獸公司都是完全不存在的概念，但當時存在的，是一個股票市場。 Jovanovic和Rousseau指出，在引入電力僅僅五年後的1895年，上市公司數量飆升，並且上市公司在採用GPT期間繼續佔據比平常更大的市場份額。 換句話說，投資者正在以GPT為基礎投入大量現金的新業務，而現有公司面臨的高收入成本卻受到阻礙。 雖然Jovanovic和Rousseau沒有具體指出，但他們的數字錶明，上市公司數量在1920年再次飆升，幾年後生產率增長開始穩步加速。

在IT被當作GPT被採用的情況下，Jovanovic和Rousseau指出，此循環的轉速異常的緩慢。 誠然，上市公司從1977年開始就穩定地增加了其股票市場的份額，但是直到1990年代末，都沒有達到真正的巔峰，也許是因為IT的採用最初比電氣化昂貴得多。 Jovanovic和Rousseau認為，這種延遲意味著IT採用的一些影響可能比電氣化延遲 。換句話說，未來還十分值得期待。

可能在2014-2016年的獨角獸類公司爆炸性增長的數量就相當於1920年上市公司數量所達到的巔峰。這將是第二波的財富創造，現在還在進行中的IT革命帶給我們的益處已經基本紮根，或者也許它就相當於1895年的上市公司數量飆升，也成為了另一場革命開始的標誌。

無論如何，我們有充分的理由相信科技公司的高估值不是信手拈來。 在線分銷往往呈現出「提高規模回報」的可能性。這意味著，隨著基於科學技術的公司規模的增長，其利潤率只會擴大而不會縮水，但這是基於規模報酬遞減的情況下。 因此，基於科學技術的公司應該以比估值收益遞減的公司高得多的估值倍數進行交易。 投資者並沒有充分理解這一點，因為增長的回報仍然為老牌教科書中的差異，金融分析師仍然以收益遞減為假設來模擬盈利增長。 而另一個原因則很有可能向我們證明了，獨角獸類公司的爆炸出現不一定代表了肥皂泡將會破裂，反而，也許是全新革命開始的跡象。

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本文來源於新京報評論、作者何亞福 ，36氪；先進位造業全媒體重新整理，版權歸原作者所有，並對原作者表示感謝。如涉及作品版權問題，請聯繫我們刪除或做相關處理！

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