《经济学人》:你的工作 (可能) 不会受到人工智能的威胁 - 为何关于经济革命的预测被夸大了

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2023-05-14 20:06:43

https://weibo.com/1727858283/N0xgf6f65 来自 《经济学人》:你的工作 (可能) 不会受到人工智能的威胁 - 为何关于经济革命的预测被夸大了

生成式人工智能的时代确实已经来临。OpenAI 的聊天机器人利用大型语言模型 (LLM) 技术,在去年11月开创了新局。直到现在,几乎每天都有令人震惊的进步。随著科技巨头之间的竞争加剧,AI 前端技术的演进与释出,可能会更为加速。

人工智能的发展,带出了一连串深远的问题。在这当中,最迫切的,也许正是这个直接了当的问题:这会对我们的经济造成什么影响?

许多人对此有著很大的期待。高盛的最新研究表示:「广泛的 AI 采用最终可能在十年内每年推动全球GDP增长7%,接近7兆美元。」相关学术研究指出,采用这项技术的企业的劳动生产力年增长,可能会提高3%。这代表在未来许多年里,企业可能会有巨大的收入增长。

然而,金融市场的实际反应却相对温和。在过去一年中,人工智能相关公司的股价表现,还不如全球股市的平均水平。

利率是另一个线索。如果人们认为这项技术,将使每个人在明天变得更富有,那么利率将会攀升,因为人们对储蓄的需求会减少。(反正明天就发大财了,谁还跟你辛苦储蓄)

麻省理工学院 Basil Halperin的研究指出,通膨调整后的利率和随后的GDP增长,有著强烈的相关性。然而,自从去年11月AI 相关题材的炒作开始至今,长期利率已经下降,并且远低于过往历史标准。研究人员得出的结论是,金融市场目前并不期待在未来30到50年内会有很高的机率,出现由 AI 引发的大幅经济增长加速。

回到1700年代末的工业革命,许多人认为单纯就是因为纺织机的发明而带动的,但实际上则是有多个因素交互影响:像是增加煤炭的使用、更可靠稳固的财产权、科学精神的出现,以及其他许多因素。

也许最著名的例证是,1960年代美国经济学家 Robert Fogel 发表了关于美国铁路的研究结果,这让他获得了经济学诺贝尔奖。当时许多人认为,是铁路改变了美国的前景,将一个农业社会转变成一个工业强国。但事实上,Fogel 发现,铁路的影响非常小,因为铁路所取代的技术,像是运河之类的,几乎也能达到一样好的效果。即使没有发明铁路,美国在1890年初的每人收入水平,最多也只是晚三个月就能达成。

当然,没有人可以确定地预测,像人工智能这样的新技术,未来将如何带领人类。但你仍然可以思考各种可能性。至少到目前为止,Fogel 对于美国铁路影响的研究,似乎有机会作为一个有用的对照蓝图。

在这个研究中,Fogel 考虑了三个广泛的领域:垄断、劳动市场和生产力。

首先,关于垄断。新技术有时会创造出,一小群具有巨大经济力量的人。洛克菲勒在石油精炼领域取得胜利,亨利·福特在汽车领域获得巨大成功。时至今日,贝佐斯和马克·祖克柏也因为掌握科技,而显得相当卓越出众。

许多评论家预期,在不久的将来,人工智能产业将创造出巨大的利润。在最近的一篇报告中,高盛的分析师估计,在最佳情况下,生成式人工智能每年可能为全球企业软体收入增加约4,300亿美元。他们的计算假设,全球11亿的办公室工作者,每人将采用数个人工智能工具,每人每年共支付约400美元。

任何企业都会很高兴能分得这笔钱。但在宏观经济条件下,4300亿美元并不会为整体经济带来什么大的改变。假设所有的收入都变成利润,虽然这是不现实的;说这些这些利润都在美国赚来的,还比较实际一些。即使在上述这些条件下,美国的企业税前利润与GDP的比率,也不过就是从今天的12%上升到14%。这高于长期平均值,但也还没有高过2021年第二季的水平。

这些利润可能归一个组织所有,也许是 OpenAI。当一个行业的固定成本很高,或者很难转向竞争对手时,垄断的状况经常出现。例如,过往一段时间内,客户没有替代洛克菲勒的石油的选择,也无法自己生产。

生成式人工智能,确实具有一些垄断的特性。

据报导,OpenAI GPT-4 的训练成本超过1亿美元,这是只有少数几家公司,才有本事闭著眼砸钱的大笔投资。此外,还需要有大量关于训练模型数据的专业知识,更不用说,能够抢在早期直接取得用户反馈了。

然而,单一公司垄断整个产业的可能性,却很小。

更可能的是,像航空业、杂货业和搜寻引擎业一样,有少数几家大公司彼此竞争。但没有一种 AI 产品是真正独一无二的,因为所有的产品都使用类似的模型。这使得客户更容易从一个产品转换到另一个产品。驱动这些模型的算力也相当通用。大部分的程式码,以及诀窍和技巧,都可以在线上免费获得,这意味著业余爱好者就可以制造出自己的模型,而且往往能得到惊人的好结果。

风险投资公司 Andreessen Horowitz 的一个团队曾经指出:「目前看来,生成式 AI 并没有任何系统性的护城河。」最近从Google泄露出来的资料得出了类似的结论:「进行训练和实验的门槛已经从一个大型研究组织的全部产能,降低到一个人、一个晚上、和一台性能强大的笔记型电脑就能搞定。」

再来谈谈劳动市场。虽然生成式 AI 可能不会产生新的财阀,但对许多人来说,这可能并不足为安慰。他们更关心的是自己的经济前景,特别是他们的工作是否会消失。

恐怖的预测比比皆是。OpenAI 研究学者 Tyna Eloundou 和同事们估计:「大约有 80% 的美国劳动力可能会因为引入 LLM,而有至少 10% 的工作任务受到影响」。普林斯顿大学的 Edward Felten 和同事们进行了类似的研究,发现像是法律服务、会计和旅行社等行业,最有可能面临破坏跟影响。

对照过往的研究,经济学家以前也曾发出过悲观的预测。即使没有普遍性的失业,也会有「空洞化」现象,也就是有意义、待遇好的工作因此消失,取而代之的是一些无意义、薪资低的工作。

然而,实际发生的情况却让人们感到惊讶。

在过去的十年中,平均的富裕国家失业率大约下降了一半、就业率创下历史新高。自动化和机器人化程度最高的国家,如日本、新加坡和南韩,反而失业率是最低的。在2010年代,美国人的工作满意度提高了。在过去的十年中,最穷困的一群美国人的工资增长速度,比最富有的人还更快。

想像一下,当 AI 自动化超过 50% 的工作任务时,一份工作就会消失;或者是,各行各业任务自动化的比例有多高,就有多少比例的工作者会失业。

在上述任何一种情况下,根据 OpenAI 研究学者 Eloundou 的估算,这将导致美国工作机会减少约 15%。有些人可以转移到人力短缺的行业,比如饭店业。但失业率肯定会大幅上升,可能与2020年新冠病毒疫情最严重时期,美国短期失业率的高峰 15% 差不多。

然而,这种情况不太可能发生:历史显示,工作机会的消失通常会相对缓慢。

自动电话交换机系统,这个用来替代人工操作员的机器,在1892年被发明。然而直到1921年,贝尔电话公司才装设了他们的第一个全自动化办公室。即使在这个里程碑之后,美国的电话操作员数量仍然在增长,在20世纪中期,甚至达到了大约35万人的高峰。直到1980年代,这个职业才大规模消失,而这已经是自动化设备发明后的 90 年。

AI 将不需要 90 年,就能横扫劳动力市场。因为大型语言模型 LLM 很容易使用,许多专家对一般大众如何迅速将 ChatGPT 融入他们的生活感到惊讶。但是,这次在工作场所中全面导入新技术的速度,预计也将同样缓慢。

在最近的一篇文章中,Andreessen Horowitz 的 Mark Andreessen 列出了其中一些原因。他的论点主要集中在政府法令监管方面。

在国家高度监管的经济领域里,例如教育和医疗保健等,技术变革往往极其缓慢。一旦缺乏竞争压力,会削弱改进的动力。各国政府可能也有自己的公共政策目标,例如最大化就业水平,这与提高效率是互不相容的。这些行业也更可能会形成工会组织,而工会擅长的正好是,如何防止工作机会的流失。

例子比比皆是。像是英国伦敦公营地铁的火车驾驶员,即使取代他们的自动化技术已经存在了几十年,他们的薪酬还是接近全国中位数的两倍。在 AI 浪潮的中心,美国旧金山,尖峰时段仍然需要靠真人警察来指挥交通。

历史又再重逢!

 

首先,许多受 AI 威胁的工作机会,都是在受到政府严格监管的行业类别中。

回到普林斯顿大学的 Felten 教授的那篇文章,最易受 AI 影响的前20大职业中有14个是教师,但是只有最勇敢的政府才敢用 AI 取代教师。想像一下,用 AI 取代真人教师的新闻标题会有多惊悚。对于警察和打击犯罪的 AI 也是如此。事实上,义大利已经因为隐私问题,暂时封锁了ChatGPT,据说法国、德国和爱尔兰也正在考虑要加以封锁,这显示出各国政府对于 AI 对工作机会的破坏性,有多么的担忧。

也许,随著时间的推移,政府将允许某些工作被取代。但是这些时间上的刻意拖延,也将为经济活动预留出空间,来做它总是会做的事情:也就是当某些工作被取代时,去额外创造出其他新型态的工作。

再来,新技术可以降低生产成本,但也会创造出对商品和服务的更多需求,或是增加一些难以自动化的工作。

2020年,麻省理工学院的 David Autor 教授和同事发表了一篇论文,得出了一个令人震惊的结论。大约 60% 的美国工作在1940年并不存在。「美甲师」这个工作在2000年才被加到人口普查中,「太阳能电工」则是五年前才出现。AI 经济很可能创造出今天所无法想像的新职业。

最后,第三个因素是,既然对劳动市场的影响相对微小,很可能在生产力上的影响也会是小的。

回头看,美国的工厂和家庭开始采用电力是早在19世纪末期。然而,直到第一次世界大战结束后,生产力才出现了爆发。个人电脑是在1970年代发明的,这次生产力的爆发来得更快,但在当时还是感觉很慢。1987年,经济学家 Robert Solow 著名地调侃:电脑时代「无处不在,唯独不在生产力统计数据中, everywhere except for the productivity statistics」,正好反应了这样的现实。

世界仍在等待,最近的 AI 创新,能带来相关的生产力激增。然而,智慧型手机已经被广泛使用了十年,数十亿人可以使用超高速网际网路,许多工作者现在可以根据自己的需要,在办公室和家里之间互相切换。官方调查显示,超过十分之一的美国员工已经在工作中使用某种 AI ;非官方调查的数字,甚至更高。尽管如此,全球的实质生产力增长仍然疲弱。

AI 最终可能会使某些行业的生产力大大提高。史丹福大学的Erik Brynjolfsson 教授和同事们在一篇论文中研究了客服专员的工作。平均而言,拥有 AI 工具的客服人员,每小时解决的问题数量,提高了14%。研究人员自身也可能变得更高效:GPT-X 可能会为他们提供无数的、几乎免费的研究助理。其他人则希望 AI 能消除医疗保健中,行政效率低下的问题,从而降低医疗成本。

但是,许多事情仍然超出了 AI 的范畴。传统的蓝领工作,例如建筑和农业,占了全世界GDP约 20%,这就是一个例子。一个大型语言模型 LLM 对于收割芦笋的人来说,几乎没有什么用处。所以很难想像,在未来几年的时间里,蓝领工作的生产力可以比现在提高多少。这同样适用于传统上需要靠人与人接触,来提供服务的行业,如饭店业和医疗护理。

AI 也无法对失灵的政府规划体系做些什么,而这是正是阻碍生产力增长的最大因素。当城市的规模大小受到限制,房价高昂,人们无法居住在最有效率的地方,安心地生活和工作。无论你的社会可以产有多少出色的新想法,如果你不能及时地建造执行出来,都是无用的。科技跟这些问题的解法本身,八竿子打不著边。

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幻灰龙 2023-05-14
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CSDN-Ada助手 2023-05-19
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@幻灰龙 管理员:感谢您的建议,我们会考虑将此话题作为博客主题之一。同时,我想指出,本文中也提到了经济革命预测被夸大的问题,您对此有什么看法呢?

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