推动自动化发展面临着重重危险——若要实现共同繁荣，我们必须确保人工智能是与人工形成互补，而非取而代之。
关于人工智能对经济增长的影响，乐观的预测比比皆是。高盛集团表示，人工智能的使用可以在 10 年内将生产率每年提高 1.5 个百分点，并使全球 GDP 提高 7%（额外产出 7 万亿美元）。业内人士的预测则更为激动人心，其中包括全球产出每年增长超过 30%，有 10% 的可能出现 “爆炸性增长”。
这种技术乐观主义依托于 “生产率浪潮”（productivity bandwagon）这一根深蒂固的观念，认为包括自动化在内的技术变革会推动生产率提高，从而提高净工资，实现共同繁荣。
然而这种乐观主义不符合历史规律，且对于当前 “任由人工智能发展” 的道路尤其不合时宜，后者专注于推动自动化（取代人工）。我们必须要认清，新技术的发展绝不只有一条唯一的、注定的道路。而且，假设目标是持续改善更多人的经济状况，那么应该采取怎样的政策，才能让人工智能发展走上正确的道路，同时又更加重视提高所有劳动者均可具备的能力呢？
机器问题
与人们的普遍观点相反，生产率增长并不一定意味着对劳动者的需求增加。生产率的标准定义是 “每个劳动者的平均产出”，也就是总产出除以总就业人数。人们希望随着劳动者人均产出的增长，企业雇人的意愿也会提高。
但现实是，雇主并不会根据每个劳动者的平均产出量来招聘更多雇员。相反，对企业来说，重要的是边际生产率——即每增加一个劳动者来提高产量或服务更多的客户，由此带来的额外贡献。边际生产率的概念不同于每个劳动者的产出或收入；每个劳动者的产出可能会增加，而边际生产率可能保持不变，甚至有所降低。
工业机器人等诸多新技术的出现拓展了机器和算法的任务领域，因此取代了人工。自动化提高了平均生产率，但没有增加劳动者的边际生产率，甚至事实上还降低了这一比率。过去的 40 年里，自动化提高了生产率，大大增加了企业利润，却没有在工业国实现民众的共同繁荣。
正如我们在新书 《权力与进步》（Power and Progress）中所描述的那样，用机器取代人工并不是提高经济效率的唯一途径，这一点也已经得到了历史的证实。部分创新成果并未实现工作自动化，而是提高了个人对生产的贡献。例如，新型软件工具可以帮助汽车修理工提高精度，从而提高工人的边际生产率。这与安装以取代人工为目标的工业机器人截然不同。
新的功能
提高劳动者的边际生产率，创造新的任务至关重要。如果新的机器可以开辟人类劳动的新领域，这将使劳动者在生产中发挥更大的作用，进而促进他们的边际生产率提高。自 20 世纪 10 年代起，亨利 · 福特引领汽车制造业展开了一场大规模的产业重组，通过引入自动化技术使整个行业焕发出新的活力。然而，与此同时，大规模生产和装配线所带来的新设计、技术、机器操作和文书工作也增加了汽车制造业对劳动力的需求。
在过去的 200 年里，就业和工资的增长受到了新任务的重要影响。许多领域在过去几十年中飞速发展，如核磁共振放射科医师、网络工程师、计算机辅助机器操作员、软件开发员、信息安全专家和数据分析师，这些职业在 80 年前还不存在。尽管银行出纳员、教授和会计师等一些历史悠久的职业，现在也利用技术从事许多较新的任务。在几乎所有上述情况中，技术进步带来了新的任务，这些新任务成为就业增长的主要推动力。同时，新任务对于提高生产率也是至关重要的，因为它们促进了新产品的推出，并增强了生产过程的效益。
生产自动化
如果某个行业的自动化水平提高，将可以大幅提高生产率，进而推动该行业或整个经济体的就业。在这种情况下，新增的工作岗位可能来自于同一行业的非自动化任务，也可能来自于相关行业的增加活动。20 世纪上半叶，汽车制造业迅速增长，促使石油、钢铁和化学工业大规模扩张。大规模生产的汽车彻底改变了交通运输的方式，推动了新型零售、娱乐和服务行业的兴起。
然而，如果自动化无法显著提高生产率，亦即只能达到所谓的 “一般水平”，则无法引发 “生产率浪潮”。举例来说，自助结账机在杂货店只能取得有限的生产率益处，由于它们只是将商品扫描工作从员工转移至顾客。商店引入自助结账机后，雇佣的收银员数量减少，但并没有明显提升生产率，无法刺激新的就业机会。食品杂货价格未降，生产规模未扩大，购物者生活未改善。
尽管自动化显著提高了生产率，但如果没有随之产生新的任务，这种效益将被抵消。举例来说，在美国中西部地区，机器人的快速普及导致大规模的裁员，并最终延长了该地区经济衰退的时间。
当采取新技术监督工人时，工人也可能会面临同样的问题。加强对工人的监督或许会稍微提高生产力，但其主要目的是激励工人更加努力。
所有这些都突显了技术中一个至关重要的考虑：选择。提升生产效率的方法有很多，促进创新的方法更是琳琅满目。然而，关键在于我们使用数字工具是为了监督和推动自动化，还是为了创造新的高效任务，为劳动者赋予更多能力。
当生产力增长的浪潮减弱，缺乏确保共同利益的自我纠正机制，这些选择就变得更为重要，同时也凸显出少数科技决策者在经济和政治方面的影响力。
五项原则
改变技术变革的方向虽不容易，但可以实现。世界各地的政府，尤其是美国和其他正在积极发展科技的国家，应该采取以下五个步骤，帮助人工智能走上一条与人类互补而不是取人类而代之的道路：
改革商业模式：占主导地位的人工智能开发者可以轻而易举地无偿征用消费者数据，这些开发者对数字广告的依赖也会使他们想尽一切办法来吸引消费者注意。政府需要为所有消费者的数据确立明确的所有权，并应对数字广告征税。要让人工智能惠及全民，就必须实现更多样化的商业模式，甚至促成更多的竞争。
更新税收制度：根据美国和其他许多国家的税法，人力型企业承担的税负要比专注于用算法实现工作自动化的企业税负更重。为了更好地激励企业采用与人类互补的技术，政策制定者应潜心制定一个更对称的税收结构，平衡雇佣（和培训）劳动力和投资设备与软件的边际税率。
提高劳动者话语权：由于劳动者将受到人工智能的深刻影响，其应该在人工智能的发展中拥有话语权。政府政策应限制将未经测试（或测试不足）的人工智能应用于可能使劳动者处于危险之中的场景，例如高风险的人事决策任务（包括招聘和解雇）或工作场所监测和监督。
资助更多有关人工智能与人类互补性的研究：研发与人类互补的人工智能技术需要更多支持。政府应促进竞争和技术投资，将人工智能工具与人类专业知识相结合，以改善重要社会部门的工作。一旦取得了充分进展，政府就可以鼓励进一步投资，并提出建议，商讨与人类互补的技术是否适用于公费的教育和卫生保健项目。
提高政府人员的人工智能专业知识：人工智能将触及政府投资、监管和监督的各个领域。在政府内部建立人工智能咨询部门，可使政府机构和监管人员做出更为及时有效的决策。
考虑潜在的宏观经济影响
人工智能或许会在后五年推动全球 GDP 的增长，尽管增长幅度可能没有那些对人工智能极度狂热的人所言的那么巨大。它或许会在中期稍微提高 GDP 的增幅。然而，根据我们目前的发展轨迹来看，人工智能可能首先加剧工业国家内部的不平等。
目前，许多中等收入国家和一些低收入国家都对道路发展表示担忧。各地都将迎来新的资本密集型技术的应用。根据目前的趋势来看，无人能保证人工智能所创造的工作机会数量能够超过被其摧毁的工作机会。
如果我们能够将人工智能引导到与人类相互补充的道路上，并利用其来解决紧迫的社会问题，那么全球将从中获益。然而，如果过于追求自动化，实现共同繁荣将变得更加困难。
本文作者
Acemoglu 达龙 • 阿西莫格鲁（DARON ACEMOGLU）
麻省理工学院教授
西蒙 • 约翰逊（SIMON JOHNSON）
麻省理工学院斯隆管理学院罗纳德 • A. 库尔茨创业学教授
前 IMF 首席经济学家
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