人工智能將會改變世界經(jīng)濟(jì)，這個說法人們已經(jīng)聽到過無數(shù)遍。但改變的程度能有多大？哪個領(lǐng)域的改變最先發(fā)生？擴(kuò)張的速度有多快？《紐約時報(bào)》的一篇報(bào)道指出，從三份新報(bào)告來看，AI現(xiàn)在能夠做的可能比你想象得要少。但據(jù)麥肯錫估計(jì)，由于AI的發(fā)展，到2030年可能六分之一的美國人都要開始找新工作。

關(guān)于人工智能及其對經(jīng)濟(jì)的影響，基本上有三大疑問：人工智能能夠做什么？它將走向哪里？它蔓延的速度有多快？三份新報(bào)告共同給出了這些問題的答案：當(dāng)前階段，人工智能能夠做的可能比你想象的要少。但最終，它能夠做的事情可能將超過你的想象，它將出現(xiàn)在更多你可能想象不到的地方，它的進(jìn)化速度將會超過任何過去的強(qiáng)大技術(shù)。

這一系列研究本身就是人工智能繁榮發(fā)展的一個標(biāo)志。各個學(xué)科的研究人員都在爭先恐后地理解這項(xiàng)技術(shù)潛在的發(fā)展軌跡、覆蓋范圍和影響力——人工智能已經(jīng)在無人駕駛汽車和在線圖像識別等方面找到了出路。這樣做帶來了定義和估量方面的諸多挑戰(zhàn)，因?yàn)樵擃I(lǐng)域發(fā)展迅速，還因?yàn)楦骷移髽I(yè)紛紛打著AI的旗號進(jìn)行宣傳推廣。

由美國斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院(MIT)和其他組織機(jī)構(gòu)研究人員聯(lián)合打造的“人工智能指數(shù)”(AI Index)于2017年11月30日發(fā)布，旨在通過測量技術(shù)進(jìn)步、投資、研究引用和高校入學(xué)人數(shù)等方面，來跟蹤人工智能的進(jìn)展。該項(xiàng)目的目的是收集、管理和持續(xù)更新數(shù)據(jù)，以便更好地讓科學(xué)家、商界人士、政府和公眾了解到該領(lǐng)域的最新進(jìn)展。

麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institute)2017年11月29日發(fā)布了一份關(guān)于自動化和就業(yè)的報(bào)告，概述了人工智能技術(shù)潛在的幾個發(fā)展路徑，以及其在數(shù)個國家對不同職業(yè)類別的工作人員的影響。其中一個發(fā)現(xiàn)是：大約12年之后，到2030年，美國將有多達(dá)三分之一的勞動力將不得不轉(zhuǎn)而從事新的職業(yè)。

美國國家經(jīng)濟(jì)研究局(National Bureau of Economic Research)、麻省理工學(xué)院(MIT)和芝加哥大學(xué)(University of Chicago)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家在11月共同發(fā)表的一篇文章中，解答了為什么到目前為止所有人工智能技術(shù)的研究和投資都對生產(chǎn)力沒有多大影響的疑問。

這三個研究項(xiàng)目有不同的研究重點(diǎn)。但透過報(bào)告和對作者的采訪中可以看出兩個共同的主題。

1、技術(shù)本身只是決定人工智能的軌跡及其影響的其中一個因素。經(jīng)濟(jì)、政府政策和社會態(tài)度也將發(fā)揮重要作用。

2、從電力到計(jì)算機(jī)，重要技術(shù)普及的歷史模式可能也適用于人工智能。但如果說普及模式相似，那普及的速度可能就不同了。而且，正如許多研究者預(yù)測的那樣，如果它的速度要快得多，其社會影響可能會比過往的重大技術(shù)帶來的轉(zhuǎn)變更加劇烈。

人工智能指數(shù)源自人工智能專家從2014年開始的斯坦福大學(xué)“人工智能100年研究計(jì)劃”（One Hundred Year Study on Artificial Intelligence）。該研究小組成員主要是科學(xué)家，他們希望擴(kuò)大對人工智能的了解，從而提高社會受益于這項(xiàng)技術(shù)的可能性。

這個小組最初打算每五年發(fā)表一次主要研究報(bào)告。不過，斯坦福大學(xué)榮譽(yù)教授、“人工智能指數(shù)”(AI Index)指導(dǎo)委員會主席約夫·肖姆(Yoav Shoham)指出，考慮到人工智能的發(fā)展速度和投資力度，五年才發(fā)布一次“似乎太慢了”。

這個新的指數(shù)并不只是單一的數(shù)字，而是一系列跟蹤AI相關(guān)趨勢的圖表。該指數(shù)估量的指標(biāo)包含：提高圖像識別和語音識別的速度、創(chuàng)業(yè)活動以及就業(yè)機(jī)會，它還包含了來自人工智能專家的短篇論文。

其中的一些顯示技術(shù)進(jìn)步的圖表很有說服力。例如，僅僅在過去的一兩年中，圖像和語音識別程序就達(dá)到甚至超過人類的能力。

但人工智能專家警告稱，在特定任務(wù)或者游戲的精通程度上取得的成果仍然與一般智力相距甚遠(yuǎn)。例如，小孩會知道桌子邊緣的水杯很可能會掉到地板上，濺出水來。小孩能理解日常生活中的物理現(xiàn)象，但人工智能程序目前尚不具備這些能力。

“公眾認(rèn)為我們對AI的理解程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高過我們實(shí)際的理解程度，”從事該指數(shù)研究的斯坦福國際研究所(SRI International)科學(xué)家雷蒙德·佩羅特(Raymond Perrault)指出。

舒漢姆（Shoham）說道，當(dāng)前的“AI指數(shù)”基本上還只是第一步。該團(tuán)隊(duì)正在尋求從全球?qū)W術(shù)研究者和企業(yè)研究人員那里獲得數(shù)據(jù)和評論。他說，這樣做的目的是建立一個“活的指數(shù)”，能詳細(xì)列出該領(lǐng)域盡可能多的可衡量的維度，其中包括社會影響力。

麥肯錫自動化和就業(yè)報(bào)告聚焦圍繞人工智能的不確定性及它對勞動力市場即將產(chǎn)生的影響。該機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)，到2030年，將要尋找新職業(yè)的美國人口將在1600萬至5400萬之間——具體要看技術(shù)普及速度。

人工智能發(fā)展得越快，帶來的挑戰(zhàn)就越大。麥肯錫預(yù)測的上限數(shù)量高達(dá)5400萬，表明了，人工智能帶來的勞動力轉(zhuǎn)型變革，比起之前從農(nóng)場到工廠、后來從制造業(yè)到服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)變浪潮，來得更加迅猛。

“這就是我們要討論的方向——如何應(yīng)對這種轉(zhuǎn)變，”麥肯錫經(jīng)濟(jì)學(xué)家蘇珊·倫德(Susan Lund)說，“我們需要在如何提供職業(yè)生涯培訓(xùn)和如何幫助失業(yè)工人找到新工作方面做出重大改變?！?/p>

然而，人工智能的崛起還沒有在整體經(jīng)濟(jì)中顯現(xiàn)出來，至少從數(shù)字上來看還未體現(xiàn)。麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的埃里克·布林約爾松(Erik Brynjolfsson)和丹尼爾·洛克(Daniel Rock) 以及芝加哥大學(xué)的查德·西維爾森（Chad Syverson）在他們最近發(fā)表的論文中寫道，這是“期望值與數(shù)據(jù)之間的沖突”。他們提供了一些可能的解釋，包括不切實(shí)際的希望和對新技術(shù)不準(zhǔn)確的估量。但他們強(qiáng)調(diào)的是，人工智能的普及和有效利用存在滯后。

這方面在歷史上也有先例。例如，電動機(jī)是在19世紀(jì)80年代初期問世的。但直到20世紀(jì)20年代，電動機(jī)推廣開來，工廠作業(yè)被整頓成量產(chǎn)流水線來利用當(dāng)時的這項(xiàng)新技術(shù)以后，生產(chǎn)力的提升才顯現(xiàn)出來。

布林約爾森（Brynjolfsson）預(yù)測，AI也將遵循類似的發(fā)展軌跡，但前進(jìn)步伐會更加快速。他也參與了“AI指數(shù)”(AI Index)項(xiàng)目。他認(rèn)為，通過向人們提供做出更好決策所需的信息，該指數(shù)應(yīng)該會有助于加速AI的普及。

有的人對AI持懷疑態(tài)度，但布林約爾森（Brynjolfsson）不是其中之一?！凹夹g(shù)的發(fā)展需要一定的時日，非常強(qiáng)大的技術(shù)也不例外。”他說，“但對我來說，人工智能的普及肯定會發(fā)生?！?/p>