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AlphaGo勢不可擋,機器奪走人類工作將不可避免

撰文 Moshe Y. Vardi


編譯 怡若樂 丁家琦


2016年3月,谷歌DeepMind公司研究的人工智慧圍棋程序AlphaGo在一場舉世矚目的比賽中以4:1贏下昔日棋王李世石,而2017年初,又出現了一個神秘的人工智慧「Master」,在數個知名圍棋平台上大殺四方,以詭異的棋風接連戰勝頂尖棋手柯潔、古力、聶衛平。正當大家紛紛猜測它的身份時,「Master」主動宣布它就是AlphaGo,DeepMind公司也發了官方聲明:

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圖片來源:棋手、DeepMind團隊成員樊麾的微博


去年3月,AlphaGo的棋藝尚未無懈可擊,有些落子意味不明,甚至出現了「大昏招」,也輸了李世石一局,但經過不到10個月,捲土重來的「Master」已經無人能與之匹敵。在圍棋這個曾被當成「人類最終的智力驕傲」的領域,人類無疑已經不再是機器的對手,這不得不讓人開始關心人與機器的未來。智能機器的興起是會使人類長期受益,還是會造成威脅?萊斯大學的計算機科學教授Moshe Y. Vardi在一場講座中,從經濟學與社會學的角度探討了這個話題。

水漲船不高


世界經濟剛從20世紀30年代的大蕭條走出來。在第二次世界大戰之後的所有經濟衰退中,這一次的衰退引起的失業率是最大的。

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圖片來源: calculatedrisk.com.

要了解未來就業形勢,我們需要知道經濟學中所說的「聯結」(coupling)是什麼。推動整體經濟增長的是經濟生產力,自1953年以來,美國的勞動生產率不斷提高,這帶來了許多好處,如就業機會增多、收入增加、GDP的增長等等。GDP、勞動生產率、收入和就業這四個指標長時間同步增加,使得人們確信,它們之間的「聯結」是一種經濟規律。

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1953年到1983年美國的生產率(藍)、GDP(灰),就業(紅)和收入(綠)。


但事實表明,並不是這樣。20世紀80年代之後,這四個因素之間出現了巨大的分離。如下圖所示,生產率和GDP仍然在增長,但它們所帶來的好處卻並沒有呈現出與之匹配的增長:私人僱傭(即就業水平)和家庭收入中位數趨於平緩。經濟學家曾經相信「漲潮」會抬升起所有的「船」,但似乎現在「潮汐」和「船隻」已經沒有了關係。

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1953年到2011年的美國生產力(藍),GDP(灰),就業(紅)和收入(綠)。


是什麼造成了這樣的結果?

有學派認為,罪魁禍首就是日益發展的技術。他們認為,如今的機器已經變得非常智能,在很多行業都能取代人工勞動力,也就是說,機器正在奪走人類的工作機會。


不過,新古典經濟學家則不同意這種說法。經濟學家、國際象棋大師肯尼思·羅格夫(Kenneth Rogoff)寫道:「就像工業時代剛開始時一樣,人們最近又開始擔心技術變革會引發大量失業。但根據新古典經濟學家的預測,這並不會發生,因為人們總會找到其他工作,雖然這可能需要長時間的調整。總的來說,我們已經可以證明,這種預測是正確的。」


到底誰說得對呢?想知道答案,我們必須回到最基本的層面上去。


機器人來了


1950年,著名計算機研究先驅阿蘭·圖靈(Alan Turing)對智能機器的可行性進行了哲學分析。他寫道:「我相信,到本世紀末,辭彙的用法和普遍的學術觀點會發生較大的變化,那時候人們就能重新討論思維機器而不會自相矛盾。」


65年後,我們仍然沒有完全解開人工智慧的問題。但從90年代起,已經出現了一些突破。1997年,IBM的電腦「深藍」(Deep Blue)打敗了衛冕棋王加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov);2005年和2007年,在無人駕駛機器人挑戰賽中,自動汽車成功挑戰了沙漠小道和城市道路(同人開車一樣,遵守交通規則和安全駕駛原則);2011年,IBM的電腦沃森(Watson)擊敗了智力問答節目「危險邊緣」(Jeopardy!)的中兩個總冠軍;在圍棋方面,機器人的腦力和靈活性也在增強(最終於該演講之後的2016-2017年完全戰勝人類)。


更一般地,很難說製造智能機器是不可能的事——畢竟,我們自己就算一種智能生物機器。牛津大學人類學研究所和劍橋大學現存風險研究中心研究人工智慧潛在危險的研究人員都很擔心這一點,包括史蒂芬·霍金和比爾·蓋茨在內的人都認為,人工智慧對人類有潛在威脅。但我們這裡重點要說的是它在工作和就業方面的影響。


機器正在奪走我們的工作嗎?


機器人確實正在取代人類的工作,不管是給雞去骨還是在藥房工作,是調酒還是看管監獄,我們可以從網上看到數百條最近的有關機器人的新聞,內容涵蓋機器人迄今所能執行的日常任務。


下面來看一些硬性的經濟數據。下圖顯示了1950年到2010年的美國製造業產出(藍),與製造業就業(紅)的比較。產出的總趨勢一直在上升,但就業自1980年以來一直在下降。

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圖片來源:Mark Perry, Carpe Diem blog.


肯定有人會說,美國把很多工作機會轉移到了像中國這樣的國家——然而,中國的數據顯示,製造業的就業同樣下降了。

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1990 年到 2008年,中國製造業的就業和產出


另一個關鍵問題是不平等。下面的圖表顯示,無論是平均收入還是收入份額,只有前10%的人在最近幾十年獲益。

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圖片來源:Mother Jones


當你把前10%的收入放大看時,還會看到類似的現象。在前10%放大後的區域中,底部90%的收入不變,前1%的人獲利,因此總的來說只有前0.01%的人獲利。即使在這個專屬的收入級別上,底部90%的人還會抱怨前1%中前1%的人做得比他們更好!


下圖顯示了誰會從經濟膨脹的時期受益:在經濟發展的前期,底部90%的人獲益最多,而現在,頂端前10%的人獲益最多。

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圖片來源:Tcherneva, Pavlina R. Reorienting Fiscal Policy: A Bottom-up Approach, Journal of Post Keynesian Economics, Fall 2014, 37 (1): 43-66.


既然窮人沒有變得更窮,富人越富又有什麼問題呢?但事實證明,不平等與各種社會問題都有關。它同時會伴隨著社會流動性的下降,並導致經濟增長緩慢,如下面兩個圖表所示:


這張圖以斯科特·菲茨傑拉德(Scott Fitzgerald)著名的小說命名。 橫軸表示收入的不平等性,縱軸表示社會不動性(某人將保持父母收入水平的可能性)。可以看到,較高的不平等性與較高的不動性相關。

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圖表顯示,較高的不平等性與較短的增長時間相關。


我們還可以從其他的一些經濟指標中得知,在過去三十年中,我們的經濟出了一些問題。


這一次,將會有什麼不同嗎?


在幾百年前工業革命剛剛開始時,就有人擔心技術會剝奪人類的工作機會,然而事實證明,科技在剝奪了大量工作機會的同時也創造了工作。那為什麼這一次情況會不同呢?

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由於技術進步,過去100年中,馬的「就業市場」急劇下降。


這一次的不同之處在於,我們現在已經開始努力製造幾乎在所有方面都比人厲害的機器。如今,人工智慧還面臨著挑戰:它們還不能模仿人的靈活性與情境感知,甚至連動物的程度都達不到。機器也不能勝任許多需要高級認知能力的工作,不過畢竟有很多工作並不需要這種高水平的身體靈巧性或認知能力,這就是為什麼如今越來越多的工作正在實現自動化。


有一些證據表明,新的技術革命帶來的影響與前兩次相比的確會有不同。最近的一項研究發現,在2010年,美國只有0.5%的勞動力在2000年後才產生的新行業中就業。引導最新一次數字革命的主要公司創造的就業機會比上一次計算機革命的公司少很多,例如,臉書(Facebook)公司就只有不到13000名員工。新興技術不需要太多的勞動力就能保持經濟增長,我們不能指望它們給我們帶來新的工作機會。


打個比方,想像一下20世紀初期的兩匹馬之間的對話。其中一匹馬看到火車車廂和早期的汽車,開始擔心自己以後會「失業」。另一匹馬則樂觀地認為,新的技術進步將會創造新的「就業」機會。然而,事實證明,1915年就是馬「就業率」最高的一年。如今,在西方,大多數馬被當作寵物,雖然這也算是一種「職業」,但他們的數量仍在大幅下降。


這對於我們的未來來說,意味著什麼?


有智能機器的世界也許將會很美妙:我們不用再去工作,可以把時間花在有意義的休閑活動上。但這需要巨大的經濟調整——這種調整可能需要很長時間。我認為,整個社會花了200年時間才完全適應了工業革命。工業革命始於17世紀,但直到二戰後,具有社會安全網路的現代社會民主國家誕生以來,社會才適應了工業革命的存在。而要在經濟上適應一種新的狀態,哪怕過程只有幾十年,也將是個艱巨的挑戰。


在經濟學問題之外,我們還需要思考一個哲學問題:好的生活是什麼樣的?不用工作,不通過職業來追尋人生意義,真的會讓我們幸福嗎?或者,它會引起我們的不滿,引發不安定感,甚至不安全感,正如1904年,西奧多·赫茨爾(Theodor Herzl)的戲劇《呂底亞的梭倫》(Solon in Lydia)所講的一樣?在這部戲劇中,古希臘的Eukosmos發明了一種不用小麥就可以製作麵粉的方式,讓很多人失去了原本的工作,這給社會帶來了災難性的後果,而Eukosmos最後只好喝了一杯毒葡萄酒,讓有害的新發現伴隨著他永遠消失了。


工業革命起源於化石燃料,這一發現帶來了新的能源,以前所未有的方式,解放了一部分人類和動物勞動力,但我們現在也正在為氣候的變化付出代價。要想停止對化石燃料的依賴極其困難,或許我們要在災難性的後果發生之前思考,而不是亡羊補牢。引用新興技術政策中心(C-PET)的領導者奈傑爾?卡梅隆(Nigel Cameron)的話:「沒有工作的世界,到底會成為天堂,還是成為地獄?現在是時候該仔細考慮這個問題了。」


https://plus.maths.org/content/humans-machines-and-future-work


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