文/新浪財經意見領袖機構專欄 Project Syndicate

　　作者 達倫·阿西莫格魯（Daron Acemoglu），麻省理工學院經濟學教授。帕斯夸爾·雷斯特里波（Pascual Restrepo），波士頓大學經濟學教授。

　　人工智能（AI）正在改變我們的生活的方方面面，而不僅僅是經濟。作為一項通用的技術，AI的應用可以說是無窮無盡的。它可以用于使此前由人類完成的任務變得自動化，也可以用來提高人力勞動的生產率，從而提高勞動力需求。

　　不幸的是，當前商業AI開發的趨勢越來越偏向于自動化，有可能給社會造成災難性后果。平心而論，自十八世紀末以紡織機機械化為起點的工業革命開始以來，自動化一直是生產率增長的引擎。但自動化的潮流并不會自動讓一切水漲船高。自動化用機器代替勞動力完成生產任務，從而降低了勞動力占增加值（以及國民收入）的比重，導致不平等性，并有可能降低就業和工資。

　　但自工業革命以來，大部分現代經濟體都經歷了穩健的工資和就業增長。自動化取代了從事某些任務的工人，與此同時，其他科技的出現通過創造出人類具有比較優勢的新任務而恢復了勞動力在生產過程中的核心地位。這些科技不但提高了生產率，也提高了就業和工資，并在此過程中帶來了更加平等的資源分配。

　　以始于十九世紀的農業機械化為例。一開始，機器取代原始勞動力確實降低了勞動力在增加值中的比重，令很大一部分此前受雇于農業的美國勞動力失業。但是，與此同時，蓬勃發展的新行業需要工人從事新奇的任務，填補新興崗位。服務業和制造業的文員崗位增多，在這些行業，更加細致的勞動分工促進了生產率，就業和工資的增長。

　　類似的技術變遷模式在二戰后的幾十年里提高了高技能和低技能工人的就業和工資增長。但是，在過去三十年中，需要用來抵消自動化的勞動力取代效應的伴生變化顯然缺席了。結果，工資和就業增長停滯不前，而生產率增長萎靡。

　　不祥的是，AI似乎加劇了這一模式，導致更高的不平等性和許多個工資增長低迷、勞動力市場參與度下降的十年。相反，AI應用可以用于重組任務，創造可以讓勞動力復職的活動，最終形成巨大的經濟和社會收益。

　　比如，在教育方面，AI系統可以進行實時數據收集和處理，使教師能夠提供個性化的教導，對不同學科需求各不相同的學生因材施教。醫療亦是如此，AI可以使技術人員和熟練的護士能夠提供個性化治療。此外，AI給勞動力帶來的潛在好處不僅限于服務業。由于增強和虛擬現實的進步，它還可用于為人類創造新的精密制造任務。目前這類任務主要由工業機器人完成。

　　你很容易認為，市場會將這些憧憬轉化為現實。新科技不但為投資者和早期接受者產生收益，其他生產者、工人和消費者也是如此。一些科技有能力刺激就業創造和降低不平等性，帶來投資者和早期接收者都不曾想象到的社會收益。

　　問題在于，當存在互相競爭的模式時，技術市場的表現就不那么好了。自動化范式越是前進，市場激勵就越有利于該領域的投資，而不利于可以創造勞動密集型任務的其他范式。

　　如果這還不足以作為不信任市場的理由，那么還有其他AI科技所特有的問題。比如，該領域被少數大科技公司所主宰，它們的業務模式與自動化緊密相關。這些企業占據了大部分AI研究投資，在它們所創造的營商環境中，將易犯錯的人類剔除出生產過程被視為科技和商業的當務之急。最糟糕的是，政府還在通過加速攤銷、稅收優惠和利息抵扣等手段補貼公司，而同時對勞動力課稅。

　　難怪即使科技本身生產率并不特別高，接受自動化科技仍能夠有利可圖。在創新和技術市場上的這種失靈，似乎恰恰推動了一種錯誤的AI。一根筋地專注于將越來越多的任務自動化正在導致生產率和工資的低增長，以及勞動力在增加值中所占比例的下降。

　　其實并非注定如此。通過認識到顯而易見的市場失靈，并將人工智能的發展轉向為人們創造新的提高生產力的任務，我們能夠再次實現共同繁榮。萬不可冒險嘗試另一條路。

　　(本文作者介紹：報業辛迪加（Project Syndicate）被稱為“世界上最具智慧的專欄”，作者來自全球頂級經濟學者、諾獎得主、政界領袖，主題包括全球政治、經濟、科學與文化塑造者的觀點，為全球讀者提供來自全球最高端的原創文章、最具深度的評論，為解讀“變動中的世界”提供幫助。)