美國白宮發布《人工智能、自動化和經濟》報告
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2016 年 10 月，美國白宮發布了《為未來人工智能做好準備》和《美國國家人工智能研究與發展策略規劃》兩份重磅報告，詳細闡述了美國未來的人工智能發展規劃以及人工智能給政府工作帶來的挑戰與機遇。昨天人工智能 白宮又跟進發布了一份《人工智能、自動化與經濟（Artificial Intelligence人工智能 Automation, and the Economy）》報告，談到了智能技術和自動化技術對經濟的影響以及可能的應對策略。機器之心對此報告進行了選擇性編譯自動化，完整報告可點擊閱讀原文下載。
報告封面
為了幫助美國為人工智能的作用越來越大的未來做好準備自動化，白宮發布了一份題為《Artificial Intelligence自動化， Automation, and the Economy》的報告。這份報告是 10 月份《Preparing for the Future of Artificial Intelligence》報告的延續，那份報告曾推薦白宮在 2016 年年底時發布一份人工智能對經濟的影響的報告。
人工智能技術的加速發展使得一些原本需要人力的任務變成了自動化任務。這些革命性的變化將會為個人、經濟、社會打開新機遇，但它們也會顛覆當下數百萬美國人的生活。這份新報告調研了人工智能驅動帶來了哪些人們期待的經濟影響，并描述了一個廣泛的戰略，來擴大人工智能帶來的益處和緩解其所帶來的代價。
未來幾年甚至數十年，人工智能驅動的自動化將會變革經濟。決策者所要面對的挑戰也會在變化和增強中，需要適當地調整政策去應對人工智能帶來的經濟影響。
對總生產率增長的積極貢獻；
就業市場要求的技能變化，包括更高層次的技術技能需求；
影響分布不均，不同領域、薪資水平、教育程度、工作類型和所在地方受到的影響都會不同；
一些工作崗位會隨著一些新的工作市場的出現而消失；
某些人的短期失業可能需要更長遠的政策策略來解決。
對于這些影響可能到來的形式和速度，目前還存在很大的不確定性。人工智能也有可能不會給經濟帶來大規模的新影響，比如未來幾年的就業趨勢可能就和過去幾十年的情況一樣——一些人從中受益，一些人則會要求政策的改變。當然，也可能出現另一種可能——經濟遭受巨大的沖擊，同時會加速就業市場的改變，將有顯著更多的工作者需要協助和再訓練他們的技能。在目前已有的證據下，我們還不能給出明確的預測，所以政策制定者必須為可能的結果做好準備。至少，司機和出納員等工作很可能會面臨被取代或重組的風險。
因為人工智能自動化對整個經濟體都帶來很大的影響，所以它對哪些領域的影響最大就很難判斷，政策響應應該針對整個經濟體來進行制定。另外，人工智能自動化所帶來的經濟影響和其他一些因素密不可分，例如科技的變化、全球化、市場競爭和勞動者談判能力的減弱以及過去公共政策選擇的影響。雖然判斷每一個因素對經濟轉型所帶來的影響有多大是不可能的，但其帶來的政策挑戰仍然存在，并且需要廣泛的政策響應。
在有可能直接指導會受到特別影響的地方和部門的情況下，這些方法應當被采用。但總的來說，這份報告為解決人工智能驅動的自動化對整個美國經濟的影響建議了三大范圍寬泛的策略：
1. 投資和開發人工智能，以收獲其許多的利益；
2. 教育和訓練美國人為未來的工作做好準備；
3. 在這個轉型中幫助工作者，確保工作者能廣泛地受益于增長。
這份報告詳細介紹了為了執行這些策略可以做些什么。政府、行業、技術和政策專家以及公眾的持續參與應該能夠幫助推動美國實現能創造廣泛共享繁榮的政策，釋放美國企業和工作者的創造潛力，促進人工智能社區的多樣化和包容性、并確保美國在人工智能的創造和使用上繼續保持領先。
除了這份報告之外，我們還有更多的工作要做，才能進一步探索人工智能的政策影響。最需要提及的是，人工智能在網絡防御上創造了重要的機會，可以幫助提升系統以檢測欺詐交易和信息。
由于這份報告內容較長，機器之心從中挑選出了一些重點進行了編譯，以下是值得我們關注的報告內容：
執行摘要（略）
報告的基礎和延伸（略）
引言（略）
人工智能驅動下的自動化經濟
人工智能和宏觀經濟
人工智能和勞動力市場：潛在的不同影響
歷史上技術變革的影響
人工智能和勞動力市場：近期
人工智能會創造什么樣的工作？
技術并非宿命——制度和政策是關鍵
技術無法決定一切——制度和政策是關鍵
政策響應（簡要）
結論（略）
參考（略）
人工智能驅動的自動化的經濟學
人工智能和宏觀經濟：技術和生產率增長
某種程度上，人工智能驅動的自動化類似過去的技術進步形式，它會對總生產率增長帶來重要貢獻。
幾個世紀以來，美國經濟一直在適應技術并隨著技術的發展而進化。150 多年前存在的很多工作現在已經消失了，一些人們想不到的工作代替了他們原有的崗位。例如，在 1870 年，幾乎 50% 的美國勞動力都是在農業領域，供給著全國的食物。今天，在技術的推動下，服務于農業的人只占全全國勞動力的不到 2%，而所生產的食物卻超過了全國的總需求。在這個案例中，技術創新（從麥考密克收割機到今天的自動駕駛拖拉機）既提升了農業領域的生產率也帶來了生活標準的提升。
技術提升生產率的一個主要方式是減少單位產出所需要的勞動力。勞動力生產率的提升一般會轉移到平均薪資的增加上，給工人帶來更多減少工作時間的機會，同時讓他們能負擔起更多的消費品和服務。生活標準和休閑時間也都會增加，然而不平等程度也在上升，最近幾十年，這種不平等甚至抵消了那些增長。期望生產率提高會伴隨工資增長讓約翰·凱恩斯在其上世紀三十年代寫了一篇題為《我們孫子輩的經濟可能性（Economic Possibilities for our Grandchildren)》的文章，文中考慮了技術進步率，預測我們現在或許已經實現了一周工作 15 小時。雖然這個預測還遠沒有實現，但在過去的 65 年里，大多數發達國家見證了每年的工作時間都在大幅下降（圖 1）。然而唯獨在美國，這個下降卻在上世紀 70 年代停止了，自那時起工人的平均工作時長一直保持到現在。
技術一直是生產率增長的主要動力之一。事實上，技術的變化也能解釋自上世紀九十年代以來生產率的增長。還有些證據表明，在 1993 年到 2007 年之間的 17 個國家，僅工業機器人自動化就將勞動力生產率提升了 0.36 個百分點。
從最近的生產率趨勢來看，人工智能驅動的自動化對生產率的潛在積極影響尤其重要。過去十年中，在所測的 31 個發達國家的 30 個中，即便是有技術的積極推動，生產率增長也已經放緩。美國的生產增長率從上上個十年（1995 年后）的 2.5% 下降到上個十年（2005 年后）的 1%。盡管包括美國在內的許多國家出現的相當大生產率放緩主要由于資本存量投資放緩所致，全要素生產率（total factor productivity）增長放緩（受技術變革影響的組成部分）也很重要。這將助長實際工資增長放緩，如果持續下去，將減緩生活水平的提高。
人工智能驅動的自動化或許能幫助提升全要素生產率增長，并創造能廣泛提升美國生活的新潛力。然而技術變化和經濟增長帶來的益處卻不一定能平等共享。這既取決于技術變革的性質和速度，也取決于工人為獲取生產率提升帶來的福利而進行談判的能力.
人工智能和勞動力市場：多樣的潛在影響
幾無爭議的是，工業革命大大改善了社會，但是轉型過程卻嚴重顛覆了許多農業從業人員的生活，也瓦解了他們的社區，因為工業化促使許多美國人涌入新社區，在這里，他們能夠掌握新技能，做些新工作。即使在偉大的技術變革期間，美國也維持這高水平的就業率。在很長一段時間里，大約 90% 到 95% 的希望從事定點工作的人都可以找到工作，失業率目前低于 5%。
歷史上，技術變革所帶來的影響
歷史上，技術變革會給勞動力市場帶來不同影響。新技術可能會替代一些技能，與此同時也會與其他技能互補。而且這些趨勢會隨著時間變化。有時，新技術會提高生產力和增加沒有學歷的人就業率，有時會給高學歷人帶更多的就業機會。為了說明潛在影響的多樣性并為理解今天的現狀提供一個框架，這一部分，討論了一些歷史案例，看看創新如何以不同方式影響工作就業。
19 世紀的特點之一就是技術變革增加了低技術水平個人的生產力，減少了某些高技術水平個人的相對生產力。這一創新被稱作基于無技術的技術變革。那些能夠控制和完成整個生產過程的高水平工匠看到了可更換部件的流水線的大規模生產化技術以及低技能工人的威脅。為此，一些英國紡織工人參加了 19 世紀早期的勒德分子暴亂（Luddite Riots），摧毀威脅他們的機器。最終，抗議者的恐懼成真，許多能干的手藝人被機器和低水平勞動力取代。對于低水平工人和生產率來說，這也是新的機遇。結果，人們平均生活水平提高了，但是一些嫻熟工人卻不再具有市場價值。
整個二十世紀末期，技術變革通過各種不同方向產生作用。計算機和互聯網的出現增加了相對生產力，這也是基于技術的科技變革的例子。那些充滿例行事務的職位，比如接線員、旅行代理以及流水線工人等，特別容易被新技術取代。一些職位已經消失。實際上，Nir Jaimovich 和 Henry Siu 認為，制造和其他常規職位的減少，很大程度上歸因于技術變革，它增加了那些從事抽象、創造性思考、具有解決問題技能的人的生產力，因此，也部分導致了具有這些特征人員雇傭的大幅增長。Levy 和 Murnan 發現，從 1970 到 1998 年，對具有大學水平勞動力的需求轉變，60% 可以從這一事實得到解釋：對常規人力勞作需求的減少，對非常規認知工作需求的增加，后者多集中在需要更高技能的職位。因為具體大學文憑的勞動力已經享有了高薪水，因此，對他們的需求以及水漲船高的薪水會引發收入不平等。
這一波技術進步，人工智能驅動下的自動化正在顛覆勞動力市場，勞動力市場也在做出調整。經濟理論指出，創新必有回報，否則它不會被社會采納。但是，單憑市場力量本身，無法確保人們共享創新所帶來的收益。
對于許多人來說，很難掌控市場顛覆。近期的經驗研究強調了這一調整過程是需要付出成本的。最近幾十年，被取代工作——比如，因為工廠倒閉或搬遷——的工人收入了大幅下降。Dorn 和 Hanson 發現，地區經濟所遭受的消極震蕩會對失業、勞動力參與和收入產生長期、巨大的負面影響。即使是十年或多年以后，這些工人的收入也會繼續停留在過去收入的 10% 左右。這些結果意味著，許多失業工人很難將自己的技能與新的就業機會匹配起來。人工智能驅動下的自動化會——而且在一些情況中，已經——對地方勞動力市場產生了巨大震蕩，并會引發長期顛覆和瓦解。沒有一張遷移和安全的保障網絡，人工智能驅動的經濟收益就不能為社會共享，那些工人、家庭和社會就會持續受到這一技術變革的負面影響。
人工智能與勞動力市場：近期展望
今天，我們很難預測人工智能會對哪些職業產生沖擊。因為人工智能不是一種特定的技術，它是應用于不同任務的技術集合。但毫無疑問，人工智能將會讓經濟發展速度變得不再均衡。
一些工作中的任務將比其他任務更加容易自動化，一些工作勢必會比其他工作更加受到影響。基于當前人工智能發展的軌跡，我們可以進行一些謹慎的預測。例如，汽車駕駛和房屋清潔工作不需要過多的教育作為基礎。計算機視覺和相關技術的發展使得無需人類操縱的全自動載具（AV）的出現幾率逐漸增加，它可能會在未來消滅一些有關駕駛的職位。除此以外，自動駕駛還依賴于復雜環境中的導航，分析動態環境和優選路線的能力。家用清潔機器人也需要這樣的能力。家用機器人的操作任務不太具體（「清潔房子」，而不僅僅是導航到特定目的地，同時需要遵守一組給定的規則和保持安全的基準）。然而，使機器人能夠像人類那樣有效地導航和清潔空間的技術仍不成熟。至少它們仍在技術發展的中期，相比清潔工，司機可能會更易受到自動化的影響。以下一節，我們為人工智能驅動自動化對工作的影響的進行了簡要預測。
持續的技術變革？
最近的研究表明，人工智能在未來十年中對于勞動力市場的影響將持續向著技術型職位發展，正如計算機化和通信技術的發展在近幾十年內的發展做到的一樣。研究人員對于未來的可能性持有不同的看法。Carl Frey 和 Michael Osbourne 要求人工智能專家小組以可預見的人工智能技術在未來 2 到 10 年內是否會被替代為基準，對不同職業進行了分類。根據人工智能的技術特性，現有職業的特點與各職業現狀之間的關系，專家們進行了評估。研究認為，47％的美國職位在這一時期有被 AI 技術和計算機化取代的風險。然而，經濟合作與發展組織（OECD）的研究人員強調，自動化目標是提高效率，而不是代替職業，它本質上會形成新類型的任務。在未來，許多職業都可能發生改變，因為它們的一些相關任務將變得可自動化，因此 OECD 分析認為，很少有工作將會完全自動化，估計只有 9％的就業機有完全消失的風險。如果這些預測成真，數以百萬計美國人的生計將受到影響，短期和中期的經濟發展將會受到沖擊。
除了了解總體就業影響的大小之外，理解分布影響也很重要。CEA 根據工資對職業進行排名，他們發現根據 Frey 和 Osbourne 的分析，相比每小時工資在 40 美元以上只有 4% 和 20 美元到 40 美元之間只有 31％工作受到影響，每小時工資低于 20 美元卻高達 83％工作將受到自動化的壓力（圖 3a）。此外，OECD 研究估計，受教育程度較低的工人比受過高等教育的工人更可能被自動化取代（圖 3b）。事實上，OECD 研究的作者估計，44％的低于高中學歷的美國工作者的工作很可能會被自動化，而只有 1％本科或更高學歷的人擁有這樣的工作。在一定程度上教育和工資與技能相關，這意味著對低級技術的需求大幅下降，對高技能工人的需求幾乎沒有下降。這些估計表明短期內的科技更迭技能偏見將持續存在。
然而，人類在許多領域仍然保持與人工智能和機器人的比較優勢。雖然人工智能可以檢測模式并做出預測，但它仍然不能復制社會的或通用的智能、創造力或人類判斷。當然，很多需要這些類型技能的職業是高技能職業，并且很可能需要高教育水平。此外，考慮到需要實現大規模人工智能自動化機器人技術還受當前靈活性的限制，需要手工靈活性的職業也可能在近期保持穩定的需求。
自動化車輛案例分析
在理解人工智能可能給生產和就業帶來的影響上，一個很有幫助的案例是自動化載具（AV）。和其它形式的顛覆性技術一樣，AV 技術也將有可能會隨著經濟對這一新范式的適應而給就業帶來顛覆性影響。CEA 估計大約有 220 萬到 310 萬美國的兼職和全職工作崗位可能會受到 AV 技術的威脅和持續改變。重要的是，這并不是一個凈計算——其中并沒有包含這項技術可能創造出的新型工作，只是很可能會受到人工智能驅動的 AV 技術的影響的已有工作。另外要說明的是，這些改變需要數年甚至數十年時間才會發生，因為在技術的廣泛應用和潛在可能之間存在滯后。這些被估計會被取代或受到影響的工作中，很多都涉及到持續駕駛，而且并不需要和其他人合作就能完成。
對于這些職業，涉及更少可自動化的任務的駕駛工作會更不容易被取代，比如校車司機的工作涉及到駕駛汽車和照顧孩子。這個工作不會消失，盡管其工作的重心可能會越來越向照顧孩子方面傾斜。因此，AV 技術可能僅會取代一部分校車司機的工作，但照顧孩子的工作者是仍然有需求的。另一方面，非駕駛任務在城市間的公共汽車駕駛工作上的重要性會越來越低，AV 技術肯可能會取代大量這類型的工作。許多工作都僅涉及到有限的駕駛。這一類的工作可能會得到很大的生產力提升，而不是失業的威脅，因為他們可以將自己更多的時間投入到駕駛外的工作上。
人工智能將創造什么工作？
預測未來工作的增長極其困難，因為它取決于如今還不存在的科技，以及它們補充或替代現有人類技能與職位的各種方式。為了對今后的工作做出智能猜測，CEA 合成并拓展了由人工智能直接創造的工作上的研究。理解這一點很重要，但人工智能也會取代非直接的工作創造，這由它提高生產率與薪資的程度所決定。它也可能引發更高的消費水平，從而從高端手工產品到餐飲與零售，為經濟創造各種額外的工作。
CEA 確認出了 4 類在未來可能直接由人工智能驅動的工作。人類與現有人工智能技術的合作、開發新的人工智能技術、在實際中監督人工智能技術、伴隨著人工智能技術促進社會轉變，這些領域的就業都將會增長。目前，機器人動手能力的限制、通用智能的限制、人工智能技術創造性的限制，極可能意味著需求動手能力、創造性、社交能力與智慧、通用知識職位的興起。下面是未來每個分類就業的描述：
參與。在完成任務的過程中，人類極可能需要積極參與到人工智能技術中。許多產業專家將人工智能技術稱為「增強智能」，強調該技術的角色是協助并拓展個人的生產率，而非取代人類的工作。
開發。在人工智能的初始階段，開發工作非常重要，而且跨越眾多產業與技能水平。最直觀的可能就是非常需要高技能的軟件開發者與工程師，在全世界將這些能力部署到實際中。然而，到了某種程度之后，人工智能就像背后的數據一樣，會出現一些對歸納、收集、管理人工智能訓練所需相關數據的職位需求。人工智能的應用范圍從識別 X 光圖像中的癌癥這樣的高技能到識別圖像中的文本這樣的低技能都有。最后到了增長的程度，開發可能會專門化到文學到社會科學這樣的領域。
監管。包括所有與監督、許可與修理人工智能技術有關的工作。比如，在自動化車輛研發階段之后，就需要登記和測試這類技術新技術的的車輛安全和質量，這類工作仍然會繼續存在。隨著新技術的廣泛傳播駕駛車輛需要進行定期修理和維護，這也擴大了該領域機械技術工作的需求。在一些例外、邊緣或高風險的案例中，也需要實時監督，特別是那些與人工智能無法解決的倫理道德、社會智能相關的情況。討論敏感主題時，或許會采用人工智能推薦的方式或在線審核的方式進行質量控制。人工智能讓機器學會學習是這一技術最令人激動的一面，但是，也需要監督，確保人工智能不會偏離初衷。隨著機器越來越智能，更有能力預測環境情況，人類判斷力也越來越重要，因為這是相對較好的解決沖突利益的辦法。
對范式轉變的回應。圍繞人工智能的技術創新將很有可能重塑已建成環境的特征。以自動化車輛為例，需要極大改變基礎設施和交通法律——考慮到人類駕駛員和方便與安全。自動駕駛汽車的出現可能會導致對城市規劃者和設計師的要求增高，以便為打造和使用日常交通景觀的創造一幅新藍圖。在相鄰領域的范式變化，如網絡安全需要新的方法來檢測欺詐交易和消息，這也會帶來也可能需要新的職業和更多的就業機會
科技不能決定一切——制度和政策是關鍵
政策在科技改變所帶來的影響當中扮演著非常重要的角色。因此，如果 Frey 和 Osborne 的預測是準確的，將近 50% 的工作崗位都會被新的自動化科技所取代。但是相關的報酬取決于對技術水平的要求程度，這在某種程度上也是科技所起到的作用。薪酬還取決于對不同技術水平勞動力的供給，而這一因素會受到教育機會和文化程度分布的影響。決定薪酬的因素還有勞資雙方的集體談判、最低工資法和其他一些影響工資設定的制度和政策。
在過去的 40 年當中，其他主要的發達國家已經發生了和美國類似的技術變化，但是美國的收入不平等和整體的不平等水平均大幅上升，如圖 7 所示。其他一些發達國家的男性壯年勞動力參與率明顯下降，而美國的下降水平在所有的發達國家當中最為嚴峻，如圖 8 所示。
如果說科學技術讓任務自動化及其所帶來的其他改變不能夠解釋上圖中美國和其他國家不平等和勞動力參與率的區別，那么我們就要考慮到調節這些變化的政策和制度。例如，其他的國家傾向于將更多的資源投入到主動勞動力市場方案（active labor market programs）當中，幫助勞動者進行工作轉型，例如培訓項目或是求職協助等。經濟合作與發展組織（OECD）的成員國，除美國外，在 2014 年平均在主動勞動力市場方案上的花費占到了 GDP 的 0.6%，而美國在這一方面的花費只占到了 GDP 的 0.1%（如圖 9）。另外，美國目前在主動勞動力市場方案的花費占 GDP 的比重不到 30 年前的一半。
高級自動化和高生產力的發展，可能會促進美國就業率的提高。但隨著科技變化對勞動力市場需求的改變，還是需要制定相關的聯邦政策幫助美國民眾完成工作轉型。
政策響應
技術不是宿命；在塑造技術變革的方向和影響上，經濟激勵和公共政策發揮著極其重要的作用。給予適當的關注和正確的政策與制度響應，先進的自動化可以兼容生產力、高水平的就業和更大范圍的共同繁榮。過去，美國經濟適應了新的生產模式并維持了高水平的就業，同時也提升了生產力，更多的工作激勵和更高的回報讓工作者為工作提供了更多的支持。但是，一些沖擊帶來了更大比例的失業。這份報告倡導提出政策來教育和培訓新的工作者進入新的工作崗位、幫助失業人員重回就業市場并打擊不平等。即使沒有人工智能所驅動的自動化，這些政策也是很重要的；但因為人工智能正在對經濟帶來重大的變革，所以這些政策也就更加重要了。
政策 1：投資和開發人工智能從而從中受益
如果我們謹慎、負責地最大化人工智能的發展，那么人工智能將為生產力的極大增長做出重要的積極貢獻，而且人工智能技術的進步在幫助美國保持前沿科技的領先上也具有極大的潛力。
通過對研究和發展的投資，政府在人工智能領域的發展上扮演著極其重要的角色。人工智能的發展中，網絡防御和欺詐交易與信息監測是非常重要的。除此之外，人工智能的快速發展也帶來了對具有相關背景專業知識的人才的極大需求。推動 STEM（science, technology, engineering, 以及 mathematics）領域和人工智能社區的多樣化和包容，以及其它可能的政策響應，是解決因算法偏見所帶來的潛在問題的關鍵。新企業和已有企業的競爭以及支持競爭的政策的發展將會在與人工智能相關的新技術和創新的創造和應用上發揮重要作用。
政策 2：教育和培訓美國人從而幫助他們為未來的工作做好準備
隨著人工智能對勞動力市場所需的技能要求和工作性質的改變，美國的工作者需要通過教育和培訓來幫助他們繼續取得成功。提供這樣的教育和培訓需要顯著的投資。首先我們需要為孩子們提供高質量的早期教育，這樣所有的家庭的孩子才能為后續的教育做好準備。同時對于已經畢業和已經就業的學生，也需要對他們進行投資，確保所有的美國人都能負擔得起中學以上的教育（post-secondary education）。協助美國人民成功完成工作過渡也將變得越來越重要；這包括擴展就業驅動的培訓和終身學習的機會，以及為工作者提供更好的指導以完成工作過渡。
政策 3：在這個轉型中幫助工作者，確保工作者能廣泛地受益于增長
政策制定者應該確保工作者和找工作的人都能找到最好最適合的工作，以確保他們能夠從他們的工作中得到合適的回報——越來越高的工資。這包括實現社會保障的現代化，包括探索增強對失業等情況的關鍵支持。
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