推動自動化發展面臨著重重危險——若要實現共同繁榮，我們必須確保人工智慧是與人工形成互補，而非取而代之。
關於人工智慧對經濟增長的影響，樂觀的預測比比皆是。高盛集團表示，人工智慧的使用可以在 10 年內將生產率每年提高 1.5 個百分點，並使全球 GDP 提高 7%（額外產出 7 萬億美元）。業內人士的預測則更為激動人心，其中包括全球產出每年增長超過 30%，有 10% 的可能出現 “爆炸性增長”。
這種技術樂觀主義依託於 “生產率浪潮”（productivity bandwagon）這一根深蒂固的觀念，認為包括自動化在內的技術變革會推動生產率提高，從而提高淨工資，實現共同繁榮。
然而這種樂觀主義不符合歷史規律，且對於當前 “任由人工智慧發展” 的道路尤其不合時宜，後者專注於推動自動化（取代人工）。我們必須要認清，新技術的發展絕不只有一條唯一的、註定的道路。而且，假設目標是持續改善更多人的經濟狀況，那麼應該採取怎樣的政策，才能讓人工智慧發展走上正確的道路，同時又更加重視提高所有勞動者均可具備的能力呢？
機器問題
與人們的普遍觀點相反，生產率增長並不一定意味著對勞動者的需求增加。生產率的標準定義是 “每個勞動者的平均產出”，也就是總產出除以總就業人數。人們希望隨著勞動者人均產出的增長，企業僱人的意願也會提高。
但現實是，僱主並不會根據每個勞動者的平均產出量來招聘更多僱員。相反，對企業來說，重要的是邊際生產率——即每增加一個勞動者來提高產量或服務更多的客戶，由此帶來的額外貢獻。邊際生產率的概念不同於每個勞動者的產出或收入；每個勞動者的產出可能會增加，而邊際生產率可能保持不變，甚至有所降低。
工業機器人等諸多新技術的出現擴充了機器和演算法的任務領域，因此取代了人工。自動化提高了平均生產率，但沒有增加勞動者的邊際生產率，甚至事實上還降低了這一比率。過去的 40 年裡，自動化提高了生產率，大大增加了企業利潤，卻沒有在工業國實現民眾的共同繁榮。
正如我們在新書 《權力與進步》（Power and Progress）中所描述的那樣，用機器取代人工並不是提高經濟效率的唯一途徑，這一點也已經得到了歷史的證實。部分創新成果並未實現工作自動化，而是提高了個人對生產的貢獻。例如，新型軟體工具可以幫助汽車修理工提高精度，從而提高工人的邊際生產率。這與安裝以取代人工為目標的工業機器人截然不同。
新的功能
提高勞動者的邊際生產率，創造新的任務至關重要。如果新的機器可以開闢人類勞動的新領域，這將使勞動者在生產中發揮更大的作用，進而促進他們的邊際生產率提高。自 20 世紀 10 年代起，亨利 · 福特引領汽車製造業展開了一場大規模的產業重組，透過引入自動化技術使整個行業煥發出新的活力。然而，與此同時，大規模生產和裝配線所帶來的新設計、技術、機器操作和文書工作也增加了汽車製造業對勞動力的需求。
在過去的 200 年裡，就業和工資的增長受到了新任務的重要影響。許多領域在過去幾十年中飛速發展，如核磁共振放射科醫師、網路工程師、計算機輔助機器操作員、軟體開發員、資訊保安專家和資料分析師，這些職業在 80 年前還不存在。儘管銀行出納員、教授和會計師等一些歷史悠久的職業，現在也利用技術從事許多較新的任務。在幾乎所有上述情況中，技術進步帶來了新的任務，這些新任務成為就業增長的主要推動力。同時，新任務對於提高生產率也是至關重要的，因為它們促進了新產品的推出，並增強了生產過程的效益。
生產自動化
如果某個行業的自動化水平提高，將可以大幅提高生產率，進而推動該行業或整個經濟體的就業。在這種情況下，新增的工作崗位可能來自於同一行業的非自動化任務，也可能來自於相關行業的增加活動。20 世紀上半葉，汽車製造業迅速增長，促使石油、鋼鐵和化學工業大規模擴張。大規模生產的汽車徹底改變了交通運輸的方式，推動了新型零售、娛樂和服務行業的興起。
然而，如果自動化無法顯著提高生產率，亦即只能達到所謂的 “一般水平”，則無法引發 “生產率浪潮”。舉例來說，自助結賬機在雜貨店只能取得有限的生產率益處，由於它們只是將商品掃描工作從員工轉移至顧客。商店引入自助結賬機後，僱傭的收銀員數量減少，但並沒有明顯提升生產率，無法刺激新的就業機會。食品雜貨價格未降，生產規模未擴大，購物者生活未改善。
儘管自動化顯著提高了生產率，但如果沒有隨之產生新的任務，這種效益將被抵消。舉例來說，在美國中西部地區，機器人的快速普及導致大規模的裁員，並最終延長了該地區經濟衰退的時間。
當採取新技術監督工人時，工人也可能會面臨同樣的問題。加強對工人的監督或許會稍微提高生產力，但其主要目的是激勵工人更加努力。
所有這些都突顯了技術中一個至關重要的考慮：選擇。提升生產效率的方法有很多，促進創新的方法更是琳琅滿目。然而，關鍵在於我們使用數字工具是為了監督和推動自動化，還是為了創造新的高效任務，為勞動者賦予更多能力。
當生產力增長的浪潮減弱，缺乏確保共同利益的自我糾正機制，這些選擇就變得更為重要，同時也凸顯出少數科技決策者在經濟和政治方面的影響力。
五項原則
改變技術變革的方向雖不容易，但可以實現。世界各地的政府，尤其是美國和其他正在積極發展科技的國家，應該採取以下五個步驟，幫助人工智慧走上一條與人類互補而不是取人類而代之的道路：
改革商業模式：占主導地位的人工智慧開發者可以輕而易舉地無償徵用消費者資料，這些開發者對數字廣告的依賴也會使他們想盡一切辦法來吸引消費者注意。政府需要為所有消費者的資料確立明確的所有權，並應對數字廣告徵稅。要讓人工智慧惠及全民，就必須實現更多樣化的商業模式，甚至促成更多的競爭。
更新稅收制度：根據美國和其他許多國家的稅法，人力型企業承擔的稅負要比專注於用演算法實現工作自動化的企業稅負更重。為了更好地激勵企業採用與人類互補的技術，政策制定者應潛心制定一個更對稱的稅收結構，平衡僱傭（和培訓）勞動力和投資裝置與軟體的邊際稅率。
提高勞動者話語權：由於勞動者將受到人工智慧的深刻影響，其應該在人工智慧的發展中擁有話語權。政府政策應限制將未經測試（或測試不足）的人工智慧應用於可能使勞動者處於危險之中的場景，例如高風險的人事決策任務（包括招聘和解僱）或工作場所監測和監督。
資助更多有關人工智慧與人類互補性的研究：研發與人類互補的人工智慧技術需要更多支援。政府應促進競爭和技術投資，將人工智慧工具與人類專業知識相結合，以改善重要社會部門的工作。一旦取得了充分進展，政府就可以鼓勵進一步投資，並提出建議，商討與人類互補的技術是否適用於公費的教育和衛生保健專案。
提高政府人員的人工智慧專業知識：人工智慧將觸及政府投資、監管和監督的各個領域。在政府內部建立人工智慧諮詢部門，可使政府機構和監管人員做出更為及時有效的決策。
考慮潛在的宏觀經濟影響
人工智慧或許會在後五年推動全球 GDP 的增長，儘管增長幅度可能沒有那些對人工智慧極度狂熱的人所言的那麼巨大。它或許會在中期稍微提高 GDP 的增幅。然而，根據我們目前的發展軌跡來看，人工智慧可能首先加劇工業國家內部的不平等。
目前，許多中等收入國家和一些低收入國家都對道路發展表示擔憂。各地都將迎來新的資本密集型技術的應用。根據目前的趨勢來看，無人能保證人工智慧所創造的工作機會數量能夠超過被其摧毀的工作機會。
如果我們能夠將人工智慧引導到與人類相互補充的道路上，並利用其來解決緊迫的社會問題，那麼全球將從中獲益。然而，如果過於追求自動化，實現共同繁榮將變得更加困難。
本文作者
Acemoglu 達龍 • 阿西莫格魯（DARON ACEMOGLU）
麻省理工學院教授
西蒙 • 約翰遜（SIMON JOHNSON）
麻省理工學院斯隆管理學院羅納德 • A. 庫爾茨創業學教授
前 IMF 首席經濟學家