（文章來(lái)源：科技行者）

幾十年前，日本面臨著一系列難以回避的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)。盡管整體經(jīng)濟(jì)在上世紀(jì)八十年代前后達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的峰值，但日本肩上最沉重的包袱，在于年齡超過(guò)65歲的人口將很快占據(jù)總?cè)丝诘乃姆种弧?/p>

據(jù)統(tǒng)計(jì)，時(shí)至今日，日本的中位年齡（47歲）比美國(guó)（36歲）大出10歲有余。這樣的現(xiàn)實(shí)背景，也迫使日本不得不大力發(fā)展機(jī)器人技術(shù)，從而抵消勞動(dòng)力快速老齡化的影響，建立起全球競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。目前，在制造業(yè)、醫(yī)療保健、消費(fèi)電子以及個(gè)人服務(wù)等應(yīng)用領(lǐng)域當(dāng)中，先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)在日本經(jīng)濟(jì)生態(tài)當(dāng)中發(fā)揮根深蒂固的作用，成為維持生產(chǎn)率與GDP增長(zhǎng)的重要支柱。

而在大洋彼岸的美國(guó)，雖然尚未面臨同樣的人口挑戰(zhàn)，但卻同樣身處歷史的十字路口：人工智能將很快顛覆我們的經(jīng)濟(jì)體系，其影響究竟是正面還是負(fù)面，則取決于我們的判斷與行動(dòng)。AI、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺以及機(jī)器人技術(shù)的持續(xù)發(fā)展將帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)影響，而由此引發(fā)的工作崗位流失也將給特定行業(yè)帶來(lái)重大沖擊。麥肯錫公司估計(jì)，AI對(duì)于全球就業(yè)市場(chǎng)的影響可能高達(dá)15%。而這，還只是本輪變革中的一小部分。

目前，關(guān)于政府及企業(yè)應(yīng)該如何提高勞動(dòng)力素質(zhì)并為自主技術(shù)的普及做好準(zhǔn)備，已經(jīng)成為各方關(guān)注的重要討論主題。這樣的討論當(dāng)然必要，但我們也應(yīng)從樂觀的角度審視AI技術(shù)，探索其中的潛力空間，并將其作為經(jīng)濟(jì)催化劑，幫助我們解決當(dāng)前面臨的一系列最為緊迫的問題。硬道理就是，如果美國(guó)無(wú)法在AI領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位，那么其他國(guó)家將取而代之，最終在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通運(yùn)輸、技術(shù)、教育甚至是環(huán)境衛(wèi)生等支柱性產(chǎn)業(yè)當(dāng)中成為最先進(jìn)生產(chǎn)力的代表。

反觀歷史，從工業(yè)革命到互聯(lián)網(wǎng)，每一輪技術(shù)變遷都會(huì)掀起人們對(duì)于就業(yè)沖擊的恐慌。但是每一次，革命都會(huì)創(chuàng)造出全新的市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)形態(tài)，帶來(lái)的新型工作崗位在數(shù)量上也遠(yuǎn)超被替代的部分。這些新興經(jīng)濟(jì)體比最初想象中的更為復(fù)雜，影響也極為深遠(yuǎn)。因此，AI將成為一種具有深遠(yuǎn)影響的廣泛技術(shù)，同時(shí)在多個(gè)層面引發(fā)一系列社會(huì)影響。

生產(chǎn)力:雖然美國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)體量仍然強(qiáng)大，但生產(chǎn)力水平卻反而不及上世紀(jì)六十年代。如果不考慮1995年到2005年互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代帶來(lái)的短暫生產(chǎn)力提升，那么自1970年以來(lái)，美國(guó)的實(shí)際生產(chǎn)力增長(zhǎng)僅為1.4%。盡管存在眾多關(guān)于AI系統(tǒng)替代人工的討論，但最現(xiàn)實(shí)的結(jié)果是，AI系統(tǒng)以及智能機(jī)器人實(shí)際上能夠提高人工效率與生產(chǎn)力水平。

正如艾倫人工智能研究所的Oren Etzioni在文章中的觀點(diǎn)，雖然事實(shí)證明AI系統(tǒng)確實(shí)會(huì)在種族、性別等方面表現(xiàn)出偏見，但AI系統(tǒng)之間的相互監(jiān)督能夠很好地解決這類問題。此外，AI在網(wǎng)絡(luò)安全、隱私以及警備層面的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)也在逐步實(shí)現(xiàn)。

聯(lián)合學(xué)習(xí):聯(lián)合學(xué)習(xí)的興起代表著隱私權(quán)保障工作的又一大進(jìn)展，有望帶來(lái)規(guī)模更大的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益。這類新興框架能夠在邊緣位置（相對(duì)于大型集中式數(shù)據(jù)庫(kù)）的成千上萬(wàn)臺(tái)智能手機(jī)上運(yùn)行模型以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的去中心化。由于現(xiàn)代智能手機(jī)普遍運(yùn)行有AI芯片，因此其有能力以本地方式運(yùn)行ML模型。這不僅有助于為單一用戶定制移動(dòng)軟件，同時(shí)也可通過(guò)高級(jí)加密方式保證發(fā)送至中央服務(wù)器的所有個(gè)人數(shù)據(jù)不致被惡意人士所窺探。

聯(lián)合學(xué)習(xí)具有巨大的發(fā)展空間，足以改善數(shù)據(jù)收集的隱私性，并使非個(gè)人數(shù)據(jù)聚合方（例如亞馬遜、谷歌、微軟或者Facebook）的創(chuàng)新人士得以為企業(yè)及消費(fèi)者構(gòu)建起強(qiáng)大的AI解決方案。但要讓這一新興領(lǐng)域真正迸發(fā)能量，我們還需要解決一系列重要的研究性難題?？梢钥隙ǖ氖牵?lián)合學(xué)習(xí)為AI驅(qū)動(dòng)世界的目標(biāo)帶來(lái)了真正的希望。在這個(gè)即將來(lái)臨的世界當(dāng)中，消費(fèi)者無(wú)需大量能源即可有效控制自己的數(shù)據(jù)與模型。

當(dāng)上世紀(jì)九十年代中期互聯(lián)網(wǎng)成為主流時(shí)，沒人能想象我們?nèi)缃袼硎艿囊苿?dòng)、流媒體內(nèi)容、基因組學(xué)以及按需服務(wù)等成果。當(dāng)時(shí)，人們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)也有著類似的恐懼——它會(huì)消滅數(shù)百萬(wàn)個(gè)工作崗位，甚至將某些行業(yè)整體淘汰。出于種種原因，人們永遠(yuǎn)都會(huì)為這類問題爭(zhēng)論不休。但更客觀的思路應(yīng)該是，AI的研究與進(jìn)步將持續(xù)數(shù)十年，這將是一個(gè)緩慢而又極為重要的過(guò)程。雖然我們有必要為由此帶來(lái)的崗位淘汰做好準(zhǔn)備，但也有理由保持樂觀態(tài)度。畢竟美國(guó)的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)在很大程度上源自技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，而選擇倒退絕對(duì)不是什么明智的決定。
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