幾十年前，日本面臨著一系列難以回避的長期經(jīng)濟挑戰(zhàn)。盡管整體經(jīng)濟在上世紀八十年代前后達到了創(chuàng)紀錄的峰值（主要得益于強勁的汽車銷量、任天堂等初創(chuàng)公司的推動以及房地產(chǎn)投機活動的支持），但日本肩上最沉重的包袱，在于年齡超過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，時至今日，日本的中位年齡（47歲）比美國（36歲）大出10歲有余。這樣的現(xiàn)實背景，也迫使日本不得不大力發(fā)展機器人技術(shù)，從而抵消勞動力快速老齡化的影響，建立起全球競爭優(yōu)勢。目前，在制造業(yè)、醫(yī)療保健、消費電子以及個人服務(wù)等應(yīng)用領(lǐng)域當中，先進的機器人技術(shù)已經(jīng)在日本經(jīng)濟生態(tài)當中發(fā)揮根深蒂固的作用，成為維持生產(chǎn)率與GDP增長的重要支柱。

而在大洋彼岸的美國，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（AI）將很快顛覆我們的經(jīng)濟體系，其影響究竟是正面還是負面，則取決于我們的判斷與行動。

必須承認，AI、深度學習（DL）、機器學習（ML）、計算機視覺以及機器人技術(shù)的持續(xù)發(fā)展將帶來巨大的經(jīng)濟影響，而由此引發(fā)的工作崗位流失也將給特定行業(yè)帶來重大沖擊。麥肯錫公司估計，AI對于全球就業(yè)市場的影響可能高達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)該如何提高勞動力素質(zhì)并為自主技術(shù)的普及做好準備，已經(jīng)成為各方關(guān)注的重要討論主題。這樣的討論當然必要，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)濟催化劑，幫助我們解決當前面臨的一系列最為緊迫的問題。硬道理就是，如果美國無法在AI領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位，那么其他國家將取而代之，最終在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通運輸、技術(shù)、教育甚至是環(huán)境衛(wèi)生等支柱性產(chǎn)業(yè)當中成為最先進生產(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)變遷都會掀起人們對于就業(yè)沖擊的恐慌。但是每一次，革命都會創(chuàng)造出全新的市場與經(jīng)濟形態(tài)，帶來的新型工作崗位在數(shù)量上也遠超被替代的部分。這些新興經(jīng)濟體比最初想象中的更為復(fù)雜，影響也極為深遠。

因此，AI將成為一種具有深遠影響的廣泛技術(shù)，同時在多個層面引發(fā)一系列社會影響，主要包括：

生產(chǎn)力:雖然美國目前的經(jīng)濟體量仍然強大，但生產(chǎn)力水平卻反而不及上世紀六十年代。如果不考慮1995年到2005年互聯(lián)網(wǎng)時代帶來的短暫生產(chǎn)力提升，那么自1970年以來，美國的實際生產(chǎn)力增長僅為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)實的結(jié)果是，AI系統(tǒng)以及智能機器人實際上能夠提高人工效率與生產(chǎn)力水平。

在制造業(yè)當中，更多以AI為中心的新型設(shè)施確實會在增加產(chǎn)能的同時消滅一部分工作崗位，但這同時也將讓制造商們得以回歸本土，從另一個角度增加就業(yè)需求。例如，蘋果公司在AI的幫助下將能夠把部署在中國的大型生產(chǎn)設(shè)施逐步遷移回美國本土。在工業(yè)世界中，生產(chǎn)力的提升永遠是第一要務(wù)，并足以推動大規(guī)模投資轉(zhuǎn)移。如果航空公司能夠通過生產(chǎn)力提升獲得10%的利潤增值，他們就會義無反顧地購買更多飛機、擴建更多機場，從而創(chuàng)造成千上萬的就業(yè)機會，并與商業(yè)航空供應(yīng)鏈產(chǎn)生積極的連鎖反應(yīng)。

隱私: 隱私問題已經(jīng)成為目前美國消費者、企業(yè)以及監(jiān)管機構(gòu)面臨的最大挑戰(zhàn)之一。一般來說，AI被視為一種反隱私技術(shù)，但其同時也具有巨大的隱私保障與偏見消除潛力，甚至能夠糾正其他AI系統(tǒng)中存在的偏見。以人臉識別為例，大多數(shù)人都認為在城市街道上掃描并記錄民眾面部信息是對個人隱私的嚴重侵犯。但與此同時，大多數(shù)人也同意，城市街道上的智能攝像機能夠極大威懾犯罪，并有助于發(fā)現(xiàn)危險人物。因此，最科學的方式可能是利用AI——特別是輕量級AI系統(tǒng)——在攝像機之內(nèi)進行數(shù)據(jù)緩存與處理，而無需將其上傳至中央系統(tǒng)。換言之，如果在24小時之內(nèi)，攝像機所拍攝的區(qū)域內(nèi)并未成為犯罪現(xiàn)場，也沒有出現(xiàn)通緝在逃的犯罪分子，則相關(guān)數(shù)據(jù)會被自動刪除。

正如艾倫人工智能研究所的Oren Etzioni在文章中的觀點，雖然事實證明AI系統(tǒng)確實會在種族、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)動效應(yīng)也在逐步實現(xiàn)。

聯(lián)合學習: 聯(lián)合學習的興起代表著隱私權(quán)保障工作的又一大進展，有望帶來規(guī)模更大的經(jīng)濟與環(huán)境效益。這類新興框架能夠在邊緣位置（相對于大型集中式數(shù)據(jù)庫）的成千上萬臺智能手機上運行模型以實現(xiàn)機器學習的去中心化。由于現(xiàn)代智能手機普遍運行有AI芯片，因此其有能力以本地方式運行ML模型。這不僅有助于為單一用戶定制移動軟件，同時也可通過高級加密方式保證發(fā)送至中央服務(wù)器的所有個人數(shù)據(jù)不致被惡意人士所窺探。

聯(lián)合學習具有巨大的發(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)及消費者構(gòu)建起強大的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?，聯(lián)合學習為AI驅(qū)動世界的目標帶來了真正的希望。在這個即將來臨的世界當中，消費者無需大量能源即可有效控制自己的數(shù)據(jù)與模型。

當上世紀九十年代中期互聯(lián)網(wǎng)成為主流時，沒人能想象我們?nèi)缃袼硎艿囊苿印⒘髅襟w內(nèi)容、基因組學以及按需服務(wù)等成果。當時，人們對互聯(lián)網(wǎng)也有著類似的恐懼——它會消滅數(shù)百萬個工作崗位，甚至將某些行業(yè)整體淘汰。出于種種原因，人們永遠都會為這類問題爭論不休。但更客觀的思路應(yīng)該是，AI的研究與進步將持續(xù)數(shù)十年，這將是一個緩慢而又極為重要的過程。雖然我們有必要為由此帶來的崗位淘汰做好準備，但也有理由抱持樂觀態(tài)度。畢竟美國的經(jīng)濟優(yōu)勢在很大程度上源自技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導地位，而選擇倒退絕對不是什么明智的決定。