人工智能的意義非凡，它不僅改變了商業(yè)領域的游戲規(guī)則，也讓人類的工作變得比以往更加智能、快捷，并且會對經(jīng)濟和勞工市場產(chǎn)生潛在而又重大的影響。
人工智能是立足于其預測能力之上的技術，這一功能也賦予其應有的價值。計算過程也變得比以往更加快速、準確，對于一個特定的結果計算出可能性，則是人工智能中重要的部分。
近年來，我們所取得的技術成就大多是圍繞機器學習和深度學習領域。這些都是技術的具體實施案例，只需要輸入數(shù)據(jù)就能賦予機器學習的能力，而不需要人類的介入。
這就意味著它們能夠更加優(yōu)秀地處理日常工作——例如從相機中檢測圖片信息，然后分析出圖片上的物體，或者是通過閱讀上千頁的文件，理解和待處理工作的相關信息。
“這會對人類的角色產(chǎn)生怎樣的影響”已然變成了一個熱門話題，并且這個問題也一直懸而未決。有人預測，在不久的將來，人類會習慣于同“智能”機器共事，這將會大大提高我們的生產(chǎn)力。也有人表示這些機器會讓多種人類勞動力變得多余，從而會導致大范圍的失業(yè)，最終會導致社會混亂。
Ajay Agrawal，Joshua Gans和Avi Goldfarb合著的新書《預測機器——人工智能的簡單經(jīng)濟學》，旨在展示這種預測對于人工智能所帶來的變化至關重要。在他們的書中，他們解釋道不僅要理解這個概念，并且也要準備作出回應，這樣能夠決定兩種未來情況，哪種最有可能成為現(xiàn)實。
他們認為：這一問題的關鍵在于人類的人工智能“管理者”是否能夠學會區(qū)分涉及到預測的工作，以及那些依舊很需要人類介入的工作。
筆者和戰(zhàn)略管理教授兼多倫多大學杰弗里技術創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)公司控股人Joshua Gans進行了一次會面，他讓筆者深入了解了經(jīng)濟學家是如何解決人工智能引發(fā)的問題。
“在經(jīng)濟學家研究創(chuàng)新和技術變化時，理解和預測新技術影響的傳統(tǒng)框架，或許是考慮這個技術在減少哪一方面成本。”他說道。
“實際上它是統(tǒng)計方法的一個進步，而且是個非常大的進步，并且和智能沒有一點關系，很多人都理解“智能”這個詞。智能的一個方面，就是預測。
“當我仰望天空，看到有灰色的云時，我會記錄下這些信息并預測會下雨。當我要接球的時候，我會預測球最終會掉哪里，想要接住這個球，我需要做很多事情，但我做的其中一件事就是預測。”
在商業(yè)中，我們每天都要做出很多很多的預測。我們是通過廉價出售大量產(chǎn)品，還是以高價銷售少量產(chǎn)品來獲得更高的利潤？誰是團隊中最勝任這份工作的人？在我們的營銷預算中，我們?nèi)绾潍@得更多的利潤或價值？
傳統(tǒng)上，這些預測很大程度上依賴于“直覺”，我們的直覺或經(jīng)驗告訴我們的可能結果。當然，它們也是數(shù)據(jù)驅動的，我們的直覺來自于我們所學到的東西，但是只有這么多時間可以用來閱讀報告和書籍。
這通常并不會束縛計算機，如果給出正確的算法，它可以自動攝取大量數(shù)據(jù)并使用數(shù)據(jù)來做出預測，并且要比我們的預測還要更快、更準確。
“有時我們（人類）會因為無法做出預測而避免做出決定，但是我們可能會有‘經(jīng)驗法則’或類似的東西。”Gans解釋道。
“未來的這些預測機器將能夠做出更好、更快、更便宜的預測，當你這樣做時，會發(fā)生兩種情況：首先，我們將做更多的預測；第二個問題是，我們將考慮新的方法，以解決缺失位預測的問題。”
自動駕駛汽車就是一個明顯的例子。這并不是新想法，但人類幾十年來一直在努力使其成為現(xiàn)實，因為沒有辦法讓機器能夠做出安全導航所需的準確預測。隨著機器學習和深度學習的出現(xiàn)，這種情況發(fā)生了變化。
“人們并沒有將其看做是預測問題，我們一旦得到了這些工具，他們就開始做出改進。”Gans說道。
那么這對我們?nèi)祟悂碚f究竟意味著什么呢？
“首先，對于我們預測的重度用戶來說，這是個好消息，”他說，“預測是我們所青睞的，并且我們會讓它們更快、更便宜，所以這很好。”
他給筆者舉了一個校車司機的例子。
“因此我們可以用自動駕駛汽車取代人類駕駛員，這很棒！所以我們會拋棄校車司機，讓一個機器人去接孩子們。但是你會馬上想到——等待，讓一大堆無人監(jiān)管的孩子待在公共汽車上，這個想法聽起來很愚蠢。”
這個解決方案聽起來很有吸引力，人權組織可能不會過于善意地考慮讓機器人在運輸途中訓練不守規(guī)矩的孩子。
一種更為社會可接受的解決方案可能是用人類監(jiān)督員，或更有成效的教育工作者來取代司機。
“然后我們就可以在孩子上車的時候開始上課，”Gans說，“或者我們可以在校車上安排學校集會。這就能夠節(jié)省時間，而我們只需要富有想象力。”
事實上，現(xiàn)在沒有人知道人工智能將在20年后對社會產(chǎn)生什么影響，更不用說50年或100年了。
真正能夠大規(guī)模取代人類勞動力的技術，可能還需要一些時間才能實現(xiàn)。
“我知道人們談論‘奇點’的概念，而且這一切都可能在一夜之間發(fā)生。但我不知道它是否會以這種方式發(fā)生。”Gans告訴筆者。
“這一過程可能會很慢很慢......我覺得那些才是我們需要解決的問題，這也是我的信心所在。”
原文作者：Bernard Marr
