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    李開復:人工智能可能給發展中國家帶來滅頂之災

    來源:新浪綜合作者:2018-09-19 10:13:15
    導讀:發展中國家日益增長的絕望情緒與AI超級大國財富的急劇積累將形成鮮明對比。AI依賴數據而運行,而這種依賴性會在各行各業中不斷得到鞏固:擁有的數據越多,產品就越好;產品越好,獲得的用戶就越多;獲得的用戶越多,擁有的數據就越多。


    關于人工智能(AI)對就業和經濟影響的研究,大多集中在美國和英國這樣的發達國家。但是,通過我在美國和中國擔任科學家、科技公司高管和風險資本家的經歷,我開始相信,面臨AI威脅最嚴重的是新興經濟體。

    最近幾十年,關于新興經濟體能夠如何沿著發展階梯向上攀登,中國和印度向世界呈現了兩種不同的模式。按照中國模式,一個國家可以依靠其龐大的人口和較低的成本,打造一個藍領制造基地。然后通過生產品質更好、技術密集程度更高的產品,沿著價值鏈穩步向上攀升。

    在印度模式中,一個國家可以將大量英語人口與低成本相結合,成為業務流程外包和軟件測試等領域中低端白領工作的外包中心。如果取得成功,這些較低技能的工種可以慢慢升級到更先進的白領行業。

    這兩種模式都基于一國在高度重復、非社會、低創造性工作中的成本優勢--無論是工廠中的體力勞動還是呼叫中心的認知勞動都是如此。遺憾的是,對于新興經濟體而言,AI興旺發展的根基正是在這類工作中的精準表現。

    AI正在明顯加快工廠自動化的步伐,接管客戶服務或電話營銷等日常工作。相比于發展中國家低工資的工人,AI做這些工作的成本更低,而且隨著時間的推移還會做得更好。檢查iPhone劃痕的機器人不用過春節;AI客服不會要求加薪。

    如果沒有成本因素促使其在發展中國家設廠,企業會把許多這些功能放回到總部所在地。如此一來,無法抓住最底層發展階梯的新興經濟體就會處于危險的境地:曾經構成其最大比較優勢的大量低技能年輕人口將變成負擔--而且可能具有爆炸性。

    發展中國家日益增長的絕望情緒與AI超級大國財富的急劇積累將形成鮮明對比。AI依賴數據而運行,而這種依賴性會在各行各業中不斷得到鞏固:擁有的數據越多,產品就越好;產品越好,獲得的用戶就越多;獲得的用戶越多,擁有的數據就越多。

    我們看到,這種現象已經在谷歌搜索等純在線產品身上出現,并且很快會復制到自動駕駛汽車等其他AI密集型產業中。其結果將是:生產能力和財富空前集中在精英AI公司手中,而這些公司幾乎全都位于美國和中國。根據咨詢公司普華永道的一項研究,到2030年,AI將在全球產生15.7萬億美元的財富,而只是這兩個國家就將占到整整70%。

    那么,新興經濟體應該怎么辦呢?第一步是認識到傳統的經濟發展路徑--中國和印度模式--已不再可行。中國可能將是最后一個通過制造業擺脫貧困的大國。下一波新興經濟體必須制定新的方針。

    這需要采取雙管齊下的方法來解決教育問題。對于大量受教育程度較低的工人,各國必須尋求建立以人為本的獨特服務產業。即使是最好的機器人也無法讓游客擁有在民宿中的那種賓至如歸的感覺。貧窮國家可以在旅游、文化、熱線中心和老年護理等行業形成與AI超級大國的互補關系。

    與此同時,發展中國家需要在AI領域開拓自己的利基市場。工廠機器人在世界上的任何地方都可以工作。但是,借助美國消費者信用報告開發出的小額借貸算法在埃塞俄比亞這樣的農業國是沒有用處的,那里的借款人既沒有信用卡,也沒有傳統的抵押貸款。要填補差距,政府需要資助自己最優秀、最杰出的學生接受AI教育,建立使用AI的本土企業。要盡早發現數學和工程神童,大力培訓并送到全球頂尖的AI院校學習。

    這些都不是容易完成的任務。培養100萬家小企業要比建設100家大型工廠困難得多,而對于還需解決營養不良問題的國家而言,讓尖子生公費出國留學也是一項艱巨的任務。但是,如果發展中國家能夠實現這種平衡,AI可能也會給他們提供寶貴的新機會:改善生計和發展經濟,而不必遭受血汗工廠或環境惡化的困境。

    資源更豐富的大國,如美國和中國,可以提供幫助。教育和培訓機會可能比資金上的支持更加寶貴。要讓AI成為福音而不是全球負擔,那么就需要分享它的好處。

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