2016 年 10 月，美国白宫发布了《为未来人工智能做好准备》和《美国国家人工智能研究与发展策略规划》两份重磅报告，详细阐述了美国未来的人工智能发展规划以及人工智能给政府工作带来的挑战与机遇。昨天，白宫又跟进发布了一份《人工智能、自动化与经济（Artificial Intelligence, Automation, and the Economy）》报告，谈到了智能技术和自动化技术对经济的影响以及可能的应对策略。机器之心对此报告进行了选择性编译，完整报告可点击阅读原文下载。
报告编辑团队：经济顾问委员会、国内政策委员会、国家经济委员会、管理和预算办公室、科学和技术政策办公室的工作人员
为了帮助美国为人工智能的作用越来越大的未来做好准备，白宫发布了一份题为《Artificial Intelligence, Automation, and the Economy》的报告。这份报告是 10 月份《Preparing for the Future of Artificial Intelligence》报告的延续，那份报告曾推荐白宫在 2016 年年底时发布一份人工智能对经济的影响的报告。
人工智能技术的加速发展使得一些原本需要人力的任务变成了自动化任务。这些革命性的变化将会为个人、经济、社会打开新机遇，但它们也会颠覆当下数百万美国人的生活。这份新报告调研了人工智能驱动带来了哪些人们期待的经济影响，并描述了一个广泛的战略，来扩大人工智能带来的益处和缓解其所带来的代价。
未来几年甚至数十年，人工智能驱动的自动化将会变革经济。决策者所要面对的挑战也会在变化和增强中，需要适当地调整政策去应对人工智能带来的经济影响。
对总生产率增长的积极贡献；
就业市场要求的技能变化，包括更高层次的技术技能需求；
影响分布不均，不同领域、薪资水平、教育程度、工作类型和所在地方受到的影响都会不同；
一些工作岗位会随着一些新的工作市场的出现而消失；
某些人的短期失业可能需要更长远的政策策略来解决。
对于这些影响可能到来的形式和速度，目前还存在很大的不确定性。人工智能也有可能不会给经济带来大规模的新影响，比如未来几年的就业趋势可能就和过去几十年的情况一样——一些人从中受益，一些人则会要求政策的改变。当然，也可能出现另一种可能——经济遭受巨大的冲击，同时会加速就业市场的改变，将有显著更多的工作者需要协助和再训练他们的技能。在目前已有的证据下，我们还不能给出明确的预测，所以政策制定者必须为可能的结果做好准备。至少，司机和出纳员等工作很可能会面临被取代或重组的风险。
因为人工智能自动化对整个经济体都带来很大的影响，所以它对哪些领域的影响最大就很难判断，政策响应应该针对整个经济体来进行制定。另外，人工智能自动化所带来的经济影响和其他一些因素密不可分，例如科技的变化、全球化、市场竞争和劳动者谈判能力的减弱以及过去公共政策选择的影响。虽然判断每一个因素对经济转型所带来的影响有多大是不可能的，但其带来的政策挑战仍然存在，并且需要广泛的政策响应。
在有可能直接指导会受到特别影响的地方和部门的情况下，这些方法应当被采用。但总的来说，这份报告为解决人工智能驱动的自动化对整个美国经济的影响建议了三大范围宽泛的策略：
1. 投资和开发人工智能，以收获其许多的利益；
2. 教育和训练美国人为未来的工作做好准备；
3. 在这个转型中帮助工作者，确保工作者能广泛地受益于增长。
这份报告详细介绍了为了执行这些策略可以做些什么。政府、行业、技术和政策专家以及公众的持续参与应该能够帮助推动美国实现能创造广泛共享繁荣的政策，释放美国企业和工作者的创造潜力，促进人工智能社区的多样化和包容性、并确保美国在人工智能的创造和使用上继续保持领先。
除了这份报告之外，我们还有更多的工作要做，才能进一步探索人工智能的政策影响。最需要提及的是，人工智能在网络防御上创造了重要的机会，可以帮助提升系统以检测欺诈交易和信息。
由于这份报告内容较长，机器之心从中挑选出了一些重点进行了编译，以下是值得我们关注的报告内容：
执行摘要（略）
报告的基础和延伸（略）
引言（略）
人工智能驱动下的自动化经济
人工智能和宏观经济
人工智能和劳动力市场：潜在的不同影响
历史上技术变革的影响
人工智能和劳动力市场：近期
人工智能会创造什么样的工作？
技术并非宿命——制度和政策是关键
技术无法决定一切——制度和政策是关键
政策响应（简要）
结论（略）
参考（略）
人工智能驱动的自动化的经济学
人工智能和宏观经济：技术和生产率增长
某种程度上，人工智能驱动的自动化类似过去的技术进步形式，它会对总生产率增长带来重要贡献。
几个世纪以来，美国经济一直在适应技术并随着技术的发展而进化。150 多年前存在的很多工作现在已经消失了，一些人们想不到的工作代替了他们原有的岗位。例如，在 1870 年，几乎 50% 的美国劳动力都是在农业领域，供给着全国的食物。今天，在技术的推动下，服务于农业的人只占全全国劳动力的不到 2%，而所生产的食物却超过了全国的总需求。在这个案例中，技术创新（从麦考密克收割机到今天的自动驾驶拖拉机）既提升了农业领域的生产率也带来了生活标准的提升。
技术提升生产率的一个主要方式是减少单位产出所需要的劳动力。劳动力生产率的提升一般会转移到平均薪资的增加上，给工人带来更多减少工作时间的机会，同时让他们能负担起更多的消费品和服务。生活标准和休闲时间也都会增加，然而不平等程度也在上升，最近几十年，这种不平等甚至抵消了那些增长。期望生产率提高会伴随工资增长让约翰·凯恩斯在其上世纪三十年代写了一篇题为《我们孙子辈的经济可能性（Economic Possibilities for our Grandchildren)》的文章，文中考虑了技术进步率，预测我们现在或许已经实现了一周工作 15 小时。虽然这个预测还远没有实现，但在过去的 65 年里，大多数发达国家见证了每年的工作时间都在大幅下降（图 1）。然而唯独在美国，这个下降却在上世纪 70 年代停止了，自那时起工人的平均工作时长一直保持到现在。
技术一直是生产率增长的主要动力之一。事实上，技术的变化也能解释自上世纪九十年代以来生产率的增长。还有些证据表明，在 1993 年到 2007 年之间的 17 个国家，仅工业机器人自动化就将劳动力生产率提升了 0.36 个百分点。
从最近的生产率趋势来看，人工智能驱动的自动化对生产率的潜在积极影响尤其重要。过去十年中，在所测的 31 个发达国家的 30 个中，即便是有技术的积极推动，生产率增长也已经放缓。美国的生产增长率从上上个十年（1995 年后）的 2.5% 下降到上个十年（2005 年后）的 1%。尽管包括美国在内的许多国家出现的相当大生产率放缓主要由于资本存量投资放缓所致，全要素生产率（total factor productivity）增长放缓（受技术变革影响的组成部分）也很重要。这将助长实际工资增长放缓，如果持续下去，将减缓生活水平的提高。
人工智能驱动的自动化或许能帮助提升全要素生产率增长，并创造能广泛提升美国生活的新潜力。然而技术变化和经济增长带来的益处却不一定能平等共享。这既取决于技术变革的性质和速度，也取决于工人为获取生产率提升带来的福利而进行谈判的能力.
人工智能和劳动力市场：多样的潜在影响
几无争议的是，工业革命大大改善了社会，但是转型过程却严重颠覆了许多农业从业人员的生活，也瓦解了他们的社区，因为工业化促使许多美国人涌入新社区，在这里，他们能够掌握新技能，做些新工作。即使在伟大的技术变革期间，美国也维持这高水平的就业率。在很长一段时间里，大约 90% 到 95% 的希望从事定点工作的人都可以找到工作，失业率目前低于 5%。
历史上，技术变革所带来的影响
历史上，技术变革会给劳动力市场带来不同影响。新技术可能会替代一些技能，与此同时也会与其他技能互补。而且这些趋势会随着时间变化。有时，新技术会提高生产力和增加没有学历的人就业率，有时会给高学历人带更多的就业机会。为了说明潜在影响的多样性并为理解今天的现状提供一个框架，这一部分，讨论了一些历史案例，看看创新如何以不同方式影响工作就业。
19 世纪的特点之一就是技术变革增加了低技术水平个人的生产力，减少了某些高技术水平个人的相对生产力。这一创新被称作基于无技术的技术变革。那些能够控制和完成整个生产过程的高水平工匠看到了可更换部件的流水线的大规模生产化技术以及低技能工人的威胁。为此，一些英国纺织工人参加了 19 世纪早期的勒德分子暴乱（Luddite Riots），摧毁威胁他们的机器。最终，抗议者的恐惧成真，许多能干的手艺人被机器和低水平劳动力取代。对于低水平工人和生产率来说，这也是新的机遇。结果，人们平均生活水平提高了，但是一些娴熟工人却不再具有市场价值。
整个二十世纪末期，技术变革通过各种不同方向产生作用。计算机和互联网的出现增加了相对生产力，这也是基于技术的科技变革的例子。那些充满例行事务的职位，比如接线员、旅行代理以及流水线工人等，特别容易被新技术取代。一些职位已经消失。实际上，Nir Jaimovich 和 Henry Siu 认为，制造和其他常规职位的减少，很大程度上归因于技术变革，它增加了那些从事抽象、创造性思考、具有解决问题技能的人的生产力，因此，也部分导致了具有这些特征人员雇佣的大幅增长。Levy 和 Murnan 发现，从 1970 到 1998 年，对具有大学水平劳动力的需求转变，60% 可以从这一事实得到解释：对常规人力劳作需求的减少，对非常规认知工作需求的增加，后者多集中在需要更高技能的职位。因为具体大学文凭的劳动力已经享有了高薪水，因此，对他们的需求以及水涨船高的薪水会引发收入不平等。
这一波技术进步，人工智能驱动下的自动化正在颠覆劳动力市场，劳动力市场也在做出调整。经济理论指出，创新必有回报，否则它不会被社会采纳。但是，单凭市场力量本身，无法确保人们共享创新所带来的收益。
对于许多人来说，很难掌控市场颠覆。近期的经验研究强调了这一调整过程是需要付出成本的。最近几十年，被取代工作——比如，因为工厂倒闭或搬迁——的工人收入了大幅下降。Dorn 和 Hanson 发现，地区经济所遭受的消极震荡会对失业、劳动力参与和收入产生长期、巨大的负面影响。即使是十年或多年以后，这些工人的收入也会继续停留在过去收入的 10% 左右。这些结果意味着，许多失业工人很难将自己的技能与新的就业机会匹配起来。人工智能驱动下的自动化会——而且在一些情况中，已经——对地方劳动力市场产生了巨大震荡，并会引发长期颠覆和瓦解。没有一张迁移和安全的保障网络，人工智能驱动的经济收益就不能为社会共享，那些工人、家庭和社会就会持续受到这一技术变革的负面影响。
人工智能与劳动力市场：近期展望
今天，我们很难预测人工智能会对哪些职业产生冲击。因为人工智能不是一种特定的技术，它是应用于不同任务的技术集合。但毫无疑问，人工智能将会让经济发展速度变得不再均衡。
一些工作中的任务将比其他任务更加容易自动化，一些工作势必会比其他工作更加受到影响。基于当前人工智能发展的轨迹，我们可以进行一些谨慎的预测。例如，汽车驾驶和房屋清洁工作不需要过多的教育作为基础。计算机视觉和相关技术的发展使得无需人类操纵的全自动载具（AV）的出现几率逐渐增加，它可能会在未来消灭一些有关驾驶的职位。除此以外，自动驾驶还依赖于复杂环境中的导航，分析动态环境和优选路线的能力。家用清洁机器人也需要这样的能力。家用机器人的操作任务不太具体（「清洁房子」，而不仅仅是导航到特定目的地，同时需要遵守一组给定的规则和保持安全的基准）。然而，使机器人能够像人类那样有效地导航和清洁空间的技术仍不成熟。至少它们仍在技术发展的中期，相比清洁工，司机可能会更易受到自动化的影响。以下一节，我们为人工智能驱动自动化对工作的影响的进行了简要预测。
持续的技术变革？
最近的研究表明，人工智能在未来十年中对于劳动力市场的影响将持续向着技术型职位发展，正如计算机化和通信技术的发展在近几十年内的发展做到的一样。研究人员对于未来的可能性持有不同的看法。Carl Frey 和 Michael Osbourne 要求人工智能专家小组以可预见的人工智能技术在未来 2 到 10 年内是否会被替代为基准，对不同职业进行了分类。根据人工智能的技术特性，现有职业的特点与各职业现状之间的关系，专家们进行了评估。研究认为，47％的美国职位在这一时期有被 AI 技术和计算机化取代的风险。然而，经济合作与发展组织（OECD）的研究人员强调，自动化目标是提高效率，而不是代替职业，它本质上会形成新类型的任务。在未来，许多职业都可能发生改变，因为它们的一些相关任务将变得可自动化，因此 OECD 分析认为，很少有工作将会完全自动化，估计只有 9％的就业机有完全消失的风险。如果这些预测成真，数以百万计美国人的生计将受到影响，短期和中期的经济发展将会受到冲击。
除了了解总体就业影响的大小之外，理解分布影响也很重要。CEA 根据工资对职业进行排名，他们发现根据 Frey 和 Osbourne 的分析，相比每小时工资在 40 美元以上只有 4% 和 20 美元到 40 美元之间只有 31％工作受到影响，每小时工资低于 20 美元却高达 83％工作将受到自动化的压力（图 3a）。此外，OECD 研究估计，受教育程度较低的工人比受过高等教育的工人更可能被自动化取代（图 3b）。事实上，OECD 研究的作者估计，44％的低于高中学历的美国工作者的工作很可能会被自动化，而只有 1％本科或更高学历的人拥有这样的工作。在一定程度上教育和工资与技能相关，这意味着对低级技术的需求大幅下降，对高技能工人的需求几乎没有下降。这些估计表明短期内的科技更迭技能偏见将持续存在。
然而，人类在许多领域仍然保持与人工智能和机器人的比较优势。虽然人工智能可以检测模式并做出预测，但它仍然不能复制社会的或通用的智能、创造力或人类判断。当然，很多需要这些类型技能的职业是高技能职业，并且很可能需要高教育水平。此外，考虑到需要实现大规模人工智能自动化机器人技术还受当前灵活性的限制，需要手工灵活性的职业也可能在近期保持稳定的需求。
自动化车辆案例分析
在理解人工智能可能给生产和就业带来的影响上，一个很有帮助的案例是自动化载具（AV）。和其它形式的颠覆性技术一样，AV 技术也将有可能会随着经济对这一新范式的适应而给就业带来颠覆性影响。CEA 估计大约有 220 万到 310 万美国的兼职和全职工作岗位可能会受到 AV 技术的威胁和持续改变。重要的是，这并不是一个净计算——其中并没有包含这项技术可能创造出的新型工作，只是很可能会受到人工智能驱动的 AV 技术的影响的已有工作。另外要说明的是，这些改变需要数年甚至数十年时间才会发生，因为在技术的广泛应用和潜在可能之间存在滞后。这些被估计会被取代或受到影响的工作中，很多都涉及到持续驾驶，而且并不需要和其他人合作就能完成。
对于这些职业，涉及更少可自动化的任务的驾驶工作会更不容易被取代，比如校车司机的工作涉及到驾驶汽车和照顾孩子。这个工作不会消失，尽管其工作的重心可能会越来越向照顾孩子方面倾斜。因此，AV 技术可能仅会取代一部分校车司机的工作，但照顾孩子的工作者是仍然有需求的。另一方面，非驾驶任务在城市间的公共汽车驾驶工作上的重要性会越来越低，AV 技术肯可能会取代大量这类型的工作。许多工作都仅涉及到有限的驾驶。这一类的工作可能会得到很大的生产力提升，而不是失业的威胁，因为他们可以将自己更多的时间投入到驾驶外的工作上。
人工智能将创造什么工作？
预测未来工作的增长极其困难，因为它取决于如今还不存在的科技，以及它们补充或替代现有人类技能与职位的各种方式。为了对今后的工作做出智能猜测，CEA 合成并拓展了由人工智能直接创造的工作上的研究。理解这一点很重要，但人工智能也会取代非直接的工作创造，这由它提高生产率与薪资的程度所决定。它也可能引发更高的消费水平，从而从高端手工产品到餐饮与零售，为经济创造各种额外的工作。
CEA 确认出了 4 类在未来可能直接由人工智能驱动的工作。人类与现有人工智能技术的合作、开发新的人工智能技术、在实际中监督人工智能技术、伴随着人工智能技术促进社会转变，这些领域的就业都将会增长。目前，机器人动手能力的限制、通用智能的限制、人工智能技术创造性的限制，极可能意味着需求动手能力、创造性、社交能力与智慧、通用知识职位的兴起。下面是未来每个分类就业的描述：
参与。在完成任务的过程中，人类极可能需要积极参与到人工智能技术中。许多产业专家将人工智能技术称为「增强智能」，强调该技术的角色是协助并拓展个人的生产率，而非取代人类的工作。
开发。在人工智能的初始阶段，开发工作非常重要，而且跨越众多产业与技能水平。最直观的可能就是非常需要高技能的软件开发者与工程师，在全世界将这些能力部署到实际中。然而，到了某种程度之后，人工智能就像背后的数据一样，会出现一些对归纳、收集、管理人工智能训练所需相关数据的职位需求。人工智能的应用范围从识别 X 光图像中的癌症这样的高技能到识别图像中的文本这样的低技能都有。最后到了增长的程度，开发可能会专门化到文学到社会科学这样的领域。
监管。包括所有与监督、许可与修理人工智能技术有关的工作。比如，在自动化车辆研发阶段之后，就需要登记和测试这类技术新技术的的车辆安全和质量，这类工作仍然会继续存在。随着新技术的广泛传播驾驶车辆需要进行定期修理和维护，这也扩大了该领域机械技术工作的需求。在一些例外、边缘或高风险的案例中，也需要实时监督，特别是那些与人工智能无法解决的伦理道德、社会智能相关的情况。讨论敏感主题时，或许会采用人工智能推荐的方式或在线审核的方式进行质量控制。人工智能让机器学会学习是这一技术最令人激动的一面，但是，也需要监督，确保人工智能不会偏离初衷。随着机器越来越智能，更有能力预测环境情况，人类判断力也越来越重要，因为这是相对较好的解决冲突利益的办法。
对范式转变的回应。围绕人工智能的技术创新将很有可能重塑已建成环境的特征。以自动化车辆为例，需要极大改变基础设施和交通法律——考虑到人类驾驶员和方便与安全。自动驾驶汽车的出现可能会导致对城市规划者和设计师的要求增高，以便为打造和使用日常交通景观的创造一幅新蓝图。在相邻领域的范式变化，如网络安全需要新的方法来检测欺诈交易和消息，这也会带来也可能需要新的职业和更多的就业机会。
科技不能决定一切——制度和政策是关键
政策在科技改变所带来的影响当中扮演着非常重要的角色。因此，如果 Frey 和 Osborne 的预测是准确的，将近 50% 的工作岗位都会被新的自动化科技所取代。但是相关的报酬取决于对技术水平的要求程度，这在某种程度上也是科技所起到的作用。薪酬还取决于对不同技术水平劳动力的供给，而这一因素会受到教育机会和文化程度分布的影响。决定薪酬的因素还有劳资双方的集体谈判、最低工资法和其他一些影响工资设定的制度和政策。
在过去的 40 年当中，其他主要的发达国家已经发生了和美国类似的技术变化，但是美国的收入不平等和整体的不平等水平均大幅上升，如图 7 所示。其他一些发达国家的男性壮年劳动力参与率明显下降，而美国的下降水平在所有的发达国家当中最为严峻，如图 8 所示。
如果说科学技术让任务自动化及其所带来的其他改变不能够解释上图中美国和其他国家不平等和劳动力参与率的区别，那么我们就要考虑到调节这些变化的政策和制度。例如，其他的国家倾向于将更多的资源投入到主动劳动力市场方案（active labor market programs）当中，帮助劳动者进行工作转型，例如培训项目或是求职协助等。经济合作与发展组织（OECD）的成员国，除美国外，在 2014 年平均在主动劳动力市场方案上的花费占到了 GDP 的 0.6%，而美国在这一方面的花费只占到了 GDP 的 0.1%（如图 9）。另外，美国目前在主动劳动力市场方案的花费占 GDP 的比重不到 30 年前的一半。
高级自动化和高生产力的发展，可能会促进美国就业率的提高。但随着科技变化对劳动力市场需求的改变，还是需要制定相关的联邦政策帮助美国民众完成工作转型。
政策响应
技术不是宿命；在塑造技术变革的方向和影响上，经济激励和公共政策发挥着极其重要的作用。给予适当的关注和正确的政策与制度响应，先进的自动化可以兼容生产力、高水平的就业和更大范围的共同繁荣。过去，美国经济适应了新的生产模式并维持了高水平的就业，同时也提升了生产力，更多的工作激励和更高的回报让工作者为工作提供了更多的支持。但是，一些冲击带来了更大比例的失业。这份报告倡导提出政策来教育和培训新的工作者进入新的工作岗位、帮助失业人员重回就业市场并打击不平等。即使没有人工智能所驱动的自动化，这些政策也是很重要的；但因为人工智能正在对经济带来重大的变革，所以这些政策也就更加重要了。
政策 1：投资和开发人工智能从而从中受益
如果我们谨慎、负责地最大化人工智能的发展，那么人工智能将为生产力的极大增长做出重要的积极贡献，而且人工智能技术的进步在帮助美国保持前沿科技的领先上也具有极大的潜力。
通过对研究和发展的投资，政府在人工智能领域的发展上扮演着极其重要的角色。人工智能的发展中，网络防御和欺诈交易与信息监测是非常重要的。除此之外，人工智能的快速发展也带来了对具有相关背景专业知识的人才的极大需求。推动 STEM（science, technology, engineering, 以及 mathematics）领域和人工智能社区的多样化和包容，以及其它可能的政策响应，是解决因算法偏见所带来的潜在问题的关键。新企业和已有企业的竞争以及支持竞争的政策的发展将会在与人工智能相关的新技术和创新的创造和应用上发挥重要作用。
政策 2：教育和培训美国人从而帮助他们为未来的工作做好准备
随着人工智能对劳动力市场所需的技能要求和工作性质的改变，美国的工作者需要通过教育和培训来帮助他们继续取得成功。提供这样的教育和培训需要显著的投资。首先我们需要为孩子们提供高质量的早期教育，这样所有的家庭的孩子才能为后续的教育做好准备。同时对于已经毕业和已经就业的学生，也需要对他们进行投资，确保所有的美国人都能负担得起中学以上的教育（post-secondary education）。协助美国人民成功完成工作过渡也将变得越来越重要；这包括扩展就业驱动的培训和终身学习的机会，以及为工作者提供更好的指导以完成工作过渡。
政策 3：在这个转型中帮助工作者，确保工作者能广泛地受益于增长
政策制定者应该确保工作者和找工作的人都能找到最好最适合的工作，以确保他们能够从他们的工作中得到合适的回报——越来越高的工资。这包括实现社会保障的现代化，包括探索增强对失业等情况的关键支持。
相关链接：
