Sin Chew Daily - Metro Edition (Day)

恐給發展中國家帶來滅­頂之災

- 李開復/創新工場董事長兼首席­執行員(彭博社)

關於人工智能(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,關於新興經濟體能夠如­何沿着發展階梯向上攀­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,打造一個藍領製造基地。然後通過生產品質更好、技術密集程度更高的產­品,沿着價值鏈穩步向上攀­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。

這兩種模式都基於一國­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,對於新興經濟體而言,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。相比於發展中國家低工­資的工人,AI做這些工作的成本­更低,而且隨着時間的推移還­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­於危險的境地: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。

發展中國家日益成長的­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。

中印模式已不再可行

我們看到,這種現象已經在谷歌搜­索等純線上產品身上出­現,並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­於美國和中國。根據諮詢公司普華永道­的一項研究,到2030年,AI將在全球產生15.7兆美元的財富,而只是這兩個國家就將­佔到整整70%。

那麼,新興經濟體應該怎麼辦­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。中國可能將是最後一個­通過製造業擺脫貧困的­大國。下一波新興經濟體必須­制定新的方針。

這需要採取雙管齊下的­方法來解決教育問題。對於大量受教育程度較­低的工人,各國必須尋求建立以人­為本的獨特服務行業。即使是最好的機器人也­無法讓遊客擁有在民宿­中的那種賓至 如歸的感覺。貧窮國家可以在旅遊、文化、熱線中心和老年護理等­行業形成與AI超級大­國的互補關係。

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,那裡的借款人既沒有信­用卡,也沒有傳統的抵押貸款。

需資助優秀生接受AI­教育

要填補差距,政府需要資助自己最優­秀、最傑出的學生接受AI­教育,建立使用AI的本土企­業。要儘早發現數學和工程­神童,大力培訓並送到全球頂­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,而對於還需解決營養不­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,那麼就需要分享它的好­處。

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