人工智能经济学——更便宜的预测将如何改变世界

至顶网软件频道消息：人工智能（AI）是很多东西。它是商业的游戏规则改变者，它可以让人类比以往更聪明、更快地工作，并且可能对经济和劳动力市场产生重大影响。

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但是，归根结底，让人工智能具有价值的功能是做出预测的能力。计算——比以往任何时候都更加快速和准确——特定结果的可能性是人工智能带来的最根本的进步。

首先，当我们谈论人工智能的时候，我们到底在谈论什么，这是一个值得定义的问题。近年来，最引人注目的技术飞跃就是机器学习和深度学习。这些技术的特定实现可以使机器在没有人类输入——只需要提供数据输入——的情况下进行学习。

这意味着它们可以在日常任务中变得越来越好——例如检查来自摄像机的图像数据并弄清楚图像中的内容，或者阅读数千页的文档并理解其中和手头上的任务相关的信息。

这将如何影响人类的作用是一个热门话题，这个问题远未有定论。有人预测，不久的将来我们会习惯与“智能”机器一起工作，这将大大提高我们的生产力。其他一些人表示，这些机器的到来将使我们在许多形式的劳动力方面变得多余，导致广泛的失业和最终的动乱。

在他们的最新著作《预测机器——人工智能的简单经济学》（Prediction Machines – The Simple Economics of Artificial Intelligence）中，作者Ajay Agrawal、Joshua Gans 和Avi Goldfarb试图证明为什么说预测是人工智能可能带来的变化的基础。在书中，他们解释说，理解这个概念——并且准备好我们对其的应对——可能会决定两种可能的未来中究竟哪一个会出现。

他们认为，关键在于人类人工智能“管理者”是否能够学会区分涉及预测的任务，以及那些仍然需要更多人类参与的任务。

当我遇到多伦多大学战略管理学教授兼Jeffrey S Skoll Chair of Technical Innovation and Entrepreneurship 的主席Joshua Gans时，他向我提供了一些经济学家是如何解决人工智能引发的问题的见解。

他告诉我说：“作为研究创新和技术变革的经济学家，试图理解和预测新技术影响的传统框架应该是考虑技术真正降低的成本。”
“实际上它是统计方法的一个进步——一个非常大的进步——而根本不是智能方面的进步，以很多人理解的‘智能’的方式。这只是关于智力的一个方面，也就是预测。”

“当我仰望天空，看到有灰色的云时，我会收集到这些信息并预测将会下雨。当我要接球的时候，我会按照物理学预测它最终会出现在哪里。我必须做很多其他事情才能接住球，但我做的事情之一就是做出预测。”

在商业领域，我们每天必须很多很多次做出预测。我们是通过低廉的价格出售大量产品还是以更高的价格销售较少的产品才能获得更高的利润？谁是团队中最合适完成这项工作的成员？我们的市场营销预算投放到哪里才能获得最好的成效？

传统上，这些预测在很大程度上依赖于“直觉”——我们的直觉或经验告诉我们可能的结果。当然，它们也是数据驱动的——我们的直觉来自于我们所学到的东西，但是只有这么多时间可以用来阅读报告和书籍。

这个问题对于计算机来说通常不构成一种约束——如果给出正确的算法，它可以自动摄入大量的数据，并用这些数据地进行预测，比我们期望自己能做到的程度更快，也更准确。

Gans解释说：“有时候，我们（人类）会因为无法做出预测而避免做出决定——我们可能会有‘经验法则’或类似的东西。”
“那么将要发生的是，这些预测机器将更好、更快、更便宜地做出预测，当你这样做时，会发生两件事。首先，我们将做更多的预测。其次，对于那些以往预测缺位的问题，我们将考虑使用新的解决方法。”

自动驾驶汽车就是一个明显的例子。这个想法并不新鲜，但人类几十年来一直在努力让它成为现实，因为一直没有办法让机器能够做出安全行驶所需的准确预测。随着机器学习和深度学习的到来，这种情况发生了变化。

Gans表示：“人们并没有把它作为预测问题，一旦我们得到了这些工具，你瞧，他们就开始做出改进。”

那么这对我们人类来说究竟意味着什么呢？

他表示：“首先，作为预测的重度用户，这对我们来说是个好消息。”他说：“预测是我们喜欢的，我们会让它们更快、更便宜，所以这很好。”

举个例子，他让我想到校车司机。

“好吧，那么我们可以用自动驾驶汽车取代人类驾驶员——这真是太棒了！那么我们把司机从校车上扔出去，然后让一个机器人去接孩子们。但是你接下来马上就会想到——等等——一大堆无人看管的孩子自己在校车上，这听起来像是个很愚蠢的主意。”

给机器人赋予在运输途中管教不守规矩的孩子的能力，这种做法听起来很有吸引力，可是人权组织对此只怕不会有宽容的态度。

一种更为社会接受的解决方案是可能用人类监督员取代司机，或者更有成效的做法是，用教育工作者取代司机。

Gans表示：“然后，我们可以在孩子登上校车之后就开始上课了。” Gans表示：“或者我们可以有在校车上的学校。它解放了时间——我们只需要展开想象力。”
事实上，现在没有人知道人工智能将在二十年后对社会产生什么影响，更不用说五十年或一百年之后了。

真正能够使人类大规模变得多余的进步可能需要一些时间才能实现。

Gans 对我表示：“我知道人们谈论‘奇点’的概念，而且这一切都将在一夜之间发生。但我不知道它是否会以这种方式发生。”

“这可能会慢慢地，慢慢地……我觉得那些缓慢进展的问题是我们解决问题的方法。这也是我的信心来源。”