諾獎得主西蒙·約翰遜：AI是否會加劇兩極分化，關(guān)鍵在于是否發(fā)展“支持工人的人工智能”｜T-EDGE

2024-12-18 11:59| 發(fā)布者: admin| 查看: 92| 評論: 0

摘要: 資本、人才都在瘋狂涌入人工智能，人工智能技術(shù)進展突飛猛進，但技術(shù)進步與經(jīng)濟繁榮之間的關(guān)系是密切且復(fù)雜的，尤其是技術(shù)進步對勞動市場的影響，人工智能的發(fā)展到底會惠及大眾還是加劇貧富差距呢，又有什么樣的制度 ...

資本、人才都在瘋狂涌入人工智能，人工智能技術(shù)進展突飛猛進，但技術(shù)進步與經(jīng)濟繁榮之間的關(guān)系是密切且復(fù)雜的，尤其是技術(shù)進步對勞動市場的影響，人工智能的發(fā)展到底會惠及大眾還是加劇貧富差距呢，又有什么樣的制度能夠引導(dǎo)技術(shù)向善呢？

12月6日-7日，2024T-EDGE創(chuàng)新大會暨鈦媒體財經(jīng)年會在北京市大興區(qū)舉行。在閉幕演講環(huán)節(jié)，2024新晉諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主、MIT經(jīng)濟學(xué)教授、國際貨幣基金組織（IMF）原首席經(jīng)濟學(xué)家西蒙·約翰遜（Simon Johnson）分享了《人工智能可能如何影響我們的經(jīng)濟》的演講。

西蒙指出，目前在美國關(guān)于人工智能對經(jīng)濟對影響存在兩種兩極分化的觀點，技術(shù)樂觀主義者認為，人工智能將產(chǎn)生驚人的積極影響，而技術(shù)悲觀主義者則認為，人工智能可能會消滅許多工作，破壞你的生活，把中產(chǎn)階級掏空，并造成重大的政治和社會問題。

西蒙向大家展示了，1960年以來，技術(shù)進步使美國受教育程度高的人收入保持增長，而受教育程度低的人收入停滯不前，中等受教育的人也受到擠壓，淪為社會底層。但西蒙表示，自己并非技術(shù)的反對者，也深知技術(shù)發(fā)展趨勢不可阻擋，他認為，人工智能發(fā)展應(yīng)朝著“支持工人的人工智能”方向發(fā)展，創(chuàng)造新工作和新能力，擴展人類的能力，而非資本所主導(dǎo)的強調(diào)人工智能的自動化方面發(fā)展，但這兩個技術(shù)路徑將會進行艱苦的戰(zhàn)斗。

(西蒙·約翰遜教授演講視頻片段)

以下是西蒙·約翰遜演講實錄，經(jīng)鈦媒體App編譯整理：

技術(shù)會造成兩極分化，使受教育程度高者收入增長，受教育程度中下者收入停滯

大家好，很高興與大家相聚在此。我叫西蒙·約翰遜，是麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的教授，同時也是麻省理工學(xué)院“塑造未來工作項目“的聯(lián)合主任。接下來，我將用大約15分鐘的時間，來分享一下人工智能可能如何影響我們的經(jīng)濟。這里所說的經(jīng)濟包括美國經(jīng)濟、歐洲經(jīng)濟乃至全球經(jīng)濟。我認為這里面有很多有意思的問題值得探討。

我們對一些情況有所了解，但還有很多是未知的，我會盡量清晰、坦誠地跟你們說明我們所不清楚的地方。這是一張概要幻燈片，因為我想先把主要觀點傳達給你們，并在接下來的演講中詳細闡述。

諾獎得主西蒙·約翰遜：AI是否會加劇兩極分化，關(guān)鍵在于是否發(fā)展“支持工人的人工智能”｜T-EDGE

圖片來源：西蒙·約翰遜教授演講PPT

目前在美國，關(guān)于這個話題的討論是這樣的，在人工智能領(lǐng)域以及其他領(lǐng)域，確實是一個兩極分化的狀態(tài)，有些人堅信這項技術(shù)將產(chǎn)生驚人的積極影響。因此，這些人有時被稱為”技術(shù)樂觀主義者”。部分技術(shù)樂觀主義者認為未來大家不再需要工作，很多國家都可以輕松負擔(dān)起全民基本收入。

另一方面，也有一種觀點，我認為我們可以合理地稱之為“技術(shù)悲觀主義”，他們會說，不是吧，如果要淘汰掉這么多工作崗位，那很可能會毀掉人們的生活，會徹底掏空中產(chǎn)階級，進而引發(fā)重大的政治和社會問題。有可能出現(xiàn)的情況是所謂的 “過度自動化”（我稍后會詳細講講這個），它會使公司內(nèi)部的權(quán)力平衡向公司所有者和高層管理人員傾斜。這種情況未必會大幅提高邊際生產(chǎn)率，或者說額外勞動力所帶來的生產(chǎn)率。在這種情形下，做決策的人可以通過人工智能推行大量自動化舉措，但如果國家和全球的生產(chǎn)率沒有顯著提升，那就負擔(dān)不起全民基本收入，這樣一來，很多人就會陷入貧困。

當然，我們的觀點會隨著新數(shù)據(jù)的獲得而不斷變化，現(xiàn)在我們的觀點介于這兩個極端之間。我們認為在未來的10-20年里，美國的生產(chǎn)效率增長將大致保持當前的速度，我們并不持極端立場。我們認為，在接下來的大概10-20年里，美國的生產(chǎn)率增長將大致維持在現(xiàn)有水平，也就是基本保持原有趨勢。不過，盡管從宏觀經(jīng)濟總體增長水平來看影響比較溫和，但按照目前的發(fā)展軌跡，我們很可能會面臨勞動力市場更加兩極分化的局面，即頂層人群獲益更多，而更多人會被壓向底層。

同樣，在美國我認為這種潛在的圖景更加清晰，但我們也可以從其他國家和地區(qū)看出一些端倪。這種勞動力市場的兩極分化會拉大收入差距，這絕對是這類現(xiàn)象的一個特征。我們預(yù)計全球不平等如同國家內(nèi)部的不平等將會加劇。當然，不平等也存在于國家之間，對于我們所有人，這都是需要考慮的重大問題。

我們通過研究、與業(yè)界的合作、政策分析以及與政策制定者的交流發(fā)現(xiàn)，情況并非只能如此。人工智能讓我們面臨一個重大的抉擇時刻。所有技術(shù)都涉及選擇，所有技術(shù)決策都意味著有人要決定這項技術(shù)是對某一群體有利還是對另一群體有利。由于人工智能極具影響力，特別是對從事腦力勞動的認知工作者來說，它尤其有可能朝著更有利于高收入群體的方向發(fā)展，但它也可以惠及受教育程度較低的人群。我們創(chuàng)造了一個術(shù)語，并試圖在各種語境中使用和解釋它，那就是 “支持工人的人工智能”。我們倡導(dǎo)的人工智能，是那種能夠提高未上過大學(xué)（比如在美國沒上過四年制大學(xué)）的勞動者生產(chǎn)率的人工智能。

我們認為有很多方式可以使人工智能的發(fā)展有利于提高生產(chǎn)效率。因此，對那些收入較低，教育水平低，生活條件不太好的工人而言，他們的薪酬也會增加。但關(guān)鍵問題在于，尤其在美國，由誰來決定選擇哪種技術(shù)路徑以及他們?yōu)楹巫龀鲞@樣的決策呢？

我去年與達龍·阿杰姆奧盧共同出版了一本名為《權(quán)力與進步：我們在技術(shù)與繁榮上的千年斗爭》的書。其中關(guān)于人工智能對人類能力的影響，有很多豪言壯語，該領(lǐng)域的一位重要的企業(yè)家表示我們都將成神，這是個有趣的說法，我們可以討論一下。

我們的工作更側(cè)重于日常實際，也更聚焦于就業(yè)，因為我們認為人工智能的大量影響會通過就業(yè)體現(xiàn)出來，不過我們也非常關(guān)注人工智能對社交媒體、對信息及虛假信息、對我們社會決策方式的影響，因為這些對于我們所選擇的技術(shù)發(fā)展路徑真的很重要。

因此，在進一步探討人工智能之前，我想側(cè)重于美國再就當下的情況強調(diào)幾點。美國對世界經(jīng)濟影響重大，尤其對人工智能而言更是如此，畢竟人工智能主要是在美國發(fā)展起來的。關(guān)鍵在于，自 20 世紀 80 年代以來，美國以及其他工業(yè)國家的勞動力市場已經(jīng)出現(xiàn)了嚴重的兩極分化現(xiàn)象。

請看下邊的圖片，這是自20世紀60年代以來，每周實際收入的變化，男性曲線在上面，女性曲線在下面。這張圖片是基于達龍和戴維·奧特爾的研究，戴維、達龍和我共同領(lǐng)導(dǎo)麻省理工學(xué)院塑造未來工作項目。

諾獎得主西蒙·約翰遜：AI是否會加劇兩極分化，關(guān)鍵在于是否發(fā)展“支持工人的人工智能”｜T-EDGE

圖片來源：西蒙·約翰遜教授演講PPT

從圖片中可以看到，一條深藍色的線穩(wěn)步上升，這就是受過高等教育的人的收入，他們的收入變化不錯。中間的那條線，就是受到中等教育的人的收入變化，不如受過高等教育的人。但是，看看最下面的那根線，就是數(shù)據(jù)中受教育程度最低的人，他們的實際工資自20世紀60年代以來幾乎沒有變化，這顯然是個非常不幸的結(jié)果。

考慮到技術(shù)日新月異，他們的收入?yún)s停滯不前。這段時間我們?nèi)〉昧酥T多進步，然而，這種進步并未能惠及所有人。除了最低受教育程度的人群面臨困境外，那些接受過中等教育的人群也同樣遭受了擠壓，他們的數(shù)量在減少。在中等收入階層中，我們失去了大量需要中級技能和中等教育背景的工作崗位，導(dǎo)致許多人被推向社會的底層。

AI是否會加劇兩極分化，關(guān)鍵在于是否同時創(chuàng)造了足夠多的新任務(wù)

為什么首先談這個呢，因為我認為應(yīng)該關(guān)注的問題是人工智能是否會加強這種兩極分化的趨勢，或者說可以逆轉(zhuǎn)這一趨勢。一位美國的CEO曾向我表述了他的觀點，雖然這不是我的用詞，但我并不喜歡這個用詞，相信我們都不喜歡這樣的表述。不過，它或許能形象地描述一位CEO如何看待當前的問題。他說人工智能將會消除他稱之為剪切和粘貼的工作，這些工作是指涉及日常的，重復(fù)性的認知工作，在這些工作上，人工智能可以相當輕松地處理。

現(xiàn)在我想更詳細地講講我們認為當下人工智能所處的發(fā)展狀況，很明顯，它的變化速度非常快，投入的資金量極其龐大。不僅在美國，許多人（包括大學(xué)教職工）離開學(xué)校去人工智能領(lǐng)域工作，而且在全球范圍內(nèi)，人才都被吸引到美國的人工智能創(chuàng)新領(lǐng)域。所以，人工智能的能力在這個領(lǐng)域?qū)蠓嵘?br>
我認為，我們必須看到美國的就業(yè)轉(zhuǎn)型，比如麥肯錫的微妙措詞，這種轉(zhuǎn)型將會迅速加劇。而在歐洲等地區(qū)，就業(yè)市場的轉(zhuǎn)型也可能加劇，也許會回到它們在新冠大流行期間的轉(zhuǎn)型速度，這一速度是相當迅猛的。

對于這些問題的討論以及對這項技術(shù)的思考，貫穿于我們各個社會現(xiàn)有的所有交流平臺中。問題在于，人工智能在影響就業(yè)的同時，也影響著社交媒體。它正在影響數(shù)字廣告，這種對心理健康的影響是負面的，實際上這削弱了我們在世界各地不同的環(huán)境中做出民主、包容的決定。

現(xiàn)在，除了對美國經(jīng)濟不平等的擔(dān)憂外，我認為我們也應(yīng)該對全球范圍的不平等進行關(guān)注。顯然，在過去40年里，在一些國家可以看到，包括中國看到的是人均GDP增長迅猛，令人印象深刻。我個人希望這種情況能繼續(xù)下去，希望全世界蕓蕓眾生繼續(xù)分享繁榮，提高生產(chǎn)效率。

但是，如果目前人工智能對認知工作者產(chǎn)生的影響也蔓延到很多制造業(yè)崗位，盡管這一現(xiàn)象目前尚未發(fā)生，但已經(jīng)有許多聰明人正在努力使人工智能進入制造業(yè)。那么我認為，全球中等收入水平國家繼續(xù)增長將會變得困難，甚至通過全球供應(yīng)鏈的影響，中等收入國家會面臨下行壓力，目前技術(shù)人員的崗位可能會有所下降或者消失，在很多的經(jīng)濟活動中，自動化可能取代人工作業(yè)。我們還沒到那一步，但如果我們考慮的是10-20年，我認為存在這種壓力。

接下來我，想講講我們能采取哪些措施來應(yīng)對這種情況，因為我們的所有計劃都不應(yīng)被解讀為是在唱衰或者消極對待。恰恰相反，我們試圖做出并為你們提供一個誠實的評估，以便私營部門、政府以及介于兩者之間的各方能夠思考相應(yīng)的政策、方法和策略，來應(yīng)對那些大家不愿看到的趨勢。

為了更好理解這一點，我們稍微回顧一下歷史，這也是我們在《權(quán)利與進步》一書中所做的工作，我們提出了這樣的問題：當技術(shù)變革帶來共同繁榮時，當技術(shù)變革產(chǎn)生積極影響時，這一切是怎么發(fā)生的？是如何發(fā)生的？特別是因為自250年前的工業(yè)革命以來，或許在此之前，許多創(chuàng)新和機器都專注于工作的自動化。

什么是自動化？簡單地說，我們正在將人類做的工作用機器取而代之，顯然機器由人類制造，并由人類操作，但運行這臺機器所需的人力少于之前從事體力勞動的人力。

因此，如果現(xiàn)代創(chuàng)新，需要并涉及到自動化取代人工，那么工資怎么可能上漲？答案當然是需要其他部門的勞動力需求增加。而這些部門沒有實現(xiàn)自動化，這些是新的經(jīng)濟活動，這些經(jīng)濟活動對于自動化的行業(yè)是互補的。

我們重點關(guān)注的一個關(guān)鍵詞是 “工作任務(wù)”，就像戴維·奧特爾的研究中所提到的那樣。任何一份工作都是一系列任務(wù)的集合，你可以把一份工作拆解成其包含的各項基礎(chǔ)任務(wù)。我們大多數(shù)人所從事的工作包含 20 到 30 項任務(wù)，而我們靠完成這些任務(wù)來獲取報酬。那么，誰會接到新工作，尤其是那些需要專業(yè)技能的新任務(wù)，畢竟專業(yè)技能是我們獲得報酬的依據(jù)。

回顧歷史，你可以看到一些重要時刻。我想強調(diào)的是包括在美國，在19世紀開始的時候，當時整個國家的教育程度相對較低，19世紀美國接納了大量移民，他們沒有受過教育，甚至不會說英語，但他們找到了工作，實際上是在工廠里工作，而雇主和管理者們想出了辦法，充分發(fā)揮他們的才能，提高了這些沒怎么受過正規(guī)教育的工人的生產(chǎn)率，歷史學(xué)家將其稱為 “美國制造體系”。

這一體系獲得了巨大的成功，它還催生了一些傳播到世界各地（當然不是同時、也不是均勻地傳播）的技術(shù)，其結(jié)果就是美國從一個農(nóng)業(yè)國家、工業(yè)生產(chǎn)極少（從我的圖表中可以看到這一點），發(fā)展成為到 19 世紀90 年代在工業(yè)生產(chǎn)方面領(lǐng)先世界的國家。

與此同時，隨著邊際生產(chǎn)率的提高，美國工資也開始上漲，多雇一個人的邊際生產(chǎn)效率與美國工會的興起相結(jié)合，是美國故事的重要組成部分。

如果放眼全球看看成功案例，我覺得日本脫穎而出，實現(xiàn)了令人矚目的轉(zhuǎn)變?？纯炊?zhàn)后的實際工資情況，日本一開始遠低于美國，隨后幾十年里生產(chǎn)率不斷提高，進而轉(zhuǎn)化為高工資。所以我們不能期望工資會隨著生產(chǎn)率的提高立刻上漲，但我們希望通過創(chuàng)造新任務(wù)能使實際工資實現(xiàn)某種程度的趨同。要知道，日本也曾在自動化方面領(lǐng)先世界，而且還領(lǐng)先了一段時間。

因此，我們的工作以及我們所提出的建議，絕不是要反對技術(shù)，畢竟我們在麻省理工學(xué)院工作，我們并不反對技術(shù)，當然也不反對自動化。我覺得自動化是無法阻止的，也不應(yīng)該去阻止它。關(guān)鍵在于，在推進自動化的同時，是否也創(chuàng)造出了足夠多的新任務(wù)。

下面我們來談?wù)勅斯ぶ悄埽胂胨鼤鞘裁辞闆r。顯然，人工智能意味著自動化，這一點毋庸置疑，在這種情況下，就是用算法取代人類。我們要注意的是，單純用機器取代人類的這個過程，并不一定會帶來工資上漲。例如，在英國工業(yè)革命早期，生產(chǎn)率大幅變革和工資提高之間存在 60 年的滯后期，60 年可是相當長的時間，我覺得在當下我們可不想等那么久。而且我們也應(yīng)該知道，在所有經(jīng)濟體中，我們總是會創(chuàng)造新任務(wù)的，這一點在美國有很詳盡的記錄。

戴維·奧特爾在這方面做了非常出色的工作。從1940-1980年我們創(chuàng)造了足夠多的新任務(wù)來跟上自動化的步伐，確保對勞動力的需要，包括對沒有受過很多教育的工人的需求，我們保持了極大的活力，實際工資也隨之上漲。但自1980年以來，我們在這方面做的并不好。

現(xiàn)在，人工智能可以用來提升勞動者技能，有一些很有意思的研究，比如 ChatGPT（當然還有其他競爭對手），它們可以幫助人們提高寫作水平，幫助改善客戶服務(wù)，包括讓技能較低的勞動者在工作中更開心，也讓客戶更滿意，這是個相當不錯的效果組合。例如，GitHub Copilot 對編寫軟件真的很有幫助，我覺得提高寫代碼人員的生產(chǎn)率是我們目前在這方面所看到的最確定、最有力的成果之一。

但即便在這種比較樂觀、積極的設(shè)想下，技能差距依然會存在，也有一些很有意思的研究已經(jīng)在識別這些差距了，我建議大家去看看相關(guān)的基礎(chǔ)研究。我認為關(guān)鍵在于，我們并不確切知道未來需要哪些技能，我們需要大力鼓勵人們?nèi)W(xué)習(xí)獲取那些技能，我們需要追蹤哪些技能確實能讓人們在求職時獲得回報，然后把這些信息反饋回去，這樣人們就能做出更好的選擇。

我覺得無論是我、我的合著者，還是政府或其他任何人自上而下提出的建議，都不是解決問題的答案，我們需要的是對技能獲取過程的認知，弄清楚在人工智能驅(qū)動的經(jīng)濟中哪些技能會有需求。這么說可能不是一個讓人完全滿意的答案，但我覺得是合理的，而且我認為我們應(yīng)該基于此繼續(xù)推進相關(guān)工作。

現(xiàn)在我們可以問一下，潛在的技能錯配情況如何呢？或者更直接一點，哪些人面臨的風(fēng)險最大呢？同樣，如果把所有工作都拆解成各項任務(wù)，我們就能看清人們受雇所做的工作內(nèi)容，我們也知道人工智能擅長哪些任務(wù)（盡管我剛才說過，這方面變化很快），但至少在某個特定時間點上，我們可以看到某些人群失業(yè)的風(fēng)險最大，就我們目前有數(shù)據(jù)的地方（主要還是美國）來看，女性和年輕勞動者失業(yè)的風(fēng)險最大。

現(xiàn)在我要強調(diào)的是，這只是自動化帶來的負面影響，這些研究尚未考量誰更有能力去從事新任務(wù)。而且，如果女性和年輕人更有能力把握所需技能、獲取技能并抓住新機會，那這會是一種非常重要的平衡因素。所有這些情況都只是某個時間點的寫照，所有這些研究都是動態(tài)變化的，因為技術(shù)本身就在不斷變化，不過這就是目前數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來的情況，我覺得我們應(yīng)該誠實地面對這些情況，然后持續(xù)追蹤，看看誰能更好地在勞動力市場實現(xiàn)轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)型后的結(jié)果如何，換工作后是能獲得更高收入，還是收入更低，甚至被擠到勞動力市場的底層。

現(xiàn)在，關(guān)于人工智能對美國乃至全球宏觀經(jīng)濟的影響，有一些非常樂觀的預(yù)測。我的同事Jonathan Aggarwal在評估這些預(yù)測方面做得很不錯，他盡力將我們所了解的關(guān)于任務(wù)、新任務(wù)創(chuàng)造以及任務(wù)自動化淘汰等方面的情況與宏觀經(jīng)濟聯(lián)系起來。

他發(fā)現(xiàn)，人工智能對全要素生產(chǎn)率（這是衡量資源利用效率的一種標準經(jīng)濟指標）的總體影響會比較溫和。我覺得在政策層面，大家可以關(guān)注一下紐約聯(lián)邦儲備銀行行長約翰?威廉姆斯（John Williams）的著作和演講，我跟他聊過相關(guān)話題，我認為他的觀點很合理，他的看法是：“美國的生產(chǎn)率增長將大致維持現(xiàn)有水平，人工智能會是推動增長的一個因素?！睆倪@個意義上說，人工智能很重要，但它不是奇跡，也不會帶來巨大的推動作用，因此，像那種極為慷慨的全民基本收入計劃就顯得有些不切實際了，因為整個經(jīng)濟總量并沒有大幅增長，或者說增長速度并沒有加快。

我覺得還需要強調(diào)的是，正如我剛才提到的，雖然存在提升技能的機會，比如在客戶服務(wù)領(lǐng)域，現(xiàn)有勞動者的生產(chǎn)率正在提高，這對工資和勞動力需求來說是好事，但也有一些計劃，一些公司也毫不避諱地表示，打算用人工智能取代所有這些勞動者。目前技術(shù)還沒達到那個程度，但還需要多久能實現(xiàn)呢？我不知道，是 1 年、2 年還是 10 年，很難說。又或者可能只需要幾個人來監(jiān)管大量已經(jīng)自動化的客戶服務(wù)工作就行。不管怎樣，教會算法更好地輔助勞動者是走向讓算法取代勞動者的一個步驟，這就是為什么我們真的需要加快創(chuàng)造新任務(wù)的步伐。

目前AI更強調(diào)自動化方面的發(fā)展而非利于創(chuàng)造新工作和新能力的方面

現(xiàn)在，我們已經(jīng)在政策領(lǐng)域做了大量研究工作，包括在美國。我不得不說，美國的政策空間正在發(fā)生變化。你每天正在從報紙上了解到這一變化，我們將看到特朗普先生領(lǐng)導(dǎo)的新政府，感興趣做什么以及愿意做什么。

人工智能顯然會對國家安全產(chǎn)生重大影響，美國還吸引了全球大部分的人工智能投資，不包括中國，在美國我們對中國發(fā)生的事情不甚了解，因此，所有這些說法都不包括中國。但我們知道的是，全球各家主權(quán)財富基金以及私人投資者，正將大量資本投入美國。

據(jù)估，除中國外，投入人工智能基礎(chǔ)訓(xùn)練模型的95%資本都在美國，3%在歐洲，剩余的2%在其他各國，很難說這是否正確，但如果你認為如果你跟隨人才，看看哪些地方的人們正在努力研發(fā)人工智能，這似乎與資本流向是一致的。因此，我們認為美國政府可以做很多事情，使技術(shù)朝著有利于工人的方向發(fā)展。

我可以和大家分享一下這些具體建議，它們是基于美國的情況，但我認為美國是人工智能技術(shù)研發(fā)的中心，關(guān)于此技術(shù)的發(fā)展這是恰當?shù)?，所以這些建議是適當?shù)?。老實說，我不認為特朗普政府會將有利于工人的人工智能研發(fā)作為優(yōu)先事項。因此，話題將轉(zhuǎn)向私營部門，以及慈善事業(yè)能帶來什么。在私營公司，特別是大公司的基礎(chǔ)上能做些什么，它們對這些想法持開放態(tài)度。我不得不說，我們與高級管理人員的對話非常愉快。但我認為，有利于工人的人工智能發(fā)展路徑將不會被視為讓他們獲得資本回報的主導(dǎo)戰(zhàn)略或最佳途徑，而這是他們的股東和債權(quán)人所希望的。

因此，坦率地說，這是一場艱苦的戰(zhàn)斗。我認為不幸的是，我們將看到大力強調(diào)人工智能的自動化方面，而不是我們所希望的更強調(diào)創(chuàng)造新工作和新能力，擴展人類的能力。

但這個國家很大，這是一個巨大的技術(shù)空間。麻省理工學(xué)院在幫助人們對技術(shù)的思考以及幫助人創(chuàng)造技術(shù)扮演重要角色，我們每天都在處理這些問題，我認為這是人類共同的時刻。我們不禁要問，技術(shù)是否會幫助我們所有人，還是科技在當前迭代中，在下一次迭代中，在這個非常強大，重要的新迭代中，是否科技僅僅只是幫助到少數(shù)人，以及科技對收入不平等和就業(yè)的影響，以及未來全球經(jīng)濟的影響。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者│趙晨含，編輯│劉洋雪）

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