作為AI領域的先行者，美國會在經濟上變得更加主導嗎？發展中國家通常通過出口導向型制造業的就業來實現經濟增長，這條路徑會被人工智能賦能的機器人所取代嗎？

印度和菲律賓期望通過擴大服務部門來實現增長，但隨著生成型人工智能取代程序員，以及人工智能驅動的聊天機器人取代呼叫中心的工作人員，他們會在服務出口經濟道路上折戟嗎？

(資料圖片)

比賽，已經重新開始

無疑，美國在開發大型語言模型（LLMs）方面具有優勢。它從商業與大學的緊密合作中受益，這種合作得到了資金充沛的風險投資業的推動。ChatGPT在美國，特別是在硅谷誕生，并非巧合。 早期的通用技術提升了開創者國家的經濟和地緣優勢。由馬修·博爾頓和詹姆斯·瓦特商業化的蒸汽機，標志著英國成為第一個工業化國家和其海軍主導海洋的半個世紀。同時，隨著英國和其他工業制品充斥市場，中國和印度等國的手工業變得無法與之競爭，導致人均收入停滯，甚至下降。

盡管先發優勢經常被過度強調，現代商業史學者阿爾弗雷德·錢德勒因此遭到了批評。事實上，到了19世紀末，英國在人均收入上已經落后于美國。再以一個近期的例子來看，盡管網景是網絡瀏覽器的先驅，但它未能維持其對微軟的Internet Explorer及其他競爭者的領先地位。

與當年的微軟一樣，今天我們中國擁有雄厚的財力。我們在研發上的投入幾乎與美國持平。相比之下，歐洲的情況則不同。今年早些時候，意大利因為ChatGPT利用用戶反饋訓練模型并將他們的信息暴露給他人，而暫時禁用了該模型。隨后，歐盟委員會提出了一整套關于AI使用的規則和法規。

圖表：迄今為止，已有60多個國家和一些國際組織批準了指導人工智能使用和發展的自愿原則和標準。兩個突出的例子是經合組織人工智能原則和美國國家標準與技術研究所的風險管理框架草案。

歐盟委員會設想，在教育、醫療保健和人事管理等領域使用AI應滿足嚴格的前置條件。我們可以想象，這樣的限制將使歐洲在技術開發和采用方面相對于美國的自由放任態度和我們中國對個人數據關注較少的環境中，發展速度較慢。

同時，明確規定什么是合法的，以及在什么條件下會被放行，可能有助于歐洲開發者協調他們的工作。因為歐洲人將遵循一套統一的規則行事，所以他們取得的進步更可能是兼容的，他們應該能夠在彼此的努力上繼續前進。

無論如何，經濟發展最終都取決于人類的發展，即人力資本的積累。在發展中國家由于資源匱乏，無法大幅度增加對傳統教育方式的投入，人工智能就帶來了希望。它可以被用來設計個性化的學習助手，以在教師短缺的情況下為學生提供個性化教學。在經濟發展上，稍微增加的讀寫和計算能力都能產生深遠的影響。

裁判與規則

生成型人工智能將改變世界，這是不以人的意志為轉移的。在這個技術發展的關鍵時刻，公私兩方的利益相關者必須竭盡全力，以確保這一進程可以引導向公平、公正和可持續的結果。

近幾個月來，人工智能的發展速度顯著提升，如ChatGPT和Midjourney這樣的生成型AI系統正在迅速地改變著各種專業活動和創新過程。而指導這種強大技術以最小化風險和最大化利益的方式發展的機會窗口，也在迅速地關閉。

人工智能的能力沿著一個連續譜系存在，其中像GPT-4這樣的生成型AI系統屬于最先進的類別。正因為這類系統具有最大的潛力，同時也可能導致最危險的陷阱，它們理應受到公共和私人利益攸關者的特別關注。 幾乎所有的技術進步都對社會產生了正反兩面的影響。一方面，它們提高了經濟生產力和收入增長，擴大了獲取信息和通信技術的途徑，幫助延長人類壽命，并提高整體社會福祉。另一方面，它們也導致了很多工人的流離失所、工資的停滯不前、社會不平等的加劇，以及資源在個人和公司之間的過度集中。

人工智能也不例外。生成型AI系統在產品設計、內容創作、藥物發現和醫療保健、個性化教育和能源優化等領域開啟了無盡的機會。然而同時，它們也可能對我們的經濟和社會產生高度的破壞，甚至帶來傷害。 先進的AI已經帶來的風險，以及那些可以合理預見的風險——都相當大。

圖表：高盛經濟學家約瑟夫·布里格斯和德韋什·科德納尼在一份報告中寫道，由人工智能引發的工作流程變革可能導致相當于3億個全職工作崗位被自動化。約有三分之二的美國職業在一定程度上面臨人工智能自動化的威脅。在這些崗位中，大約有四分之一到一半的工作量可能被替代。

除了勞動力市場的廣泛調整外，大型語言模型系統可能會加劇虛假信息的傳播，進一步固化有害的偏見。生成型AI也可能加劇經濟的不平等。這類系統甚至可能對人類的生存構成威脅。

對于一些人來說，這是對人工智能研究按下暫停鍵的理由。上個月，超過1000名人工智能技術專家，從埃隆·馬斯克到史蒂夫·沃茲尼亞克，聯名簽署了一封公開信，他們建議人工智能實驗室“立即暫?！庇柧毘^GPT-4強度的系統至少六個月。在這段暫停期間，他們主張，應制定并執行一套共享的安全協議——“由獨立的外部專家嚴格審查和監督”。

這封公開信及其激發的熱烈討論，強調了各利益相關者參與廣泛的誠信協商過程的緊迫性，目標是在開發和部署高級人工智能的強健共享指南上達成一致。這樣的努力必須考慮到諸如自動化和工作替代，數字鴻溝，以及對技術資產和資源（如數據和計算能力）的控制集中等問題。而首要的任務，必須是持續努力消除人工智能訓練中的系統性偏見，以防止像ChatGPT這樣的系統重復甚至加劇這些偏見。

誰來幫助企業適應AI產業革命？

可以預見在未來，支持規則建設、環境優化、和監管系統的硬件和軟件服務，將是全球政府和大型跨國公司會大量采購的對象。先不說政府和監管單的訂單，我們先來看看當我們談論“AI+各行各業”的時候，我們首先忽略了什么？各行各業的上市公司們真的準備好了嗎？

BCG進行了一項全球企業調查，絕大多數的受訪企業的最高管理層和董事會（84%）認為，建設負責任的AI系統，應該是企業最高管理層的最首要任務。然而，很多企業和組織認為自己已經踏上了負責任、可持續和符合監管的之旅，但實際情況卻和他們所處的位置存在差距。根據BCG的進一步調查，35%的公司認為他們已經完全實施了合乎法律法規和全球ESG標準的AI戰略與策略，但實際上只有16%的公司滿足這一水平。

好消息是，這些負責任的人工智能應用與開發企業中有一半向BCG報告說，他們通過負責任、可持續和符合監管的AI戰略，開發了更好的產品和服務（只有19%的非領導者這么說）。幾乎有同樣多的人（48%）認為負責任增強了品牌差異化（相比之下，只有14%的普通AI應用企業，即僅僅是應用AI提高生產效率的企業，這么認為）。43%的負責任AI領導企業提到AI如何加速了他們的企業創新（相比之下，只有17%的普通AI應用企業提到這一點）?？偟膩碚f，成為負責任的人工智能應用與開發企業，能從人工智能工作中獲得商業利益的可能性和效益，是普通人工智能應用與開發企業的兩倍。

圖表：準備好負責任地迎接AI時代的公司很少（35%），真正準備好的公司更少（16%）

誰來培養AI開發與應用人才？

有了比賽組織者構建的監管框架和比賽環境，以及參賽隊伍采用的治理框架與管理體系——那么，運動員在哪里？

兩個例子可以說明了AI開發與應用人才的重要性。其一，人工智能業績出色的公司更多地（高出1.6倍）讓非技術員工，使用新興的低代碼或無代碼程序，在工作中應用人工智能，這讓公司能夠加快人工智能的開發與應用速度。其二，業績優異的公司甚至比其他公司更有可能遵循某些先進的擴展做法，例如使用標準化工具集，以創建和使用可用于生產的數據管道。

到2030年，中國對精通人工智能產品開發和應用的專業人才的需求，將以三比一的比例超過供應。誰來為中國的企業和組織教育、培訓和再教育AI這些人員？

據麥肯錫預測，到2030年，隨著中國企業努力從人工智能釋放萬億美元的潛在價值，對精通人工智能產品開發和應用的專業人才的需求，將從當前的100萬人增長至600萬人。然而，據估計，同期，國內外高校以及現有的頂級人才加總之后，將只能滿足中國約三分之一（約200萬人）的人工智能領域所需的專業人才——這將導致人工智能領域的人才在中國的人才缺口達到400萬人以上。2030年以后，我們的研究顯示，生育率的下降將進一步地減少了可進入大學深造的學生數量，從而進一步壓縮人工智能領域的人才供應。

圖表：到2030年，中國的AI人才缺口可能超過400萬

參考圖表

1、據摩根大通報告，OpenAI 的 ChatGPT 人工智能革命今年迄今已驅動全球股票市場的市值暴增1.4萬億美元。這占到了今年迄今股票市場總增長的超過50%！摩根大通的分析指出，ChatGPT 引發的人工智能熱潮，作為因子，貢獻了標準普爾500指數（SPX）53%的表現、納斯達克100指數（QQQ）54%的表現，以及68%的增長因子收益。

2、美國各行業 AI 相關職位的占比：金融業從 2.9% 上升至 2022 年的 3.3%今年，各行各業尋求人工智能技能的崗位數量均有所增加，2022年人工智能崗位數量總體上明顯高于上年。信息行業成為主導力量。加州發布的人工智能相關崗位數量最多（142,154個），其次是德克薩斯州（66,624個）和紐約州（43,899個）。

3、2022年，全球127個國家的立法機構共通過了37項包含“人工智能”字詞的法律。美國位列榜首，通過了9項法律，其次是西班牙（5項）和菲律賓（4項）。法案包括菲律賓一項針對教育改革以應對人工智能等新技術帶來挑戰的法案，西班牙一項關注人工智能算法中的非歧視和問責制的法案，以及美國通過管理和預算辦公室設立人工智能培訓項目的法案。自2016年以來，各國共通過了123項與人工智能相關的法案，其中大多數是近年來通過的。

4、ChatGPT AI被官方禁止，或部分，或完全不可用的國家有哪些？未來這些國家面對的可能是生產力和人才系統的全面脫節。AI是繼珍妮紡紗機、蒸汽機、電子與計算機之后的第四次產業革命（編者按：圖中的意大利現已解封ChatGPT）。

5、全球生成式AI市場在2022年估值達106.3億美元，預計至2032年都將以34.2%的復合年增長率（CAGR）增長。

6、世界經濟論壇指出，分析思維、創意思維、人工智能和大數據是2027年的全球急需核心技能。2027年前，每10名工人中就有6人需要接受重新培訓。 但是，要想找到提升現有員工數量，并讓他們掌握人工智能時代所需的職業技能——以在同時跟上新興技術的發展步伐的情況下，填補各行各業的崗位空缺，難度很大。

7、全球對人工智能的態度：市場研究公司益普索通過計算每個國家的人均GDP，發現”較富裕的人群對使用這項技術的產品和服務持更大的懷疑態度”。特別需要指出的是，樣本中來自我們中國和印度等發展中經濟體的樣本“比普通人群更城市化、受教育程度更高、更富?！薄?/p>

8、ChatGPT到底有多聰明？下圖給你該AI在各種考試中的表現，比如“99th”表示，打敗99%的人。不過，對于AP英語（和其他需要書面回答的考試），ChatGPT當然能夠寫出足夠的文章，但它可能很難理解考試的提示。另外，對于競爭性編程，GPT嘗試了10場Codeforces競賽，每場100次。Codeforces舉辦了競爭性的編程比賽，參與者必須解決復雜的問題。GPT-4的平均代碼力評分是392（只打敗了5%的人），而它在單個競賽中的最高評分約為1300。參考Codeforces評分頁面，得分最高的用戶是來自中國的jiangly，評分為3841。不過分析認為，這是因為給GPT輸入的指令不對（比如直接輸入考題）。

9、思考：哪些職業受AI影響最大？一般來說，那些需要重復性任務、數據分析和常規決策的職業面臨著最大的風險?！靶畔⑻幚硇袠I”，如涉及寫作、計算和高級分析的行業，更容易受到基于大型語言模型（LLM）的人工智能的影響。然而，這些行業內的科學和批判性思維類工作與人工智能的接觸程度呈負相關。另一方面，并非所有的職業都會受到影響。以下是一些可能較少受到大型語言模型人工智能干擾的職業列表。顯然，如制造業、采礦業和農業這樣的實踐性行業相對更為安全，但其中的信息處理角色仍存在風險。同樣，人工智能模型對面對面服務行業的影響預計會較小。

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