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威尼斯人官网:许成钢:人工智能、工业革命与制度

时间:2018/6/10 16:03:32  作者:  来源:  查看:26  评论:0
内容摘要:随着大数据和人工智能的发展,国内相关人士引发了一场关于是否可以重振计划经济的争论。许成钢的文章从大数据产生的制度基础、数据和机器学习的性质以及人类有限理性入手,对这一争论给出了否定的回答。首先,从制度角度来看,大数据来自市场,如果消灭了市场,不仅数据无从产生,还会严重损害激励机制...
随着大数据和人工智能的发展,国内相关人士引发了一场关于是否可以重振计划经济的争论。许成钢的文章从大数据产生的制度基础、数据和机器学习的性质以及人类有限理性入手,对这一争论给出了否定的回答。首先,从制度角度来看,大数据来自市场,如果消灭了市场,不仅数据无从产生,还会严重损害激励机制,导致创新无法产生。其次,从大数据本身来看,有硬数据和软数据的区别,软数据是不可传递无法度量的,这就导致大数据不可能完备;从机器学习的角度看,有热识别和冷识别之分,而热识别是机器无法学习的。再次,人类的理性是有限的,因此人的认识和推理是片面的、不完备的,甚至可能是矛盾的,这就决定了,模仿人类进行推理和规划的机器人也不可能比自然人做得更好。由此看来,建立一个前所未有的新式计划经济是不可能的。本推送共计10500字,有删节,全文刊载于《比较》第95辑。财新网全文链接为:http://opinion.caixin.com/2018-06-04/101262161.html



2017年7月8日,国务院发布《新一代人工智能发展规划》。9月初,俄罗斯总统普京在谈及人工智能时表示,人工智能技术发展引发了“难以预测的巨大机遇和威胁”。“谁能成为这一领域的领先者,谁就是未来世界的统治者。”在普京的眼里,人工智能不仅是重大战略机遇,而且是俄罗斯存亡的关键。

迄今为止,在人类历史上,所有技术革命,所有创新性、革命性技术的产生和重大发展,都是从市场上产生出来的,都是以私有制为基础的企业家们创造出来的,都是市场优胜劣汰的最后结果。大力推动人工智能,这个大方向是非常正确的,但是我们要关心的是怎么做:是用计划的方法做吗?历史的教训和经济学的道理告诉我们,计划的方法做不出来。计划的方法充其量就是跟在市场的后面走,自己走不远。

此外,在关于人工智能和制度的辩论中,有一种重要观点:人工智能可能是新一代计划经济的技术基础。例如,人工智能很重要的一个应用是在金融领域。如果机器可以决定投资,那是否意味着部分计划经济?这涉及一个非常重要的基本问题:机器收集和处理的信息来源是什么?计划什么是有效率的?计划什么是低效率的?计划的界限在哪里?

下面我首先要解释,中国发展人工智能面临的最重要问题是制度,而不是一揽子技术问题。因为国民经济的整体状态的重要性超过一两项技术是不是全球领先。为了讨论这个问题,让我们先来看一些数据。

2016年麦肯锡做了一次调研,发现中国的劳动生产率仅为经合组织(OECD)国家平均值的15%—30%,也就是说中国的劳动生产率比发达国家低很多倍。这意味着中国普遍较为落后。这不是在最前沿的个别领域上领先能自动解决的问题。

以上我们看到的是劳动生产率低下。在比较完善的市场经济中,低劳动生产率伴随着低劳动力成本。但是,许多文献表明,中国的劳动力成本反常地高。经济学人智库的分析显示,2016 年中国单位劳动力成本高于美国和西欧。牛津经济研究院的调研结果表明,2016年中国劳动力成本仅比美国低4%。另一个计算方式是按照单位劳动生产率,也就是说,如果我们在中国和美国制造同样的产品,中国的劳动力成本比美国贵。

劳动力成本非常贵,是不是意味着中国的工人拿钱太多了呢?并非如此。中国的家庭收入只占中国GDP的三分之一略强,为世界最低之一。世界上大多数其他国家,家庭收入占本国GDP的比例在一半以上。换言之,中国的工人并没有拿钱太多。

劳动力这么贵,工人却没多拿钱,成本压在企业身上,企业也没拿到,因此是国家拿走了。政府的财政收入增长率连续二十多年超过GDP增长率,如今仍然如此。所以,政府收入占本国GDP的份额是世界最高之一,这导致劳动者和企业承担了巨大的制度成本。

此外,在中国,由于制度原因,最盈利的行业是银行、房地产,而不是与研发密切相关的行业。作为对比,在美国,最盈利的行业是与研发密切相关的行业。

因此,不解决制度问题,仅仅把力量集中在最前沿技术的所谓产业升级上,即便在个别产品个别行业得到产业升级的结果,也解决不了普遍的经济问题。而且,即便是专门讨论产业升级,在不解决制度问题的前提下,也只能解决个别产品问题。



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