頂尖經濟學家跨界做AI後，有什麼新體驗？

牛津大學的一份報告中顯示，在人工智能領域，中國得分17，美國得分33，簡單解釋為，美國人工智能的潛力近乎是中國的2倍，那麼中國風頭日盛的人工智能發展現狀究竟如何？這項前沿技術和民眾生活又有什麼聯繫？
長江商學院人工智能與制度研究中心主任許成鋼教授和武漢大學大數據與雲計算實驗室主任崔曉暉教授團隊共同發佈的《中國人工智能指數報告》帶你迅速瞭解中國AI發展現狀。在該報告出版後的訪談中，許成鋼教授從專業角度回答了一些大家可能感興趣的問題。

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人工智能的重要性，歸根結底在於它是一個極其強大的工具。與其關心它成為人的問題，不如關心在它的輔助下，人可能獲得的前所未有的強大能力。

”

許成鋼

哈佛大學博士

長江商學院經濟學教授

2016年首屆中國經濟學獎獲得者

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近現代物理學的突破是從望遠鏡開始，生物學的突破是從顯微鏡開始。現在人工智能的大發展，對社會科學影響，會像十七世紀望遠鏡和顯微鏡的發明對自然科學的影響。我們現在就是要拿人工智能這個望遠鏡和顯微鏡，來幫助我們觀察數十億人類數千年以來的行為。

”

Q:作為一名經濟學教授，您為什麼“轉方向”研究AI呢？

許成鋼：傳統上，經濟學研究需要大量的數據，而且是需要能進行統計分析的數據。如果你研究的對象，是通常的日常生活中已經量化的對象，比如金融，或者市場交易，他們原本就是已經量化的，因此獲取這些數據比較簡單。

但如果關注的問題是制度，由於相關的記錄和觀察，原本不是量化的。所以如何能夠量化，獲得大量的、堅實的證據，對於研究制度來說從來都是個重大挑戰。

這個挑戰的一個方面是，有沒有辦法設計出來量化制度問題的方式。另一方面，也可能是更大的挑戰，是如何獲得大量的數據，使得可以用於科學研究。

無論人們怎麼設計，最後都必須要能落地，要能夠實現。這就是人工智能將要起重大作用的地方。

原本在對制度的研究裡，碰到的最大的困難，就是所有跟制度相關的記錄都是用普通文字描述和記錄的，是非量化的。

如何從大量的文字、圖形等等非數字的描述和記錄，找到規律性的內容，在人工智能出現之前，是一個幾乎無法克服的困難。

人工智能為社會科學研究提供了一個過去沒有過的手段，有可能把過去無法記錄無法使用的文獻或描述變成系統的證據。當然，目前這仍然只是可能性，具體如何實現，至今是個巨大的挑戰。

作為經濟學家，如何與人工智能專家合作，在社會科學研究中系統使用AI，這是我們面對的一個新的挑戰。拿自然科學打個比方，這個就像是發明顯微鏡或者望遠鏡。

望遠鏡最早在伽利略之前就有，只不過原來不是做科學用的，是玩具。伽利略把它做成了望遠鏡，用來系統觀察星星和他們的運動，後人追隨他就產生了突破。

整個物理學的突破是從望遠鏡開始，生物學的突破是顯微鏡開始，但是其實都是玻璃片換了一個方法來看（笑），我們現在也是拿AI來看看我們的人類的記載、數據。

我想伽利略那個時代，伽裡略本人一定不是磨玻璃片的最高的能手，但是他組合磨好的凸鏡和凹鏡，發明瞭望遠鏡，發明了研究天體的基本工具。

我當然還是想繼續做制度的研究，AI是一個工具。我們可以是在開發一種工具來討論經濟學問題上的frontier上，但並不意味著我會變成人工智能專家，我變不成。

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你不用去想他已經有了這個能力自我產生，然後產生出一個新的自我把你給滅了，這個東西原本是人控制的。

”

Q:關於AI本身，現在有一些人對AI是很恐慌的，比如說像Elon Musk，覺得AI很可怕，另外一方面就是Google或是Facebook他們就是積極推進，如果您自己而言，您是樂觀還是比較悲觀的？

許成鋼：作為一個社會科學研究者，我不喜歡簡單的討論悲觀和樂觀的問題，因為人工智能與社會的關係，是我們的研究對象。

對我的研究對象，我更希望討論的是，人工智能作為一個極其強大的新工具，在不同制度下，人們怎麼用這個工具，會產生什麼結果？實際上，無論悲觀也好，樂觀也好，都取決於人們如何使用這個工具。

比如說原子彈，你對原子能是悲觀還是樂觀？結論取決於人類怎麼樣管理自己，如何使用人類造的極其強有力的工具。

同樣道理，人類怎麼管理自己，決定了人工智能會被用來幹什麼。發展這個技術，既可能創造出極大的造福於人類的價值；也可能對人類造成極大的災難。

在不同社會裡，這個將具有顛覆性力量的技術，會被如何發展和使用，當然跟不同社會的制度有關。在不同制度下，這個工具的發展和使用，將會非常不一樣。

比如說，在一個充分保護人權的社會裡，社會中的每個人，為了保護自己的基本權益，會對使用人工智能的技術，以及相關的治理結構，提出法律和監管的要求。

一旦在那個社會中的多數人們意識到了關切自身的問題所在，那麼這個公民社會中，每個人為保護自己的權益的基本意識和力量會合在一起，會推動限制侵犯公民權益的應用，而發展保護公民權益的人工智能應用。

但是在一個公民沒有意識和沒有力量的社會裡，這個強有力的工具會怎麼用？會不會用來針對公民？所謂人工智能技術的危險，最大的危險，就是這個非常強有力的技術，如果拿來針對公民，公民就慘了。

當人們表達對人工智能的悲觀情緒時，其主要擔心，就是害怕這個工具會被拿來針對公民。所以，問題的根本取決於制度。

Q:另外一個問題是，大家會有一種認為AI，或者說機器，它沒有感情，也沒有驚喜，所以並不會“懂”。不像人類有感情，並且明白數據背後的意思。您怎麼看？

許成鋼：AI是個工具。使用這個工具的人會非常強有力，會使得不使用這個工具的人相形見拙。在一些科幻小說裡講的許多東西，只是幻想而已。

在現實中，它更是被人發展來幫助人的，一個從來沒有過的那麼強大的工具。因此，如果我們討論的不是直接為人服務的機器，就不需要討論要不要喜歡她（他）、要不要擔心他。這個問題更是發展這個技術的目的問題；制度對人工智能發展的約束的問題。

假定我們兩人下棋，你是一個下棋高手，我是一個下棋最低水平的，但是我有個機器。我靠著這個機器與高手對弈，我能贏。但是如果社會中的一切，就是象棋這件事，人們要不要害怕人工智能？要不要關心人工智能機器有沒有感情？

這裡發生的是，人工智能是一個非常強有力的，幫助人的工具，它真正力量在這兒，而不是說他假裝成一個人怎麼樣。人工智能的重要性，歸根結底在於它是一個極其強大的工具。因此，它甚至根本沒有必要成為人。

在服務業，人們設計的人工智能機器，可以假裝像一個人，為了討好顧客。比如說，現在有不少人在努力為老人服務，為病人服務。還比如京東客服，因為他製造的工具是為了討好你，需要知道你的感情，然後假裝他也有和你一致的感情。

這只是為了達到客戶服務的目的，根本就不是想把機器變成人類。你不用去幻想機器人有了這個能力自我產生，然後產生出一個新的自我把你給滅了，因為人工智能這個東西，原本是人控制的。

Q:大數據和AI之間是什麼關係？很多公司用了大數據，就定位為AI公司了。

許成鋼：首先，其實所謂大數據，並沒有確切的定義，所以些假裝的叫大數據的，其實是很普通的數據，人類已經收集和處理這些數據幾十幾百年了。

例如企業水平或住戶水平，甚至個人水平的經濟社會數據。但是如果我們討論的是那種過去沒有的，過去無法處理的巨大的數據，面對著如此巨大的數據，不用強大的工具是不可能處理的。

這個工具，傳統上是由計算機執行的統計學工具。這是經濟學天天用的工具。新的工具是人工智能工具。經濟學家（例如西蒙（Simon)）參與了創立人工智能這個學科。

關於人工智能工具的性質，經濟學家與計算機科學家之間存在不同看法。許多經濟學家把人工智能工具看作是一類統計學工具。因為他們可以清楚地討論人工智能分析數據的統計學性質。

但是做AI的計算機科學家，往往不關心統計學性質，更關心的是實驗、執行等等。

我這些話的意思是，在現實中，人們需要知道一點，大數據是必須依賴工具，才能從數據裡，找出任何可以用的東西。區別是，用的是傳統的統計學工具，還是人工智能。

人工智能包括高水平的，也包括低水平的。如今多數稱為人工智能的分析方法，都是比較低水平的。但總之，大數據必須要有工具處理。沒有工具，大數據沒有用。

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如果愛因斯坦時代已經有了AI幫助，可能統一場論會得到解決。

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Q：另一個問題就是說未來有很多事情可能都是機器代替去做了，然後導致可能一些勞動力感到很恐慌，然後很多人都開始學編程這些，我自己一直有一個問題，既然未來機器會懂得人的語言了，那麼人為什麼還要去懂得？

許成鋼： 其實，歸根結底，語言是人造的，機器是人造的，人工智能也是人造的。所謂機器懂得人的語言，核心是為了人與機器能交流。

自從人類造出機器，人就必須與機器的交流。最簡單的交流就是用機械方法告訴機器做什麼，用儀表告訴人，機器的各個部分狀況如何。而且，自從人類造出機器，機器就開始取代人的工作，同時又產生了新的工作需要人做。

在人工智能時代，最值得擔憂的不是人工智能取代人的工作，而是人工智能的大發展可能帶來的巨大的貧富差別。

傳統上討論的貧富差別主要是資本收益和勞動收入造成的。其差別是論百倍的。在人工智能社會裡，大量的人可以沒有資本收入，他們的勞動力收入，因為有人工智能力量的幫助，使得他的勞動力的生產率成億萬倍的提高。這麼大的貧富差別怎麼辦？這是真正的問題。

如果沒有制度上的合適的安排，隨著人工智能的發展，靠人工智能幫助的人的生產率會成億萬倍地高於不會依賴人工智能幫助的人。

在市場機制下，勞動收入與勞動生產率掛鉤。在市場上，假定我們不討論稅收，不討論二次分配，意思就是稅收相關的再分配，只討論原始的市場上的分配。

那麼最有效率的分配就是每個人的收益，和每個人的勞動生產率相等。也就是說，你的勞動創造的價值越高，你的收入就越高。

按照這個機制，在人工智能社會裡，少數的有創造性的人，在人工智能的幫助下，力量會非常大，收入會非常高。因此，如果沒有合適的制度，貧富差別會迅速擴大到過去人類社會沒有經歷過的程度。

從制度上看，目前世界上，最平等的是北歐國家，非常富裕、平等，對人權有最完整的保護。它以私有制為基礎，靠稅收，而它的稅收是由公民投票自行決定的，是公民自己願意的，為了用高稅收保證平等。

民主社會的基本原則是，由公民投票決定自己的命運。這個方式保證了這個社會是平等的。於是，哪怕失業的人，收入也比就業者沒低多少。

當然很多人會擔心，如果失業也不降低收入，會造成懶漢，會給社會造成巨大負擔。這個問題的解決，依賴合適制度下，產生的一系列的社會政策和社會共識。

作為一個懶漢，在這個社會上，會感到非常不舒服。因此，在那個社會裡，人們為了自己舒服，而不僅為了收入，也會去做各種工作。例如做志願者，探索沒有收入的藝術、學術等等。

在任何社會裡，人在創造性方面的差別，都會造成人之間各方面的差別。人工智能的巨大力量，會幫助有創造性的人能力更大。因此，會更進一步把人之間各方面的差別擴大。

在人工智能的社會裡，基本所有機械性的腦力和體力工作，都會被人工智能取代。但仍然有許多看去簡單的工作，不可能被取代。

例如，比如說護士，廚師等等，雖然其中部分機械性的工作可能被人工智能取代，但整體上是不可能被取代的。

從某種意義上，可以說護士是創造性的工作。這個的創造性，就是使病人或者服務對象高興的能力。但即便在這類領域，有人工智能做助手的護士，也會變得比普通護士更強，而且其收入也會隨之提高。

人們經常會說，人工智能來了以後許多比如說製造業可能基本上就不太需要人了，物流也基本上不需要人了，這都是機器可以做的。

那人去幹什麼？人可以服務，因為在對服務要求比較高的領域，人服務人會比機器服務人更好，比如護士和廚師。現在人們討論京東的虛擬人做客服，那都是為了節省人工的不得已，而且只限於簡單服務。

在複雜環境裡，樂於服務的人，有意要提供服務的人，一定服務的更好。再一個需要人做的工作，就是娛樂業。也許未來機器是人形的，觀眾可能感受不到它是機器，可能是比較高級的。

但如果耗費大量成本和時間（去模仿人），有幾個人願意長期看機器演戲？它的價值是什麼？有情感的，有天才的人演戲，比機器更容易受人歡迎。

許多的工作，雖然會減少人，但不會徹底沒有人。最重要的是，有創造性的人永遠都需要。而且可能會越來越需要。

例如放射科，人工智能會大大的減少放射科對普通放射科醫生的需求，但是永遠也不會消滅放射科醫生這個行業。原因特別簡單，因為機器看的都是醫生教給他的。面對任何新的病，弄明白這是什麼，需要人的判斷。即使是在人工智能的幫助下去判斷，最終需要人來判斷。

但我想強調，人工智能是可以大大幫助人的。當人們把人與機器看成是對手時，犯了一個很古老又簡單的錯誤。

這是早在機械化早期許多人都犯過的錯誤。其實機器是人的工具，是用來幫助人的。有了人工智能的輔助，人的力量會大很多。這是人工智能真正的價值所在。

最後我假想一個科學研究方面的一個例子。愛因斯坦在發展廣義相對論的時候，在他已經奠定了廣義相對論的基本理論框架後，遇到的最大的困難在數學。

後來是老朋友數學家格羅斯曼（Marcel Grossmann），與他合作，應用非歐幾何方法，解決了數學問題，獲得重大突破。

如果當時有可以進行非歐幾何推導的人工智能機器，如果他有這樣的機器幫助推導，很可能廣義相對論會早幾年產生。更重要的是，在廣義相對論後，愛因斯坦一生的大部分時間都在研究統一場論。

與廣義相對論的情況相似，他在奠定統一場論的基礎時，涉及巨大的數學困難，最終也未能克服。如果當時有足夠發展的人工智能，可以幫助他推導，說不定愛因斯坦在世能夠突破統一場論。如果那樣，今天物理學的面貌也就是另一個樣子了。

雖然我的例子是虛構的，像是科幻小說，但是，我的要點是，人工智能是一個具有極大潛力的，極其強有力的，人類從來沒有過的工具。

人工智能機器並不能真的替人類解決所有的問題，但是機器可以為人類提供過去從來沒有經歷的那種性質的幫助。

科學、技術、商業、經濟、社會，都將會因為人工智能的發展而發生重大改變。

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來源 | 長江商學院高層管理教育（ID:CKGSB_EE）