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【深度】美国经济顾问:为什么我们需要更多的人工智能技术?

2016-07-14 10:01
seele_jin
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  用普遍基本收入(Universal Basic Income)取代现行安全网络(Current Safety Net)可能适得其反

  出于害怕自动化和人工智能导致大量工作会被取代(当然,还有其他动机),有些人提议深度变革政府援助结构。一个更常见的提议是,用普遍基本收入(UBI)取代如今部分或全部的社会安全网络:为每一个美国男人、女人、孩子提供一个规律性的、无条件的现金补助,而不是,比如贫困家庭临时援助(Temporary Assistanceto Needy Families,TANF),美国补充营养协助计划(SNAP)或者是医疗补助计划(Medicaid)。

  虽然各种 UBI构想存在差别,但是,右派Charles Murray(2006)和左派由AndyStern和Lee Kravitz(2016)提出的思路已经成为了一些技术专家未来政策视野的主要部分(Rhodes,Krisiloff,and Altman2016)。不同的提议有不同的动机,比如真实存在的、以及感知到的如今社会安全网络的缺陷,对更简单却更高效系统的信赖,以及出于这样一个前提:为了更广泛应对由人工智能和自动化所带来的改变而需要变革我们政策。

  主要问题不是自动化将引发大量的人口失业。而是,工人将会既缺乏技能又缺乏能力,无法成功与自动化创造出的好的、高薪资工作匹配。虽然一个市场经济会做大量工作将工人与新工作进行匹配,但它做起来不总是很成功,就像我们过去半个世纪看到的那样。我们不应该以放弃工人保留工作的可能性为前提,发展一项政策。相反,我们的目标应该是以培养技能、训练、工作搜索协助以及其他劳动市场机构、保证人们走进工作为首位,这是主要工作,也比 UBI更能直接解决由人工智能引发的就业问题。

  然而,即使会带来这些变革,新技术还会通过薪资分布变化加剧不平等,甚至可能导致贫困。因此,用 UBI替代我们现在的扶贫项目,从任何实际设计来讲,只会使收入分布更差而非更好。我们的税收和转让制度,大部分是针对低收入分布人群,也就是说,它是为了减轻贫困以及收入不平等。使用一个普遍的资金补助取代该制度的部分或全部,意味着这个系统中相对较少的部分才是针对社会底层民众的——实际上,这是在增加(而非减少)收入不平等。除非一个人愿意接受税收收入占据更大的经济份额(比当前份额更大),否则,既给所有人提供一个共同的金钱数量,又确保这一数量完全可以满足最贫困家庭的需求,这很难做到。对于任何一个想对保障网络进行额外投资的人——总统也已经提议过多次这样的投资—他必须面对同样的目标问题。

  最终,一些 UBI的动机与未来技术发展无一点关系。相反,一些UBI支持者已经提出了这种主张:它应该比如今的社会援助系统更简单、更公平,也有更少扭曲。这里不是具体展开这一讨论的地方,不过,我们可以说,今天的系统应当加以改善,而且总统也提议了一些社会援助系统的改善意见(OMB2016)。但同时,最近研究发现,对这些项目的共同批判当中——比如,不能鼓励就业,或者对减少贫困无用——已被过分夸大,而且一些项目,包括营养援助、医疗补助以及所得税减免(EITC),对长期收益、受援助家庭的儿童健康与教育都很有好处。

  这并不是说,我们不应该促进税收与流转制度的进步,而是说,我们需要将追求与可用的国家收入相匹配,在我们社会安全网络已有的成功上进行搭建。

  促进人工智能发展并保证所有美国人都能共享其收益,政府能为此做些什么

  不管有没有人工智能技术,我们都要做很多事去解决高度不平等和降低中的劳动力参与率——这也是我之前为什么提到的总统数个提议。要达到我们乐观看待人工智能所能达到的那种程度,应该增强我们的积极性,承担这些变化。但是,基本上无法相信人工智能将显著改变当前政策整体方向或目标。

  尽管我们可能需要引导劳动市场的挑战,我最大的担心是我们在人工智能的投入不够。而且,公共政策可在其中产生一定影响。可以肯定的是,私营部门将会成为促进人工智能的主要引擎。在2015年,私营企业在人工智能上投资了24亿美元,相比于此,国家科学基金会(NSF)投资了近2千万美金。政府的角色应该包括给出支持研究的政策、培养人工智能劳动力、促进竞争、消费者隐私的安全保障以及增强网络安全。就像我接下来依次指出的,这些政策将不仅帮助消费者,而且将会有益于公司,并最终引发更强有力的经济增长。

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