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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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  1.基础研究

  2015年,美国商业几乎投入了GDP的1.8%去做研发工作,超过了以往记录。但自从20世纪60年代以来,政府在研发上的投资份额一直在稳定下降。尽管商业投资很关键,但还不够。基础研究发现,因为它们的广泛应用总是有很大的社会价值,但私人公司在基础研究上的投资不足,因为它们很难从这样的研究中占用所得。事实上,即使私营部门在研发上的投入占据了2/3还要多,我们也要谨记这些大部分投资是在应用研究上,而联邦政策为基础研究提供了60%的资金。

  结果,由于缺乏公共投资,研发投资总额(不只是基础研究,也包括应用研究和实验开发)必然达不到社会最佳(Nelson1959)。事实上,近期的分析表明研发投资的社会最佳水平,也就是能够产生经济增长最大比率的投入量是如今真正投入的2到4倍(Jonesand Williams1998;Bloom,Schankerman,and Van Reenen2013;Akcigit,Hanley,and Serrano-Velarde2013)。对基础研究而言,差距更大,因为它作为未来创新的种子意味着它产生最大的技术外溢。

  过去,政府资金支持的研究是我们如今所知的人工智能技术的催化剂。例如,从 2004年开始,DARPA已经举办了数个长距离的无人驾驶汽车比赛。这些大型挑战赛为自动驾驶汽车创新给予了现金奖励,被普遍认为促进了这一技术的发展进程。近期的例子包括政府对公私合作模式的投资,比如智能制造创新机构(theSmart Manufacturing Innovation Institute)要建立美国在智能协作机器人领域的领导地位(白宫2016b)。

  向前看,我们需要确保政府对新兴的人工智能技术持续提供同样类型的支持。总统的2017年度财政预算要求:从2016年开始,整体研发基金有4%的增长,提议同时增加自由裁量和强制性的基金(discretionary and mandatoryfunding)。此外,总统也提议扩展、简化研究与实验的税收抵免,这是一种有效刺激商业增加其应用研究的方式。

  2.发展人工智能的劳动力

  最终击败 Jeopardy,国际象棋以及围棋世界冠军的可能是计算机,但这些计算机是由人类团队建立于编程的。而且如果我们想要有更多的人工智能,人类的学习能力以及技能会一直都很重要。反过来,这由我们的策略选择决定。一个是教育。政府支持基础研究不只有益于研究本身,这也使得大学成为进行研究的有吸引力的场所,防止研究人员从大学流向私营部门,这种流失不只是为了追求更高的薪资,也会是为了寻求承担研究的强大能力。这不仅帮助产生更多的研究,也会让大学继续训练学生,从而促进深度学习这样领域的发展。

  促进高技术员工进入我国劳动市场的另一方式是移民,近期的证据表明技术移民对创新的贡献是非常实质的。例如,Peri、Shih和Sparber(2014)发现,在1990年到2010年期间,外国科学、技术、工程以及数学领域(STEM)工作人员的流入解释了该期间生产力增长总和的30%到50%。这表明,我们应该增加签证数量,允许更多高技术人员进去美国,而这如今受到了法律的限制。

  最终,在谈论不平等与劳动就业参与率时,我提到的政策步骤不仅能帮助解决人工智能可能存在的副作用,也有助于人工智能本身的进展。促进人工智能发展需要尽可能多的优秀想法与创新,当一些人因为收入或者性别、种族观念——这一问题在软件中将变得极其重大——而在贡献过程中处于不利地位时,它既会减少可用人才,也会减缓创新步伐。而且,一个经过较好训练在工作中能利用人工智能的劳动力,既会增加开发人工智能的需求也会加速其发展。近期行政部门的一些项目将会有帮助。例如,两党的劳动力创新与机遇法案(Workforce Innovation and Opportunity Act),奥巴马总统在2014年7月将其签署为法律,巩固了现有的资金支持,帮助再训练员工技能,并将这些员工与雇主匹配起来。此外,2015年3月,行政部门发布TechHire倡议,意在为17到29岁的人群准备12种在IT领域工作的技能,包括软件开发、网络管理以及网络安全。

  3.竞争

  新型企业和已有企业的竞争一直以来都在新技术和创新的创造和采纳中发挥着重要的作用,现在人工智能的情况并没有什么不同。创业公司是创意新想法和新产品实现商业化的关键途径。创业公司或创业公司进入的可能性也能激励已有企业进行创新和降低成本。50多年前,1962年的诺贝尔经济学奖获得者KennethArrow认为垄断者对创新的激励相对较弱,因为其创新无法使其从竞争对手那里「偷取」业务。另一方面,竞争能推动公司投资能帮助其降低成本的新技术和投资能提升现有产品质量的创新。

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