AI對(duì)世界經(jīng)濟(jì)影響的建模分析

2018年9月，麥肯錫首次發(fā)布《前沿筆記：人工智能對(duì)世界經(jīng)濟(jì)影響的建模分析》報(bào)告。報(bào)告認(rèn)為，人工智能對(duì)全球經(jīng)濟(jì)具有巨大推動(dòng)意義;人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響會(huì)隨時(shí)間推移逐漸顯現(xiàn);人工智能的采用可能加大不同國(guó)家、企業(yè)和勞動(dòng)者之間的差距。報(bào)告認(rèn)為中國(guó)在采用人工智能方面是全球的領(lǐng)先者之一。最后，報(bào)告提出了三組幫助經(jīng)濟(jì)實(shí)體優(yōu)化人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的關(guān)鍵問(wèn)題，分別對(duì)應(yīng)與人工智能相關(guān)的國(guó)家道路選擇、企業(yè)和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力轉(zhuǎn)變以及勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型。賽迪智庫(kù)集成電路研究所對(duì)該報(bào)告進(jìn)行了編譯，期望對(duì)我國(guó)有關(guān)部門有所幫助。

概述

人工智能在全球經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色已成為一個(gè)熱門話題。本文主要討論了人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，希望能夠進(jìn)一步了解人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響方式，以及對(duì)企業(yè)、勞動(dòng)力市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)體競(jìng)爭(zhēng)格局的影響。三項(xiàng)主要發(fā)現(xiàn)如下：

人工智能對(duì)全球經(jīng)濟(jì)活動(dòng)具有巨大推動(dòng)意義。根據(jù)模擬計(jì)算結(jié)果，以平均采用水平估算，綜合競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和轉(zhuǎn)型成本因素之后，到2030 年，人工智能可能會(huì)使全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)13萬(wàn)億美元左右，或使GDP累計(jì)增長(zhǎng)16%左右，相當(dāng)于每年大約增長(zhǎng)1.2%。

人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響會(huì)逐漸顯現(xiàn)，且隨著時(shí)間的推移會(huì)更加明顯。人工智能的影響并非是線性的，隨著時(shí)間的推移，其影響效應(yīng)將更大。到2030年，人工智能所促成的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能會(huì)是未來(lái)5年的3倍甚至更多。人工智能的影響可能會(huì)呈S型曲線發(fā)展。

人工智能的采用可能會(huì)加大不同國(guó)家、企業(yè)和勞動(dòng)者之間的差距。人工智能可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，但可能會(huì)造成利益分配不均。

國(guó)家：與目前相比，在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先的國(guó)家可以獲得20%至25%的經(jīng)濟(jì)效益，而發(fā)展中國(guó)家可能只會(huì)獲得5%至15%左右的增長(zhǎng)。

企業(yè)：到2030年，率先采用人工智能的企業(yè)的現(xiàn)金流可能會(huì)增加一倍，而未采用人工智能技術(shù)或未完全吸收這些技術(shù)的企業(yè)，按照目前的成本與收益模型，其現(xiàn)金流可能會(huì)下降20%左右。

勞動(dòng)者：根據(jù)模擬結(jié)果，大約13%的工資總額會(huì)轉(zhuǎn)向非重復(fù)性和需要較高數(shù)字技能的工作崗位，而重復(fù)性和需要較低數(shù)字技能的工作崗位的工資水平可能會(huì)停滯不前甚至有所降低。

不同國(guó)家、企業(yè)和勞動(dòng)者之間的差距可能會(huì)不斷擴(kuò)大，但可以通過(guò)采取相應(yīng)措施來(lái)管理轉(zhuǎn)型，引導(dǎo)各經(jīng)濟(jì)體向提高生產(chǎn)率和就業(yè)率的方向發(fā)展。

評(píng)估人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的方法

由于研究人員研究人工智能所用研究方法不同，所以得出的具體數(shù)據(jù)也不盡相同。雖然之前的研究提供了一些對(duì)人工智能的早期的見(jiàn)解，但所用的方法也存在一定的缺點(diǎn)和局限性。

首先，評(píng)估范圍往往只集中在歐洲、美國(guó)等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體以及中國(guó)，而對(duì)除此之外的經(jīng)濟(jì)體了解有限。

其次，對(duì)影響宏觀經(jīng)濟(jì)的途徑的解釋不夠明確或不夠全面。

再次，微觀經(jīng)濟(jì)行為與人工智能影響之間的聯(lián)系尚不明確。

最后，研究通常傾向于估測(cè)人工智能的整體潛力，并未考慮到將這些技術(shù)應(yīng)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)體系的成本或外部負(fù)面效應(yīng)。

本研究旨在更深入、更詳細(xì)地了解人工智能的影響。本文利用之前對(duì)自動(dòng)化的研究評(píng)估了可能被人工智能和自動(dòng)化技術(shù)取代的任務(wù)和工作。在人工智能創(chuàng)造新就業(yè)機(jī)會(huì)的問(wèn)題上，作者使用了2017年12月麥肯錫全球研究院通過(guò)對(duì)一系列國(guó)家進(jìn)行研究得出的估算結(jié)果。

此外，研究人員還借助400多項(xiàng)人工智能應(yīng)用案例的分析結(jié)果，評(píng)估了人工智能在分析學(xué)中的潛在應(yīng)用，以及在降低成本和提高收入方面的作用。本研究還估算了實(shí)施人工智能的成本以及人工智能技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的影響。

人工智能有望成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力

有關(guān)人工智能對(duì)GDP和勞動(dòng)力市場(chǎng)的總體影響和凈影響的模擬結(jié)果表明，相較于目前，到2030年，人工智能將使全球產(chǎn)出增加16%左右，大約13萬(wàn)億美元。此次模擬，綜合考慮了人工智能帶來(lái)的26%的GDP增幅、技術(shù)轉(zhuǎn)型與實(shí)施成本以及外部負(fù)面效應(yīng)。從現(xiàn)在到2030年，這些因素可能會(huì)使經(jīng)濟(jì)活動(dòng)平均每年凈增長(zhǎng)1.2%。

（一）人工智能的影響途徑

包括勞動(dòng)力自動(dòng)化、創(chuàng)新以及新型競(jìng)爭(zhēng)在內(nèi)的一些因素會(huì)影響人工智能對(duì)生產(chǎn)力的促進(jìn)作用。本文對(duì)人工智能影響生產(chǎn)力增長(zhǎng)的7大途徑進(jìn)行了模擬。其中，前3個(gè)途徑涉及人工智能的應(yīng)用對(duì)生產(chǎn)要素需求與組合的影響，這些生產(chǎn)要素會(huì)直接影響到企業(yè)的生產(chǎn)力;其他4個(gè)途徑則是與人工智能的應(yīng)用、經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及人工智能轉(zhuǎn)型相關(guān)的外部途徑。

1.生產(chǎn)途徑

本文研究了人工智能對(duì)3個(gè)生產(chǎn)維度的直接經(jīng)濟(jì)影響。

第一，增強(qiáng)作用。人工智能技術(shù)能夠?qū)趧?dòng)力與資本起到“增強(qiáng)作用”。第二，替代。人工智能技術(shù)投資不僅可以使機(jī)器代替人類執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)，節(jié)省勞動(dòng)力，還可以通過(guò)實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)來(lái)增加資產(chǎn)的使用壽命，降低新設(shè)備的投入需求，從而節(jié)約原始資本。第三，產(chǎn)品與服務(wù)的創(chuàng)新和擴(kuò)展。通常，產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新往往會(huì)同時(shí)提高產(chǎn)出與投入水平，如就業(yè)、資本等。

2.外部途徑

人工智能可以促進(jìn)全球數(shù)據(jù)的流動(dòng)，提高跨境貿(mào)易的效率。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的收益可以進(jìn)行再投資，并帶來(lái)更多增長(zhǎng)。

然而，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的擴(kuò)展也可能會(huì)帶來(lái)一些外部負(fù)面效應(yīng)，如因?qū)嵤┤斯ぶ悄芗夹g(shù)而產(chǎn)生的轉(zhuǎn)型成本、更多的結(jié)構(gòu)性成本、未采用人工智能的企業(yè)喪失競(jìng)爭(zhēng)力、缺乏相關(guān)技能的勞動(dòng)者被取代等。

為全面了解人工智能的經(jīng)濟(jì)影響，本文還增加了4個(gè)正面和負(fù)面維度：提高全球流動(dòng)性所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)收益、財(cái)富創(chuàng)造與再投資、轉(zhuǎn)型與實(shí)施成本、外部負(fù)面效應(yīng)。

（二）具有較大影響的三類途徑

上述7個(gè)途徑中，有3類途徑的影響較為突出：人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化在替代現(xiàn)有勞動(dòng)力方面的應(yīng)用;人工智能在優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品與服務(wù)的創(chuàng)新方面的應(yīng)用;人工智能驅(qū)動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)以及對(duì)企業(yè)和勞動(dòng)者帶來(lái)的顛覆性影響（見(jiàn)圖1）。

1.到2030年，自動(dòng)化可使全球GDP增加11%或9萬(wàn)億美元左右

與現(xiàn)在相比，到2030年，自動(dòng)化的影響可能會(huì)使產(chǎn)出增長(zhǎng)9萬(wàn)億美元或11%左右。即到2030 年，生產(chǎn)力增長(zhǎng)將推動(dòng)附加價(jià)值的累計(jì)增長(zhǎng)，而這種生產(chǎn)力的增長(zhǎng)通常來(lái)自智能資本和勞動(dòng)力的技能。

2.到2030年，產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新可能會(huì)使全球GDP增加7%或6萬(wàn)億美元左右

人工智能可促進(jìn)創(chuàng)新，而這些創(chuàng)新可用于改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)，并創(chuàng)造全新的產(chǎn)品與服務(wù)，從而大大促進(jìn)全球GDP的增長(zhǎng)。

模擬結(jié)果表明，到2030年，創(chuàng)新可使全球GDP增長(zhǎng)7%左右，而這可能會(huì)帶來(lái)6萬(wàn)億美元的產(chǎn)出增長(zhǎng)。

3.外部負(fù)面效應(yīng)和轉(zhuǎn)型成本會(huì)使全球GDP 降低9%或7萬(wàn)億美元左右

基于人工智能的自動(dòng)化和創(chuàng)新所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益都是有成本的，而現(xiàn)有研究通常都會(huì)忽視這一要素。麥肯錫最新研究指出，多達(dá)14%的勞動(dòng)者可能需要改變職業(yè)類型，部分勞動(dòng)者可能會(huì)在企業(yè)內(nèi)部調(diào)整崗位，而其他人則可能需要轉(zhuǎn)向新的行業(yè)甚至其它地域。

此外，勞動(dòng)者希望獲得一些社會(huì)保障和失業(yè)補(bǔ)助，以維持其在失業(yè)期間的正常生活，直到其重返勞動(dòng)力市場(chǎng)。分析表明，到2030年，這些變化將會(huì)帶來(lái)約7萬(wàn)億美元的成本。外部負(fù)面效應(yīng)，如失業(yè)期間國(guó)內(nèi)消費(fèi)的降低，可能會(huì)使人工智能所帶來(lái)的積極影響降低4%。勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)型與人工智能的實(shí)施可能也會(huì)使成本另外增加5%。

（三）隨著時(shí)間的推移，人工智能的影響會(huì)不斷顯現(xiàn)，5 到10 年后將會(huì)更加明顯

到2030年，凈生產(chǎn)效益會(huì)隨時(shí)間不斷增加，但5年內(nèi)增長(zhǎng)較緩。因此，到2030年，人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)可能會(huì)比未來(lái)5年高出3倍甚至更多。但如果要全球GDP比目前凈增長(zhǎng)13萬(wàn)億美元，可能需要更長(zhǎng)的一段時(shí)間（見(jiàn)圖2）。

（四）微觀與宏觀因素對(duì)人工智能影響的促進(jìn)作用

微觀與宏觀因素大致能夠從同等程度上促進(jìn)人工智能對(duì)全球經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響。

1.微觀因素影響人工智能的應(yīng)用

到2030年，企業(yè)吸收人工智能的總水平可能將達(dá)到50%左右。本報(bào)告預(yù)測(cè)，到2030年，大約70%的企業(yè)可能會(huì)采用部分人工智能技術(shù)（目前有33%），而大約35%的企業(yè)可能會(huì)完全吸收人工智能技術(shù)（目前只有3%）。建模時(shí)，考慮到了企業(yè)對(duì)人工智能的吸收程度各不相同，通過(guò)將“部分”與“完全”吸收相加來(lái)計(jì)算“總”吸收;到2030年，總吸收水平可達(dá)50%左右。

2017年，上一代數(shù)字技術(shù)的平均吸收率約為37%，到2035年可能將達(dá)到70%。相比之下，人工智能技術(shù)的吸收水平可能要在大約10年之后，即2027年，才能達(dá)到數(shù)字技術(shù)當(dāng)前的吸收水平。

數(shù)字化與競(jìng)爭(zhēng)是決定人工智能技術(shù)被采用與吸收的速度的決定因素。像上一代數(shù)字技術(shù)一樣，人工智能技術(shù)的完全吸收需要經(jīng)歷很長(zhǎng)的時(shí)間。

從技術(shù)滲透速度的高端基準(zhǔn)來(lái)看，采用并完全吸收人工智能的速度可能會(huì)略有提升。然而，人工智能的采用和吸收可能會(huì)受到一定的限制，該限制來(lái)自有效應(yīng)用所需的技術(shù)架構(gòu)。對(duì)此，有兩個(gè)方面值得注意：數(shù)字化和競(jìng)爭(zhēng)壓力。

數(shù)字化。數(shù)字技術(shù)是有效使用人工智能的技術(shù)支柱。數(shù)字化技術(shù)成熟度較高的企業(yè)每年采用和吸收人工智能的水平要比數(shù)字化程度較低的企業(yè)高出12%（見(jiàn)圖3）。

競(jìng)爭(zhēng)壓力。本項(xiàng)研究以企業(yè)調(diào)查為輸入端，模擬了企業(yè)為應(yīng)對(duì)該地區(qū)同一行業(yè)中其他企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)性舉措而考慮在特定功能或整個(gè)機(jī)構(gòu)中應(yīng)用人工智能技術(shù)的程度。還研究了其他決定因素，如人工智能對(duì)盈利能力的影響、是否有可用的應(yīng)用案例等。以這種微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)來(lái)推算，到2030年，競(jìng)爭(zhēng)壓力可使人工智能吸收水平提高13%左右（見(jiàn)圖4）。

2.宏觀因素影響人工智能的采用、吸收和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，且可能造成新的人工智能鴻溝

本報(bào)告將宏觀因素大體上分為兩類：與人工智能和經(jīng)濟(jì)自動(dòng)化潛力的投資與研究直接相關(guān)的指標(biāo);為釋放人工智能潛力奠定基礎(chǔ)或提供先決條件的促成因素。

報(bào)告評(píng)估了以下三類人工智能相關(guān)指標(biāo)：

人工智能投資。人工智能的經(jīng)濟(jì)影響取決于是否有足夠的投資來(lái)資助新的人工智能企業(yè)和人工智能研究，并實(shí)現(xiàn)更大的企業(yè)投資。

人工智能研究活動(dòng)。許多企業(yè)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)已成為許多重要會(huì)議中人工智能知識(shí)的頂級(jí)貢獻(xiàn)者之一，這些會(huì)議包括神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會(huì)議（NIPS）、國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議（ICML）等。

人工智能和自動(dòng)化推動(dòng)潛在生產(chǎn)力增長(zhǎng)。麥肯錫全球研究院的往期研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器和工資的相對(duì)成本可以推動(dòng)自動(dòng)化和應(yīng)用人工智能的潛力。

報(bào)告將其他五個(gè)方面歸類為促成因素。這些因素是采用和吸收人工智能的基礎(chǔ)，部分因素也可能會(huì)影響人工智能相關(guān)指標(biāo)：

數(shù)字吸收。衡量數(shù)字基礎(chǔ)、成熟度或國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)往往側(cè)重于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。但企業(yè)如何開(kāi)發(fā)數(shù)字資產(chǎn)并將其用于整個(gè)機(jī)構(gòu)對(duì)采用人工智能才更為重要。

創(chuàng)新基礎(chǔ)。創(chuàng)新程度可以決定一個(gè)國(guó)家是否有能力開(kāi)發(fā)強(qiáng)大的人工智能解決方案并將其商業(yè)化。

人力資本。人力資本對(duì)新知識(shí)的吸收和實(shí)際應(yīng)用至關(guān)重要。

連通性。與世界連通性較強(qiáng)的國(guó)家可能有更好的創(chuàng)新基礎(chǔ)，且最有可能從人工智能中獲益。

勞動(dòng)力市場(chǎng)架構(gòu)與靈活性。擁有強(qiáng)大的社會(huì)支持并提供廣泛培訓(xùn)的國(guó)家，其民眾反對(duì)人工智能的可能性較低，從而可能會(huì)降低人工智能實(shí)施的成本。

人工智能在帶來(lái)巨大經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也會(huì)拉大差距

雖然人工智能有很大的潛在利益，但這些利益不太可能平均分配。國(guó)家、行業(yè)、企業(yè)和勞動(dòng)者之間的差距可能會(huì)不斷擴(kuò)大。只有對(duì)這種可能性進(jìn)行適當(dāng)管理，人們才能以可持續(xù)的方式接受人工智能對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的潛在影響，甚至對(duì)可能限制其經(jīng)濟(jì)影響的技術(shù)加以抵制。

（一）按采用和吸收人工智能的準(zhǔn)備程度，可將各國(guó)分為四大類

本報(bào)告對(duì)41個(gè)國(guó)家進(jìn)行了分析，首先計(jì)算了全球平均值，然后測(cè)量了標(biāo)準(zhǔn)差，并將標(biāo)準(zhǔn)差高于平均值的國(guó)家歸于“高于閾值”類，將標(biāo)準(zhǔn)差低于平均值的國(guó)家歸為“低于閾值”類，將其余國(guó)家歸為“閾值之內(nèi)”類。根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)相對(duì)類似的國(guó)家可分為四大類，分別是：

一是積極的全球領(lǐng)先者中國(guó)和美國(guó)，目前，上述兩國(guó)正引領(lǐng)人工智能的競(jìng)賽，且這兩個(gè)國(guó)家都擁有與眾不同的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。二是比較優(yōu)勢(shì)較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)體，相對(duì)而言，這類國(guó)家通常具有強(qiáng)大的推動(dòng)力，較有可能從人工智能中獲益。三是基礎(chǔ)一般的經(jīng)濟(jì)體，這類經(jīng)濟(jì)體從人工智能中獲取經(jīng)濟(jì)利益的能力一般。四是基礎(chǔ)有待加強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)體，這類國(guó)家從人工智能中獲取經(jīng)濟(jì)利益的能力相對(duì)較弱。

（二）領(lǐng)先與落后類國(guó)家之間差距顯著，而且可能會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大

吸收人工智能技術(shù)最多和最少的國(guó)家類別之間在吸收水平上存在顯著差異。根據(jù)模擬，到2023年，從人工智能中受益潛力較高的經(jīng)濟(jì)體對(duì)人工智能的吸收水平可能會(huì)比較晚采用人工智能的經(jīng)濟(jì)體高出11%左右，到2030年，這一差距可能會(huì)擴(kuò)大到23%左右。

由于吸收率不同，人工智能的潛在經(jīng)濟(jì)效應(yīng)也有所不同。此外，由于經(jīng)濟(jì)收益會(huì)隨時(shí)間不斷融合，對(duì)經(jīng)濟(jì)收益最高和最低的國(guó)家類別之間的凈經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的模擬差距可能也會(huì)不斷擴(kuò)大。對(duì)各國(guó)的模擬結(jié)果表明，領(lǐng)先國(guó)與落后國(guó)（如瑞典與贊比亞）之間的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)可能存在顯著差距。從凈GDP效應(yīng)來(lái)看，到2030年，這一差距可能會(huì)從2025年的3%擴(kuò)大到19%。

整體來(lái)說(shuō)，本報(bào)告所討論的有關(guān)人工智能影響的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因素對(duì)那些已經(jīng)準(zhǔn)備好采用這些技術(shù)的國(guó)家更為有利。然而，這些驅(qū)動(dòng)因素對(duì)各個(gè)國(guó)家的影響程度也不盡相同。本項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)取代勞動(dòng)力，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體可獲得10%至15%的生產(chǎn)力增長(zhǎng)，而發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)力只能增長(zhǎng)5%至10%。

（三）數(shù)字成熟度越高、活躍度越高的行業(yè)受人工智能的影響越大

作者從麥肯錫全球研究院之前的研究中發(fā)現(xiàn)，各行業(yè)的數(shù)字成熟度與其對(duì)人工智能的采用和吸收狀況呈正相關(guān)關(guān)系。為評(píng)估企業(yè)級(jí)差異，本報(bào)告選取了采用人工智能相對(duì)較快的電信與高科技行業(yè)與采用人工智能較慢的醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行研究。

初步模擬結(jié)果顯示，到2030年，人工智能對(duì)電信與高科技行業(yè)的經(jīng)濟(jì)影響可能是醫(yī)療行業(yè)的2倍以上。如果人工智能對(duì)全國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)影響的平均值為100，則對(duì)醫(yī)療行業(yè)的影響可能比平均值降低40%，而對(duì)電信與高科技行業(yè)的影響可能比平均值高出40%。

（四）率先采用人工智能的企業(yè)與未采用企業(yè)之間的差距可能會(huì)擴(kuò)大

研究模擬了人工智能對(duì)三類企業(yè)的經(jīng)濟(jì)影響：“領(lǐng)跑者”“追隨者”和“落后者”。其中，“領(lǐng)跑者”受益最大，而“落后者”受益最少。

（五）技能需求可能會(huì)發(fā)生很大變化，導(dǎo)致勞動(dòng)者之間的差距擴(kuò)大

據(jù)麥肯錫全球研究院之前的研究，多達(dá) 3.75億勞動(dòng)者，即全球14%的勞動(dòng)力，可能需要改變職業(yè)，且?guī)缀跛袆趧?dòng)者都需要調(diào)整自己，以新的方式與機(jī)器協(xié)同工作。

總的來(lái)說(shuō)，所呈現(xiàn)的格局將是工資水平與就業(yè)機(jī)會(huì)的不平等性越來(lái)越大。擁有高級(jí)技能的勞動(dòng)者可能會(huì)獲得巨大收益。相比之下，從事重復(fù)性勞動(dòng)的勞動(dòng)者可能會(huì)受到擠壓。

換言之，部分勞動(dòng)者可能會(huì)被機(jī)器取代，而能夠與機(jī)器協(xié)同工作的勞動(dòng)者可能會(huì)極其短缺。

到2030年，數(shù)字技能較低的重復(fù)性工作在全球經(jīng)濟(jì)中的占比將從目前的43%下降到32%，而需要高數(shù)字技能的非重復(fù)性工作的占比將從42%增加到53%。

（六）人工智能有望顛覆勞動(dòng)力市場(chǎng)，可能對(duì)長(zhǎng)期就業(yè)整體上有中性或中度負(fù)面影響

目前，關(guān)于自動(dòng)化替代影響的討論有很多，尤其在人工智能方面?？傮w而言，人工智能的采用可能不會(huì)對(duì)長(zhǎng)期就業(yè)產(chǎn)生重大影響。就業(yè)動(dòng)態(tài)將取決于圖5中所示的5個(gè)因素的相互作用。隨著人工智能的滲透，現(xiàn)有工作崗位會(huì)不斷減少，而新型工作崗位也會(huì)不斷出現(xiàn)。到2030年，人工智能投資帶來(lái)的新工作崗位可提供大約5%的就業(yè)機(jī)會(huì)。

此外，通過(guò)產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新以及更高的全球流動(dòng)參與度，以及經(jīng)濟(jì)中所創(chuàng)造的額外財(cái)富產(chǎn)生的溢出效應(yīng)，這些都會(huì)刺激對(duì)勞動(dòng)力的需求。這些因素可能會(huì)使就業(yè)機(jī)會(huì)增加12%左右。

有助于經(jīng)濟(jì)實(shí)體優(yōu)化人工智能的關(guān)鍵問(wèn)題

人工智能的機(jī)遇十分重要，但毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能的滲透也可能會(huì)產(chǎn)生顛覆性影響。人工智能的影響可能會(huì)隨時(shí)間不斷加速增長(zhǎng)，初始投資效益在短期內(nèi)不可見(jiàn)，因此，生產(chǎn)力增益可能不會(huì)立即實(shí)現(xiàn)，需要耐心和長(zhǎng)期的戰(zhàn)略思考。政策制定者需要展現(xiàn)出大膽的領(lǐng)導(dǎo)力，以克服公民因自動(dòng)化引起的工作威脅而感知到的不安。企業(yè)也是解決這一問(wèn)題的重要一員，需要為與人工智能協(xié)同工作的人員制定技能培訓(xùn)與再培訓(xùn)方案。而對(duì)個(gè)人，需要適應(yīng)就業(yè)轉(zhuǎn)換更為頻繁的新世界，向新型就業(yè)崗位轉(zhuǎn)型，且可能需要不斷更新并提升技能，以滿足動(dòng)態(tài)多變的就業(yè)市場(chǎng)的需求。

簡(jiǎn)而言之，在人工智能方面，各國(guó)大致有兩種選擇：第一，快速或緩慢地采用人工智能;第二，通過(guò)提高或降低就業(yè)需求（其中許多是新職業(yè)）以應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)轉(zhuǎn)型。因?yàn)檫x擇不同，各國(guó)可能會(huì)呈現(xiàn)出不同的景象。為實(shí)現(xiàn)最佳經(jīng)濟(jì)結(jié)果，主要經(jīng)濟(jì)實(shí)體，包括政府、企業(yè)和個(gè)人，需要在轉(zhuǎn)型期間解決諸多問(wèn)題和挑戰(zhàn)。本報(bào)告提出了一些可以幫助這些經(jīng)濟(jì)實(shí)體優(yōu)化人工智能經(jīng)濟(jì)影響的問(wèn)題。第一組問(wèn)題旨在為那些致力于發(fā)揮人工智能潛力的國(guó)家指明道路;第二組問(wèn)題與人工智能如何改變企業(yè)和行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力有關(guān);最后一組問(wèn)題則是與人工智能相關(guān)的勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)型問(wèn)題。

（一）各國(guó)如何充分利用人工智能

各國(guó)如何加大對(duì)自身有利且能夠增加工作需求的投資？政策制定者如何通過(guò)提高對(duì)創(chuàng)造力、批判性思維以及適應(yīng)性終身學(xué)習(xí)的重視程度來(lái)改進(jìn)教育與學(xué)習(xí)體系？各國(guó)如何增加人力資本投資才能扭轉(zhuǎn)勞動(dòng)者培訓(xùn)公共投資較少甚至逐漸下降的趨勢(shì)？政策制定者如何改善勞動(dòng)力市場(chǎng)的活力，如何改進(jìn)并加速勞動(dòng)者與工作崗位之間的匹配，如何實(shí)現(xiàn)更廣泛的運(yùn)作方式，如零工經(jīng)濟(jì)，以及如何解決福利分配、勞動(dòng)者分類、工資可變性等問(wèn)題？各國(guó)如何安全地引入人工智能和自動(dòng)化技術(shù)，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)安全性、私密性、惡意使用、潛在偏見(jiàn)等問(wèn)題？各國(guó)如何改進(jìn)與收入相關(guān)的政策才能盡量減少就業(yè)驟降或薪資壓力加大或二者同時(shí)產(chǎn)生的顛覆性影響？是否應(yīng)該考慮測(cè)試，例如條件轉(zhuǎn)移、流動(dòng)性支持、普遍基本收入或三者的某種組合的想法？如何為受影響勞動(dòng)者提供最為有效的轉(zhuǎn)型支持和安全保障？如何建立新的社會(huì)契約，以獲得工會(huì)等各相關(guān)方支持？

（二）人工智能如何改變企業(yè)和行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)基礎(chǔ)

計(jì)算能力與容量、數(shù)據(jù)、算法以及人才情況可能會(huì)發(fā)生哪些變化？各項(xiàng)要素的演變會(huì)對(duì)各企業(yè)產(chǎn)生何種影響？哪些企業(yè)會(huì)從中受益？哪些企業(yè)可能被淘汰出局？如何鼓勵(lì)良性競(jìng)爭(zhēng)才能保持最佳平衡，即率先采用人工智能的企業(yè)會(huì)從中受益，同時(shí)也能盡量減少“勝者為王”動(dòng)態(tài)對(duì)后期采用者的負(fù)面影響？行業(yè)結(jié)構(gòu)如何演變，如何對(duì)行業(yè)進(jìn)行重新定義？例如，最有可能成為創(chuàng)造先鋒的技術(shù)平臺(tái)將發(fā)揮何種作用？領(lǐng)跑企業(yè)與落后企業(yè)之間差距的擴(kuò)大可能會(huì)產(chǎn)生何種影響？如何消除不同行業(yè)中的這些差距？企業(yè)如何重新設(shè)計(jì)工作流程才能提高勞動(dòng)者與機(jī)器的緊密協(xié)作并在整個(gè)機(jī)構(gòu)架構(gòu)中充分吸收人工智能技術(shù)？如何創(chuàng)建協(xié)同性更強(qiáng)、更靈活的非層級(jí)機(jī)構(gòu)架構(gòu)和文化？

（三）個(gè)人應(yīng)為人工智能轉(zhuǎn)型做好哪些準(zhǔn)備

個(gè)人如何發(fā)展推動(dòng)人工智能經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)建終身學(xué)習(xí)文化所需的技能？個(gè)人如何充分利用新型運(yùn)作方式，如加入零工經(jīng)濟(jì)、以數(shù)字方式求職擇業(yè)等。