特别推荐>>



怎么办 机器人会让劳动民众生活变得艰辛

发布日期:2018-07-10 18:34
摘要」可建立社会财富基金,让每个人都拥有机器人的部分产出;大问题:当超越人类思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样。



「或者 *OR」--风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)曾宣称:计算机和互联网的普及将使职业分化为两类:一类是计算机听命于人;还有一类是人听命于计算机。

安德森后来又否定了这种说法,转持较为乐观的立场。但经济学家群体则比较悲观,他们正以更加严肃的态度审视这种两极分化的未来。在机器学习技术飞速发展之际,更多顶尖研究者正探究这样一个问题:当能够复制或超越人类自身许多种思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样?

风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)

这和机器人直接夺去人们的工作并把人类淘汰的假想情形不同。一些经济学家称,他们发现有迹象显示自动化引发了失业,但即使失业现象确实存在,规模也还很小。随着就业率达到衰退前水平,人们已不再担心工作岗位将持续稀缺。

但这并不意味着未来人们从事的工作会是好工作。几十年来,一些经济学家一直担心所谓的“技能偏向型技术变革”,也就是说,新技术可能会为那些聪明或头脑灵活、足以掌握这些技术的人带来回报,而让其他所有人的技能贬值。

上世纪80年代,随着计算机化的推进和不平等的加剧,一些经济学家担心,技能偏向型技术变革可能已经造成了很大影响。但这个结论可能下得太早。劳动经济学家戴维•卡德(David Card)和约翰•迪纳尔多(John DiNardo) 2002年的一篇论文发现,上世纪90年代计算机化进程加快,但工资差距不再继续扩大。论文作者还指出,尽管妇女较少从事对计算机技能要求高的工作,但上世纪80年代男女工资差距缩小了。

技能偏向型技术变革不能解释上世纪80年代的现象,但我们不能仅凭这一点就认为技能偏向型技术变革永远不会发生。2010年,劳动经济学家戴维•奥托(David Autor)警告称,例行任务(如流水生产线或传统办公室工作)在走向自动化。这类工作需要大量脑力,但可预测、重复性高——正是计算机优于人类的强项。奥托发现,他衡量例行任务投入的指标每过十年都会下降:

重复劳动

此外,让“计算机听命”,从而在机器时代获得利益的人可能并不是劳动者,而是企业所有者。一些经济学家认为,便宜的技术正导致劳动者在全球收入中所占份额下降。奥托和论文合著者安娜•萨洛蒙斯(Anna Salomons)近期的一项研究发现,从上世纪70年代起,生产率提高较快、有国际专利权和采用机器人的行业都出现了劳方占下风、资方占上风的现象。当然,两者之间的关系并不那么确定——可能有其他原因导致这些因素对劳动者产生不利影响,资本性收入的增加也可能主要由其他因素导致。但这项研究提出了一种令人忧虑的可能性:自动化将导致资方最终战胜劳方。

如今,机器学习技术的迅猛发展让人们更加担心自动化会引发不平等。从2013年起,这种新技术(能让计算机完成以往只有人脑才能胜任的图像和言语识别等任务)引起了越发浓厚的兴趣:

渐成热点

与此同时,创业者和大公司都在想方设法让机器学习取代人类完成驾驶卡车、烹制食物等大批任务。风险投资家也为机器学习领域(通常被称为“人工智能”,这个流行语时髦但不准确)的初创公司注入巨额资金:

一贯态度悲观的经济学家为此忧心忡忡。如果像一些人预计的那样,机器学习使低技能任务实现自动化,那么,这种技术可能并不会淘汰劳动阶层,但会让他们的生存状况变得悲惨。未来可能出现这样一种情况:技能较低的人,其手头工作不断被机器吞噬,他们不得不一再转向新任务——在工资降低的同时,没完没了地寻找尚未被聪颖的创业者和听命于创业者的机器人挤占的缝隙。这种情形不一定包含高失业,但也非常糟糕,足以让人担忧。

那么,怎样才能避免这种未来呢?热门的思路包括:全民基本收入、联邦就业保障和为雇用人工提供补贴。这些思路都值得在小范围尝试,以检验是否有效;即使机器学习并不像一些人担心的那样对人类构成威胁,上述思路也可能对减少不平等大有帮助。

另一种思路是建立社会财富基金——一只或一系列由政府管理的基金,可使用税收收入购买公司股票,并将股息分配给公民。社会财富基金可建立起真正的所有权社会,通过让每个人都拥有机器人的部分产出,保障劳动民众免受机器人崛起带来的威胁。从根本上说,这可能是最简单、最漂亮的解决方案。



撰文 /  Noah Smith

(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    service@or123.top)


摘要」可建立社会财富基金,让每个人都拥有机器人的部分产出;大问题:当超越人类思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样。



「或者 *OR」--风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)曾宣称:计算机和互联网的普及将使职业分化为两类:一类是计算机听命于人;还有一类是人听命于计算机。

安德森后来又否定了这种说法,转持较为乐观的立场。但经济学家群体则比较悲观,他们正以更加严肃的态度审视这种两极分化的未来。在机器学习技术飞速发展之际,更多顶尖研究者正探究这样一个问题:当能够复制或超越人类自身许多种思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样?

风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)

这和机器人直接夺去人们的工作并把人类淘汰的假想情形不同。一些经济学家称,他们发现有迹象显示自动化引发了失业,但即使失业现象确实存在,规模也还很小。随着就业率达到衰退前水平,人们已不再担心工作岗位将持续稀缺。

但这并不意味着未来人们从事的工作会是好工作。几十年来,一些经济学家一直担心所谓的“技能偏向型技术变革”,也就是说,新技术可能会为那些聪明或头脑灵活、足以掌握这些技术的人带来回报,而让其他所有人的技能贬值。

上世纪80年代,随着计算机化的推进和不平等的加剧,一些经济学家担心,技能偏向型技术变革可能已经造成了很大影响。但这个结论可能下得太早。劳动经济学家戴维•卡德(David Card)和约翰•迪纳尔多(John DiNardo) 2002年的一篇论文发现,上世纪90年代计算机化进程加快,但工资差距不再继续扩大。论文作者还指出,尽管妇女较少从事对计算机技能要求高的工作,但上世纪80年代男女工资差距缩小了。

技能偏向型技术变革不能解释上世纪80年代的现象,但我们不能仅凭这一点就认为技能偏向型技术变革永远不会发生。2010年,劳动经济学家戴维•奥托(David Autor)警告称,例行任务(如流水生产线或传统办公室工作)在走向自动化。这类工作需要大量脑力,但可预测、重复性高——正是计算机优于人类的强项。奥托发现,他衡量例行任务投入的指标每过十年都会下降:

重复劳动

此外,让“计算机听命”,从而在机器时代获得利益的人可能并不是劳动者,而是企业所有者。一些经济学家认为,便宜的技术正导致劳动者在全球收入中所占份额下降。奥托和论文合著者安娜•萨洛蒙斯(Anna Salomons)近期的一项研究发现,从上世纪70年代起,生产率提高较快、有国际专利权和采用机器人的行业都出现了劳方占下风、资方占上风的现象。当然,两者之间的关系并不那么确定——可能有其他原因导致这些因素对劳动者产生不利影响,资本性收入的增加也可能主要由其他因素导致。但这项研究提出了一种令人忧虑的可能性:自动化将导致资方最终战胜劳方。

如今,机器学习技术的迅猛发展让人们更加担心自动化会引发不平等。从2013年起,这种新技术(能让计算机完成以往只有人脑才能胜任的图像和言语识别等任务)引起了越发浓厚的兴趣:

渐成热点

与此同时,创业者和大公司都在想方设法让机器学习取代人类完成驾驶卡车、烹制食物等大批任务。风险投资家也为机器学习领域(通常被称为“人工智能”,这个流行语时髦但不准确)的初创公司注入巨额资金:

一贯态度悲观的经济学家为此忧心忡忡。如果像一些人预计的那样,机器学习使低技能任务实现自动化,那么,这种技术可能并不会淘汰劳动阶层,但会让他们的生存状况变得悲惨。未来可能出现这样一种情况:技能较低的人,其手头工作不断被机器吞噬,他们不得不一再转向新任务——在工资降低的同时,没完没了地寻找尚未被聪颖的创业者和听命于创业者的机器人挤占的缝隙。这种情形不一定包含高失业,但也非常糟糕,足以让人担忧。

那么,怎样才能避免这种未来呢?热门的思路包括:全民基本收入、联邦就业保障和为雇用人工提供补贴。这些思路都值得在小范围尝试,以检验是否有效;即使机器学习并不像一些人担心的那样对人类构成威胁,上述思路也可能对减少不平等大有帮助。

另一种思路是建立社会财富基金——一只或一系列由政府管理的基金,可使用税收收入购买公司股票,并将股息分配给公民。社会财富基金可建立起真正的所有权社会,通过让每个人都拥有机器人的部分产出,保障劳动民众免受机器人崛起带来的威胁。从根本上说,这可能是最简单、最漂亮的解决方案。



撰文 /  Noah Smith

(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    service@or123.top)



读者评论


您可能感兴趣的资讯
OR


最新资讯
OR


摘要」可建立社会财富基金,让每个人都拥有机器人的部分产出;大问题:当超越人类思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样。



「或者 *OR」--风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)曾宣称:计算机和互联网的普及将使职业分化为两类:一类是计算机听命于人;还有一类是人听命于计算机。

安德森后来又否定了这种说法,转持较为乐观的立场。但经济学家群体则比较悲观,他们正以更加严肃的态度审视这种两极分化的未来。在机器学习技术飞速发展之际,更多顶尖研究者正探究这样一个问题:当能够复制或超越人类自身许多种思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样?

风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)

这和机器人直接夺去人们的工作并把人类淘汰的假想情形不同。一些经济学家称,他们发现有迹象显示自动化引发了失业,但即使失业现象确实存在,规模也还很小。随着就业率达到衰退前水平,人们已不再担心工作岗位将持续稀缺。

但这并不意味着未来人们从事的工作会是好工作。几十年来,一些经济学家一直担心所谓的“技能偏向型技术变革”,也就是说,新技术可能会为那些聪明或头脑灵活、足以掌握这些技术的人带来回报,而让其他所有人的技能贬值。

上世纪80年代,随着计算机化的推进和不平等的加剧,一些经济学家担心,技能偏向型技术变革可能已经造成了很大影响。但这个结论可能下得太早。劳动经济学家戴维•卡德(David Card)和约翰•迪纳尔多(John DiNardo) 2002年的一篇论文发现,上世纪90年代计算机化进程加快,但工资差距不再继续扩大。论文作者还指出,尽管妇女较少从事对计算机技能要求高的工作,但上世纪80年代男女工资差距缩小了。

技能偏向型技术变革不能解释上世纪80年代的现象,但我们不能仅凭这一点就认为技能偏向型技术变革永远不会发生。2010年,劳动经济学家戴维•奥托(David Autor)警告称,例行任务(如流水生产线或传统办公室工作)在走向自动化。这类工作需要大量脑力,但可预测、重复性高——正是计算机优于人类的强项。奥托发现,他衡量例行任务投入的指标每过十年都会下降:

重复劳动

此外,让“计算机听命”,从而在机器时代获得利益的人可能并不是劳动者,而是企业所有者。一些经济学家认为,便宜的技术正导致劳动者在全球收入中所占份额下降。奥托和论文合著者安娜•萨洛蒙斯(Anna Salomons)近期的一项研究发现,从上世纪70年代起,生产率提高较快、有国际专利权和采用机器人的行业都出现了劳方占下风、资方占上风的现象。当然,两者之间的关系并不那么确定——可能有其他原因导致这些因素对劳动者产生不利影响,资本性收入的增加也可能主要由其他因素导致。但这项研究提出了一种令人忧虑的可能性:自动化将导致资方最终战胜劳方。

如今,机器学习技术的迅猛发展让人们更加担心自动化会引发不平等。从2013年起,这种新技术(能让计算机完成以往只有人脑才能胜任的图像和言语识别等任务)引起了越发浓厚的兴趣:

渐成热点

与此同时,创业者和大公司都在想方设法让机器学习取代人类完成驾驶卡车、烹制食物等大批任务。风险投资家也为机器学习领域(通常被称为“人工智能”,这个流行语时髦但不准确)的初创公司注入巨额资金:

一贯态度悲观的经济学家为此忧心忡忡。如果像一些人预计的那样,机器学习使低技能任务实现自动化,那么,这种技术可能并不会淘汰劳动阶层,但会让他们的生存状况变得悲惨。未来可能出现这样一种情况:技能较低的人,其手头工作不断被机器吞噬,他们不得不一再转向新任务——在工资降低的同时,没完没了地寻找尚未被聪颖的创业者和听命于创业者的机器人挤占的缝隙。这种情形不一定包含高失业,但也非常糟糕,足以让人担忧。

那么,怎样才能避免这种未来呢?热门的思路包括:全民基本收入、联邦就业保障和为雇用人工提供补贴。这些思路都值得在小范围尝试,以检验是否有效;即使机器学习并不像一些人担心的那样对人类构成威胁,上述思路也可能对减少不平等大有帮助。

另一种思路是建立社会财富基金——一只或一系列由政府管理的基金,可使用税收收入购买公司股票,并将股息分配给公民。社会财富基金可建立起真正的所有权社会,通过让每个人都拥有机器人的部分产出,保障劳动民众免受机器人崛起带来的威胁。从根本上说,这可能是最简单、最漂亮的解决方案。



撰文 /  Noah Smith

(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    service@or123.top)




怎么办 机器人会让劳动民众生活变得艰辛

发布日期:2018-07-10 18:34
摘要」可建立社会财富基金,让每个人都拥有机器人的部分产出;大问题:当超越人类思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样。



「或者 *OR」--风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)曾宣称:计算机和互联网的普及将使职业分化为两类:一类是计算机听命于人;还有一类是人听命于计算机。

安德森后来又否定了这种说法,转持较为乐观的立场。但经济学家群体则比较悲观,他们正以更加严肃的态度审视这种两极分化的未来。在机器学习技术飞速发展之际,更多顶尖研究者正探究这样一个问题:当能够复制或超越人类自身许多种思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样?

风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)

这和机器人直接夺去人们的工作并把人类淘汰的假想情形不同。一些经济学家称,他们发现有迹象显示自动化引发了失业,但即使失业现象确实存在,规模也还很小。随着就业率达到衰退前水平,人们已不再担心工作岗位将持续稀缺。

但这并不意味着未来人们从事的工作会是好工作。几十年来,一些经济学家一直担心所谓的“技能偏向型技术变革”,也就是说,新技术可能会为那些聪明或头脑灵活、足以掌握这些技术的人带来回报,而让其他所有人的技能贬值。

上世纪80年代,随着计算机化的推进和不平等的加剧,一些经济学家担心,技能偏向型技术变革可能已经造成了很大影响。但这个结论可能下得太早。劳动经济学家戴维•卡德(David Card)和约翰•迪纳尔多(John DiNardo) 2002年的一篇论文发现,上世纪90年代计算机化进程加快,但工资差距不再继续扩大。论文作者还指出,尽管妇女较少从事对计算机技能要求高的工作,但上世纪80年代男女工资差距缩小了。

技能偏向型技术变革不能解释上世纪80年代的现象,但我们不能仅凭这一点就认为技能偏向型技术变革永远不会发生。2010年,劳动经济学家戴维•奥托(David Autor)警告称,例行任务(如流水生产线或传统办公室工作)在走向自动化。这类工作需要大量脑力,但可预测、重复性高——正是计算机优于人类的强项。奥托发现,他衡量例行任务投入的指标每过十年都会下降:

重复劳动

此外,让“计算机听命”,从而在机器时代获得利益的人可能并不是劳动者,而是企业所有者。一些经济学家认为,便宜的技术正导致劳动者在全球收入中所占份额下降。奥托和论文合著者安娜•萨洛蒙斯(Anna Salomons)近期的一项研究发现,从上世纪70年代起,生产率提高较快、有国际专利权和采用机器人的行业都出现了劳方占下风、资方占上风的现象。当然,两者之间的关系并不那么确定——可能有其他原因导致这些因素对劳动者产生不利影响,资本性收入的增加也可能主要由其他因素导致。但这项研究提出了一种令人忧虑的可能性:自动化将导致资方最终战胜劳方。

如今,机器学习技术的迅猛发展让人们更加担心自动化会引发不平等。从2013年起,这种新技术(能让计算机完成以往只有人脑才能胜任的图像和言语识别等任务)引起了越发浓厚的兴趣:

渐成热点

与此同时,创业者和大公司都在想方设法让机器学习取代人类完成驾驶卡车、烹制食物等大批任务。风险投资家也为机器学习领域(通常被称为“人工智能”,这个流行语时髦但不准确)的初创公司注入巨额资金:

一贯态度悲观的经济学家为此忧心忡忡。如果像一些人预计的那样,机器学习使低技能任务实现自动化,那么,这种技术可能并不会淘汰劳动阶层,但会让他们的生存状况变得悲惨。未来可能出现这样一种情况:技能较低的人,其手头工作不断被机器吞噬,他们不得不一再转向新任务——在工资降低的同时,没完没了地寻找尚未被聪颖的创业者和听命于创业者的机器人挤占的缝隙。这种情形不一定包含高失业,但也非常糟糕,足以让人担忧。

那么,怎样才能避免这种未来呢?热门的思路包括:全民基本收入、联邦就业保障和为雇用人工提供补贴。这些思路都值得在小范围尝试,以检验是否有效;即使机器学习并不像一些人担心的那样对人类构成威胁,上述思路也可能对减少不平等大有帮助。

另一种思路是建立社会财富基金——一只或一系列由政府管理的基金,可使用税收收入购买公司股票,并将股息分配给公民。社会财富基金可建立起真正的所有权社会,通过让每个人都拥有机器人的部分产出,保障劳动民众免受机器人崛起带来的威胁。从根本上说,这可能是最简单、最漂亮的解决方案。



撰文 /  Noah Smith

(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    service@or123.top)


摘要」可建立社会财富基金,让每个人都拥有机器人的部分产出;大问题:当超越人类思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样。



「或者 *OR」--风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)曾宣称:计算机和互联网的普及将使职业分化为两类:一类是计算机听命于人;还有一类是人听命于计算机。

安德森后来又否定了这种说法,转持较为乐观的立场。但经济学家群体则比较悲观,他们正以更加严肃的态度审视这种两极分化的未来。在机器学习技术飞速发展之际,更多顶尖研究者正探究这样一个问题:当能够复制或超越人类自身许多种思维能力的电脑充斥世界时,工作会变成什么样?

风险投资家、万维网先驱之一马克•安德森(Marc Andreessen)

这和机器人直接夺去人们的工作并把人类淘汰的假想情形不同。一些经济学家称,他们发现有迹象显示自动化引发了失业,但即使失业现象确实存在,规模也还很小。随着就业率达到衰退前水平,人们已不再担心工作岗位将持续稀缺。

但这并不意味着未来人们从事的工作会是好工作。几十年来,一些经济学家一直担心所谓的“技能偏向型技术变革”,也就是说,新技术可能会为那些聪明或头脑灵活、足以掌握这些技术的人带来回报,而让其他所有人的技能贬值。

上世纪80年代,随着计算机化的推进和不平等的加剧,一些经济学家担心,技能偏向型技术变革可能已经造成了很大影响。但这个结论可能下得太早。劳动经济学家戴维•卡德(David Card)和约翰•迪纳尔多(John DiNardo) 2002年的一篇论文发现,上世纪90年代计算机化进程加快,但工资差距不再继续扩大。论文作者还指出,尽管妇女较少从事对计算机技能要求高的工作,但上世纪80年代男女工资差距缩小了。

技能偏向型技术变革不能解释上世纪80年代的现象,但我们不能仅凭这一点就认为技能偏向型技术变革永远不会发生。2010年,劳动经济学家戴维•奥托(David Autor)警告称,例行任务(如流水生产线或传统办公室工作)在走向自动化。这类工作需要大量脑力,但可预测、重复性高——正是计算机优于人类的强项。奥托发现,他衡量例行任务投入的指标每过十年都会下降:

重复劳动

此外,让“计算机听命”,从而在机器时代获得利益的人可能并不是劳动者,而是企业所有者。一些经济学家认为,便宜的技术正导致劳动者在全球收入中所占份额下降。奥托和论文合著者安娜•萨洛蒙斯(Anna Salomons)近期的一项研究发现,从上世纪70年代起,生产率提高较快、有国际专利权和采用机器人的行业都出现了劳方占下风、资方占上风的现象。当然,两者之间的关系并不那么确定——可能有其他原因导致这些因素对劳动者产生不利影响,资本性收入的增加也可能主要由其他因素导致。但这项研究提出了一种令人忧虑的可能性:自动化将导致资方最终战胜劳方。

如今,机器学习技术的迅猛发展让人们更加担心自动化会引发不平等。从2013年起,这种新技术(能让计算机完成以往只有人脑才能胜任的图像和言语识别等任务)引起了越发浓厚的兴趣:

渐成热点

与此同时,创业者和大公司都在想方设法让机器学习取代人类完成驾驶卡车、烹制食物等大批任务。风险投资家也为机器学习领域(通常被称为“人工智能”,这个流行语时髦但不准确)的初创公司注入巨额资金:

一贯态度悲观的经济学家为此忧心忡忡。如果像一些人预计的那样,机器学习使低技能任务实现自动化,那么,这种技术可能并不会淘汰劳动阶层,但会让他们的生存状况变得悲惨。未来可能出现这样一种情况:技能较低的人,其手头工作不断被机器吞噬,他们不得不一再转向新任务——在工资降低的同时,没完没了地寻找尚未被聪颖的创业者和听命于创业者的机器人挤占的缝隙。这种情形不一定包含高失业,但也非常糟糕,足以让人担忧。

那么,怎样才能避免这种未来呢?热门的思路包括:全民基本收入、联邦就业保障和为雇用人工提供补贴。这些思路都值得在小范围尝试,以检验是否有效;即使机器学习并不像一些人担心的那样对人类构成威胁,上述思路也可能对减少不平等大有帮助。

另一种思路是建立社会财富基金——一只或一系列由政府管理的基金,可使用税收收入购买公司股票,并将股息分配给公民。社会财富基金可建立起真正的所有权社会,通过让每个人都拥有机器人的部分产出,保障劳动民众免受机器人崛起带来的威胁。从根本上说,这可能是最简单、最漂亮的解决方案。



撰文 /  Noah Smith

(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    service@or123.top)



读者评论


您可能感兴趣的资讯
OR



最新资讯
OR