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麦肯锡高级合伙人:人工智能经济焕发新春

麦肯锡高级合伙人撰文指出,人工智能正迎来春天。人工智能(AI)产生于20世纪50年代,经历了多轮热捧冷遇。这篇专栏根据对10个国家3000多家公司高管的调查,描述了人工智能正经历着怎样的一个新春天、如何持续发展。作者还认为,人工智能可以带来企业生产率和利润增长,而就业动态也可能不会像一些人预期的那样糟糕。

人工智能首席专家吴恩达(Andrew Ng)曾将人工智能描述为“新电力”,将改变经济的每一个部门(吴恩达,2017)。然而,自从20世纪50年代人工智能出现以来,它曾经历了多轮热捧冷遇。在最近的研究中,我们决定评估人工智能的新浪潮如何发展,已发现证据表明多种技术最终可能充分发展,带来经济的繁荣。

关于总生产力增长的演变和工作的未来这两个备受经济学家争论的问题,我们的研究还发现了一些仿真陈述。我们最新发现,人工智能仍处于起步阶段,但它仍将持续发展下去。根据对10余个主要国家的3000多家公司高管层的分层调查,人工智能的运用和预期收益之间的联系表明,人工智能带来了一些实际的企业生产率和利润的增长,而就业动向也可能不会像一些经济学家和许多反对使用新机器和新方法的勒德分子所预料的那样糟糕。当然,会发生对智慧资本有利的取代,但运用人工智能的公司也将推动就业增加,特别是那些利用人工智能进行创新和扩大产出的公司,这与技术变革和就业的其他程式化情况一致。

人工智能焕发新春

简而言之,工业革命是关于机器如何增强人的肌肉力量,人工智能革命则是关于机器如何增强人的脑力。我们的研究从人工智能的功能角度入手,即我们主要关注那些经过验证的技术,如计算机视觉、自然语言处理、虚拟助手、智能机器人、自动驾驶汽车等,所有这些技术都得到了新一代机器学习算法的支持。

举个例子,计算机视觉的准确率一直在增加。五年前,机器能够正确识别70%的图像,而人类可以达到95%。更好的数据、改进的算法以及更快的计算机把机器的准确率提高到了96%,而我们人类仍然停留在95%。在智能机器人领域,美国亚马逊公司(Amazon)已经成功地将其性能提升了一个层次,将人类必须要做的“点击和发送”这种后端工作所需时间从1小时减少到15分钟,而且它只需要一半的空间。

有三个原因可以解释为什么人工智能正经历着一个新春天,而且将持续发展下去。

首先,在过去3年里,越来越多风险投资和私募股权的聪明投资人对人工智能上的投资增加了两倍。如今他们正往人工智能上投入数十亿美元。即使投资人工智能投资所占比例很小,约占目前的风险投资总额的3%,但其增长速度非常之快,甚至超过了对生物技术的投资。

第二,尽管私募股权和风险投资公司仍有可能判断失误,但我们发现企业在人工智能领域的投资已经是私募股权和风险投资公司的三倍了。在投资人工智能的企业中,最乐观的当属英特尔(Intel)和三星(Samsung)等高科技公司,以及字母表(Alphabet)、脸书(Facebook)和亚马逊(Amazon)等美国数字公司。汽车公司也很活跃——2016年通用汽车(GM)以超过10亿美元的价格收购了自动驾驶初创公司Cruise Automation。如果有人质疑花大手笔投资那些较新公司是否明智,那他们应该注意到,人工智能投资已经开始回报了——还记得Kiva吗?2012年亚马逊以7.75亿美元的价格收购了这家机器人公司,将Kiva机器人用于亚马逊的物流服务。它的报告称,新东家的投资回报率高达50%。

第三,我们集中开发的人工智能技术集合实际上正得到广泛应用(见图1)。在对3000多家企业的调查中,我们发现其中三分之二的公司都具备了人工智能意识,可分为三类。大约20%的公司已经将人工智能技术广泛应用了,主要是机器学习或计算机视觉技术,印证了风险投资、私募股权和高科技公司的投资。大约40%的公司已经开始尝试或者部分应用了人工智能技术。其他公司则还没有开始试验或实施,但这仍然意味着大多数公司都在尝试。而且,这40%的公司没有应用人工智能技术,其主要原因并不是他们不相信人工智能。我们的研究表明存在商业上和技术上的各种障碍;就技术上而言,28%的公司认为自己没有技术能力来利用人工智能。

图1 技术层面的人工智能意识程度

图2 行业层面的人工智能应用情况

人工智能传播的可能经济学

如果人工智能正在走入企业,那么下一个问题就是它是如何传播的,以及以哪种经济公式进行传播。我们采用了一个简单的模型:一个行业(或公司)的利润发展预期与其大规模应用人工智能的程度有关。由于人工智能的应用可能依赖于行业(或公司)的健康状况,我们进行了两步预估:首先,我们建立了应用的物流模型;然后,我们把适用的应用作为利润公式中的一个回归量。我们清楚意识到了数据的局限性,因此必须谨慎看待我们的分析结果,但这是人工智能的首个大规模供应经济学证据。

人工智能传播的驱动因素

首先,我们按15个行业进行数据汇总,然后按照公司继续深挖。从行业角度来看,在人工智能技术处于领先的行业是高科技、电信和汽车行业,其次是媒体和金融(图2)。这些行业都是数字化程度最高的行业,也是预测未来对人工智能商业模式、产品和服务需求较高的行业。事实上,人工智能似乎并不是一种企业可以轻易跳过的技术。公司需要已经开始了数字化旅程,才能为利用人工智能做好准备;事实上,我们的数字指数(麦肯锡在“数字欧洲”中开发的数字资产和使用的衡量工具)与构建人工智能指数所用的相同衡量指标(衡量人工智能投资和使用的指标)之间的跨行业相关性高达0.55,非常显著。而且,人工智能应用倾向较高的行业也是利润率和收入增长最大的行业,这反映出行业面临着更大的混乱。

我们按产业进一步研究公司应用人工智能技术的关联性。之所以能进行这一步研究是因为我们已经汇集了15个行业中的约200家公司。我们承认调查答案及研究小组的纵向性质都存在值得注意的地方,但我们发现,在研究的15个行业中,五种人工智能技术中任何一种技术的大规模应用可能性之间都存在五大关联。公司层面的分析证实了数字成熟度与人工智能应用之间的行业联系,以及利润预期与人工智能应用速度之间的联系。利用奇数比对因子按影响从小到大进行排序,我们发现了以下程序化事实:

  • 大公司对人工智能的应用更为明显——这种效应尤其在科技巨头中最为显著,他们已经在人工智能领域做出了重要选择(见上文)。
  • 几乎每一个行业中,应用了人工智能的公司都得到了该公司最高管理层的大力支持;公司的首席执行官和其他管理者都理解并支持应用人工智能技术。
  • 对于已经投资了对人工智能大有裨益的技术基础设施的公司,即已经投资了大数据和云计算架构的公司,其在系统上采用人工智能更加频繁。
  • 企业更倾向于在业务的核心中应用人工智能,靠近其创造最大价值的领域。
  • 投资人工智能的公司已经设想到了强大的商业案例:增加收益和削减成本两者并重。

关联性和人工智能的传播

我们把在第2点到第4点中描述的变量作为与人工智能应用相关的有效辅助变量(IV),以此来预估人工智能应用对公司利润率发展的影响。(我们忽略了有效辅助变量的“规模”以及“预期收益”,因为两者都可以直接关联到利润率的发展;典型的有效性测试证实了我们的有效辅助变量列表不能被驳回。)在一系列适度限制下(总部所在地及现有利润率水平等),按行业逐一对这个公式进行估算。我们发现,在15个行业中有12个行业的人工智能应用为IV效应,具有统计学意义,即使用来解释的方差仍然有限(平均而言,同一行业的各公司利润发展差异在8-15%之间)。然而,这一效应与下述事实密切相关:我们样本中,超过70%的人工智能应用者期望人工智能将会在他们的行业中带来显著的竞争优势(而未应用者的这一比例为45%)。

人工智能与经济前途

顺便我们可以利用上述方法讨论经济学家当下提出的两个重要问题。第一个问题是,在我们的发达经济体中恢复明显消失的全要素生产率增长,人工智能技术能否成为这种解决方案的一部分。第二个问题是,如果人工智能技术能用基于智能人工智能资本完全替代劳动力,那么就业市场是否会完全枯竭。这并不是我们研究的核心,但我们的几个发现将有助于推动当前的辩论。

人工智能与生产率

根据利润函数的产出观点,众所周知,技术变革的增长或总生产率的增长是利润分配的函数,长期来看,也是扩大产出的函数。如果规模收益递增(递减),扩大产出就为正(为负)。我们可以根据上述估算来计算出与人工智能有关的利润分配,在我们的研究中,根据行业的不同,利润分配平均水平在5%到12%之间。因此,应用和不应用人工智能的企业之间的总相对生产率变化可能很大,如果认为规模经济可以从人工智能中脱颖而出,这种变化可能会更大。公司生产率提升的幅度与其他领域类似,比如广义的数字技术或大数据。

人工智能与就业

劳动经济学家的主流观点是,人工智能自动化可能会淘汰许多工作(并逐渐淘汰很多现有职业)。这种事情一旦发生,其涉及的范围和发展速度可能意味着重大的技术性失业。

显然,整个宏观经济效应将取决于:在应用人工智能的行业中是否会创造新的就业岗位,成为新职业或者作为支持扩大产出的方式;以及从人工智能中获取的生产力是否会在经济结构的其余部分产生巨大的过剩人口。我们经过简单的数学计算得到的上述关于生产率提高的影响表明,这种影响可能与之前数字技术的普及所带来的影响一样大。

关于对自身公司就业的影响,调查中我们询问了应用人工智能对就业的影响(图3)。为了更加详细,我们还突出显示了那些认为自己只是在尝试人工智能但还未大规模应用的公司。总体而言,预计就业减少的公司比例相当,应用者和试验者都在45%左右;但那些已经应用人工智能的公司更愿意增加就业(22%比6%)。如果预计就业增加的公司的比例仅为预计就业减少的公司的一半,那么这个比例就会出乎意料地接近过去几十年新技术引进而导致的比例,正如Atkinson(2013年)所示。进一步研究愿意增加就业的公司,我们还可以看到,这些公司更多地利用人工智能来扩大产出、完善产品和服务,正如Spiezia和Vivarelli(2000年)所预计的那样。

因此,我们认为人工智能将持续发展下去,企业应用人工智能是由充足的经济力量所驱动。这些力量将进一步加速取代(旧的)人类工作,但我们从数据中推测,比起预期人类弄巧成拙,更多公司预期人工智能带来生产率增长和市场创新,即使是对于未来的就业的预期也是乐观居多。

图3 人工智能的应用所带来的预期就业变化

作者:雅克·卜黑(Jacques Bughin),麦肯锡高级合伙人、麦肯锡全球研究所(MGI)所长;埃里克·哈赞(Eric Hazan),麦肯锡咨询公司高级合伙人。

本文分享自微信公众号 - 人工智能快报(AI_News),作者:人工智能快报

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原始发表时间:2017-09-25

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