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不只取代你的工作,AI人工智慧將加大不平等

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不只取代你的工作,AI人工智慧將加大不平等

圖片來源:shutterstock

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不只取代你的工作,AI人工智慧將加大不平等

經濟學人

除了擔心工作被取代,人工智慧對人類社會將帶來各個方面的轉變,包括教育、福利,甚至地理政治, 影響將是翻天覆地的。

人工智慧如何影響教育?

2011年7月,史丹佛教授特隆(Sebastian Thrun)在YouTube上貼出了一段影片,宣佈他和同事諾米格(Peter Norvig)會將他們的課程「人工智慧入門」放上網路,供使用者免費使用。等到課程於10月開始之時,已有190個國家、總計16萬人報名此課程。

同一時間,同為史丹佛教授的吳恩達(Andrew Ng),也將他的機器學習課程免費在網路上公開,報名人數達10萬人。兩堂課程皆持續10週,特隆的課程有2.3萬人完成,吳恩達的則為1.3萬人。

這類結合了影片授課、學生討論板、自動作業評分系統的線上課程,就是所謂的大規模開放線上課程(MOOC)。2012年,特隆創立線上教育新創Udacity,吳恩達亦共同創立了Coursera;同一年,哈佛大學和麻省理工學院(MIT)共同組成非營利MOOC提供者edX,領導者為MIT人工智慧實驗室主任阿格華(Anant Agarwal)。

當時,有些人認為,MOOC會取代傳統的大學教學。MOOC初期的熱潮已稍稍消退(但也有數百萬學生修習過某種形式的線上課程),但MOOC熱潮亦描繪了線上教育的巨大潛力。

Udacity、Coursera和edX全都源自人工智慧(AI)實驗室,AI社群亦深信,教育系統需要大檢修。特隆表示,他創立Udacity的目的,是為AI革命提供解藥,因為在AI革命之下,勞工得持續學習新技能。同樣地,吳恩達認為,由於AI研究可能會衝擊勞動市場,研究者亦「肩負道德責任,得挺身處理我們造成的問題。」這也正是他共同創立Coursera的原因。

此外,AI科技在教育領域亦有巨大的潛力。

為每位學生量身訂作課程,用學生最能了解的方式呈現概念,讓學生可以用自己的步調學習,即為「適性學習」;好幾年來,它似乎總是有種即將到來之感,終於,新的機器學習技術,或許真的有機會實現這個承諾。

吳恩達表示,目前,大量學童得學習同樣的教材、可以收集大量資料的領域,正是適性學習技術表現最佳的領域。巴西適性學習新創Geekie,在數千所巴西高中指引學生學習高中課程,Knewton、Smart Sparrow和Dreambox也都是這個領域的新創。

教育巨人亦十分重視此事。McGraw-Hill在2013年收購了適性學習系統ALEKS,Pearson最近也宣佈擴增與Knewton的合作計畫。這類系統不會取代教師,但可以讓教師的角色,從講課者轉變為導師。

就算是在AI社群之外,許多人也相信,科技進展之下,教育的方式得大幅改變才行,一如工業革命在19世紀造成的影響。工廠工作取代農業工作,識字和算術的重要性亦隨之上升;雇主發現,教育程度較高的員工生產力較高,但也不願自行訓練員工,因為員工可能會跳槽。

這催生了工廠模式的普及國家教育,亦即由學校為工廠提供具備合適資格的勞工;也就是說,工業化改變了教育的需求,也提供了教育模式。AI崛起亦有可能帶來同樣的效應,讓教育變革成為必要之事,並以適性教育來促成教育變革。

西北大學的莫基爾(Joel Mokyr)表示,從1945年開始,教育系統就在鼓勵專業化,但在知識過時的速度加快之際,最重要的並不是學會如何把一件事做得極好,而是學習如何再學習。莫基爾認為,目前的教育太過將人視作陶土,塑形燒製之後就無法改變外形,而非可以重塑的黏土。

未來,愈來愈多工作得面臨自動化的挑戰之際,最有價值的技能亦將不斷改變。吳恩達表示,「你得在整段人生中持續學習,這早已經相當顯而易見。你在大學學會的東西,沒辦法讓你平順地渡過接下來40年。」

因此,教育得與全職工作相互結合。特隆表示,「大家得持續學習新技能,才能跟上當前的趨勢。」因此,他的公司聚焦於可以在數月內完成、而且不必停止工作的「微型學位」;舉例來說,資料科學微型學位每月的費用為200美元,但在12個月內完成課程,就能獲得50%的退費。

網路上現在有各種各樣的課程,從使用者體驗設計、專案管理到領導無所不包,有些是依照課程收費,如Udacity,有些則收取月費,讓使用者修習全部的課程,如LinkdedIn旗下的Lynda.com。有時,使用者和潛在雇主會難以分辨何者最能提供價值,政府、訓練提供者和雇者在認證上加強合作,應該有助解決此問題。

MIT的奧特(David Autor)表示,美國與其他已發展國家應該與德國一樣,更加重視職業和技術教育,而不是鼓勵每個人都去念大學。不過,增加學徒制教育並非解決之道;學徒制教育通常需要5-7年,波士頓大學法學院的貝森(James Bessen)指出,「如果你需要的技能每3-5年就會改變,這實在不合理。」

因此,傳統的學徒模式也必須調整。貝森表示,社區大學設立了各種結合教育與在職進修的機制,例如,西門子就在北卡州的風力發電機工廠,推出了4年制的「賺錢兼學習」學徒計畫;學徒畢業後可取得當地社區大學的機械電子學位、當地勞工部門的證照,而且不必承擔學生貸款。

工作所需的技能不斷改變,擁有堅實的基本語言和算術能力亦更顯重要。

AI教不來的人格技能

不過,教導「軟」技能也會愈來愈重要;美國國家經濟研究局的海克曼(James Heckman)和考茲(Time Kautz),在2013年發表的論文中指出,應該更加著重堅持不懈、社交、好奇心等「人格技能」,這些技能不但深獲雇主重視,亦與員工適應新情勢、學習新技能的能力習習相關。

他們認為,人格是種技能而非特質,教導這類技能不但可長可久,也相當具成本效益。

衝擊人類收入、社會福利

AI和自動化引發的疑慮,促使許多人呼籲強化安全網,保護受影響的勞工,並協助他們轉換至新工作。許多AI評論者支持全民基本收入;這是種極度簡化的社福系統,無論情況為何,都會支付每一個人固定的金額,並取消其他的社福支付。

潘恩(Thomas Paine)、彌爾(John Stuart Mill)等人,也曾在工業革命之時提出了類似的想法。支持者認為,它的主要優點在於,如果沒有工作或只有兼職工作的人,決定多工作一些,並不會因而遭受懲罰,因為社福支付並不會隨薪資上升而下滑。

它讓人得以自由決定工作量,也有機會鼓勵勞工接受再訓練,因為訓練之時也能獲得小額的保證收入。認定就業機會末日終將到來的人,則視之為確保消費經濟繼續運作、支持非就業人口的方法。如果大多數工作都被自動化,勢必需要另一種重新分配財富的機制。

人人都發給基本收入,好嗎?

與複雜的重整教育系統相較,基本收入似乎是種簡單、吸引人又易於理解的解決方案。這個想法在科技產業獲得廣泛支持,新創育成機構Y Combinator的總裁奧特曼(Sam Altman)認為,科技快速變革之際,基本收入有助勞工「平順轉移至未來的工作」。

這個想法似乎相當吸引科技人,部分原因在於它簡單又優雅,部分原因在於它帶有的烏托邦主義。

比較犬儒看法則是,在科技造成破壞和財富不均之時,基本收入有助緩和民眾的不滿,讓科技人得以不受限制、繼續發明未來。奧特曼表示,以他的經驗來說,支持基本收入的科技人,都是出於「相當慈善的理由」。

以全民基本收入取代現有的福利支出,是大大的倒退

這樣的想法原則上相當吸引人,但魔鬼就藏在細節之中。以全民基本收入取代現有的福利支出,是大大的倒退;例如,將現有的社會、退休和福利(除了醫療以外)總支出平均分配後,美國人能獲得的基本收入約為6,000美元,英國則為6,200美元。

與現有的福利機制相比,那會大大減少最窮者的收入,並給予富有者他們不需要的金錢。然而,如果要為基本收入進行家庭收入調查,此機制的單純與低行政成本也可能會隨之消失。此外,要支付能提供合理生活水平的基本收入,勢必得大幅調高稅率。負所得稅或勞動所得稅扣抵,或許沒那麼優雅,但也比較務實。

芬蘭、荷蘭等許多國家,計畫在明年開始試驗有限形式的基本收入。經濟學家的重大憂慮在於,基本收入反而有可能讓人不想接受再訓練,或是讓人根本不想工作;不過,先前試驗的結果顯示,它會鼓勵民眾小幅減少工時,而非完全放棄工作。

另一個問題在於,基本收入難以與開放邊境和和勞工自由遷徙兼容;沒有移民或福利上的限制,那可能會吸引大量外國的不勞而獲之人,並造成國內納稅者外逃。

地理政治將如何受到衝擊?

這點出了另一個決策者可能得處理的領域,也就是自動化對地理政治的衝擊。

奧特表示,自動化對發展中經濟體的衝擊,可能會大過富有經濟體,因為發展中經濟體所提供的事物,基本上都源自勞動力:低薪勞工製造的低廉產品,電話中心等低廉服務,或是勞工前往海外從事家務或建築工作。

如果自動化讓富有國家在這些領域更能自足,富有國家就會比較不需要那些帶動發展中世界出口和成長的產品和服務;奧特認為,自動化可能會「侵蝕發展中世界的大部分競爭優勢」。

另一個疑慮則是,富有國家擁有機器人和AI相關的科技和專利,若兩者造成生產力大增,富有國家必定受益;如果機器在諸多領域的表現都超越人類,發展中世界不見得能獲益。

國家間的不平等也將拉大

風險在於,自動化可能會讓貧窮國家無法藉由工業化帶動經濟發展。哈佛大學的羅德里克(Dani Rodrik)指出,英國的製造業就業佔比,是在一戰前到達高峰45%,巴西、印度和中國已然到達高峰,但全都沒有超過15%。這是因為製造業的自動化程度已遠高於過往。

花旗銀行和牛津大學馬丁學院的報告指出,中國最近已超越美國,成為工業自動化的最大市場。工業自動化或許代表,非洲、南美等地的新興經濟體,會比較難藉由工業化創造經濟成長,得尋找新的成長模式才行。喬治梅森大學的經濟學家科文(Tyler Cowen)指出,沒有製造業工作創造的中產階級,可能會使高度收入不均深植於這些國家的核心經濟結構之中。

工業革命之時,彌爾曾表示,照顧那些生活遭受機器影響的人,就是立法者最該重視的議題。目前,大多是富有國家在擔心自動化對教育、福利和發展的影響,但發展中國家的決策者,也愈來愈得思考這些問題。(黃維德編譯)

(本文獲得經濟學人授權轉載)

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