人工智能技术革命对个人、区域及全球发展的影响——从ChatGPT发布说起

万广华,宋 婕,江葳蕤

(1.复旦大学 世界经济研究所,上海 200433;2.复旦大学 经济学院,上海 200433;3.复旦大学 一带一路及全球治理研究院,上海 200433)

随着ChatGPT3.5和4.0的发布,人类正式开始进入以计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人、生物识别等为标志的人工智能技术革命或第四次技术革命时代。所谓人工智能技术,是指在互联网的基础上,进一步训练机器以模拟人脑的图文感知、学习、语言读写、躯体控制、智能识别等能力,最终进行智慧化工作。一个广为人知的例子是20世纪80年代开始出现的工业机器人,它们正在以前所未有的速度与规模取代工厂传统流水线,促进企业实现自动化向智能化的转型。

21世纪以来,随着数据与芯片产业的发展,人工智能技术更为广泛地进入到实体经济的运行中,但其奇点一直没有出现。2022年11月30日,OpenAI发布了ChatGPT3.5,紧接着于2023年3月15日发布了ChatGPT4.0版,引爆了全球各界的极度重视。世界开始真正进入人工智能技术的新时代。

本文以ChatGPT3.5和4.0的发布为起点,总结了人工智能技术革命的现状与实际应用,并讨论分析其在个人、国家或区域、全球层面的影响。另外,本文对中国在人工智能时代所面临的挑战进行了思考,并对中国如何应对提出了建议。

一、人工智能技术现状与应用

(一)人工智能与ChatGPT

人工智能起源于20世纪50年代基于规则的数据处理研究。20世纪80年代开始,机器学习和深度学习逐渐成为人工智能研究的主流。2017年,功能强大的Transformer模型横空出世,为ChatGPT的问世奠定了理论基础。ChatGPT是自然语言处理(NLP)技术的一项突破性成果。自ChatGPT3.5发布以来,其用户数持续暴增。根据瑞银集团(USB)发布的研究报告,ChatGPT在2023年1月份的活跃用户数已达1亿,平均每天使用人数超过1300万(不包括中国),是2022年12月份的两倍多。(1)央视财经:《史上最快!爆红AI聊天程序ChatGPT,月活跃用户数两个月突破1亿大关》,2023年2月03日,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1756826072783944517&wfr=spider&for=pc, 2023年3月28日。

简单来说,ChatGPT是一款基于大型语言模型的聊天机器人,具备众多先进性能。比如,它可以根据人类的反馈和指导进行学习和进步,能够理解上下文,保持语言连贯,也能适应不同的场景。ChatGPT属于人工智能产生内容(AIGC)的具体应用,它显示了人工智能在人机互动和对话方面的巨大潜力。AIGC旨在研制像人一样思考、像人一样从事多种工作的机器,它由数字内容孪生、数字内容编辑和数字内容创作三方面构成,其依赖的技术包括代码生成、文本生成、视频生成、图像生成等。ChatGPT所做的是数字内容编辑,即在对语言进行智能理解的基础上对其进行精确修改、编辑和二次生产。随着学习范式与模型架构的升级迭代,人们将看到更多的AIGC应用于生产和生活的各个方面。

AIGC只是人工智能发展的一个阶段,更高目标是通用人工智能(AGI),即单一智能体可以完成多种AIGC任务,就像真正的人类一样接收多种输入,并做出正确的判断、决策与行动。换言之,AIGC标志着人工智能对人脑的模仿正在向创造力和理解力方面扩张。有报道认为,ChatGPT3.5相当于8—9岁的儿童,而不到4个月后发布的ChatGPT4.0相当于11—12岁的人类。按照这样的速度迭代或成长,在不久的将来,人工智能就可能达到甚至超越少年和青年的智商水平。当越来越多这样的“青少年”加入到生产、生活以及军事活动时,人类社会无疑将发生彻底的、天翻地覆的变化。

(二)实际应用

AIGC的应用已经成为近年来的投资热土。长期以来,人们对人工智能商用持有谨慎态度,但ChatGPT的出现正在改变人们的预期,很多之前难以想象的商用场景可能很快成为普遍现象。以ChatGPT所代表的NLP技术为例,在医学诊断领域,它能够为用户提供多模态的在线问诊服务;在自动驾驶领域,它可以帮助车辆理解交通标志和指令,从而提高安全性和可靠性;在家居领域,它可以接受和执行人类语音指令,提高智能家居的效率和便利性。在中期(10年左右)内,ChatGPT有望实现更为人性化的自然语言交互。在医疗保健领域,ChatGPT将会在影像诊断、药物研发、健康管理等领域得到更为广泛的应用;在金融和保险领域,它可以进行风险管理、欺诈检测、投资决策、咨询辅助等;在自动化生产和制造领域,它可以帮助企业实现智能化生产和管理,提高生产效率,降低生产成本,并且可以实现柔性生产,满足客户的个性化需求。

更为重要的是,AIGC将助力元宇宙的发展。元宇宙理论上可以用于工作、会议、游戏以及生活社交等人类活动,而AIGC能够为此创建逼真的3D虚拟空间、虚拟任务,其效率和成本可以满足大规模元宇宙环境的创建。AIGC可以实现加速复刻物理世界,进行无限内容创作,从而实现自发有机生长。在元宇宙中,AIGC使得元宇宙不再完全由开发人员构建,而是响应用户的输入按需生成,这将赋予用户更多的创作权利与自由。此外,AIGC也将作为用户交互界面的一部分在元宇宙中发挥作用,如ChatGPT可以作为语言模型集成到各种智能体中,充当元宇宙中高度逼真的虚拟助手或伙伴,执行智能动作和更为复杂的任务。

二、人工智能技术革命的影响

(一)个人层面的影响

1.就业

人工智能技术革命一方面将显著冲击就业,逐步取代大多数工作;另一方面将对教育和学习构成挑战。究竟应该学什么、怎么学、如何培养,这些都将成为个人、家庭、社区甚至政府必须面对的难题。

在个体层面最受关注的莫过于人工智能对劳动力的替代,因为它可以自动化工作流程,减少劳动成本,提高效率。例如,在工业生产线上,机器人可以取代重复性高、劳动强度大的工作。在办公场所,它可以承担数据处理和文档管理等任务。此外,人工智能的发展甚至可能造成某些传统行业的消失(如生产制造业、零售业、交通运输业、翻译行业),从而冲击整个行业的所有人员。

直至目前,工人在高难度的任务中具有比较优势,人工智能则在低难度的任务中具有比较优势。据此可推断重复性和低难度的工作将首先被机器人替代。这是人工智能的就业替代效应(Acemoglu and Restrepo,2018(2)Acemoglu D, Restrepo P. ,“The Race Between Man and Machine: Implications of Technology for Growth, Factor Shares, and Employment”, American Economic Review, vol. 108, no.6 (2018), pp. 1488-1542.;Aghion et al.,2017(3)Aghion P, Jones B F, Jones C I. ,“Artificial Intelligence and Economic Growth”, National Bureau of Economic Research, no.23928 (2017), pp. 237-282.;陈彦斌等,2019(4)陈彦斌、林晨、陈小亮:《人工智能、老龄化与经济增长》,《经济研究》2019年第7期。)。就业替代效应不但可能影响相应群体的收入,而且可能导致焦虑甚至恐慌,引发社会问题。与此同时,机器人的大量使用也能创造出更复杂的适合于人工的新岗位,这是所谓的就业创造或补偿效应(也称就业扩展效应)。比如,人工智能技术的发展带来了新的工作岗位,包括机器人调试员、机器人培训师、机器人工程师、大数据分析师、机器学习和人工智能算法设计师等等。

更为重要的是,人工智能通过大幅度降低成本、提高生产率,可以推动投资和生产扩张,从而增加就业。举例来说,当一个雇佣100人的公司采用人工智能技术后,现有雇佣人数减少到60人,但新技术的采用所节省的成本使得公司可以追加投资,甚至重新开设另外一家公司。假设新公司与现有公司完全一样,那就意味着需要再雇佣60人。尽管人工智能技术的替代效应使得企业对就业的需求减少了40%(从100人到60人),但因为生产经营规模的扩大(也就是经济扩张),总就业人数达到了120人,所以对就业的综合影响是促进了就业。这个例子恰好说明了就业创造或经济扩展效应是以往的三次技术革命都没有造成大量失业的本质原因。李月和孟璐(2022)针对台湾劳动力市场的研究发现,人工智能的应用对于制造业的就业创造效应大于其就业替代效应,总体上增加了就业。(5)李月、孟璐:《人工智能对台湾地区劳动力市场影响效应研究》,《亚太经济》2022年第 6期。王文(2020)基于中国数据的研究发现,智能化转型降低了制造业的就业份额,并显著提升了知识和技术密集型服务业的就业份额,从而有利于促进就业结构实现高质量转型。(6)王文:《数字经济时代下工业智能化促进了高质量就业吗?》,《经济学家》2020年第4期。

尽管人工智能技术不一定会大量减少就业,但其对就业冲击的规模和速度可能远比人们预想的更为严峻,甚至还可能影响市场稳定(Acemoglu and Restrepo,2020(7)Acemoglu D, Restrepo P.,“Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets”, Journal of Political Economy, vol. 128, no.6 (2020), pp. 2188-2244.),部分群体和家庭难免遭遇失业,尤其是在ChatGPT出现之后。有必要强调的是,“新摩尔定律”表明,人工智能技术的升级迭代速度在飞速提高,这不但加快就业替代的速度,而且会显著扩大人工智能对劳动力的替代规模。

2.教育

如果说人工智能对劳动力市场的冲击不可避免,那么调整教育模式以适应人工智能时代对人力资本的需求就变得至关重要。在人工智能时代,与机器交互的技能将成为教育的基础内容。以自然语言处理为例,李彦宏在文心一言发布后预测,“十年之后,全世界有50%的工作会是提示词工程”。(8)李彦宏:《关于文心一言的15个尖锐问题》, 2023年3月23日, https://www.36kr.com/video/2183487340117253, 2023年3月28日。显然给出合适的提示词需要一定的技巧,这需要人们去学习。高效使用人工智能必将成为生存的基本技能。人类需要学习的是如何与机器打交道,而非编程,更不是死记硬背。

钱颖一(2019)曾说,未来的人工智能会让中国现有教育制度下培养学生的优势荡然无存,因为机器深度学习就是模拟大脑的识别和记忆已有知识的技能,而中国式死记硬背、大量做题的教育模式显然无法适应人工智能时代对人才的需求。(9)钱颖一:《人工智能将使中国教育优势荡然无存》,2019年6月12日,http://www.ccg.org.cn/archives/38336, 2023年3月28日。与此相反,好奇心、想象力、创造力是大脑较难被机器学习和替代的能力,所以,教育的目标需要从知识积累转向创新思维的培养。孩提时期是人们想象力最丰富、好奇心最旺盛的时候,为了培养人工智能时代所需要的人才,学校应该尽早将人工智能引进课堂,以充满趣味的方式增进学生对前沿科技的了解,激发探索发现的好奇心。此外,人文教育也将变得愈发重要。

需要指出的是,人工智能对就业的冲击是渐变的。政府需要逐步将人工智能时代所需的技能融入传统教育模式,把握各阶段的人力资本与市场需求的适配度。任何错配都会导致教育资源的浪费,进而影响社会经济发展。更为重要的是,这种错配都可能造成劳动力市场的剧烈动荡,威胁社会稳定。人力资本积累具有较强的路径依赖,因此个体和家庭需要积极主动地调整职业规划,以保证自身能更好地适应人工智能时代。

3.生活

人工智能技术革命也将对个人生活产生颠覆性的影响。OpenAI的首席执行官Altman宣称,人工智能最终将使生产的边际成本趋向于零。(10)Reid Hoffman,AI for the Next Era,2022年9月13日,https://greylock.com/greymatter/sam-altman-ai-for-the-next-era/,2023年4月20日。这不但意味着再也没有贫困,而且意味着人类可以实行按需分配,就如享受空气一样享受物质生活。这一大胆预想何时能够实现、在哪些国度先实现都不得而知,但毋庸置疑的是,人工智能技术将从医疗、交通、家居、城市治理等方面重塑个人生活,显著提高个人与家庭的生活便利性和生活质量。以ChatGPT为例,它在医疗方面的运用将彻底打破医生个人知识经验的限制,大大改善医疗服务。在教育领域,它可以被用于在线教育和培训,包括智能辅导、语音识别、自动评估等,帮助学生提高学习效率,并给学生提供个性化的教育体验。在自动驾驶领域和智能家居等领域,ChatGPT可以更好地理解并满足人们的生活需求,它还可以帮助政府更好地获取、管理和回应居民的诉求。

颇为颠覆性的变化将是AIGC与元宇宙理念的结合,这将帮助人类从物理社会挣脱出来,进入无限创造的虚拟世界。马克思指出,人是一切社会关系的总和。而元宇宙将重塑人与人的社会关系和人的社会属性,包括个人的精神世界、社区文化、城市治理等。

由于人类的心理状态受人际关系和物资富足程度的双重影响,人工智能对社会生产方式和人际关系的调整,会影响人们的心理状态,如失业会带来贫穷,就业结构调整会带来压力,人际关系网络调整会带来抑郁。因此在人工智能时代的动荡中,人类的心理状态应该得到广泛关注。

综上可见,为了提升在人工智能时代的竞争力,短期内个体应该加强新技能的学习,包括交叉学习、培养丰富的想象力和创造力,以避免人工智能取代自己的工作。中期内应当学习如何更加高效地进行人机协作,充分利用人工智能这一工具进行生产和享受生活。从长期看,由于生产力的极大发展和物质生活的极大充裕,人类可能不再需要通过生产活动来维持生活。此时,生产技能的提升或许不再是人们所需要关心的话题,培养生活兴趣、探寻生命意义将成为未来生活中更加重要的追求。

(二)国家或区域层面的影响

1.经济增长

毋庸置疑,人工智能技术可以大幅提高生产效率和生产力,拉动经济增长。获得1987年诺贝尔奖的经济学家罗伯特·索洛(Robert Solow)曾提出索洛悖论:信息化时代企业在ICT方面的大量投入没有显著提高其生产率。(11)Rober Solow, “You can See the Computer Age Everywhere but in the Productivity Statistics”,New York Review of Books, (July 1987).事实上,以信息化为特征的第三次技术革命确实没有推升欧美的经济增长率,倒是二战后亚洲尤其是中国一直在奇迹般的崛起中。但是,人工智能时代的到来可能会破除索洛悖论。信息化是以现代通信、网络、数字库技术为基础,将研究对象的各要素汇总至数据库,优化特定人群的生活、工作、学习、决策等行为。而正在发生的智能化革命是将生产、管理、销售各个环节与云计算、大数据、人工智能相结合,促进企业研发设计、生产加工、经营管理、销售业务等智能化转型。信息化侧重于业务信息的搭建和管理,而智能化侧重产品领域的对象资源形成与调用。人工智能与实体经济融合将会促进生产效率的巨大提升。不难推断,搭不上第四次技术革命这趟车的地区和国家将会快速衰败。清楚地认识这一大的趋势,并调整区域合作与发展战略,包括外交政策,不但生死攸关,而且非常紧迫。

具体表现在微观层面,人工智能技术的应用将大幅提高产品和服务的质量和生产效率,同时降低生产和营销成本,从而增加企业利润,提高市场竞争力。人工智能技术还可以创造新的商业模式和机会,比如,企业可以利用人工智能技术分析和处理大数据,精准地把握市场需求和消费者行为,开发出更具竞争力的产品和服务。另外,人工智能技术的发展可以促进跨行业、跨领域的合作和创新。通过整合不同领域的知识技术,企业可以开发出更加智能高效的解决方案,从而促进创新和经济发展。

2.收入分配

人工智能技术在推动经济增长的同时,很可能导致贫富差距的恶化。首先,人工智能的研发和落地都需要巨量的资金投入,这显然有利于资本这个生产要素,而广大的工薪阶层,却可能被机器人无情地替代,即便不被替代,也可能面临工资下降的压力。资本使用量的增加及其回报率的上升,与劳动投入的减少及工资的下降趋势并起,无疑会拉大企业家或资本拥有者与众多劳动人民之间的收入差距。在假设的、极端的情况下,如果80%的劳动力被取代,剩下的20%基本为本来就相对富有的管理和尖端技术研发人员。在类似状态下,社会存续无疑需要彻底改变分配制度。考虑到前文提到的边际生产成本趋向于零的愿景,按需分配的终结型社会可能会出现。

在中短期时间内,人工智能对不同劳动者群体具有异质性影响,这会促使劳动市场结构发生变化。已有研究表明,收入水平处于底层的低技能岗位相比高收入、高技能岗位,更容易为人工智能所替代(Acemoglu and Restrepo,2020(12)Acemoglu D, Restrepo P.,“Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets”,Journal of Political Economy, vol. 128, no.6 (2020), pp. 2188-2244.;Autor and Salomons,2018(13)Autor D, Salomons A.,“Is Automation Labor-displacing? Productivity Growth, Employment, and the Labor Share”,National Bureau of Economic Research, no.24(2018), pp. 1-87.)。此外,高技能劳动者能够更好地适应变化,获得技能溢价,而低技能劳动者则面临技能贬值甚至失业的风险,这将加剧劳动群体内部的贫富差距。余玲铮等(2021)就发现,工业机器人对可编码和重复性的常规任务存在替代性,对高级认知和社会互动的非常规任务具有互补性,因此工业机器人的引入促使非常规任务的相对工资增长,造成非常规与常规任务工资差距的扩大。(14)余玲铮、魏下海、孙中伟等: 《工业机器人、工作任务与非常规能力溢价——来自制造业“企业—工人”匹配调查的证据》,《管理世界》2021年第1期。更为有趣的是,人工智能技术的使用降低了性别工资差异,增加了女性的相对收入和工作机会,这在一定程度上可以抵消收入差距的扩大。

人工智能技术的发展也可能拉大区域差异。先发国家和地区拥有更好的基础和更多的资源,而技术的飞速更新换代,与百年变局下的合纵连横相交互,可能导致“马太效应”的加剧,形成难以跨越的技术鸿沟,不断拉大国家和区域间的差距。尤其是,最为落后的地区如太平洋岛国和非洲大部分经济体能否搭上第四次技术革命这趟车具有相当的不确定性,而这不但影响国家间的收入分配格局,而且可能决定将来的国际政治军事格局。

不过,与前几次技术革命一样,人工智能技术不可能被少数国家所垄断。不同层面的技术会向低技能人群、欠发达地区以及农村地区渗透,从而缩小相关收入差距。需要注意的是,随着工作地点与物理世界分离,物理上的人口聚集不再必须,人们可以在虚拟世界实现积聚生产。此外,人工智能使得无论是农业还是制造业的边际成本都趋近于零,城市和农村、发达地区与欠发达地区的劳动生产率差异长期看可能发生趋同或收敛,最终有望消除城乡间与区域间的经济差距。

3.人口老龄化

人口老龄化是众多国家面临的一大挑战。根据国家统计局数据,21世纪以来中国的老年人口抚养比逐年走高,到2021年已经达到20.8%,这意味着每100名劳动年龄人口平均要负担21名老年人。(15)国家统计局年度数据, https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01, 2023年4月17日。与此同时,中国的出生率不断下降,人口自然增长率更是在2022年首次跌至负数。日益凸显的老龄化问题将加大财政负担,减少劳动力供给,降低生产率,从而降低整个经济体的活力。从老年人的角度出发,如何满足其生理与心理需求,保障其生活质量,是特别值得关注的问题。

大量研究表明,人工智能技术的应用可以大量替代人工,从而抵消老龄化对劳动力市场的消极影响,且其发展水平越高,这一作用越强(刘骏等,2021(16)刘骏、刘涛雄、谢康:《机器人可以缓解老龄化带来的中国劳动力短缺问题吗?》,《财贸经济》2021年第8期。;李翠妮等,2022(17)李翠妮、葛晶、赵沙俊一:《人工智能、老龄化与经济高质量发展》,《当代经济科学》2022年第1期。)。此外,人工智能技术有助于解决老年人的陪护问题。尤其是ChatGPT技术可以显著降低老年人学会使用各项智能设备的门槛,极大地提升助老型机器人的服务能力。但是,人工智能技术的发展也可能反过来加速国家的老龄化进程。前文提到,人工智能技术的应用可以缩小男女工资差距,改善女性在家庭内的相对经济地位与决策权,进而提高离婚率,降低结婚率与生育率,导致老龄化水平的进一步上升。另一方面,随着人工智能技术的进一步发展,个体的生存压力减小,生活质量提高,生育率或将触底反弹,进而延缓老龄化进程。

(三)全球层面的影响

过去四十年来的全球化进程,本质上是在信息化革命背景下,以美国为首的发达国家在全球寻求廉价劳动力等资源、配置不同分工环节的结果。随着人工智能技术革命的到来,基于旧有生产方式下的全球化将在各个层面遭受冲击,主要包括贸易投资格局、技术竞争、经济增长差异、社会生活等。

1.贸易与投资

20世纪70年代以来,跨国公司通过市场化行为和企业内部化两种方式,将发达国家的资本与欠发达地区的廉价劳动力结合起来进行生产。前者表现为全球采购和外包的贸易流动,后者表现为投资建厂的资本流动。在最小化贸易成本和要素成本的双重动力下,跨国公司使得国际贸易与投资呈现一片繁荣景象。随着人工智能技术的兴起,低技能劳动力将逐渐被工业机器人替代,个性化产品生产被人工智能与3D打印技术替代。这样一来,欠发达地区和国家的廉价劳动力优势将不复存在,资本和外包业务将逐步退出,回流到发达国家。这将导致跨国贸易与投资发生萎缩。

事实上,在第四次技术革命浪潮下,资本丰富和技术先进的发达经济体将具备相对和绝对比较优势,一旦人工智能的落地应用铺开,在国际竞争中将无情地碾压相对落后的国家。人工智能革命对全球化的冲击,将比全球化红利分配和地缘政治问题引发的冲击更为严峻和彻底(万广华和朱美华,2020(18)万广华、朱美华:《“逆全球化”:特征、起因与前瞻》,《学术月刊》2020年第7期。)。当然,这不意味着国际贸易和投资的消失,初级产品和原材料的贸易,以及基于国际生产分工的中间产品贸易仍将存在。正如万广华和朱美华(2020)所推测的,基于生产要素比较优势的大规模的本轮全球化将走向终结,短期内国际贸易将呈现碎片化、区域化的势头,中长期将被新一轮全球化所替代。作为应对,发展中国家要努力参与国际分工,除了继续改善营商环境和投资条件,更要注重技术开发和研究,以保证在新一轮全球化中不被淘汰出局。

2.技术竞争

国家之间任何维度的竞争最终都将由技术竞争决定胜负。在历史长河中,技术革命始终是推动发展的关键因素。亚洲大多数国家近代的落伍,恰恰是由于错过了前两次技术革命的列车。而中国能够取得今天在国际上的地位和人民的美好生活,也是因为赶上了后两次技术革命的列车。

与以往一样,人工智能技术革命初期,技术竞争将出现非市场性和排他性。如第二次工业革命初期,资产阶级从经济自由竞争转向了垄断,政府扶持性产业政策代替了市场力量。目前,这种排他性在美国对中国芯片技术发展的狙击上表现得淋漓尽致。一方面,美国对中国芯片实施出口管制,企图遏制中国获得芯片产品和技术;另一方面试图联合韩国、日本、中国台湾地区建立“芯片四方联盟”,以此将中国大陆排除在半导体供应链之外。因此在短期内,虽然中国仍然是全球最大的芯片进口市场,为外商提供巨大的商业利润,但也无法阻止美国对中国的芯片出口管制,市场利益将让位于技术竞争。

目前,全球各国都在大力推行数字化发展战略,旨在在人工智能时代获得核心竞争力。自2012年白宫发布数字化战略计划以来,美国采取了一系列措施以期保持其在人工智能领域的全生态领先。德国在2013年提出了直接针对工业部门的“工业4.0”战略,逐步形成了以工业4.0为国家战略、围绕制造业的数字科技产业生态。日本除了不断坚持“科学技术创新立国”的战略外,一直维持在传感器、芯片、显示等数字科技细分领域的领先地位,而且在2016年提出建立高度融合网络空间和物理空间的“超智能社会”。韩国从20世纪70年代起,采取一系列措施维护半导体产业基础和链条,保持其在数字科技领域的领先地位。可以预见,人工智能时代的技术竞争将比以往更为激烈。

3.全球经济版图

19世纪末,美国的总GDP超过英国,20世纪初美国的人均GDP超越英国,世界经济的重心从大西洋东岸转向大西洋西岸(欧洲转向北美),但主导国际事务的仍然是以英国为代表的欧洲。二战摧毁了欧洲,同时进一步壮大了美国,在战争即将结束的1944年10月,联合国正式成立,宣告了上一次国际大变局的结束。二战后,日本在美国的帮助下,率先开始快速增长,接着是亚洲四小龙,还有所谓的四小虎,特别是中国自20世纪70年代后期、印度自20世纪90年代初期,加入快速增长俱乐部,亚洲崛起或东升西降成为二战后国际发展最靓丽的风景线。

直到今天,很少有人质疑亚洲和中国崛起、中国最终将超越美国成为世界强国的前景。但亚洲包括中国崛起与全球化紧密相关,也符合经济增长的收敛理论,后者是指无论起始条件如何,资本短缺的落后国家,其资本回报率要大于发达国家,所以能够吸引外资,推动经济快速增长,逐步赶上发达国家。

但是,人工智能技术革命下,经济增长收敛理论将面临重大挑战:第一,人工智能对经济赋能的过程中,数字鸿沟将进一步导致发展不均衡。根据联合国贸易与发展会议(UNCTAD)发布的《2019年数字经济报告——价值创造和捕获:对发展中国家的影响》,在最不发达的国家,只有五分之一的人在使用互联网,而在发达国家有五分之四的人使用互联网。全球发达国家数字经济占GDP的比重在50%左右,尤其是美国的数字经济规模排在全球首位,已经超过10万亿元,占GDP比重超过58%。(19)戴翔、张雨、占丽:《数字技术与全球价值链攀升理论新发展》,《天津社会科学》2022年第3期。第二,人工智能时代将使得国际分工发生萎缩,发展中国家参与国际分工、分配全球化红利的机会不断减少,甚至面临被边缘化或出局的风险。第三,人工智能时代,资本相对于劳动要素的地位上升,资本边际收益可能不再下降,甚至可能出现边际收益递增。在这种情况下,资本在发达经济体的积累将可能拉大而非缩小发达与发展中国家的差距。与此同时,美国借助于其强大的技术优势,很可能延缓甚至改变东升西降的国际经济格局。

4.社会生活

长期来看,人工智能使按需分配的终结型社会具有可行性,但能否成为现实,无疑取决于国家之间的关系。只要世界被分为不同的主权国家,只要国家之间为了权力或其他目标而展开竞争,按需分配的终结型社会就只能在部分国家内部实现。在那些国家,人工智能将使生产的边际成本接近于零,企业和国家增长不再受制于人力与成本,物质资料极大丰富。而且,人工智能与3D打印技术的结合,将可以满足人们个性化的需求,以分配有限资源为目的的市场经济将失去存在的必要性。正如芬兰实施的全民基本收入(UBI)随机实验所展示的那样,无条件地发放基本收入(不劳而获),可以显著提升人们的幸福感,(20)Mckinsey,An Experiment to Inform Universal Basic Income,2020年9月15日。人类将开始转向对非物质的价值追求。也就是说,人工智能技术革命或许会成为改变人类社会历史进程的重大事件。

三、人工智能对中国的挑战与机遇

在人工智能技术革命浪潮下,新技术无疑是国民美好生活与国家力量的根本性决定因素。在第一次技术革命(1765—1840年)时期,闭关锁国的中国失去了发展机会,与西方国家拉开了距离。即使在第二次技术革命(1870—1914年)时期有所努力,但仍然因为“坐井观天”的国策和军阀混战又一次错过了技术革命的列车。在20世纪70年代,中国终于赶上了以互联网技术为特征的第三次技术革命浪潮,这使得中国在改革开放后实现赶超,并在2010年成为世界第二大经济体。

作为互联网技术的发源地,美国在1995—2000年期间获得了巨大的技术红利,互联网对其经济增长的贡献率高达1.2%。之后,由于互联网技术创新放缓、市场饱和、网络安全风险增加等因素,第三次技术革命对增长的贡献率逐渐下降,2010年以后低于0.5%。作为互联网技术的后来者,中国在2000年以后大力发展互联网产业和市场,并在电子商务、移动支付、社交媒体等领域形成了中国优势。根据阿里研究院等机构的报告,2016年中国互联网对经济增长贡献率达到8%左右,是美国的16倍。(21)阿里研究院:《中国互联网经济白皮书:解读中国互联网特色》,2017年9月。可见,互联网的出现并没有改变中国追赶欧美的大势。

中国能否成为世界第一强国无疑将取决于中美的相对增长速度。近四十年来,美国的增长率大致维持在2%—3%,而中国达到了近10%,是美国的4—5倍,所以中美的经济差距一直在缩小。(22)数据来自世界银行,https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG?view=chart。长期以来,几乎无人质疑中国赶超美国的可能,不确定的只是时点问题。但ChatGPT的出现却有可能改变这一历史进程,因为中国在大型语言模型和诸如芯片设计制造等关键技术上面临从0到1的突破。特别需要指出的是,ChatGPT的迭代速度惊人,从ChatGPT3.5到GPT4.0仅仅花了四个月的时间,且后续的迭代速度可能还会提升。如果ChatGPT对经济增长的潜在推动力能够释放出来,同时中国受到全面封锁,除非中国能迎头赶上,其追赶美国的进程很可能将放缓。

最为关键的是,人工智能属于新兴技术,处于快速发展阶段,而中美在人工智能核心技术方面的差距不容忽视。以ChatGPT所属的自然语言处理(NLP)技术为例,差距主要体现在算力资源、技术创新和生态建设方面。算力资源方面,美国拥有更多的超级计算机和云计算平台,可以提供更高效和稳定的算力支持。中国虽然不断加大投入,建设智算中心等基础设施,但与美国仍有一定差距。人才储备方面,美国拥有更多的顶尖科研机构和人才,可以进行前沿和深入的技术探索。与美国相比, 中国关键领域的人才数量和质量均有差距。据人力资源和社会保障部统计,全球人工智能人才储备中,中国只占5%左右,人工智能人才缺口超过500万人,供求比例为1∶10,供需严重失衡。(23)高盛集团:《全球人工智能产业分布》, 2017年11月。此外,虽然中国应用型科研成果已经批量涌现,但从事人工智能基础理论和系统框架研究的较少。生态建设方面,美国拥有更完善和开放的技术生态系统,可以促进技术交流、合作、应用和商业化。中国虽然也在努力打造自己的技术生态系统,但起步较晚,尚待完善。

现有的商用实例也反映出中美在人工智能技术上的差距。2023年3月16日,百度发布了文心一言,以此对标ChatGPT。但是其在数据、算法、算力这三方面离ChatGPT都存在较大差距。ChatGPT得益于最新的神经网络算法和大数据处理技术,比文心一言具有更强的自适应性和智能性。从数据上看,文心一言的数据集中中文语料占比75%—85%,而ChatGPT包括了英语、中文、日语等多种语言和公共文本、语音、图像等信息,这使得ChatGPT具有更多的语言知识和更广泛的语境理解能力。从算力上看,文心一言公开的参数量大于ChatGPT3.5,因此训练成本也比ChatGPT更高。

中国不仅在技术层面与美国存在巨大的差距,而且在追赶的道路上面临着艰难的“卡脖子”境地。人工智能技术的基础是芯片产业,而中国的芯片产业发展面临重重阻碍。美国2022年8月出台了《芯片与科学法》,对与中国开展相关科研合作持敌视态度。(24)薛澜、魏少军、李燕等:《美国〈芯片与科学法〉及其影响分析》,《国际经济评论》2022年第6期。此外,美国在半导体行业“去中国化”,从科研合作、人才引进、供应链等方面对中国实施精准狙击,阻碍中国与高技术国家展开合作,在全球范围内阻止中国获取半导体先进制造资源。

但是,中国部分关键应用技术已居世界先进水平,如视频图像识别、语音识别技术。人工智能论文总量、顶级会议/期刊发文量、高被引用的论文数量和发明专利授权量均在世界第一梯队。此外,中国具有积累数据、程序应用和整合不同功能等方面的优势。另外,平台经济是人工智能的特征之一,而中国依赖超级大市场带来的数据优势在平台经济竞争中异军突起。目前全球数字经济的七个“超级平台”中,除了五个美国公司外,其他两个为中国的阿里巴巴和腾讯。德国、日本、韩国在平台经济上都处于弱势地位。中国还具有海量的数据,根据国际数据公司(IDC)预测,预计到2025年,中国产生的数据总量将达到48.6ZB,占全球的27.8%,成为全球最大的数据圈。(25)国际数据公司(IDC):《全球数字化转型2022年预测——中国启示》,2022年1月。

四、结论和政策建议

ChatGPT是一场革命、一种新的生产生活方式、一个新时代,它对现存世界的冲击虽难以预料,但可能是终结性的。人工智能技术奇点时刻的到来似乎比想象的更快,正在恶化的、似乎无解的“物质的一应俱全与财富分配的两极分化之间的矛盾”也许会在30—50年内就能成就“终极型”社会。“落后就要挨打”是历史给我们留下的教训。在百年变局下,技术变迁日新月异,只有迎头赶上,个人才能过上幸福美满的生活,区域才能实现平衡发展,国家才有可能实现民族复兴。

前途是光明的,但道路是曲折的。“雄关漫道真如铁,而今迈步从头越”。为了更好地抓住人工智能时代红利,中国应该从以下几个方面作出努力。

第一,科研发展刻不容缓。中国在人工智能技术发展上落后于美国,要实现追赶必须加大在技术研发和人才培养上的投入。除了从基础科研发力,还需要加快技术落地。中国在基础科研上与美国仍有差距,但是巨大的国内市场给中国带来了应用方面的相对优势。实现对已有科研成果的充分利用,或许比在科研技术上奋力追赶更为迫切。为此,中国应该积极鼓励企业和科研机构的投资合作,建立相关领域的产业化应用平台,加速科研成果的落地。

第二,为数字经济赋能实体经济创造制度环境。促进企业数字化转型是释放人工智能技术生产力的关键。虽然企业数字化已经成为热潮,但在“没有运用人工智能技术的企业很少,但拿掉人工智能技术就活不下去的企业也很少”(26)戴文渊:《当边际成本降到几乎为零时》,2012年6月23日,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1703356236907728062&wfr=spider&for=pc, 2023年3月28日。的现状下,人工智能的生产力潜能并未得到充分释放。为充分发挥数字经济的生产力,亟需政府在制度环境的构建上加大力度。

第三,发掘国内数据要素市场潜力。人工智能技术的竞争存在两个赛道,一是以芯片与算法为核心的技术竞争,二是以数据为核心的市场竞争。在中长期时间内,随着技术角逐尘埃落定,中国的海量数据或将成为新的优势。但现实中数据获取难度较大,质量较低,且标准不统一。中国要发挥数据优势,必须大力完善数据要素市场化配置。此外,目前出现了计算机模拟技术或者算法生成的合成数据,它与真实数据相比具有成本低、效率高的优势。合成数据正在向金融、医疗、零售、工业等诸多领域拓展。因此中国在健全真实数据要素市场的同时,也应该大力发展合成数据技术,以便在数据领域占有优势。

第四,支持开放源代码和共享知识产权。生成式AI技术需要大量算法支持,为此,政府可以出台政策支持开源社区和知识产权共享机构,鼓励市场创新和发展。与此同时也应该注意见AI训练需要的大量数据所带来的数据和隐私泄露的风险,亟需完善相关法律规定,加强对用户隐私和数据安全的保护。