导语
2019年9月20日，由腾讯研究院和集智沙龙联合举行的AI&Society 学术沙龙第18期在上海举行，闻名经济学家、杂乱性科学前驱布莱恩·阿瑟（W. Brian Arthur），进行了以《Where is technology taking the economy（科技把经济带往何方）》为主题的讲演。讲座录播视频现已出炉。本文是对阿瑟讲座主要内容的编译收拾。
曾有一次，在挪威奥斯陆机场，我正准备登机。一台值机设备打印出了登机牌，另一台打印出了行李标签。一台电脑屏幕告知我该怎么把行李标签帖在行李上，另一个屏幕指示我把行李放到传送带上。整个流程，我都没有遇到任何人。尽管不是什么大事，仅仅我模模糊糊地觉得没有「人气儿」，咱们的国际正在悄然发作改动。
这种改动并不是刚刚鼓起。长久以来，互联网、云核算、大数据、机器人、机器学习、和现在常常议论的人工智能为代表的一系列技能汇成了一股促进经济开展的强壮推力。由此，经济学家以为，咱们正处于一场数字经济的革新中。可是，新的技能究竟怎么影响了经济？这些影响的含义是否深远？
数字技能不仅仅是一种虚拟的经济体，也是外部化的智能。它极大地促进了这些范畴的才能，却也在一点一点的扔掉人工劳动。
经济将进入一个簇新的时代。其实现在现已开展到了这样一个阶段：能出产出每一个人所需的产品，可是出产这些产品所供给的就业时机却正在渐渐削减。
因而，在这个新时代里咱们要面对的问题不是出产的问题——不是出产多少的问题；而是关乎分配的问题——人类要怎么分配这些出产出来的产品。从交易方针到政府项目再到商业规章，在未来这一切都将经过分配来评价。政治将会革新；对自在市场的信仰将会不坚定；社会结构也会发作改动。
咱们依然处于这一革新的初步，但这将会是一个影响深入且甚远的革新。
20世纪中叶以来，数字技能的屡次形变为经济开展供给了周期性的动力
数字革新的第三次形变
数字革新大约每二十年就会发作一次形变（morphing），给咱们的日子带来实质的改动。每一次形变都是由技能引发的；每一次形变都会给经济带来实质的改动。
第一次形变发作在 20 世纪 70 至 80 时代，由微处理器和存储器组成的集成电路引领了这一次的形变，这一技能打破促进了核算机的小型化，并进步了运算速度。
第2次形变发作在 20 世纪 90 时代至 21 世纪，这次形变给人类带来了数字衔接（connection）。经过，电话线、光纤、卫星通讯本地核算机和全球的核算机网络得以衔接到一同。
第三次形变便是咱们所在的这个时代。大约从 2010 年开端，一些不起眼的小改动呈现了，价格低廉的传感设备无处不在——雷达 、陀螺仪、磁传感器、压力、温度、流量和湿度传感器——成百上千的传感设别都接入了无线网络。咱们从中获取外在国际的状况与改动信息。
令人吃惊的是，这些算法并不是从严厉的逻辑推理中规划出来的。实际上，人工智能算法经过运用海量的数据来树立衔接并得以运用——辨认猫咪和人脸；依据无声视频读出唇语；决议计划是否发放借款。
智能算法并不具有天才般的推理才能，而是经过许多数据得出的统计学相关性，找出答案。当然，这份「聪明」的背面也包括着工程师许多的作业。
这是核算机给咱们的第二个惊喜，它能做那些曾经咱们以为只要人类能做的作业——联想（association）。
凭借海量数据，人工智能得以具有「经过联想得出答案才能
外部智能的到来
联想智能（associative intelligence）常常被以为是数字技能的另一项前进，一些经济学家也持有这样的观念。可是我觉得含义愈加深远。
在这里，「智能」并不意味着能进行有意识的考虑、演绎推理、了解。这种「智能」意味着机器有才能做出恰当的相关，或许说，在一个特定的范畴中，感知外在的状况并采纳恰当的举动。
这种智能体或许并不存在一个「智能中心」，而是一个别系的行为。在无人驾驶的时代，自动驾驶的车辆能行进在配有特别路标和信号灯的专门车道上，相互相互沟通。这些车俩能和邻近的车辆沟通，也能和交通体系中的其他必要的组件通讯。在这里，智能指的是一种集体才智——由体系中的个别不断通讯而涌现出的才智。这是一种不断沟通、调整、能够自安排的动态智能。在很大的程度上，这种智能是自主的。
这种智能从内部到外部的改动含义严重。当 15-16 世纪迸发印刷革新的时分，深藏于教堂中的经卷得以揭露。信息成了外在事物。曾经是教会的私有财产的经卷，现在能够被世人取得，思辨、共享乃至是编写。由此就导致了常识、文本、神学、天文学的爆破增加。这加快了文艺复兴、宗教改革以及科学的到来。这一点在学界已得到公认。评论家 Douglas Robertson 以为：「印刷术发明了咱们这个现代国际。」
现在，从内部到外部的第2次改动呈现了，智能成为了外在事物。智能不仅仅包括信息，而是比信息更强壮的东西——怎么处理运用信息。咱们有理由信任第2次改动会比第一次更强壮。咱们还不知这次改动带来的成果是什么，但智力的进步没有上限。在未来，这次改动必将会给经济带来新格局。
信息革新导致智能在机器上呈现——智能呈现在人类脑筋之外
对商业有何影响
先看看咱们现在所在的时代。把人类的考虑和决议计划外部化会怎么改动咱们的商业？又会带来什么样的时机？
当企业与外部信息进行整合，并由此发明了新的商业模式时，就会带来实质性的改动。近期我访问了一家金融科技公司，能够在购物的时分请求小额借款：
一个运用能够搜集用户的语音；
并经过在线算法进行语音身份辨认；
其他算法别离查询银行账户、 信誉记载和交际材料；
继而智能算法把这些信息进行归纳；
终究一个借款信誉额度就呈现在了手机上。
以上过程在几秒钟之内就能完结。并且更重要的是，这是将多种算法结合，完结人类从未做到的使命。如此这样，商业公司就能够像搭积木相同来构建新的商业安排模型。各行各业也都是如此——智能「建筑材料」会重建商业安排干事的方法。这些作业将以新的方式存在、开展。
大型科技巨子可能会具有自己的数据库，而其他小型公司组织则要更多的运用公共数据资源。因而，在未来，咱们将会看到科技巨子和开源社区并存的局势。以曩昔的技能革新前史为参照，咱们将会看到全新的工业诞生。
人工智能技能特色造就了簇新的商业模式
技能性赋闲：凯恩斯拐点行将到来
当然，这一切都有一个受人谴责的缺陷，那便是这种自主的智能经济正在蚕食实体经济所供给的就业时机。旅行社、打字员、律师助理这些作业作业正在减缩现已不稀有，而一些高端的作业，比方放射科看片子的医师，也能被准确率更好的算法所代替。
经济学家并不对立作业岗位的消失。他们争辩的焦点是：能否有新的作业时机弥补进来。经济前史告知咱们，会这样的。轿车消除了打铁匠，可是在轿车制造业、公路建筑作业发明了新的作业时机。前史经验告知咱们，自在的劳动力总能找到出路，数字经济时代也没什么不同。
可是，在这个时代，状况的确不同了。
麻省理工学院的 Erik Brynjolfsson 和 Andrew McAfee 表明，当轿车运输业到来的时分，许多的劳工——马——就被替代了，再也不会有新作业，马从经济活动中完全的消失了。
我再供给别的一个比如，在曩昔的几十年中，跨境外包吞噬了美国的许多作业时机和作业，这些作业岗位并没有被完全抹去。现在的状况则不同了，作业岗位从实体经济向虚拟经济搬迁并不是跨境外包，向外国搬运，而是向一个「虚拟的国度」搬运。按前史的说法，咱们不能确定这些作业时机是被替代了。
但事实上，有许多人赋闲了。一些人只能去从事薪水更低的作业，或许做兼职零工。技能性赋闲以多种方式存在着。
