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# AI经济：机器人时代的工作、财富和社会福利（被科技洪流裹挟的每个人，都需要在AI时代做出自己的选择）
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输赢国家
到目前为止，我一直含蓄地假设，机器人和AI革命会平等地席卷所有国家。然而，片刻地认真思考就应该能明白，这是最不可能发生的事情。我们正在逐渐步入的新世界与旧的那个迥然不同，它带给个人、企业和政府的挑战如此激烈，以至于我们必须假设，不同的国家将做出不同的选择，并在实施时取得不同的成功。
正如第一次工业革命彻底改变了国际力量的均衡那样，这场新的革命也能做到。第一次工业革命使英国走向伟大，因为英国首先推行了一段时间的工业化，享有相当大的先发优势，直到被德国和美国超过。在机器人时代，是否会有某个国家明显处于领导者地位？我们能不能轻易识别出哪些国家可能成为输家？
应该强调的是，能充分利用AI的形式有两种——生产和消费。两者并不一定结伴而行。完全有可能的情况是，只有少数国家在生产支持AI的产品甚至提供服务方面发挥主导作用（或许是美国、中国，也可能是英国），但这些产品和服务也许会在更多的国家得到应用。
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这反映了计算机的发展历程。只有极少数国家从事计算机制造，而且相应软件的开发主要由美国所主导。但是，世界各地都在使用计算机。此外，如果一个国家因为本国不生产就决定不使用计算机，那么它就会把自己扔进经济垃圾堆。
AI也是如此。仅仅因为你的国家不生产AI（既没有任何算法、驱动AI的深度学习应用程序，也没有像机器人那样的物理实体），这并不意味着你不能通过应用它们而获益。实际上，若不这样做，你就有陷入经济孤立的风险。
尽管如此，关于创新（包括AI）及其收益如何在全球范围内分配，技术行家之间存在明显的意见分歧。一种极端是《纽约时报》专栏作家托马斯·弗里德曼（Thomas Friedman）倡导的“世界是平的”（World is Flat）的观点。该观点认为，由于现代技术的廉价和互联性，任何可以访问互联网的人都能发明一种具有潜在全球规模的服务或产品。
另一种极端是多伦多大学教授理查德·佛罗里达（RichardFlorida）提出的“世界远非平的”的观点。实际上，它起码有几座大山。这种观点强调了这样的事实——创新发生在一定数量的特定大都市地区，通常围绕着一家大型、成功的企业和/或一所领先的大学。
然而，尽管在起步和起步刚过的阶段，世界似乎由美国科技公司主导，但创新已经实现全球化，充满活力的技术中心在中国、印度和欧洲蓬勃发展。一份由佛罗里达教授联合撰写的报告显示，如今硅谷在风险投资交易中所占的份额不超过50%，而在20世纪90年代中期，这一比例为95%。[24]
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不过该研究还显示，排名前6位的城市吸引到了一半以上的风险投资，排名前24位的城市吸引到了超过3/4的风险投资。引人注目的是，资本投资量排名前10名的城市中有3个在中国。
经合组织2018年的一份报告得出结论，总体而言，相比南欧和东欧，北欧和北美的就业风险较低。在西斯洛伐克，几乎40%的工作面临风险。相比之下，在挪威的奥斯陆周边地区，据说只有约4%的工作面临风险。
这些差异本质上与当前的就业结构有关。但是展望未来，国家间取得相对成功的关键特质可能会有所不同：在AI开发和研究上花费的资金，对机器人和AI进行严格监管和/或征税的程度，决定大众对机器人和AI接受程度的文化因素。
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差别开支
各国机器人的应用强度已经存在巨大差距。2016年，有记录的韩国制造业每万名员工拥有工业机器人数量最多，达631台。其后一些主要国家的排名如下：新加坡（488台）、德国（309台）、日本（303台）、美国（189台）、意大利（185台）、法国（132台）、英国（71台）、中国（68台）、俄罗斯（3台）。[25]
不同国家在AI方面的投资量也大不相同。高盛集团的数据显示，从2012年第一季度到2016年第二季度，英国投资额为8.5亿美元，中国为26亿美元，美国约为182亿美元。尽管比中国和美国的量要差得多，但英国的投资量依然高居世界第三。值得注意的是，中国已承诺到2030年成为AI领域的全球领先者。届时，其目标是建成价值1,500亿美元的“AI生态系统”（AIecosystem）。[26]
提到AI时，人们的思路往往转向机器人或无人机方面，但其最大的影响常常来自与视觉不大相关的地方，即分析数据的能力。中国在该领域可能拥有巨大的优势，即拥有更多的数据。有迹象表明，中国将成为AI的最大雇主之一。2017年，中国申请了530项摄像头及视频监控专利，是美国同类申请数量的
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5倍多。中国人已经可以利用面部识别购物、付款和进出建筑物。
值得关注的是，美国的AI研究很大程度上与互联网相关，而德国的研究则一直集中在AI可以改善制造流程的领域，以及集成AI的“智能商品”的生产，比如汽车和家用电器。同样值得一提的是，英国AI研究与其工业和智慧发展史保持一致，主要在政府完全没有试图决定甚至影响其方向的情况下蓬勃发展的。
然而，2018年4月，英国政府宣布，将投资3亿英镑用于AI研究。这听起来应该很了不得，但实际上相比国际上的花费，这只是九牛一毛。在提交给英国上议院人工智能特别委员会的书面证据中，微软指出，“中国和印度一年分别培养出了30万名计算机科学毕业生，而英国只有7,000名”。
诚然，英国在AI研究方面有着出色的记录，但是正如在很多领域中的那样，英国在将这一杰出技术转化为商业获利方面不大成功。另外，英国市场上有一种十分明显的趋势，即小型和创新型AI企业被出售给大型的外国（通常是美国）企业。DeepMind卖给谷歌就是有目共睹的实例。DeepMind创立于2010年9月，2014年售出。而且，不管在英国成立的企业是否被卖到了国外，很多英国的顶尖AI人才都流失到了其他国家，主要是美国。
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就像许多其他领域一样，英国试图全面发展AI的重要前景正在走向失败，因为英国不希望达到中国或美国的支出规模。相反，正如德国似乎在做的那样，英国在专业化方面还是有很多可圈可点的地方。上面提到的那份提交英国上议院人工智能特别委员会的报告似乎认为，英国在AI的伦理和监管方面可以成为全球领先者，尽管目前尚不清楚如何将其转化为重大的经济成就。[27]
然而，英国的AI专业化领域可能会宽广得多。鉴于AI将成为很多类型的熟练人类劳动力的补充，所以看到国家层面AI应用的专业化普及，也就不足为奇了。它反映了这些人技能的跨国分布情况。因此，美国和英国可能会专门研究AI在金融、法律、会计、商业服务，或许还有医学领域的应用。德国、中国和日本或许会将AI应用引入先进制造业。
与此同时，从最近的形势来看，你不会轻易认为很多非洲国家会设法投入足量资本，或者进行彻底的组织变革，从而实现AI革命的成功。如果他们这样做了，那么他们未来的专攻领域可能会是将AI应用于基础制造业、采矿业和农业。
请注意，仅仅因为一个国家一开始在某个特定领域拥有“领先地位”和专长，并不一定意味着它一定能保持这种领先地位，并成功地在该领域的AI应用方面发展出专长。相对的能力和专长能够且确实会发生变化。而且，如果一个国家在将AI融入其已发展出专长的活动方面做得不好，那么它的专长就很可能会被其他能够更好地融合AI的其他国家取代。
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监管倾向
根据过去的形势并基于当前在AI上的花费金额，你或许会很容易地期望美国和中国走在AI及其相关发展的最前沿。另外，它们是最有可能允许AI革命所隐含的经济变化发挥主导作用的国家，而不会因为社会原因而对其减速和抑制。Ocado公司对英国上议院人工智能特别委员会表示，“围绕应用和技术监管较少的情形正加速实验和创新的进展，包括在数据和AI的使用方面”。[28]
相比之下，你可以轻易想象到，一些国家比其他国家对机器人和AI征税更重、监管更严格。一般而言，这些国家很可能是那种已经倾向于为现有生产者群体利益提供严密保护的社会。对此，人们很容易想到欧盟，它可能就是对机器人课以重税并严加监管的组织。
我们不可能自信地确定英国会落在此范围内的哪个位置。在很大程度上，这取决于英国如何在脱欧后的世界中寻求自我定位。我猜可能会介于美国和欧盟之间的某个地方。
在第7章，我将讨论各国如何监管机器人和AI的可能选择及其后果，包括可能引入机器人税的问题。
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文化因素
税收和监管在这里并不是最重要的。文化也很重要。总的来说，亚洲国家，尤其是中国、日本和韩国，似乎比西方国家更容易接受机器人。一般而言，亚洲人不认为机器人具有威胁性。一代代的日本孩子在成长过程中将机器人视为乐于助人的英雄。《铁臂阿童木》（Astro Boy） 是一部总销量达1亿册的日本系列漫画。相比之下，机器人在西方被看作是极具威胁的东西。人们内心对它们的偏见很大程度上是受到《终结者》（Terminator）系列电影影响的结果。
或许这种差异有着更深的文化根源。日本东京大学机器人学教授石川正俊就这么认为。他提出，造成这种差异的根本原因是宗教。他将西方的一神论宗教与东方的唯心论宗教做了对比，前者无法相信一个重要的非有机实体能有智能，而后者的追随者很容易相信机器人有“灵魂”。
无论其根源是否与宗教有关，西方文学中都充斥着人类创造出无法控制的事物的故事，其中最著名的或许是玛丽·雪莱（Mary Shelley）的《弗兰肯斯坦》（Frankenstein）。结果是，机器人和AI在美国和欧洲可能不如在亚洲那么易于被公众接受。这也许会影响这些社会对机器人和AI严格监管和征重税的倾向。
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不同国家的选择
如果机器人和AI应用的普及有望引发生产力的大幅提高，那么，各国在GDP排行榜上的相对排名的显著变化，应取决于对机器人和AI的易于接受程度，而非征税和严苛监管。
各国在工作与休闲之间权衡取舍方面的不同选择也会产生类似的结果。假如一个国家决定以增加休闲的方式获取AI红利，而另一个办法是提高实际产出和收入，那么相对于后者，前者的经济权重会较低。
在很多方面，这也许无关紧要，但在一个方面确实重要，即防御能力。在其他条件相同的情况下，如果一个社会选择更多的休闲，而另一个选择更多的产出和收入，那么随着时间的推移，第二个的防御能力将会相对更高。我用了“防御”（defense）一词，但或许我可以更准确地说是“进攻”（offense）。如果不同国家在对机器人和AI的税收和监管方面采取非常不同的政策，那么同样的观点也一样适用。
不过，这里可能再次出现政策回应。如果一个国家能发现自己的能力低于其国防开支的要求，从而造成战略脆弱性，那么这种担忧也许会对其领导者起作用，说服他们放缓或阻止其社会选择更多休闲而非产出的趋势，还可能缓和对机器人和AI过度征税和监管的倾向。
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