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科技前哨和大家分享过很多人工智能技术的前沿进展，判断过人工智能技术何时会对产业造成颠覆性的影响，一些读者、听众总会发出疑问：人工智能听了这么久，只感觉雷声大雨点小，似乎没有什么动静。

Global X投资基金对Erik Brynjolfsson的采访正好可以回答这个疑问，告诉大家人工智能到底有什么颠覆意义。

Erik是斯坦福大学数字经济实验室的教授和主任，著有《第二次机器革命》一书，对人工智能等前沿产业有深度的研究经历。

为方便阅读科技前哨做了一些精简，回答为Erik Brynjolfsson第一人称，以下是这次采访的主要内容。
1.颠覆性技术这个说法日趋流行，以至于大家都觉得颠覆是件稀松平常的事情。你觉得真正令人兴奋的颠覆性技术是什么？
今天生物技，数字化，移动方面都有一系列惊人的技术进展，但最令我兴奋的仍然是人工智能。
人工智能在我看来具有通用技术的潜力。就像之前的蒸汽机或电力一样，这些技术中的每一种都会推动一轮又一轮的连续创新，这些创新重组了各行各业的运行方式。最终提高全社会的生产力。
事实上，我认为人工智能是所有通用技术中最通用的，因为解决一切问题的基础就是智能。如果我们能够破解人工智能，那将是有史以来最大的变化——比电力更大，比蒸汽机更大。
2.人工智能技术的这轮突破已经有10年时间，为什么我们还没有看到生产力起飞呢？
确实，1990年代和2000年代初的生产率增长率大约在2.8%左右。过去15年生产率增长仅为1.3%左右，速度不到过去的一半。为什么会这样呢？
一方面是当前经济的一大悖论，今天主要的技术进步主要是线上技术，他们创造的价值常常不能直接体现到生产率增长上。
另一方面，我前面也提到人工智能是一种通用技术，通用技术一旦实现功能强大，但它也需要对业务流程，新产品、新服务进行大量转型，转型总归需要时间。
蒸汽机出现大约40年后，我们才看到生产力的大幅增长。电力革命之后花了20到30年才看到整个社会步入新的阶段。
我个人是相信AI和其他通用技术会更短的产生影响，不过也必须承认，在大范围完成业务转型、真正利用该技术之前，我们不会看到生产力的大幅增长。
从我观察到的一些实事判断，未来十年生产力的增速将远远好于大部分机构的预测。
3.这么看来任何企业、机构都该迅速应用人工智能、机器人技术。你认为实施这些技术最大的阻碍是什么？
很多人都希望一旦完成技术采购就能获得立竿见影的效果，产业实践中这是非常罕见的情况。
只是引入先进技术远远不够，你必须对员工进行再培训，适应新的生产流程；必须改变与客户互动的方式，发挥好技术的作用；有时甚至要重新思考供应链结构，你才能意识到技术对你到底意味着什么。
所有这些变化都需要时间。当亚马逊网站出现，开始重塑图书业务时，他们重塑的实际上是整个传统零售系统，但刚开始大部分人只会看到它眼下的一点影响，直到时间推移，它的价值才被看到。
4.你有没有发现机器学习技术和大家期待的人工智能相去甚远？
这是确实存在的情况。我们发现一个非常明确的特点，那就是对于常规和重复的事情，今天的人工智能可以做得非常好，而涉及很多创造力的事情，如创业，科学发现，艺术、人际互动，对于人工智能来说就没有办法了。
但我们如果不是盯着某个职业、某种工作，而是放到整个社会系统来看，我们发现几乎每个职业都有一些适合机器学习的任务存在，都有应用的空间。
这不是过去大家想象的自动化任务那么简单。你必须重新思考如何重新梳理工作任务流程。
如果只是希望用机器学习取代某个岗位的人类，这很少能够成功，但是你如果尝试将人类、人工智能、机器人重新组合成一套生产系统，就会找到更高效的模式。
那些弄清楚这一点的公司将会领先一步。我们已经看到前10%的公司领先于其他竞争对手，我预计这种情况将在未来十年内继续下去。
5.数字经济时代最大的问题是什么？
数字经济时代最大的讽刺就是，我们拥有比以往更多的信息，利用这些信息创造了更多的价值，但我们却很难衡量这部分有多少。
一方面数字技术通常都是免费的，网络上的各种开源技术不需要付费，甚至还有很多网络服务免费提供；另一方面，GDP只衡量经济中买卖的东西，如果某些东西在GDP统计数据中价格为零，那么它就不作为价值出现。
未来我们必然要改革经济测算的方法，就像当初将服务业纳入GDP计量一样。。
6.你认为这种情况会如何改变？
GDP本质上是衡量生产成本或者公司获得价值的指标，未来我们要衡量的将是每个消费者获得的价值是多少。
衡量消费者获得的价值在经济学中称之为消费者剩余，即你获得的价值与你必须支付的价格相比还有多少空间。
在这个视角下随着价格的下降，GDP下降，消费者剩余上升。过去这种方法很难衡量，但今天线上的数字技术却让它有了可能。
就比如线上的各种百科取代了百科全书，它让百科全书这个类别衰落，减少了GDP；让每个人都能免费获得这些知识，实际上留下了更多的消费者剩余，创造了更多的价值。
我们正在衡量经济中数千种不同商品的消费者剩余，过程很复杂，简单分享下结论——数字商品的消费者剩余惊人，某种程度上创造了数千亿美元的价值。
这部分价值完全从GDP统计中被遗漏了，未来随着数字经济占比越来越大，这部分将是新的经济研究领域。
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