人工智能与经济生产力：期待进化，而不是革命

Illustration: Edmon de Haro

来源： IEEE电气电子工程师

尽管大肆宣传，人工智能仍需数年时间才能显著提高经济生产力。

2016年，总部位于伦敦的Alphabet（也是谷歌的母公司）的子公司DeepMind Technologies报告称，人工智能的应用使谷歌数据中心的冷却费用降低了高达40%，令业界观察人士大吃一惊。更重要的是，我们（作者，以下简称我）了解到，那一年，DeepMind开始与英国国家电网合作，利用深度学习优化电力流，在全国范围内节约能源。

人工智能真的能如此大幅度地减少能源消耗吗？在过去的三年里，我一直在寻找有关人工智能在其他数据中心应用的文章，但没有发现重要成果的证据。此外，DeepMind与国家电网有关能源的谈判破裂。DeepMind的财务业绩当然并不意味着客户正在排队购买其服务：2018年，该公司报告收入为1.25亿美元，亏损5.71亿美元，高于2017年的3.66亿美元。去年4月，《经济学人》将DeepMind 2016年的声明定性为一种宣传噱头，援引一位内部消息人士的话说，“（DeepMind只是想）拥有一些公关，这样他们就可以在Alphabet中宣称一些附加值。”

这一事件鼓励我更深入地研究人工智能的经济前景，以及金融领域内这项技术的拥护者所作的乐观预测。上世纪80年代初，我写了一篇关于机器人学和人工智能经济学的博士论文，在我作为教授和技术顾问的整个职业生涯中，我一直在关注人工智能的经济预测，包括Accenture、PricewaterhouseCoopers International和McKinsey等咨询机构的详细评估。

这些分析师最近一直在断言，人工智能技术将显著提高经济产出。Accenture声称，到2035年，人工智能将使12个发达国家的增长率翻番，劳动生产率将提高三分之一。PricewaterhouseCoopers International声称，到2030年，人工智能将为全球经济增加15.7万亿美元，而McKinsey预计届时将增加13万亿美元。

其他预测则侧重于零售、能源、教育和制造业等特定行业。特别是，McKinsey Global Institute在2017年一份题为《人工智能：新的数字前沿？》的报告中评估了人工智能对这四个领域的影响。在2018年的一份报告中列出了更长的行业清单。在后者中，该研究所的结论是，人工智能技术“有潜力在19个行业的9个业务职能部门每年创造3.5万亿至5.8万亿美元的价值。这约占9.5万亿至15.4万亿美元年度影响总额的40%，所有分析技术都可能产生这种影响。”

Wow。这些都是大数字。如果这是真的，那么无论有没有McKinsey咨询公司的帮助，它们都会为企业追求人工智能创造强大的动力。但这些预测真的有效吗？

McKinsey的许多估计都是根据不同初创公司的说法推断得出的。例如，它预测英国和其他地方的能源效率提高了10%，是基于DeepMind和Nest Labs的成功成就，Nest Labs在2018成为谷歌硬件部门的一部分。2017年，为家庭生产智能恒温器和其他智能产品的Nest公司收入7.26亿美元，亏损6.21亿美元。这一事实与Nest和类似公司正在或准备为世界经济做出巨大贡献的观点并不一致。

所以我决定更系统地调查这些人工智能初创公司的表现。我发现，事实证明，许多人对社会的价值远不如所有的炒作所暗示的那样高。McKinsey的分析师们也认为，这一论断肯定会让很多人误入歧途。所以我想在这里描述一下我是如何得出更加悲观的结论的。

我对Nest实验室的调查扩展到了寻找证据，证明智能电表在能源效率方面有很大提高。2016年，英国政府开始协调行动，到2020年在全国安装智能电表。而自2010年以来，美国能源部已投资约45亿美元，在全美安装超过1500万个智能电表。奇怪的是，所有这些努力对能源使用几乎没有什么影响。英国政府最近下调了智能电表每年将节省每户家庭的金额，从26英镑降至11英镑。英国国家审计署警告说，智能电表的成本和安装费用已经上升。对于那些相信智能恒温器、智能家电和智能电表将带来巨大节能的初创企业来说，所有这些都不是好消息。

其他类型的人工智能创业对经济有更大的积极影响吗？科技行业分析师CB Insights报告称，2018年美国的风险投资总额为1150亿美元，其中93亿美元用于人工智能初创企业。虽然这只占总数的8%，但仍然是一大笔钱，这表明有许多美国初创企业在从事人工智能（尽管有些人夸大了人工智能在其获得资金的商业计划中的作用）。

为了进一步调查，我收集了美国人工智能初创公司的数据，这些公司获得了最多的资金，并研究了他们希望重点关注哪些行业。关注美国的原因是，美国创业成功的历史最长，因此，它的人工智能创业似乎比其他国家更容易蓬勃发展。我的目的是评估这些美国初创企业是否成功地撼动了各个行业，提高了生产率，或者他们是否承诺很快就会这样做。

我总共考察了40家从事人工智能的美国初创企业。它们要么估值超过10亿美元，要么拥有超过7000万美元的股权融资。除了两家被上市公司收购之外，我看到的创业公司都是私人公司。我在Crunchbase、Fortune和Datamation编制并发布的领先创业公司名单中找到了他们的名字和产品。然后，我用这些公司的最新消息（包括一些报告）更新了我的数据集。

Illustration: Edmon de Haro

我根据他们提供的产品或服务类型对这40家初创公司进行了分类。17人正在研究我称之为基本计算机硬件和软件（分别以Wave计算和OpenAI为例），包括网络安全（例如crowdstrick）。也就是说，在这一类别中，我还概括了一些公司，它们正在构建旨在支持计算环境本身的工具。

在40家公司中，还有8家公司开发了自动化各种任务的软件。例如，由automation Anywhere、UiPath和WorkFusion开发的机器人过程自动化软件可以提高专业人员和其他白领的生产率。Brain公司的软件将手动设备转换成智能机器人。Algolia、Conversica和Xant提供软件以改进销售和营销。ZipRecruiter的目标是人力资源。

我名单上剩下的初创公司分布在各个行业。三个（Flatiron Health、Freenome、Tempus Labs）从事医疗保健工作；另外三个（Avant、Upstart、ZestFinance）专注于金融技术；两个（Indigo、Zymergen）以农业或合成生物学为目标；另外三个（Nauto、Nuro、Zoox）涉及交通运输。地理空间分析（Orbital Insight）、人类交互模式（Afiniti）、照片/视频识别（Vicarious）和音乐识别（SoundHound）各只有一家初创公司。

有没有迹象表明，这些初创企业将在不久的将来带来巨大的生产力提高？在我看来，能够自动完成白领通常完成的任务的软件可能是应用人工智能的产品和服务中最有前途的。与过去白领专业人员工具的改进类似，包括会计的Excel和工程师和建筑师的计算机辅助设计，这些类型的基于人工智能的工具对生产力的潜在影响最大。例如，人们对生成性设计寄予厚望，在生成性设计中，团队成员输入约束，系统提出具体的设计方案。

但看看我名单上的八家为白领开发自动化工具的初创公司，我意识到他们的目标并不是那些能带来更高生产率的东西。其中三家公司专注于销售和市场营销，这往往是一场zero-sum游戏：拥有最好软件的公司从竞争对手那里抢走客户，在某些条件下，生产率只有小幅提高。这八家公司中的另一家正在开发人力资源软件，其生产率效益可能比销售和营销效益更大，但可能不如改进后的机器人流程自动化带来的效益大。

这使得有四家初创公司提供了这样的软件，这可能会导致更高的生产率和更低的成本。但即使在这些初创公司中，目前也没有一家公司提供软件，例如通过生成性设计，帮助工程师和建筑师提高生产效率。这类软件不是来自最大的初创公司，可能是因为有一个强大的现任者，Autodesk，或者是因为相关的人工智能还没有开发到足以在这一领域提供真正有用的工具。

我归类为从事计算机基础硬件和软件开发的初创企业数量相对较多（17家），这也表明生产力的提高还有很多年的时间。虽然基本的硬件和软件是开发更高级的基于人工智能的工具，特别是利用机器学习的工具的必要部分，但是前者需要时间来实现后者。我想这种情况仅仅反映了人工智能还处于初级阶段。你肯定会从像OpenAI这样的公司那里得到这样的印象：尽管它已经获得了10亿美元的资金（以及大量的关注），但它的使命 -- “造福全人类” -- 的模糊性表明，从这家公司的研究中发展出具体有用的产品和服务还需要很多年的时间。

这些专注于网络安全的初创企业数量之多（7家）突显出安全问题的威胁日益增大，这提高了通过互联网开展业务的成本。人工智能解决网络安全问题的能力可能会使互联网更加安全、安全和有用。但归根结底，这一趋势反映了未来互联网企业的成本会更高，在我看来，这不会导致整个经济中生产率的大幅提高。

如果它不是带来更好的软件工具，人工智能将在哪里带来实质性的经济收益？医疗保健可能会从人工智能中受益匪浅。然而，如果真是这样的话，我名单上那些将人工智能应用于医疗保健的初创企业（三家）的数量似乎又少得出奇。或许这与IBM在沃森人工智能方面的经验有关，而沃森人工智能在应用于医学领域时被证明是令人失望的。

尽管如此，许多人仍然希望人工智能推动的医疗保健初创公司能够填补沃森失败留下的空白。Robert Wachter反对这一观点，他指出，将计算机应用于医疗保健比应用于其他行业要困难得多。他在2015年出版的《数字医生：在医学计算机时代的曙光下的希望、炒作和危害》一书详细阐述了医疗保健在计算机和软件应用方面落后于其他行业的诸多原因。目前尚不清楚在现有的数字技术中加入人工智能是否能改变这种局面。

在资金充足的人工智能初创公司名单上，也有一些大型应用程序缺失。住房是美国最大的一类消费支出，但这些初创企业都没有涉及到这一经济领域。交通是第二大支出，而这仅仅是其中三家初创企业的重点。名单上只有一家初创企业在开发无人驾驶乘用车。福特、通用和梅赛德斯-奔驰高管最近对无人驾驶汽车短期内大量上街的前景表示悲观，尽管已经为无人驾驶汽车投入了350亿美元的研发经费，但这与他们最近对无人驾驶汽车的悲观看法是一致的。

不可否认，我对这40家公司正在做什么以及它们的产品是否会在未来十年内震撼世界的评估是主观的。或许，考虑一个更客观的衡量这些公司是否为世界经济提供了价值的指标：它们的盈利能力是更有意义的。

私人控股的初创公司没有好的财务数据，我的名单上只有两家公司现在是上市公司的一部分，而且初创公司通常需要数年才能实现盈利（亚马逊花了7年时间）。所以这里没什么好谈的。尽管如此，科技行业的一些大趋势还是很有说服力的。

我调查过的40家人工智能初创公司中，大多数可能会保持私有化，至少在短期内是这样。但即使有些公司在未来几年上市，如果其他许多科技公司的经验可以作为指导，它们在那时也不太可能盈利。这些公司可能要花上数年的时间才能达到挣钱多于花钱的目的。

基于我所给出的理由，我很难相信我所考察的任何一家人工智能初创公司都能在未来十年为美国经济提供巨大的提振。类似的悲观情绪也开始从《技术评论》和《科学美国人》等通常令人愉快的出版物中浮现出来。就连人工智能界也开始在诸如《人工智能错觉》和《重新启动人工智能：构建我们可以信任的人工智能》等书中表达担忧，这种担忧在对许多新技术不断炒作的情况下越来越严重。

最有希望的快速提高生产率的领域很可能出现在白领的机器人自动化过程中，这种趋势已经存在了几十年。但这些改进将是渐进的，就像计算机辅助设计和计算机辅助工程软件、电子表格和文字处理的改进一样。

几十年来，这种软件的价值令人印象深刻，为工程师、会计师、律师、建筑师、记者和其他使其中一些专业人员（特别是工程师）以无数方式丰富全球经济的人带来了巨大的生产力收益。

至于其他的呢？让我们拭目以待吧。