约书亚·格恩斯（Joshua Gans）认为，要想充分了解人工智能的功效和陷阱，人类必须将其付诸实践
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马乔里 • 亨里克兹（Marjorie Henriquez）是《金融与发展》的工作人员。
文章和其他材料中所表达的观点均为作者个人观点，不一定反映IMF的政策。
约书亚是《权力与预测：人工智能的颠覆性经济学》（Power and Prediction：The Disruptive Economics of Artificial Intelligence）一书的合著者之一。在接受《金融与发展》记者马乔里·亨里克兹（Marjorie Henriquez）采访时，约书亚分析了人工智能对经济的影响，打破了针对这一新技术的过度担忧，阐述了人工智能在道德实践方面的挑战。他也解释了为何应该大力提高人工智能的可获得性，推动人工智能的广泛应用。
《金融与发展》：多年来，经济学家针对自动化手段（包括流水线生产）对就业和经济的影响进行了广泛研究。最新的人工智能浪潮与以往的自动化形式有何不同？
约书亚 • 格恩斯：之前的自动化浪潮主要集中于体力任务，而人工智能则为认知型任务的自动化提供了可能。不过，这种区分也有一定的误导性。过去几代自动化无一例外地表现为用机器将人类的任务自动化，其中不仅涉及物理交互，还涉及对意图和应用的认知表达。而随着信息技术革命的到来，许多任务（即计算）实现了认知过程的自动化。
主要区别在于机器在多变和非标准化环境中的交互能力。通过现有的自动化技术，我们可以制造一台机器，使它在特定位置拾起一个特定物体并将其移动到另一个位置。而通过人工智能，我们则有望实现拾起并移动一个不在特定位置的随机物体的目的。这需要对环境的感知。因此，相较之前的自动化浪潮，人工智能的优越性在于能够在更多不同的环境中自动执行任务。
《金融与发展》：展望未来五年，您预计人工智能将如何影响生产率、就业和收入不平等问题？
约书亚 • 格恩斯：迄今为止的证据表明，人工智能在工作场景的应用多是工具属性的，使技能较低、经验较少的人的产出能够向技能较高、经验较多的人看齐。以东京推出的出租车需求预测工具为例，它可以显示特定时间内哪些地方乘车需求更旺，使经验不足的出租车司机不必费时寻找乘客。而对经验丰富的司机来说，这个工具对提高其工作效率几乎没有任何帮助。
由此推断，某些职业的技能溢价将会降低，就业机会将向更多人开放。至少在某些收入分配领域内，人工智能有助于提高生产率、增加就业和减少收入不平等。然而，五年后的情况则难以预测。
《金融与发展》：在当前关于人工智能影响的讨论中，您认为哪些关键因素被过分夸大或忽视了？
约书亚 • 格恩斯：人工智能的发展一日千里，要回答这个问题可不容易！
话虽如此，伴随这股热潮，人们对生成式人工智能的负面影响的关心和担忧也与日俱增。从某种意义上说，这也是衡量其成功与否的标准。一些大型语言模型（LLM），如ChatGPT和Bard，能够比人更快更好地完成写作任务。生成式艺术能瞬时生成图像，而使用现有工具则可能花费数天或更长的时间。生成式人工智能也极大地提高了写代码的效率。一些人据此推断，对于这些任务而言，人类将很快被人工智能取代。
许多人觉得，如果这些技术不存在，或者至少不要那么快投入应用，让我们有时间评估这些技术可能带来的后果，对人类的未来是否会更好。谨慎诚然可贵，然而，如果新技术迟迟得不到应用，也会拖累生产率的进步。二者需要权衡。此外，如果不将技术应用于实践，也无从得知可能产生的不良后果。
因此，总的来说，我认为对人工智能的焦虑是被夸大的，多是模糊的猜测，没有明确证据支撑，有的甚至有捕风捉影之嫌。与此相比，人工智能提高生产率的作用是非常真实和明显的。因此，“顺其自然”是当下的正确政策。
如果说顺其自然使我们能够了解人工智能可能带来的不利后果，我们就应该进行监测，找出原因，并尝试通过政策干预来缓解负面影响。我们固然能从人工智能的迅速应用中获益，但也需要更加努力，确保得到最佳成果。
《金融与发展》：人工智能对IMF等旨在促进各国经济增长和繁荣的组织有何影响？人工智能将如何帮助这些组织实现其目标，帮助各国实现经济发展？
约书亚 • 格恩斯：在这一方面，人工智能与其他提高生产率的技术并无二致。我们应该尽可能提高人工智能的可获得性，并通过相关技术贸易推动人工智能的广泛应用，使人工智能惠及世界，提高全球生产率。换言之，我们在推广人工智能方面需要做的，与推广信息技术和互联网是一样的。
《金融与发展》：考虑到人工智能的复杂性及其伦理因素，哪些实体或利益方最适合承担监管人工智能和提供伦理指导的责任？
约书亚 • 格恩斯：这是一个十分复杂的问题。倘若伦理问题简单明了，我们或许可以指定一个现有机构（可以是立法机构或司法机构）作为最高权威监管机构。然而，伦理问题远非清晰。比如，与人工智能有关的歧视问题就非常繁杂难解。我认为，相比改变人们的歧视观念，对于人工智能来说，通过重新编程来减少歧视现象更为容易。然而，我们比以往任何时候都需要强有力的政策指导，以推动人工智能进行必要完善。
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