美國2018年二季度GDP增速達4.1%，為4年來最高水平，但這更多的是臨時政策刺激下的結(jié)果，可持續(xù)性不高。本文認為，AI和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的大發(fā)展才是推動世界范圍內(nèi)生產(chǎn)力和經(jīng)濟增長的強勁、可持續(xù)的引擎。企業(yè)、工人和決策者都應(yīng)及時調(diào)整策略，憑借這一引擎達到“共享式”的繁榮。

周五上午，第二季度美國GDP增長數(shù)據(jù)公布（4.1%），這一增速為四年內(nèi)的最高水平（四年前最高為5.2%）。這是否意味著我們可以不再擔(dān)心經(jīng)濟和生產(chǎn)率增長緩慢了？

是的。但并不是因為今天公布的數(shù)字。本季GDP增速大幅反彈：第1季度僅為2.6％。更重要的是，目前增速的大約一半可能是由于赤字融資稅收法案的臨時刺激所致。這屬于不可持續(xù)的增長。

我說我們可以保持樂觀的原因出于更基礎(chǔ)的層面。我與麻省理工學(xué)院的同事Andrew McAfee的研究表明，機器學(xué)習(xí)這一人工智能（AI）的最新進展將推動生產(chǎn)力和經(jīng)濟增長的速度的激增，其范圍不僅在美國，而是遍及全世界。

關(guān)于AI話題的炒作，我們已經(jīng)聽過很多了。但現(xiàn)實情況是，AI領(lǐng)域終于開始實現(xiàn)在60多年前首次提出的愿景。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)最近在各種領(lǐng)域表現(xiàn)出超人的水平，如識別圖像中的目標，檢測欺詐行為、診斷疾病，向客戶提出建議以及玩撲克游戲等。

AI多項能力遠超人類，未來會成為全球經(jīng)濟強力引擎

以每年一次的全球圖像機器標記大賽為例。在短短八年時間里，標記錯誤率就從28％下降到2.5％，現(xiàn)在該賽事中勝出的AI的標記錯誤率已經(jīng)低于人類所達到的5％。

去年，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過圖像識別出皮膚癌，識別結(jié)果與認證的皮膚科醫(yī)生的鑒定結(jié)果相匹配，現(xiàn)在，機器學(xué)習(xí)可以從醫(yī)學(xué)圖像中診斷出許多其他疾病。我們在家里和智能手機上使用的語音識別系統(tǒng)就是由機器學(xué)習(xí)提供支持的。這些系統(tǒng)遠非完美，但它們正處于一個歷史性的過渡期，以前機器在我們講話時還無法理解我們，現(xiàn)在，它們可以回答我們的問題并執(zhí)行簡單的命令。

在與Daniel Rock和Chad Syverson合作的一篇論文中，我們討論了機器學(xué)習(xí)如何成為“通用技術(shù)”的一個例子。這些深刻的創(chuàng)新引發(fā)了一系列互補性的其他創(chuàng)新，加速了技術(shù)進步和發(fā)展的進程。例如蒸汽機和電力。當(dāng)“通用技術(shù)”出現(xiàn)時，過去的技術(shù)的表現(xiàn)就不再是未來技術(shù)的良好指引。

如果機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為“超人”，為什么我們之前沒有在GDP統(tǒng)計中看到？答案是，該技術(shù)取得的突破尚沒有足夠的時間來為客服中心、醫(yī)院、銀行、公用事業(yè)部門、超市、貨運車隊、物流管理和其他業(yè)務(wù)的工作方式帶來足夠深刻的改變。是的，關(guān)于點擊率的預(yù)測推動了廣告業(yè)在社交媒體中的位置，但仍有50％的食物是在從農(nóng)場到餐桌的路上浪費掉的，因為我們在預(yù)測供應(yīng)鏈問題上做得非常糟糕。

利用機器學(xué)習(xí)將需要改變長期以來的做法和假設(shè)。是否應(yīng)該通過算法，而不是通過人來做出關(guān)于招聘和晉升的決策？醫(yī)生和財務(wù)顧問是否應(yīng)該更專注于檢查確認由機器學(xué)習(xí)算法作出的診斷，還是努力增強人際關(guān)系和解決問題的能力？

技術(shù)是一種催化劑，但僅靠技術(shù)并不能帶來生產(chǎn)力的繁榮。企業(yè)家需要打造出新的商業(yè)模式，工人需要提高和掌握新技能，決策者需要更新規(guī)則和監(jiān)管措施。更重要的是，他們能夠以共享繁榮的方式來實現(xiàn)這一目標。

麻省理工學(xué)院已經(jīng)成立了包容性創(chuàng)新挑戰(zhàn)活動，旨在推進向高增長率、高機遇經(jīng)濟的過渡。隨著機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展進步，我們不僅能夠提高生產(chǎn)率，還可以實現(xiàn)更廣泛的共同繁榮。生產(chǎn)力的爆炸式增長已經(jīng)蓄勢待發(fā)。