 導(dǎo)讀 當(dāng)人類歷史很可能正迎來一場人工智能革命——步入一個由其主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和社會生活的新階段。已有跡象表明,中美兩國將在這一領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位,并成為爭奪主導(dǎo)權(quán)的主要競爭者。我們推測,人工智能革命可能會催生一個“后知識社會”,在這個社會中,知識本身不再像今天這樣重要。相反,個體關(guān)系、社會身份,以及軟技能(包括有效使用人工智能的能力)將變得更加重要。 本文聚焦基于大語言模型的生成式人工智能的社會影響,分析促進(jìn)其技術(shù)發(fā)展的社會因素,并討論其在擴(kuò)大國際和國內(nèi)社會不平等方面的潛在影響。 撰文 | 謝宇 索菲婭·阿維拉 (Sofia Avila) ● ● ● 隨著OpenAI的ChatGPT和谷歌公司的Gemini(原名Bard)等基于大語言模型(LLM)的生成式人工智能(AI)工具的出現(xiàn),人們自然地開始思考這種技術(shù)可能帶來的社會影響。本文中,我們將基于大語言模型的生成式人工智能(Generative Large Language ModelAI,GenAI),并旨在對其社會影響進(jìn)行初步探討。 關(guān)于GenAI的社會影響的問題無疑至關(guān)重要,然而,目前的任何答案都只能是初步且推測性的。GenAI的發(fā)展仍處于早期階段,我們可能需要數(shù)年甚至數(shù)十年的時(shí)間,才能完全認(rèn)識其社會影響。然而,結(jié)合歷史上技術(shù)變革的經(jīng)驗(yàn)、對當(dāng)前GenAI技術(shù)的理解、對社會的實(shí)證研究以及社會學(xué)的推理,我們可以進(jìn)行初步的推測性討論。 我們認(rèn)為,GenAI的社會影響是巨大的,它不僅可能徹底改變商品和服務(wù)的生產(chǎn)方式,還可能從根本上重塑人類社會的組織方式和日常生活的本質(zhì)。實(shí)際上,這項(xiàng)技術(shù)有可能顯著加劇國際和國內(nèi)的社會不平等,我們將在后續(xù)部分分別討論這些議題。在探討這些議題時(shí),我們必須始終牢記,分析僅是推測性的,因?yàn)槟壳皩@項(xiàng)技術(shù)及其能力的認(rèn)知仍然有限。撰寫本文時(shí),我們借鑒了丹尼爾·貝爾(Daniel Bell)在1973年的開創(chuàng)性著作《后工業(yè)社會的來臨》中所展現(xiàn)的雄心和風(fēng)格。貝爾的著作早在數(shù)字時(shí)代真正到來之前就已出版,為我們討論GenAI這項(xiàng)新興變革性技術(shù)的未來影響提供了一個范本。 由于GenAI的潛在社會影響過于廣泛,我們無法在一篇文章中全面探討所有相關(guān)議題。此外,關(guān)于這項(xiàng)新興技術(shù)的知識和想法仍在不斷演進(jìn)。因此,我們將在本文中以如下方式聚焦并展開討論。首先,我們將探討一些有利于GenAI技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。然后,在此基礎(chǔ)上,討論這些因素如何塑造全球競爭格局,特別是中美兩國之間在GenAI技術(shù)開發(fā)上的競爭,并推測這種競爭對跨社會不平等的潛在影響。接下來,我們將研究在采用GenAI的國家內(nèi)部,GenAI日益增加的應(yīng)用會如何改變職業(yè)結(jié)構(gòu)以及擴(kuò)大收入不平等。最后,我們通過對比在過去的經(jīng)濟(jì)活動中不平等產(chǎn)生和代際傳遞的方式,審視GenAI在更宏大的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)歷史背景中的位置,并預(yù)測未來可能發(fā)生的變化。 01 影響GenAI發(fā)展的因素 探討推動GenAI發(fā)展的因素對于理解這項(xiàng)技術(shù)的社會影響將會大有裨益。這有助于我們預(yù)測哪些國家可能主導(dǎo)GenAI的開發(fā)——這是決定哪些國家會承受哪些經(jīng)濟(jì)和社會政治后果以及判斷不同人群在何種程度上可能經(jīng)歷職業(yè)結(jié)構(gòu)變化的關(guān)鍵因素。 (一)規(guī)模因素 需要明確的是,GenAI是一項(xiàng)技術(shù),而非一項(xiàng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)。技術(shù)有兩個顯著特點(diǎn):累積性和共享性。首先,技術(shù)具有累積性,每項(xiàng)新技術(shù)進(jìn)步都會增加現(xiàn)有技術(shù)的儲備。除了極少數(shù)的保密或知識喪失的情況,技術(shù)發(fā)明的積累隨著時(shí)間增長。其次,技術(shù)具有共享性,新的發(fā)明不僅惠及發(fā)明者,也惠及整個共同體。盡管某些技術(shù)有時(shí)受到家庭、企業(yè)或國家的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù),但重要的是一個共同體的“最佳”技術(shù),而非個體層面的平均技術(shù)。因此技術(shù)是屬于共同體的,就其內(nèi)在屬性而言是共享的。這里的共同體可以是民族國家、次國家區(qū)域,或是擁有相同語言、文化或政治體系的國家集群。在GenAI的背景下,共同體的規(guī)模(我們稱之為“規(guī)模因素”)極為重要:規(guī)模越大越好。我們提出四個原因來解釋這一點(diǎn)。 第一,社區(qū)的規(guī)模對GenAI技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。過去,技術(shù)發(fā)明通常源于努力嘗試和反復(fù)試錯,而非科學(xué)推導(dǎo)(Bell,1973)。一項(xiàng)給定的發(fā)明不太可能是純粹偶然的結(jié)果,假設(shè)其他條件相同,一個更大規(guī)模的技術(shù)交流群體會有更多的試錯機(jī)會,從而提高在共同體內(nèi)產(chǎn)生重大發(fā)明的可能性。例如,古代中國盡管沒有現(xiàn)代意義上的科學(xué)體系,但在技術(shù)上卻表現(xiàn)出色,這在很大程度上得益于其龐大的人口基數(shù),大規(guī)模的人口促成了無數(shù)的試驗(yàn)和改進(jìn)。此外,中國悠久的書寫傳統(tǒng)進(jìn)一步促進(jìn)了信息在群體中的共享。 如今,技術(shù)進(jìn)步依賴于現(xiàn)代科學(xué)而非簡單的試錯。因此,開發(fā)GenAI技術(shù)需要受過充分訓(xùn)練的人力資源,但相對于擁有相似教育水平的小規(guī)模人口,一個更大規(guī)模的人口更容易提供足夠的資源,以培養(yǎng)一批受過科學(xué)訓(xùn)練的人才來滿足這一需求。 第二,共同體的規(guī)模越大,開發(fā)GenAI技術(shù)的成本效益就越高。這一原則源于經(jīng)濟(jì)學(xué)中的規(guī)模經(jīng)濟(jì)概念,即更高的生產(chǎn)水平能降低單位成本。開發(fā)GenAI技術(shù)需要大量投資,包括最新的計(jì)算機(jī)硬件、復(fù)雜算法和龐大的數(shù)據(jù)處理能力。只有在足夠大的市場中,私營企業(yè)才能分?jǐn)傔@些成本并實(shí)現(xiàn)盈利。此外,GenAI具有“非競爭性品”的特征(Romer,1990):新增用戶的使用基本不會減少其可用性或價(jià)值。一旦開發(fā)完成,新增用戶的邊際成本幾乎為零。所以大市場中的企業(yè)能夠負(fù)擔(dān)高昂的開發(fā)成本,后續(xù)還可以從龐大的消費(fèi)群體中收回巨額成本。由于消費(fèi)的邊際成本近乎為零,以及有互聯(lián)網(wǎng)作為傳遞技術(shù)的機(jī)制,更大的共同體促進(jìn)了GenAI技術(shù)的消費(fèi)。 第三,由于技術(shù)的第一個特征——累積性,GenAI技術(shù)還應(yīng)體現(xiàn)出一個在科技領(lǐng)域常見的模式:累積優(yōu)勢。正如我們所解釋的,大市場中的企業(yè)有可能先行開發(fā)GenAI技術(shù),因?yàn)樗麄兙邆湮崭叱杀镜臈l件。然而,即便技術(shù)成熟并能被其他企業(yè)復(fù)制,先行者依然擁有一項(xiàng)基本的優(yōu)勢——累積優(yōu)勢。累積優(yōu)勢源于兩方面。一是用戶在某個GenAI應(yīng)用上習(xí)得的知識和技能并不能完全轉(zhuǎn)移到新的GenAI應(yīng)用上。也就是說,一旦個人或企業(yè)投入時(shí)間去熟悉某個GenAI企業(yè)的產(chǎn)品,其轉(zhuǎn)向其他產(chǎn)品的成本就會更高。二是用戶與GenAI界面的互動本身就是改進(jìn)技術(shù)的重要數(shù)據(jù)。因此,先行企業(yè)能夠利用用戶數(shù)據(jù)進(jìn)一步將其產(chǎn)品與競爭對手的產(chǎn)品區(qū)分開來。當(dāng)然,在生成式人工智能領(lǐng)域,“先行者”并不一定能夠保證獲得優(yōu)勢———他們的創(chuàng)新可能會被資源豐富的競爭者復(fù)制并改進(jìn)。但總體而言,GenAI技術(shù)的初步開發(fā)有利于大型共同體,一旦取得成功,這些共同體會以自我強(qiáng)化的方式持續(xù)繁榮。 第四,規(guī)模大且識字率高的共同體在生成大體量數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢。人類歷史迄今為止經(jīng)歷了三次重大技術(shù)革命:農(nóng)業(yè)革命(約公元前10000年)、工業(yè)革命(約18世紀(jì))和信息技術(shù)革命(約20世紀(jì)后期)。我們即將迎來第四次技術(shù)革命——人工智能革命。農(nóng)業(yè)依賴土地和氣候,工業(yè)依賴資本,信息技術(shù)依賴人力資本,而人工智能則依賴大量數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練和微調(diào)(同時(shí)在某種程度上仍然依賴人力資本)。一個人口眾多且相對富足的社會,有能力獲取充足的人力資源和數(shù)據(jù)。 綜上所述,本節(jié)闡明了規(guī)模因素在GenAI技術(shù)發(fā)展中的關(guān)鍵作用。經(jīng)濟(jì)上的效率低下、實(shí)際挑戰(zhàn)以及數(shù)據(jù)不足是小型社會在開發(fā)該技術(shù)時(shí)面臨的主要障礙。有意思的一點(diǎn)是,規(guī)模因素的作用在農(nóng)業(yè)技術(shù)中曾至關(guān)重要,但在工業(yè)時(shí)代的重要性有所減弱,而在當(dāng)前以GenAI技術(shù)為標(biāo)志的人工智能革命中,規(guī)模因素重獲重要地位。 (二)語料庫特異性和語言特異性 GenAI系統(tǒng)之所以能夠生成有用的類人文本響應(yīng),是因?yàn)樗鼈兊挠?xùn)練依賴語料庫(即大批文本的集合)作為輸入。因此,任何GenAI的表現(xiàn)都必然受到其所使用的特定語料庫的影響。換言之,這項(xiàng)技術(shù)的表現(xiàn)取決于所用語料庫的質(zhì)量。這種對特定語料庫的依賴限制了GenAI的能力。例如,在敘述歷史事件時(shí),GenAI的準(zhǔn)確性上受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的覆蓋范圍和準(zhǔn)確性。如果某些歷史事件由于被忽視、證據(jù)有爭議或因政治審查而未被記錄,這些內(nèi)容就無法在模型的響應(yīng)中得到準(zhǔn)確的反映。此外,不同語料庫可能會導(dǎo)致不同的輸出。在考慮到語料庫的文化和政治背景時(shí),這一特性尤其重要。在多元文化或國際語境中,不同語料庫可能反映不同的敘事和偏見,從而得到不同的響應(yīng)。 已有研究揭示了基于英文的GenAI技術(shù)中的性別與種族偏見(Kantharuban et al.,2024),例如,ChatGPT的回答會因用戶姓名所暗示的種族和性別而有所不同。即使用戶未明確透露自己的種族,GenAI也可能生成帶有種族刻板印象的推薦內(nèi)容(Kantharuban et al.,2024)。此外,不同語言之間的差異也可能較大。例如,用英語和中文提出一個相同的問題,可能會產(chǎn)生不同的回答,這反映了每種語言所特有的敘事和背景。正如Kan-tharuban et al.(2024)所指出的,大語言模型生成的回應(yīng)反映了用戶的需求以及用戶的身份。 為理解語言在GenAI中的作用,我們在2023年12月測試了OpenAI的ChatGPT4.0:用英語、中文、日語和緬甸語四種語言向ChatGPT4.0提出一系列相同的問題。除改變語言外,我們還改變了用戶的民族身份,例如將用戶設(shè)定為中國人或日本人。部分問題涉及政治和文化,其中一個問題是關(guān)于一位著名的政治領(lǐng)袖,另一個問題則是關(guān)于“龍”。我們在實(shí)驗(yàn)中有以下發(fā)現(xiàn)。 其一,對于各國普遍認(rèn)可的概念和事實(shí),例如科學(xué)術(shù)語和科學(xué)發(fā)現(xiàn),不同語言之間的回答沒有差異。 其二,對于各文化之間有所不同的概念,如餐桌禮儀,語言的影響小于用戶身份的影響。 其三,對于在特定語言中具有獨(dú)特含義的概念,如“龍”,輸入的語言會產(chǎn)生影響,無論用戶的自我認(rèn)同如何設(shè)定。 其四,對于根據(jù)政治體制或國家而具有不同含義的術(shù)語或概念,語言的影響顯著。在涉及政治敏感的術(shù)語或概念上,用戶使用中文輸入時(shí)得到的回答與使用英文時(shí)有顯著不同。這是一個令人驚訝的發(fā)現(xiàn),因?yàn)槲覀兪褂玫亩际荂hatGPT4。 其五,用英語提問和用例如緬甸語這樣的小語種提問,得到的答案差異很小(盡管部分回答并不連貫或難以理解)。我們推測ChatGPT的小語種回答是基于英文語料庫生成的。 后三點(diǎn)體現(xiàn)了GenAI的語料庫特異性,即語言特異性。這是因?yàn)镚enAI的訓(xùn)練需要的數(shù)據(jù)集——語料庫,只能存在于特定的語言中。雖然理論上GenAI技術(shù)可以將用戶輸入翻譯成不同語言,但它在原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)的語言(如英語)中表現(xiàn)最佳,因?yàn)樵S多表達(dá)方式是某種語言所特有的,無法輕易轉(zhuǎn)譯。換言之,翻譯技術(shù)具有內(nèi)在的性能限制。因此,即使算法完全相同,GenAI模型的響應(yīng)也會因輸入的語料語言不同而有所差異。由于GenAI技術(shù)的語料庫是特定語言的文本數(shù)據(jù),語言在最終產(chǎn)品中具有影響力,部分是通過前述的“規(guī)模因素”。規(guī)模越大,語言對技術(shù)性能的影響力越顯著。我們注意到,語言并不一定局限于單一國家,例如英語在許多國家和曾為英國殖民地的地區(qū)使用。 相反,一個國家內(nèi)可能使用多種語言,如加拿大的英語和法語,印度的多種官方語言。因此,GenAI技術(shù)生產(chǎn)的一個重要因素是使用某種語言的人口規(guī)模。不同語言的人口規(guī)模有很大差異。在圖1中,我們列出了世界上最常用的語言,英語居于首位(有13億使用者),其次是中文(有11億使用者)。盡管印度是目前世界上人口最多的國家,但印地語的使用規(guī)模僅排第三。  圖1 各語言使用人口規(guī)模 數(shù)據(jù)來源：《民族語》（Ethnologue）2022年，第25版。 像世界上其他社會和自然現(xiàn)象一樣,語言使用的分布高度偏斜,遵循冪律分布。少數(shù)語言,如英語和中文,為大量人群使用,而大多數(shù)語言的使用人群很少。在圖2中,我們展示的圖像表明語言使用人口規(guī)模符合冪律,其帕累托系數(shù)為：   圖2 各語言使用人口規(guī)模的冪律分布 數(shù)據(jù)來源：《民族語》（Ethnologue）2022年，第25版。 另一個復(fù)雜之處在于，使用某種語言的人口規(guī)模不能完美預(yù)測該語言的文本數(shù)據(jù)量。例如，雖然印地語是第三大語言，但印地語使用者中仍不識字的占很大比例，因此無法產(chǎn)生文本數(shù)據(jù)（Statista，2024）。此外，因?yàn)橛《鹊脑S多精英使用英語接受教育以及交流，印地語的文本信息無法與其使用者規(guī)模排名相符。例如，在報(bào)紙和雜志出版方面，印地語排名第四；在書籍出版方面，印地語未進(jìn)入前12名（Lobachev，2008）。因此，語料庫和語言特異性會為擁有龐大且受過良好教育人口的語言共同體帶來優(yōu)勢。 02 國家間的不平等 正如前文所述,GenAI技術(shù)的發(fā)展優(yōu)勢或劣勢難以簡單地以國家為單位來衡量。畢竟,規(guī)模因素和語料庫的特異性是對語言和社會文化共同體造成優(yōu)勢和劣勢,而這些共同體的分布并不一定與國家邊界完全重合。然而,在分析GenAI技術(shù)的競爭格局時(shí),以國家為分析單位仍然具有重要意義。 GenAI技術(shù)的投資和發(fā)展主要源于人們認(rèn)為其在提升經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力方面的潛力。隨著GenAI技術(shù)的不斷進(jìn)步,可以預(yù)期該技術(shù)的分布格局將發(fā)生顯著變化。目前,GenAI的企業(yè)對企業(yè)商業(yè)模式主要采取訂閱制的企業(yè)軟件形式,即采用GenAI技術(shù)的企業(yè)需要向GenAI供應(yīng)商如OpenAI支付月費(fèi)或年費(fèi)。隨著技術(shù)改善以及企業(yè)圍繞技術(shù)調(diào)整戰(zhàn)略,企業(yè)可能會減少雇傭并且逐步實(shí)現(xiàn)工作任務(wù)的自動化。從本質(zhì)上講,這可以被理解為一種外包形式,企業(yè)使用更為廉價(jià)的第三方替代服務(wù)來完成部分任務(wù),從而提升自身利潤,同時(shí)也增加了服務(wù)提供商的利潤。當(dāng)工作被外包至他國時(shí),原本可以留在國內(nèi)的資金可能會流失。這在GenAI的情境下尤為重要,因?yàn)殚_發(fā)這些工具的主導(dǎo)企業(yè)集中在少數(shù)幾個國家,因此很可能會捕獲該技術(shù)產(chǎn)生的相當(dāng)大一部分收益。 除了經(jīng)濟(jì)方面的問題外,文化和社會因素也可能進(jìn)一步加劇國家間的不平等。也就是說,對大規(guī)模語料庫的需求系統(tǒng)性地讓小語種人群處于不利地位,因?yàn)樗麄兛赡苁苤朴陂_發(fā)GenAI技術(shù)的國家在文化和政治上的主導(dǎo)。GenAI工具生成的內(nèi)容基于其訓(xùn)練數(shù)據(jù),因此會反映這些文本和圖像背后的態(tài)度和觀念。例如,OpenAI的GPT-3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有大約60%來自CommonCrawl(Brown et al.,2020),這個互聯(lián)網(wǎng)檔案庫包含了規(guī)模以拍字節(jié)計(jì)的爬取自網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)。據(jù)估計(jì),CommonCrawl的數(shù)據(jù)中有46%的文檔主要是英語,這些內(nèi)容可能充斥著英語創(chuàng)作者的價(jià)值觀。 第二次世界大戰(zhàn)后,全球政治的主要主題是民族獨(dú)立和自決(Jackson,2000),從殖民統(tǒng)治中獲得解放。如今由于AI革命,GenAI的到來顯示出了逆轉(zhuǎn)這一長期趨勢的風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)樗剐匦乱蕾囉谔幹涞匚坏膰?。換言之,AI革命的到來可能會加劇國家間的不平等,使擁有先進(jìn)AI技術(shù)的大國占據(jù)優(yōu)勢,使缺乏獨(dú)立AI技術(shù)的小國面臨不利局面。尤其是中美在地緣政治上的緊張和沖突,可能會引發(fā)全球技術(shù)競爭,使其他國家在技術(shù)上依賴它們。 GenAI技術(shù)也在全球范圍內(nèi)對當(dāng)前的法律體系提出了挑戰(zhàn)。長期以來,人們普遍接受每個國家在其領(lǐng)土范圍內(nèi)擁有發(fā)布法律的主權(quán)。然而,正如我們之前所討論的,GenAI技術(shù)必然會超越國界。只有在數(shù)據(jù)隱私、政治審查和跨境數(shù)據(jù)流動等法律領(lǐng)域的國家差異得到解決后,才能實(shí)現(xiàn)GenAI的跨國共享。 目前,歐洲可以被視為數(shù)據(jù)監(jiān)管的全球領(lǐng)先者:歐洲委員會的《歐洲數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》和《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》共同構(gòu)建了一個統(tǒng)一且受監(jiān)管的數(shù)據(jù)市場,旨在實(shí)現(xiàn)確保歐洲的全球競爭力和數(shù)據(jù)主權(quán)的雙重目標(biāo)(EuropeanCom-mission,2024)。相比之下,美國缺乏聯(lián)邦層面的數(shù)據(jù)監(jiān)管框架,但一些州已制定了全面的數(shù)據(jù)監(jiān)管法規(guī),例如加利福尼亞州的《隱私權(quán)法案》和康涅狄格州的《個人數(shù)據(jù)隱私和在線監(jiān)控法案》。值得注意的是,盡管截至2023年年底只有五個州擁有強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)隱私法規(guī),但另有14個州已通過隱私權(quán)立法,這些法規(guī)預(yù)計(jì)將在2026年年初以前生效。與此同時(shí),中國正逐漸成為全球數(shù)據(jù)監(jiān)管的重要力量。在過去五年中,中國制定了多項(xiàng)法律,如《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《個人信息保護(hù)法》、《數(shù)據(jù)安全法》以及《數(shù)據(jù)出境安全評估辦法》。這些法律旨在建立一個由中央控制的數(shù)據(jù)治理體系,出于國家安全和公共利益的原因限制跨境數(shù)據(jù)流動,體現(xiàn)出數(shù)據(jù)監(jiān)管方式的日益嚴(yán)格。在限制跨境數(shù)據(jù)流動的同時(shí),中國政府與國內(nèi)的AI企業(yè)合作,處理高價(jià)值的政府監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),助力國內(nèi)的創(chuàng)新,提升這些企業(yè)的算法。例如,Beraja et al.(2022,p.1702)認(rèn)為,這種公私部門的合作“可能為中國企業(yè)在面部識別的AI技術(shù)上成為領(lǐng)先的創(chuàng)新者提供了幫助”。 03 美國與中國的案例 如果GenAI的興起可能加劇國家間的不平等,一個重要的問題是哪些國家可能成為這些工具的領(lǐng)導(dǎo)者,從而相對其他國家占據(jù)優(yōu)勢。一些學(xué)者和行業(yè)領(lǐng)袖認(rèn)為,美國和中國有望利用其豐富資源和對AI研發(fā)的戰(zhàn)略性投資,主導(dǎo)該領(lǐng)域(參見Graham et al.,2021)。我們根據(jù)上述影響GenAI發(fā)展的因素來考察這兩個國家。 如前所述,美國和中國受益于其大量使用英語和漢語的人口。此外,大量文字作品以這兩種語言發(fā)布。例如,1995年全球出版的918964個書名中,英文書名數(shù)量最多,達(dá)200698個,占總數(shù)的21.84%;其次是中文書名,達(dá)100951個,占總數(shù)的10.99%(Lobachev,2008)。與這些數(shù)字密切相關(guān)的是,中國和美國在書籍出版方面占主導(dǎo)地位。2015年,中國出版了470000本書,美國出版了近339000本,而英國則遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后,以173000本排名第三(International Publishers Association,2016)。因此,美國和中國在獲得用于訓(xùn)練GenAI系統(tǒng)的英語和漢語大型語料庫方面擁有優(yōu)勢。 在技術(shù)能力方面,美國在GenAI創(chuàng)新方面處于領(lǐng)先地位,并且是該技術(shù)的創(chuàng)始國。盡管人工智能的確切起源尚存爭議,但顯然美國的大學(xué)在其創(chuàng)建中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。有些人將GenAI技術(shù)的起源追溯到艾倫·圖靈(AlanTuring),其1950年的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》(“ 在過去的幾十年里,GenAI技術(shù)的最前沿研究也在美國的公司里進(jìn)行。事實(shí)上,曾在1996年戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫的著名象棋計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”,最初由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā),但最終在IBM研究院完成。多年以后,谷歌DeepMind—一個美英合作的研究實(shí)驗(yàn)室,通過其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方面的創(chuàng)新,在圍棋比賽中戰(zhàn)勝了一位職業(yè)選手。谷歌還開發(fā)了推動分子生物學(xué)領(lǐng)域重要進(jìn)步的產(chǎn)品,并在GenAI研究領(lǐng)域發(fā)表了上千篇論文。谷歌還被認(rèn)為是Transformer架構(gòu)的創(chuàng)始者,這是一種廣泛應(yīng)用于大多數(shù)大型語言模型的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。最后,在2019年獲得微軟巨額捐贈支持的OpenAI迅速崛起為該領(lǐng)域的領(lǐng)先者之一,其產(chǎn)品包括多個語言模型,最著名的是GPT-3和GPT-4,它們?yōu)閺V受歡迎的聊天機(jī)器人和虛擬助手ChatGPT提供支持。ChatGPT于2022年11月推出,并在次年1月便達(dá)到了1億用戶。OpenAI助力催生了一場“AI熱潮”,這一熱潮的特點(diǎn)是呈指數(shù)級增長的投資流向OpenAI和Anthropic等專門從事AI業(yè)務(wù)的公司,以及在AI領(lǐng)域占有重要地位的科技巨頭,如Meta、蘋果、Alphabet、亞馬遜和微軟。 GenAI領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者主要集中在美國,但中國正迅速崛起,成為美國的強(qiáng)勁競爭對手(Chou,2023;Kallenborn,2019;Li et al.,2021)。中國的AI產(chǎn)業(yè)正在迅速發(fā)展,包括阿里巴巴、百度和騰訊等知名公司。更廣泛而言,自1978年中國啟動經(jīng)濟(jì)改革以來,持續(xù)快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展極大地推動了中國在科學(xué)技術(shù)方面的進(jìn)步(Xie et al.,2014)。值得注意的是財(cái)富或財(cái)產(chǎn)積累很少,社會優(yōu)勢和劣勢的傳遞主要通過基因和運(yùn)氣實(shí)現(xiàn)(Smith et al.,2010,p.21)。 農(nóng)業(yè)革命之后,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)是永久定居、人類組織和不平等的上升。隨著農(nóng)業(yè)的出現(xiàn),人類開始擁有私有財(cái)產(chǎn),其中最重要的是土地。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高度依賴土地,土地所有權(quán)成為社會不平等的主要基礎(chǔ),土地的代際傳遞使社會優(yōu)勢和劣勢通過繼承的形式延續(xù)下去。后來,工業(yè)革命帶來了機(jī)器,機(jī)器取代了人力和畜力,成為主要的生產(chǎn)資料(Bell,1973;Stearns,2020)。在工業(yè)經(jīng)濟(jì)中,制造品變得豐富,在歷史上首次將生活水平改善到了生存線以上(Clark,2007)。對于少數(shù)資本家來說,資本的所有權(quán)成為收入來源,即財(cái)產(chǎn)收入(Piketty,2014)。然而對于大多數(shù)人來說,操作機(jī)器構(gòu)成了勞動收入的基礎(chǔ)。因此在這種經(jīng)濟(jì)中,社會優(yōu)勢和劣勢的代際傳遞所采取的形式是技能傳遞和資本繼承。 最近,我們正親歷被稱為知識經(jīng)濟(jì)的后工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代。丹尼爾·貝爾(Daniel Bell)在其1973年的重要著作《后工業(yè)社會的來臨》(TheComing of Post-industial Society)中對這一概念進(jìn)行了廣泛討論。知識經(jīng)濟(jì)的主要產(chǎn)出是服務(wù)。許多例行工作被計(jì)算機(jī)替代,知識的重要性日益增加。這顯而易見,因?yàn)樵S多專業(yè)服務(wù)業(yè),如法律、健康、金融和教育部門需要專業(yè)知識。因此,父母有強(qiáng)烈動機(jī)投資子女的教育,作為代際轉(zhuǎn)移支付的方式。當(dāng)然,對于少數(shù)富人來說,資本仍然是一項(xiàng)重要的生產(chǎn)要素。 如今,隨著AI技術(shù)不斷發(fā)展,我們可能會進(jìn)入一個后知識經(jīng)濟(jì)社會,伴隨而來的是新的代際不平等傳遞形式。我們推測GenAI將使知識在勞動力市場中的重要性降低。不僅是商品的制造,服務(wù)也將由AI驅(qū)動的機(jī)器實(shí)現(xiàn)自動化供應(yīng),因此大多數(shù)人可能不需要長時(shí)間工作,因?yàn)闄C(jī)器可以代替他們完成任務(wù)。如果這些技術(shù)的生產(chǎn)繼續(xù)集中在少數(shù)國家,這可能會增加小國對美國和中國等國的經(jīng)濟(jì)依賴,并可能引向非正向的文化主導(dǎo)形勢。除了國家間的不平等,國內(nèi)社會也可能出現(xiàn)深刻的分化,少數(shù)人占據(jù)精英的位置并長時(shí)間工作,大多數(shù)人則對商品生產(chǎn)和服務(wù)提供的直接貢獻(xiàn)很少。這可能帶來職業(yè)階梯消失的問題,傳統(tǒng)的職業(yè)生涯路徑被打破,勞動力市場更加深入地走向極化。 在未來的AI經(jīng)濟(jì)中,什么將變得最為重要?對于少數(shù)人來說,作為生產(chǎn)資料的資本和AI技術(shù)的所有權(quán)依然重要,而且可以傳給下一代。對于已處于高職位的從業(yè)者,任務(wù)的多樣性、高頻率的客戶接觸,以及工作和個人身份的獨(dú)特聯(lián)系為其提供了工作保護(hù)。低收入職位中從事體力勞動或人際服務(wù)工作的工人也更少面臨AI的直接威脅,經(jīng)歷這波經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的沖擊可能不會那么劇烈。然而,許多中等收入崗位的勞動者已經(jīng)感受到了新技術(shù)的影響,并面臨更高的替代風(fēng)險(xiǎn)。對于這些勞動者而言,個性和軟技能可能在勞動力市場中發(fā)揮巨大的作用。對于那些直接接觸GenAI的勞動者,其價(jià)值將取決于他們利用AI的能力,即Qinetal.(2024)提出的“AI商”(Artificial Intelligence Quotient,AIQ),以及他們在人際交往中展現(xiàn)自我的方式。社會身份與個人身份將變得至關(guān)重要,人際關(guān)系也將會起到關(guān)鍵作用。有效運(yùn)用AI等軟技能將會成為未來勞動者的核心競爭力,社會地位的代際傳遞很可能表現(xiàn)為這些軟技能的傳遞。 06 結(jié)論 GenAI的重要性很可能會持續(xù)擴(kuò)大,并以我們目前無法完全預(yù)測的方式從根本上改變?nèi)祟惿鐣?。鑒于這些新工具可能加劇美國和中國等國家中已然在不斷擴(kuò)大的不平等現(xiàn)象,制定政策來規(guī)范這些技術(shù)并對抗其可能帶來的有害分配效應(yīng)至關(guān)重要。2024年,美國勞工部宣布了一套新原則,旨在為希望采用GenAI技術(shù)以提升工作質(zhì)量并保護(hù)工人權(quán)利的雇主提供指導(dǎo)(Department of Labor,2024)。盡管這樣的指導(dǎo)是重要的一步,但在聯(lián)邦層面設(shè)計(jì)有效的政策來引導(dǎo)GenAI的發(fā)展并不容易,因?yàn)槊總€行業(yè)——甚至每家企業(yè)的自動化需求都非常特殊,這使企業(yè)行為難以監(jiān)管。組織化勞工在最小化工作崗位流失和保護(hù)工人免受自動化的有害影響方面也可能發(fā)揮關(guān)鍵作用,但勞工運(yùn)動面臨諸如工作權(quán)法和雇主的反工會策略等嚴(yán)峻挑戰(zhàn),這使得組織化變得困難。為確保向AI經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)過渡,各國不僅應(yīng)規(guī)范GenAI技術(shù),還需完善保護(hù)工會的法律,以確保健康的權(quán)力制衡。 GenAI技術(shù)的發(fā)展依賴規(guī)模因素,使大國相對于其他國家擁有優(yōu)勢。美國和中國目前在GenAI領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位,并將繼續(xù)發(fā)揮其優(yōu)勢。鑒于GenAI技術(shù)的語料庫特異性和與之相關(guān)的語言特異性,這兩個國家將向其他國家提供內(nèi)容反映不同政治體系和文化的服務(wù)。我們預(yù)計(jì),美國和中國之間在GenAI技術(shù)主導(dǎo)權(quán)上將展開激烈競爭,因?yàn)檫@關(guān)乎全球的重大利益。 我們推測,由于AI革命,一個后知識社會即將到來。如果產(chǎn)品和服務(wù)可以通過AI驅(qū)動的機(jī)器輕松提供,將可能會發(fā)生大規(guī)模的工作崗位替代。替代尤其可能發(fā)生在目前被認(rèn)為是中產(chǎn)階級的勞動者身上,比如教師、會計(jì)、職員、計(jì)算機(jī)程序員、工程師、編輯、醫(yī)生和律師。處于社會層級頂端和底層的勞動者不太可能被替代。知識和硬技能的重要性將減弱,而軟技能的重要性將增加。在這種未來的AI驅(qū)動社會中,人們將不再那么在意產(chǎn)品和服務(wù)的物質(zhì)條件(如質(zhì)量),因?yàn)锳I會使其差異性減少。相反,消費(fèi)者將更在意是誰提供了這些產(chǎn)品和服務(wù),個人身份將變得更有意義。在購買產(chǎn)品和服務(wù)時(shí),人們將更少受客觀標(biāo)準(zhǔn)左右,更多受個人主觀品味影響。個人和企業(yè)將不再由于滿足他人的物質(zhì)需求獲得成功,而是由于滿足他人的心理需求——使人們感到快樂和滿意。 與之前描述的其他技術(shù)進(jìn)步一樣,GenAI有潛力通過降低商品成本、讓勞動者有更多時(shí)間追求個人興趣、從事創(chuàng)造性活動以及為社區(qū)做出貢獻(xiàn)來推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展并提高生活水平。然而,正如本文所論述的,如果向AI驅(qū)動的社會轉(zhuǎn)型沒有得到妥善管理,這項(xiàng)技術(shù)也可能加劇國家間和國內(nèi)的不平等。適當(dāng)?shù)恼O(jiān)管對于確保倫理標(biāo)準(zhǔn)、緩解風(fēng)險(xiǎn)以及營造一個包容性的環(huán)境至關(guān)重要。在這種環(huán)境中, 人工智能的益處才能夠得到廣泛共享。  (感謝劉雯、吳鉤、Dean Minello的研究助理工作以及黃青、李適源、聶雨琪的文字潤色工作。) 原文：謝宇 & 索菲婭·阿維拉.(2025).基于大語言模型的生成式人工智能的社會影響.經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),25(02), |
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