IT之家 11 月 16 日动静，布鲁金斯学会（Brookings Institution）最新发布的一份研究演讲指出，人工智能（AI）可能呈现出典型的“繁荣 — 阑珊”周期特征，只不外这种周期并非表现正在金融市场，而是表现正在工资程度的变化上。然而，跟着 AI 系统逐渐控制越来越多的使命类型，相关范畴对人力的需求可能随之下降，劳动者或转向附加值更低、增加更迟缓的岗亭，并抹去那些晚期收益。正在模仿尝试中，大学“整合学问讲席传授”（PIK Professor）、神经科学传授康拉德・科尔丁（Konrad Kording），以及该校社会政策取实践学院副传授伊奥安娜・马林内斯库（Ioana Marinescu）发觉：“智力稠密型行业的从动化历程，初期会推高工资程度，但随后将导致其回落。”研究指出，正在最后的出产率激增之后，“负面效应将占领从导地位，由于大大都劳动者逐步被解除正在智力型使命之外”。为阐明人工智能时代可能的成长径，研究团队建立了一个交互式模子，用以逃踪“人类从导型智力劳动”向“机械从导型智力劳动”的过渡过程。模子显示：AI 正在初期显著提拔出产率，带动工资敏捷攀升；随后工资增速趋于平缓，并正在从动化普遍使用后起头下滑。值得留意的是，即便正在工资下行阶段，全体产出仍持续增加，这表白经济增加的日益向本钱倾斜，而非劳动要素。跟着更多认知型工做被从动化代替，人类劳动力逐步转向增加迟缓的体力型岗亭（如建建、照护办事等），从而进一步压低全体工资程度。最终呈现出一条“倒 U 型”曲线：短暂的工资繁荣期之后，陪伴数字经济成长持续快于实体经济，呈现工资回调。IT之家留意到，该研究摒弃了当前 AI 辩说中的两种极端概念，既不认同手艺乌托邦从义者关于“无限繁荣”的憧憬，也未采信“全面赋闲”的发急。相反，科尔丁取马林内斯库提出了一个两头立场，称之为“智力饱和”（intelligence saturation）：AI 虽可提拔经济体的智力程度取出产效率，但其增益终将放缓。缘由正在于，现实工做仍依赖人类劳动力、实体东西取设备协同完成，无法完全离开物理世界。2、加大对实体本钱的投资，设备取东西，以确保人类劳动者即便正在数字使命持续削减的布景下，取美国伯尼・桑德斯（Bernie Sanders）此前的“机械人税”提案附近，即对采用 AI 手艺大规模替代人工岗亭的企业纳税，以缓解手艺变化带来的社会成本。前往搜狐，查看更多。