人工智能引起的中、美两国的科技发展变化固然引人，但是比起全球各地将产生的严重失业问题，以及分配不均的加剧（国内与国家之间），就不足为道了。随着深度学习应用的普及，人工智能势必会冲击全球经济，整个经济体系上上下下数十亿的就业机会如会计师、流水线作业员、仓储作业员、股市分析师、质检员、货车司机、律师助理、放射科医生等，都会受到冲击，上述工作只是其中的一部分。
人类文明过去曾经成功地消弭了科技对经济造成的冲击，例如在19世纪和20世纪，有数亿的农民成功地转为了工厂员工。但是人工智能时代来临，先前的那些重大科技变迁，从诞生到发展的速度没有人工智能这么快。照目前科技发展和应用的趋势来看，我预估在未来15年内，人工智能将会减少美国40%到50%的就业机会，但实际的就业损失还会延迟若干年，因为必须考虑到很多现实因素，例如雇主相信人工智能的程度、法规限制等。但我预测，人工智能对就业市场的冲击将会非常大，而且冲击很快就会到来。
我们必须担心的不只是严重的失业问题，还有未来庞大财富将落入新崛起的人工智能巨擘手中，导致财富分配严重不均衡的问题。Uber（优步）是当今世界上最有价值的创新公司之一，虽然它将每趟载客收入的约75%分给司机。如果再过几年，Uber可以用自动驾驶技术取代所有的人类司机，那么该公司的价值将会变得多么惊人？再比如在核发贷款时，由于算法核贷的能力更高明、贷款的违约率更低，而且完全不用人类干预，如果银行能用算法取代所有的贷款专员，又会发生什么事呢？这不是想象中的情节，类似的转变很快就会大规模发生在货运业、保险业、制造业、零售业等各种产业中，有些变化已经在小范围进行当中了。
还有一点值得注意，人工智能产业倾向于“赢家通吃”，这种倾向将会加剧获利与财富集中的问题。深度学习与庞大数据量的密切关系，会自动形成一种良性循环，不断增强最好的商品与公司的力量——数据量越多，就会产生越好的商品；商品越好，就会吸引到更多用户；用户越多，就会产生越多的数据；更多的数据又能进一步改善商品。顶尖的公司把充足的数据量与资本结合起来，就能吸引到顶尖的人工智能人才，进一步扩大产业领先者与落后者之间的差距。
良性循环的人工智能生态系统
过去人工智能时代来临，实体商品是主流，再加上地理上的限制，都有助于抑制厂商在消费市场中的垄断能力（美国的反托拉斯法当然也有助益）。但在未来，数字产品与服务占消费市场份额的比例将会持续扩大，自动驾驶车辆和无人机将使送货成本大幅降低，产业营收获利分散在不同公司和区域的情况将会改变，我们开始看到营收和获利会越来越集中在少数几家公司，同时失业人群的长龙将会排得更长。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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