联合国发布AI报告：自动化和AI对亚洲有巨大影响

科技的飞速发展将深刻地影响社会变革，第四次工业革命以人工智能、自动化和生物科技等创新技术为代表，并将可能改变现有的生产、管理和治理体系，各国将如何接受并适应即将到来的技术变革，将决定他们是否符合联合国2030年可持续发展议程的承诺及对可持续发展目标的进一步落实。

联合国开发计划署与经济学人智库(EIU)合作，诠释了这场技术革命对亚太地区可持续发展目标进程中可能产生的影响，报告旨在通过深入的分析、指导政策和制度的设计，帮助各国更好地迎接技术变革所带来的机遇及挑战。

一、自动化以及工作的未来

历史上，技术曾带来颠覆性的变革，创造了更安全、更有生产力的新就业机会。然而，最新的技术变革浪潮尚未实现与前期相同的发展获益。研究人员发现，大量的任务和工作易受自动化影响，这部分自动化由当前或未来技术所带来。

专家对“过早去工业化(premature deindustrialization)”提出警告，“过早去工业化”被定义为发展中国家经济总量中工业部分的早期萎缩。另外，人工智能和自动化对公共部门的影响巨大，涉及到减少政府机构以及优化服务设计以及交付等方面。

第一次工业革命以英国的纺织工业作为开端，利用水和蒸汽动力开启了机械化生产。19世纪末20世纪初的第二次工业革命利用电力实现了大规模生产，并解放了包括内燃机和通讯在内的现代生产工具。20世纪70年代的第三次工业革命把电子技术和信息技术(IT)带入生产。到了今天，由机器人技术、物联网、人工智能、3D打印技术和机器人软件自动化所引领的第四次工业革命融合了物理、数字和生物领域。

自主学习和“可思维”机器的发展前景正在引发一种恐惧：此次创新革命可能与以往的创新革命有很大不同。大量的问题值得关注，例如发展经济体中的“过早去工业化”，常见经济增长模式(劳动密集型、注重制造业出口)所面临的损失，甚至是对新的强大技术的滥用，比如将人工智能技术用于不法获利等。

比如在就业方面，自动化所造成的失业影响并不总是被消解，证据表明，男性工作者因技术进步每失去三次工作机会才会获得一份工作，对于女性工作者来说，这个数字为五次。

不仅如此，人工智能和机器学习会“固化”从过去到现在的普遍偏见，无论是那些将女性与家务联系在一起或将男性与运动联系在一起的图像数据库所带来的性别偏见，还是种族偏见。

二、自动化和人工智能对亚洲的影响

技术很难预测，反乌托邦的预测伴随着每个新技术和经济时代的崛起。然而，数据显示，在三个变革的世纪中，无论以收入、预期寿命还是健康等指标来衡量，人类福祉都有所改善。

东亚的发展“奇迹”，从日本到“亚洲四小龙”，再到今天的马来西亚、越南、孟加拉国和泰国，其发展都建立在制造业领域，而现在，制造业面临自动化的风险。在服务业，面对自动化，广泛普及的英语技能以及低劳动力成本所带来的优势正在消失。人工智能和新的数字经济对实现一系列可持续发展目标来说，意味着即是机遇又是挑战。在最负面的自动化和人工智能情景中，至少九个可持续发展目标的进程可能会受到较大影响。

迄今为止，关于自动化和人工智能对社会影响的大多数讨论都主要集中在发达经济体，但自动化和人工智能也会影响发展中经济体。最令人担忧的是，那些易受到自动化影响的产业正是那些“赶超”国家所依赖的推动其经济转型的产业。

1、对制造业的影响

亚洲制造业在很大程度上推动了该地区半个世纪以来的GDP增长，特别是在东亚地区，但最近又蔓延到东南亚地区，包括汽车，电子和服装等产品。制造业增加值(MVA)占GDP的百分比在东亚地区最高，在东南亚地区不断增长，而东南亚的部分供应链已经转移。

在印度尼西亚、菲律宾、泰国和越南工人从事的工作中，受自动化影响较大的工种占比超过60%。一个市场领导者——软件自动化，已经推出了一种缝纫机器人，据报告称，一个机器人可以代替十个工人，八小时内可以生产1142件T恤，而人类缝纫流水线的产量为669件。

对于西方公司而言，像鞋类和时尚类产品的回归，不仅仅是降低劳动力成本，还有其它方面，比如对市场的反应速度以及包括产品定制在内的产品开发灵活性，这可能是一个不断增长的趋势。

2、对服务业的影响

拥有机器学习、算法驱动的决策框架以及快速提高的语音和面部识别准确性，服务部门已经或者说很快就会受到自动化的影响。它们正在取代如律师助理、管理、IT支持和客户服务等领域的工作人员。两个亚洲经济体非常突出——印度和菲律宾。其所具备的比较性优势，如广泛普及的英语语言技能和较低的劳动力成本，可能都将被证明不再如此重要。

不过，通过在物流、交付和仓储等领域创造新的、更好的工作需求，电子商务可以对制造业中的工作流失形成一种补偿。

3、对个体的影响：基于可持续发展目标的视角

2000年以后，发展的重点从以前对经济自由化的一般性、广泛的强调转向关注人类发展成果。如果替代那些具备中等技能、未被正式雇佣的工作者，将使亚洲的大量人口回归贫困。

自动化所造成失业可能会有一个性别维度，因为女性在易受影响的行业中占据主导，比如BPO和服装业。不过，教育、社会工作、医疗保健以及更广泛意义上的护理行业倾向于女性工作者，该类工作受自动化影响的风险较低。

4、缓解因素

这些可持续发展目标所受到的影响不是预测，而是可能发生的未来途径，如果没有积极主动的方法对其进行引导，就可能会影响到可持续发展目标实践的进程。然而，仅此一点并不是思考技术变革的全观方式。

证据清楚地表明，人工智能和自动化是可以给人们带来获益的技术，这不仅仅针对那些研发它们的人。自动化风险因子行业而异，比如开放的、低成本的电子学习工具，协助教师进行课程规划并可节省时间的自动标记工具，以及新增长来源的创造，如打车服务和便捷服务，只是技术革新所带来改变的一瞥。

在GDP和贸易结构方面，面向高科技市场的小型经济体比那些面对大型国内市场的经济体将面临更大的风险。

在工作转型方面，比如印度一家公司将9000名工人从较低技能的工作岗位移动到更高级的项目，比如机器学习和人工智能，此外，还有公司在2016年重新安排了3200名员工，预计将在2017年再推动4500名员工进行转型。

三、案例分析：人工智能对越南的影响

越南人口超过9000万，自1990年以来一直保持着世界第二高的人均增长率，仅次于中国。国际劳工组织估计，越南70%的工作机会都有很高的机率被自动化替代。

越南是一个需要高度关注自动化威胁的亚洲经济体，这是由于其当前的工业和服务业结构所决定。大约70%的人口处于收入水平贫困线的边缘，即使站在今天的经济立场而言，国家需要创造劳动机会。

此外，长期投资需要把关注点放在教育改革，这是第四次工业革命战略的关键组成部分，并且其可以依据明确的衡量目标被界定，以评估进展情况。

四、应对自动化和人工智能带来的机会和挑战

自动化、人工智能和新数字经济如何能加快实现可持续发展目标的进程?各国政府能做些什么来最大限度地提高这方面的进步，并管理风险?

经济政策方面，特别是增长政策，必须利用当时可用的技术和政策工具，而不是试图复制过时的模式。在数据隐私保护协议方面，对数据保护协议不完善的公司的罚款，加大数字领域监管执法力度。

此外，技术并非总是为社会带来预先确定的结果，在19世纪和20世纪，交通、电力和电力技术的进步导致了西方国家生活水平的空前提高，这些国家的人口范围非常广泛。如今，拥有高创新率和深度技术采用的国家都已经成为和平、平等、繁荣的社会，而在人类发展指数(Human Development Index)和基尼系数不平等排名(Gini inequality rankings)等方面得分最低的国家，治理不善、冲突和腐败所造成的损失要远远大于这些技术泛滥的后果。

1、经济

亚洲电子商务交易占2016年全球企业消费者市场25%份额。如果决策者正在寻找新的增长模式、那么数字经济显示出了希望。

但是，如果没有观察到这些行业可能带来的风险，任何关于数字增长模式的讨论都是不完整的，许多问题已经越来越明显，就像谷歌和Facebook在剑桥分析公司滥用数据丑闻之后在欧洲面临的境遇。

另外，未考虑到性别因素的数字增长政策可能会恶化不平等问题，即使它总体上创造了积极的经济成果。缩小这种差距需要制定相关政策，帮助女性获得足够的技能，包括鼓励女孩和女性继续进行相关学习。

未来经济始于早期儿童教育和基础教育，并延伸到促进终身学习，又涉及培养有创造性技能以及技术性技能的社会。正在对抗数字性别鸿沟的国家，包括澳大利亚、德国等，为了提高成果，政府应该在地区或国家层面确认匮乏的技能，并优先考虑与工作相关的学习，将课堂学习与实践经验相结合。为确保毕业生具备工作技能，学徒计划必须在中等和高等教育中占据更大比重。

2、社会

自动化、人工智能和新数字经济可以通过在公共服务领域的部署对社会产生积极影响，而社会保护是缓解或抵消自动化负面影响的主要机制。有证据表明，人工智能可以被用于人力资源有限的公共部门。在疾病诊断方面，人工智能也能超越医学专家。“智能学校”可以发挥杠杆作用，利用人工智能减少教师的官僚主义。

社会保障功能应该为每个人提供基本的、有尊严的标准生活，无论他们的就业状况、是否有残疾等。历史上，公共工程项目经常被用于在经济困难时期拯救经济。

在亚洲发展中国家，讨论最多的公共工程项目是印度的《2005年全国农村就业保障法》。

3、环境

当前和新兴的技术可以带来环境和生态效益，例如减少浪费和能源使用，优化我们利用自然力量的能力。作为公共事务，保护环境是政府的责任，政府可以制定适当的规章制度，并获得有助于环境机构更有效运作的技术。

人工智能、自动化和新数字经济对环境和与自然资源相关的可持续发展目标做出了积极贡献。第四次工业革命技术提高了能源效率，减少了各种渠道的浪费，包括实时分析，以确定能源使用趋势，发现低效和浪费问题。比如很多经济体正在引领精准农业趋势。

4、结论：技术变革与未来的开放性