“人工智能会消灭还是创造更多的工作?”“数字时代,企业规模会变小还是变大?”“隐私保护,是阻碍还是促进了数据流动?”“数字经济会增加还是减少碳排放”……近日,阿里巴巴罗汉堂联合多位诺贝尔奖经济学家提出“关乎未来的十大问题”。同时,由罗汉堂与多位诺奖得主在内的社会科学家们共同撰写的《数据经济:数字经济发展的新阶段》《理解平台价值和责任:原则与实践》两份研究报告在2023阿里巴巴罗汉堂数字经济年会上正式发布。
人工智能带来新增长机会
“人工智能给整个社会带来全新发展,生成式人工智能也将给各行各业带来新的增长机会,甚至出现一些现在完全无法想象的新岗位、新行业。就像移动互联网出现之初,再有想象力的人也无法准确描绘出如今的图景。”阿里巴巴控股集团董事会主席兼CEO张勇表示。
2007年诺贝尔经济学奖得主埃里克·马斯金(Eric S. Maskin)则认为,未来将诞生“人工智能咨询公司”这一全新行业,为无法自行研发、需要使用人工智能技术的公司提供服务。
在2010年诺奖得主克里斯托弗·皮萨里德斯(Christopher A. Pissarides)看来,人工智能正深刻改变着企业的运行方式和员工的工作模式,因此对员工进行及时培训十分重要。
曾体验过钉钉的2011年诺奖得主托马斯·萨金特(Thomas J. Sargent)则认为,钉钉这类数字化工具,将是企业和员工在人工智能时代提升生产力的关键。
“人工智能将无处不在,但是我相信,人类比机器拥有更多的智慧,肯定能找到与人工智能、与机器和谐相处的模式。”张勇在谈到人工智能的未来时说道。
“在未来很重要的一点是要去捕捉其他业态、其他模态的信息。对于人类学习过程来说,视觉非常重要,现实生活中的交融也是如此。”阿里巴巴集团副总裁、达摩院城市大脑实验室负责人叶杰平认为,在语言模型转化到视觉模型方面,未来有很大改善和提升的空间。
数字化推动绿色转型
“中国在绿色转型过程中,最大的矛盾就是减碳和增长的矛盾。”国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为,2035年中国计划达到中等发达国家人均收入3-4万美元的水平,意味着每年必须保持4%-5%的实际增速,而同一时间段要求的“碳达峰”可减排的空间很小。只有在创新型减碳的语境下,减碳和增长的矛盾才能实现统一。
亚洲开发银行首席经济学家朴之水分析,使用数字化实现绿色转型是发展中国家可以实现弯道超车的关键。“我们定义了7个运营的优先级项目,每个区域都可以用到数字化,其中包括脱贫和气侯变化,我们还有一个数字化部门专门审视每个落地项目数字化的占比。”朴之水表示,灾难追踪主要就是利用数字化技术,“比如在斐济就有非常细节的大数据可以看飓风之后的植被变化,还可以根据卫星数据监测渔船如何被飓风的路径影响。”
帝国理工大学商学院教授、美国金融协会前主席帕特里克·博尔顿引述了闲鱼平台作为数字循环经济的案例,“二手市场本来的效率很低,并且会出现很多交易问题,通过数字化的平台,凝聚了3亿6千万位用户,每天有上亿的日活用户减少了二氧化碳的排放,这个规模脱离了数字科技是不可想象的。”
博尔顿表示,数字化可以为消费者赋权,引导消费者更负责任地消费。数字技术在未来减碳方面将扮演重要角色。
技术优化破解数据矛盾
“如今很多人通过互联网上的数据获取信息,但对数据来源却可能一无所知。这点让我一直忧心忡忡。”2007年诺贝尔经济学奖获得者、哈佛大学经济及数学系终身教授埃里克·马斯金分享的这一感受,引起现场观众对数据应用的思考。
个性化推荐让数亿消费者从海量商品中轻松选择;实时仓储和物流打破了商品流通的时空限制;创业者在创业初期就拥有相当程度的市场连接和洞察能力……凡此种种,背后都离不开数据价值的发挥。
但相应地也要正视数据流通带来的新问题和新挑战。罗汉堂总裁、阿里巴巴集团战略规划总裁陈龙分析道,苹果公司推出ATT政策,谷歌公司把隐私沙盒引入安卓手机,实质性限制了第三方应用的数据收集;国内电商和各种外卖平台通过对消费者的电话号码和住址等信息的隐私保护,已经越来越成为行业常态。
《数据经济:数字经济发展的新阶段》提出,数据的使用应让用户明确自身享有权利,理解数据对自身的影响;同时,数据使用者有责任为用户应得的权利提供合理的解决方案并有效落实;推动数据分级管理,明确不同数据使用者的权利;鼓励加密、匿名化、隐私计算等隐私增强技术的研发和应用,从而促进可信数据流通。
“深入理解数据、算法之间的关系,以及它们所发挥的作用,需要更好地了解数字平台的影响力。也许在下一场数字革命中,这会发挥重要作用。”耶鲁大学经济学教授德克·伯格曼提出,要从数字平台的底层技术入手,比如人工智能。
《理解平台价值和责任:原则与实践》报告显示,不同于传统企业价值创造的方式,数字平台构建生态社区,提供数字基础设施及模块化的的商业能力,促进参与者之间的协调互动和交易,从而创造巨大的社会价值。这种独特的价值创造方式也决定了数字平台承担的责任有别于传统企业。(完)