伦敦—公众对自动化和人工智能(AI)影响的讨论，通常侧重于关注其给企业和国民经济带来的生产率效益,以及对于工人群体的潜在负面影响。然而，还有一个关键性的第三维度不容忽视：新兴技术对于民众福祉的影响。
从历史上看，技术创新对福祉的积极影响远远超出了GDP等标准经济指标所涵盖的范畴。疫苗、新药以及X射线和核磁共振成像等医学创新极大地促进了人类健康、延长了寿命。如今，即使是世界上预期寿命最低的国家，其平均寿命也高于1800年预期寿命最高的国家。此外，在过去一个世纪里，新技术对生产率的贡献中，约有三分之一以工作时间减少的形式存在——在部分发达经济体内部带薪年假时间得到延长，而每周工作时间减少了近一半。
在新一代技术正被应用的当下，关键问题在于，民众福祉是否会随之增长，或者，技术性失业是否会制造新的压力、削弱消费者信心并使其削减支出。
在设法回答这些问题时，我们应该着重关注两个决定性因素。首先是技术创新对于促进福利的潜力。如人工智能，就能够通过提高生产力、催生新产品及服务、开拓新市场，显著提高民众的生活质量。麦肯锡公司对当前数字化转型的研究显示，AI技术在这一方面成效显著，并且将继续发挥作用。
而且，那些将AI技术用于推动创新而非劳动力替代和成本削减的企业，更有可能获得成功。随着这些公司的不断扩张，他们将雇佣更多新的劳动力。例如，在医疗保健领域，人工智能使得医疗机构能够提供更高质量、更及时的对于癌症等致命疾病的诊断，以及个体化治疗。
第二个决定性因素是企业和政府如何对待新科技。人工智能引发了重要的伦理问题，尤其是在基因组学以及个人数据使用等领域。同时，人工智能要求人类掌握操作智能机器的技术，这可能会让人感到压力或者不快。跨部门的劳动力流动可能会成为引发巨大摩擦力的根源，部门的不匹配、流动限制以及劳动力再培训的费用成本（时间及经济成本）加剧了这一摩擦。
至关重要的是，当今前沿技术引发的劳动力市场摩擦，可能会波及过去能在此类风险中屹立不倒的群体。为了避免严重混乱，政策制定者应集中精力提供大规模的再培训，使得劳动者获得“机器人掌握不了”的技能，并确保劳动力市场的流动性。
通过引导新兴技术应用于改善福利的创新实践，并通过控制劳动力市场因技术广泛应用而受到的影响程度，我们不仅能够提高生产率和收入，还能够延长寿命，而民众寿命的延长本身可能反过来促进GDP的更高增长。
计算创新对于福利增长的可能影响是一个复杂的过程。我们对此的评估借鉴了斯坦福大学经济学家查尔斯•琼斯(Charles Jones)和彼得•克列诺(Peter Klenow)以及幸福感研究领域的其他学者对于福利的量化研究。以一个常数避险模型为基准，我们发现美国和欧洲国家能够从人工智能和其他前沿技术中获得福利收益，且这些收益超过了近几十年来计算机和早期自动化所带来的收益。
另一方面，如果对于技术转型的管理不当，美国和欧洲国家可能会经历收入增长放缓、社会不平等与失业加剧、民众休闲时间减少、健康质量受损、以及寿命缩短。
我们的研究认为，在任何情况下收入和就业都会面临威胁，这也就意味着我们不能低估或者忽视这种威胁。如果在转向自动化知识经济时没有解决可预见的不利影响，那么将可能浪费掉许多潜在收益。政策制定者应该做好劳动力再培训的准备，类似于1944年美国《退伍军人权利法案》(GI Bill)规定的规模。
并且，现今的各国政府在提供教育和课程重新设计方面将起关键作用，以强调专业技能和数字素养。政府还可以利用公共支出来降低企业创新成本，并通过采购和市场开放，引导技术发展为生产做贡献。
但商界领袖也必须迎难而上。如果企业在人工智能和自动化领域更注重社会利益，也就是我们所称的“技术社会责任（technological social responsibility）”，就能够为社会及自身盈利带来好处。毕竟，生产率更高的劳动者可以获得更高工资，从而提振对产品和服务的需求。为了充分利用数字技术、人工智能和自动化带来的深远好处，我们需要实现一种谨慎的平衡，鼓励创新、提高自身能力以有效驾驭这些新兴技术所带来的诸多影响。
伦敦—公众对自动化和人工智能(AI)影响的讨论，通常侧重于关注其给企业和国民经济带来的生产率效益,以及对于工人群体的潜在负面影响。然而，还有一个关键性的第三维度不容忽视：新兴技术对于民众福祉的影响。
从历史上看，技术创新对福祉的积极影响远远超出了GDP等标准经济指标所涵盖的范畴。疫苗、新药以及X射线和核磁共振成像等医学创新极大地促进了人类健康、延长了寿命。如今，即使是世界上预期寿命最低的国家，其平均寿命也高于1800年预期寿命最高的国家。此外，在过去一个世纪里，新技术对生产率的贡献中，约有三分之一以工作时间减少的形式存在——在部分发达经济体内部带薪年假时间得到延长，而每周工作时间减少了近一半。
在新一代技术正被应用的当下，关键问题在于，民众福祉是否会随之增长，或者，技术性失业是否会制造新的压力、削弱消费者信心并使其削减支出。
在设法回答这些问题时，我们应该着重关注两个决定性因素。首先是技术创新对于促进福利的潜力。如人工智能，就能够通过提高生产力、催生新产品及服务、开拓新市场，显著提高民众的生活质量。麦肯锡公司对当前数字化转型的研究显示，AI技术在这一方面成效显著，并且将继续发挥作用。
而且，那些将AI技术用于推动创新而非劳动力替代和成本削减的企业，更有可能获得成功。随着这些公司的不断扩张，他们将雇佣更多新的劳动力。例如，在医疗保健领域，人工智能使得医疗机构能够提供更高质量、更及时的对于癌症等致命疾病的诊断，以及个体化治疗。
第二个决定性因素是企业和政府如何对待新科技。人工智能引发了重要的伦理问题，尤其是在基因组学以及个人数据使用等领域。同时，人工智能要求人类掌握操作智能机器的技术，这可能会让人感到压力或者不快。跨部门的劳动力流动可能会成为引发巨大摩擦力的根源，部门的不匹配、流动限制以及劳动力再培训的费用成本（时间及经济成本）加剧了这一摩擦。
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至关重要的是，当今前沿技术引发的劳动力市场摩擦，可能会波及过去能在此类风险中屹立不倒的群体。为了避免严重混乱，政策制定者应集中精力提供大规模的再培训，使得劳动者获得“机器人掌握不了”的技能，并确保劳动力市场的流动性。
通过引导新兴技术应用于改善福利的创新实践，并通过控制劳动力市场因技术广泛应用而受到的影响程度，我们不仅能够提高生产率和收入，还能够延长寿命，而民众寿命的延长本身可能反过来促进GDP的更高增长。
计算创新对于福利增长的可能影响是一个复杂的过程。我们对此的评估借鉴了斯坦福大学经济学家查尔斯•琼斯(Charles Jones)和彼得•克列诺(Peter Klenow)以及幸福感研究领域的其他学者对于福利的量化研究。以一个常数避险模型为基准，我们发现美国和欧洲国家能够从人工智能和其他前沿技术中获得福利收益，且这些收益超过了近几十年来计算机和早期自动化所带来的收益。
另一方面，如果对于技术转型的管理不当，美国和欧洲国家可能会经历收入增长放缓、社会不平等与失业加剧、民众休闲时间减少、健康质量受损、以及寿命缩短。
我们的研究认为，在任何情况下收入和就业都会面临威胁，这也就意味着我们不能低估或者忽视这种威胁。如果在转向自动化知识经济时没有解决可预见的不利影响，那么将可能浪费掉许多潜在收益。政策制定者应该做好劳动力再培训的准备，类似于1944年美国《退伍军人权利法案》(GI Bill)规定的规模。
并且，现今的各国政府在提供教育和课程重新设计方面将起关键作用，以强调专业技能和数字素养。政府还可以利用公共支出来降低企业创新成本，并通过采购和市场开放，引导技术发展为生产做贡献。
但商界领袖也必须迎难而上。如果企业在人工智能和自动化领域更注重社会利益，也就是我们所称的“技术社会责任（technological social responsibility）”，就能够为社会及自身盈利带来好处。毕竟，生产率更高的劳动者可以获得更高工资，从而提振对产品和服务的需求。为了充分利用数字技术、人工智能和自动化带来的深远好处，我们需要实现一种谨慎的平衡，鼓励创新、提高自身能力以有效驾驭这些新兴技术所带来的诸多影响。