聯合國報告：對亞洲而言自動化與人工智慧是雙刃劍

一個核心論點就是：在亞洲國家中，新技術是雙刃劍。以勞動密集型製造業和外包服務業為主的部分恐受其威脅，但在改善社會服務、簡化行政機構和在數字經濟方面提供新的收入形式等方面，新技術都大有助益。

而新技術所要達到的目的、對新技術產生的風險進行怎樣的管理，最終要由政府、公共機構、私營企業和民間社會來選擇和決定。

發展中國家從自動化中獲益，但失業率也會提高

此前關於自動化和人工智慧對社會的影響，大多數討論物件都主要集中在發達經濟體，但自動化和人工智慧也會影響發展中經濟體，而易受到自動化影響的產業，正是那些發展中國家所依賴的、推動其經濟轉型的產業，比如製造業。

對於亞洲來說，製造業增加值（MVA）在東亞GDP的比例中佔得最多，在東南亞地區所佔比例也持續走高。最新的MVA資料顯示，泰國（27%）、緬甸（22%）、馬來西亞（22%）、印度尼西亞（21.2%）和菲律賓（19.6%）為亞洲前列，柬埔寨（17%）和越南（15.8%）緊隨其後，份額最小的是寮國，僅有8%。

2017年，Soft Wear Automation公司推出了一款縫紉機器人LOWRY，可以在8小時內頂替10名工人並生產1142件T恤，而人類縫紉的則為669件；由於機器人在確定尺寸等方面表現優異，亞洲製造商三星、富士康和 ofollow,noindex">華為 也都在推進自動化計劃。2017年，三星電機就在相機模組組裝工序中引進自動組裝技術，以助光學防抖（OIS）相機模組的投入產出率大幅提升，同時還可緩解“GalaxyS8”相機模組供不應求的局面。

2015年時，亞洲共有160萬臺工業機器人，中國的工廠預計到2018年，會安裝超過40萬臺工業機器人，既能改善工廠環境——以前工廠的工作條件十分糟糕，從孟加拉國倒塌的服裝工廠到富士康的大量自殺事件可得知，工人們幾乎沒有享受過勞動保護——又能幫助提高工作效率。

效率的提高也意味著生產力的增加。在過去幾十年，亞洲公司花了幾十年時間才能趕上西方並與之展開競爭，而在數字經濟中，時間軸正在縮短，本土公司很快就可以主導自己的市場了。2016年，亞洲的電子商務交易佔全球企業對消費者市場的25%，中國和印度領先。

效率提高的同時，風險也會跟著提高。對於一些地區而言，技術帶來了職業結構的變革，更多的中低端製造者會轉向新職業，就業反而增加。但對於大多數亞洲國家來說，失業率升高是最明顯的表徵。

自動化與人工智慧對亞洲製造業帶來的風險圖解。圖片來自新浪科技

勞工組織、政府和經濟學家擔心，人類工人很可能會以前所未有的規模和速度被機器替代，從而加劇不平等並加重貧困。尤其是一些中低端的工作，恰是被取代的物件，而這些工作，卻是某些國家社會流動的引擎。

以印度紡織業為例， 紡織業為印度創造了4500萬個就業機會，佔出口收入的13%，自動化會威脅到其69%的工作崗位；根據國際勞工組織的資料，印度尼西亞將有56%的崗位被自動化替代；孟加拉國是東亞聯盟中最大的紡織品、服裝和鞋類出口國，其製造的商品佔出口商品的81%，一旦原有的勞動力被機器所取代，失業情況可想而知。

目前，耐克公司正與製造商Flex合作，實現製鞋自動化，其在越南、印度尼西亞和中國的亞洲生產基地都可能受此影響；耐克的競爭對手阿迪達斯也在使用電腦針織、切割和增材製造等方式生產，以此降低了勞動力成本，在產品 開發 上還能具備更高靈活性，比如進行產品定製，實現高階市場的增長。

不僅是在製造業領域，亞洲各國在服務業領域的優勢恐也不復之前。通過機器學習、快速優化的語音和人臉識別準確度，在法律助理服務、行政管理、IT支援和客服等領域，客服自動化正在取代人工。

尤其是印度和菲律賓。他們的優勢——英語技能和較低的勞動力成本，可能都將無關緊要。主要的印度IT公司，如Cognizant、Infosys和Wipro，都宣佈了自動化計劃，儘管他們是將工人們重新分配到高薪工作，而非裁員；菲律賓貿易部相信，人工智慧可以取代在業務流程外包（BPO）行業工作的120萬菲律賓人中的50%，哪怕這個一年收入約為250億美元、GDP貢獻7.3%的行業萎縮會影響到菲律賓的稅基。

以上這些，都意味著亞洲以出口為主導的製造業模式將結束，亞洲大量人口或將回歸貧困。

數字化帶來的性別鴻溝

這些負面影響在性別上也有體現。

在BPO行業和服裝業對女性的負面影響比男性更大。菲律賓的業務流程外包（BPO）一直是其重要行業， 去年收入達260億美元，預計2020年將創造200萬個就業崗位。在BPO行業的工作者有59%是女性，同時，女性佔紡織品行業人數的70%以上，根據菲律賓貿易部所估計的數字，她們都有失業的風險。

但數字化也並非完全無益於女性，各國也都在試圖彌合這種鴻溝。

谷歌的Saathi專案培訓了很多“大使”來對30萬個村莊的婦女進行 教育 ，使之可以在日常生活中受益於網際網路；韓國組建了一支基金，專門支援農業、材料、機械和計算機等領域的女學生組成的研究團隊，還通過提供現場體驗專案來培養科學和工程領域的女性人才；日本政府啟動Rito挑戰賽來激勵女性選擇STEM（科學、技術、工程及數學）領域的職業，並增加科學和工程等職業領域的女性數量。

還有隱私和資料監管的困境

亞洲電子商務交易佔2016年全球企業消費者市場25%的份額，企業可以高效地進行交易；第四次工業革命技術提高了能源效率，減少了各種渠道的浪費，包括實時分析以確定能源使用趨勢，發現低效和浪費問題；很多經濟體正在引領精準農業趨勢。

自動化和人工智慧既能帶來福祉，又不可避免地產生負面效用——演算法可以幫助預測疾病的爆發，也可能推動仇恨言論的傳播；自動化技術可以給學生作文評分，讓老師們專注於課程規劃和指導，但也可能更少人情味和更多模式化。

很顯然，各國需要對此加以監管，在數字經濟中明確禁止某些型別的活動或行為，但這樣的監管卻是缺失的。

報告在對東盟經濟共同體2015年藍圖進行的評估分析時發現，只有30%的東盟國家在電商領域制定了隱私立法，而只有60%的國家制定了消費者保護規定。

出臺一些法規來應對資料隱私或線上欺詐等行為或許有助於建立電商與消費者之間的信任，而如果缺乏監管，就會帶來風險。

比如去年劍橋分析公司未經許可收集了超過5000萬Facebook使用者的資訊資料，對這些使用者的行為模式、性格特徵、價值觀取向、成長經歷進行分析，然後有針對性地推送資訊和競選廣告，以影響美國選民在競選中的投票。

政府確實很難將全部的行為加以考量，但可以與領頭的公司組成諮詢小組和公私聯盟形式，根據實踐制定基本的行為準則，併為即將步入數字經濟領域的人們開展教育活動。

政府還需要考慮更嚴格的監管幹預措施，明確禁止在數字經濟中進行某些型別的活動。比如在歐盟新的《通用資料保護條例》（GDPR）中列出的資料隱私規範，會處罰那些資料保護不力的公司，甚至可以禁止那些沒有表現出誠意且沒有適當協調運營風險的公司。