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摘要
自动化、人工智能和“第四次工业革命”的创新正在渗透一切，无论是汽车、服装、电子制造，还是商业流程、物流和医疗健康，给效率、生产力、速度和灵活性带来的帮助是毋庸置疑的。
这些创新可以使产品更安全，提高工业生产力，缩短全球供应链，使公共服务趋于个性化，更具预见性和参与性。公民可以提供数据，并受益于围绕公共服务越来越多的数据流。然而，正如所有技术变革一样，它们的影响取决于各种选择以及它们所想要达到的目的。就像核裂变技术既可以制造军用武器，也可以生产民用能源一样，这些创新可能会带来广泛的应用和影响，既有正面，也有负面。
失业问题是被讨论最多的威胁。劳工组织、政府和经济学家担心，人类工人很可能会以前所未有的规模和速度被机器替代，这可能会加剧不平等，破坏社会和谐，加重贫困。通过机器学习和自动化，实体和数字机器人可以获得曾被认为是人类独有的能力，例如策略性思考、自我纠正的学习，以及情境反应能力等，并取代许多中低端的工作，而这些工作以往曾经是社会流动的引擎。这不仅仅是对就业的威胁，也是对国家税收基础的威胁。在这些国家，制造业和商业服务外包等高风险行业的就业正受到威胁。
到目前为止，关于自动化和人工智能对社会影响的讨论主要集中在发达国家和中国，即创新聚集的地方。然而，发展中社区对创新带来的机会和威胁同样有着越来越强烈的兴趣。这些工具将对可持续发展目标（SDG）作出什么样的贡献，造成什么样的威胁？这些影响将于何时出现，波及哪些人群？我们可以做些什么来避免负面结果，确保自动化、人工智能和新的数字经济对可持续发展目标作出积极的贡献？
这份报告对这些问题进行了系统性评估，专注于亚洲发展中国家。报告概述了人工智能和自动化影响可持续发展目标的正面路径和负面路径，随后列出了各国政府可用于推动有建设性发展方向的政策工具。这项评估关注3个领域，即经济、社会和环境的政策工具，以确保这些技术有助于而不是阻碍实现2030年目标。
报告封面
负面场景及其对实现可持续发展目标的影响
报告首先介绍了有关自动化和人工智能对社会经济潜在不利影响的现有文献，分析了亚洲当前和近期的风险，并评估这些风险对制造业和服务业的意义。
随后，报告指出了这些风险对实现可持续发展目标可能造成的影响。在泛亚洲地区，报告还指出了特定国家的风险因素和爆发点，并区分了两类情况：现有行业面临威胁的国家，以及可能无法在未来进入某些行业的国家。
报告发现，至少有9个可持续发展目标可能受到明确的负面影响，原因主要是失业率上升造成的直接和间接后果，但这样的负面影响也可能来自其它路径，例如零工经济和按需经济等新兴领域出现的危险和威胁。报告自始至终特别关注技术变革对性别问题的影响，尤其是女性经济权问题。这些技术的发展方式有可能为性别平等做出积极贡献，也可能加深不平等。
正面场景及其对可持续发展的影响
负面预测是根据已经存在或可以想象的趋势做出的。然而，仅仅这样的分析是片面的。人类选择、政策和体制演变也会影响技术变革的社会结果。前几个时代快速的技术变革推动了新行业的兴起，就业机会的增加，并为提高公共服务效率做出了贡献。自动化和人工智能还可以支持可持续发展目标，利益相关者可以合作探索对社会有利的应用场景。例如，无人机和卫星正在农村地区运送医疗用品和人道主义物品，数据分析为救灾工作提供了指导，精细化农业提高了农业产量，减少了有害物质的使用，而人工智能正在帮助科学家跟踪和预测气候变化的影响。简而言之，类似的工具可以以完全不同的方式得到使用。算法可以帮助预测疾病的爆发，也可能推动仇恨言论的传播。自动化技术可以给学生作文评分，让老师们专注于课程规划和指导，但也可能取代人工客服。所有这些创新都有正反两方面的应用，因此报告的第二个方面阐述了自动化和人工智能给可持续发展目标带来支持的方式，以及这种关系演化的路径。
政策反应
这份报告表明，技术对社会发展并没有预先确定的结果。重要的是政府、发展行为体、劳工组织和其他利益相关方，包括科技公司本身，如何参与、塑造、培育和引导创新进程，以实现对社会和环境有利的目标。
因此，在描述了自动化和人工智能对可持续发展目标造成影响的正面和负面方式后，报告的最后一节列举了干预措施。如果成功实施，这些干预措施可确保在经济、社会和环境3个广泛的领域产生积极影响，包括加强社会保护政策，更多地利用人工智能和自动化来优化公共服务，利用技术来解决自然资源和生态挑战，以及最大程度地利用技术去支持新的增长领域，例如绿色和循环经济、数字技术和“网络平台”，例如网约车共享经济应用。此类应用在亚洲和全球范围内都在快速发展。
这种同时考虑正面和负面技术路径及其对可持续发展目标影响的多维度视角可以帮助发展社区和各国政府理解加快技术变革带来的风险，以及更重要地，积极主动地拥抱这些机会。这反过来又可以鼓励发展行为体注重必要的体制和治理改革，以确保新技术在经济、社会和环境领域产生积极的影响。
自动化和工作的未来：有争议的描述
- 研究人员已经确认，许多任务和工作很容易受到当前或未来技术自动化的影响。
- 批评者对“过早的去工业化”提出警告。这指的是发展中国家的工业在经济产出中的占比过早地出现萎缩。
- 人工智能和自动化对公共部门有重大影响，包括优化政府行政流程，以及优化服务的设计和交付。
第一次工业革命（1760-1840年）从英国的纺织业开始，利用水和蒸汽动力来实现机械化生产。第二次工业革命发生于19世纪末到20世纪初，利用电力实现大规模生产，产生了许多现代化工具，包括内燃机和现代通讯技术。第三次工业革命发生于20世纪70年代，将电子和信息技术引入生产。今天，第四次工业革命融合了物理、数字和生物技术、机器人、物联网、人工智能、3D打印和机器人软件自动化。
到目前为止，关于自动化和人工智能的文献主要关注对就业的潜在影响，但也提出了更广泛的担忧，例如发展中经济“过早的去工业化”的前景，普通经济增长模式（以劳动密集型、出口导向制造业等形式）的丧失，甚至人工智能等强大的新技术被滥用，导致了间谍和监视活动，或是利用算法驱动的社交媒体平台传播虚假信息，煽动紧张局面。处于行业核心的企业家甚至表达了对新技术力量的担忧，这样的企业家包括特斯拉创始人埃隆·马斯克（Elon Musk），以及Facebook创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）和克里斯·休斯（Chris Hughes）。当前的讨论和文献主要涉及3个领域：就业、过早的去工业化，以及公共服务。
自动化和人工智能在亚洲的影响
技术很难预测，反乌托邦的预测伴随着每个新的技术和经济时代出现。然而数据显示，在3个动荡的世纪里，人类福利，无论是以收入、预期寿命还是健康状况来看，都有所改善。
- 东亚的发展“奇迹”，从日本到“东亚四小龙”（中国香港、新加坡、韩国和中国台湾）和中国内地，再到今天的马来西亚、越南、孟加拉国和泰国，都建立在面临自动化风险的制造业技术之上。
- 在服务行业，业务流程外包行业取得成功的亚洲经济体可能会看到，相对优势，例如广泛的英语技能和较低的劳动力成本，在自动化面前消失殆尽。
- 人工智能和新的数字经济可以为可持续发展目标的实现带来威胁和机遇。在最负面的自动化和人工智能场景中，至少9个可持续发展目标的实现进度可能会受到影响。
到目前为止，大部分关于自动化和人工智能对社会影响的讨论，除中国（这两个领域的领导者）之外，主要集中在发达经济体。然而，自动化和人工智能也将影响发展中经济体。最令人担忧的是，某些在自动化面前非常脆弱的行业正是“追赶型”国家推动经济转型所依赖的行业。
对制造业的影响
制造业在很大程度上推动了亚洲长达半个世纪的GDP增长，尤其是在东亚，而近期也开始向东南亚蔓延，涉及的行业包括汽车、电子和服装等。制造业增加值（MVA）占GDP的比重在东亚地区最高，而在东南亚的占比也开始上升。部分供应链已经迁移到东南亚。
对服务业的影响
通过机器学习、算法驱动的决策框架，以及快速优化的语音和人脸识别准确度，服务行业已经、或是很快将受到自动化的影响。在法律助理服务、合规、行政管理、IT支持和客服等领域，客服自动化正在取代人工。
应对自动化和人工智能带来的机遇和挑战
- 经济政策，尤其是发展政策，必须与当时可用的技术、地缘政治和政策工具相结合，而不是复制过时的模式。
- 数字领域的监管执法力度正越来越严，具体例子包括数据隐私协议，对数据保护协议不当的公司进行罚款，以及对未表现出诚意和适当参与操作风险的公司处以禁令等。
- 在制造业，亚洲公司花了几十年时间才赶上西方并与之展开竞争。与此不同的是，在数字经济中，时间轴正在缩短，本土公司很快就主导了自己的市场。
技术的社会影响并不总是能预先确定。对政策的选择、社会对话和公共意见都会影响技术部署后的效果。19世纪和20世纪，交通、电力和能源技术的进步使西方国家的人民生活水平得到了前所未有的改善。今天，创新能力强，技术应用深入的国家包括许多和平、平等和繁荣的社会，例如韩国、日本、芬兰、瑞士、瑞典和荷兰，而在人类发展指数和基尼系数排名中得分最低的国家，例如刚果民主共和国、中非共和国、巴西和南非，受到治理不善、冲突和腐败的影响远远大于技术过剩的影响。
经济
经济政策，尤其是发展政策，必须与当时可用的技术、地缘政治和政策工具相结合，而不是试图复制过时的模式。
数据监管将至关重要。知识驱动的经济需要数字基础设施，使企业可以高效地进行交易，并需要适当的约束来应对数据隐私或在线欺诈等挑战。然而，数字并不永远是国家和地区发展项目的核心。例如，对东盟经济共同体2015年蓝图进行的评估分析发现，在鼓励地区数字数据流动方面还需要更多的进展。数据流动是促进知识经济发展的关键因素。分析还发现，只有30%的东盟国家在电商领域制定了隐私立法，而只有60%的国家制定了消费者保护规定，这对建立电商行业的信任至关重要。
需要对连接性和创新展开投资
需要通过投资来确保随时随地都能接入高速互联网，尤其是4G和5G网络。 EIU的2018年互联网包容性指数显示，印度尼西亚（658.8％）、泰国（366.7%）和中国（244.0%）等地的4G覆盖率快速提升。但同时也显示出该地区其它地方的互联网接入面临很大局限，包括当地采取的公共措施非常有限，而互联网接入方面的两性差距也很显著。其中，巴基斯坦、斯里兰卡、印度、马尔代夫和尼泊尔都处于全球排名垫底的位置。
弥合这一差距对于扩张数字平台和网络至关重要。这些创新的力量在于它们能够克服物理和地理限制：农村干预有助于实现这些好处。谷歌的Saathi项目培训了很多“大使”来对30万个村庄的妇女进行教育，使之可以在日常生活中受益于互联网。这些大使作为当地代理商提供包括产品分发（例如电话和SIM卡）在内的各种服务，还可以作为技术人员帮助人们通过互联网获得政府福利。
前几十年并没有这种生计模式，它可以提供更好、更有效的全新手段帮助人们获得良好的商品和服务。促进创新的政策也显示出巨大的前景。包括取消高昂的许可成本、激进的破产规则、繁重的税务制度等商业障碍，还推出各种刺激政策来鼓励电子商务和电子支付等基础领域的发展，以此创造更有活力且对中小企业非常友好的增长路径。
如果没有观察到这些领域带来的风险，对数字增长模型的任何讨论都是不完整的。这一点在许多监管问题中都很体现得非常明显，谷歌在欧盟面临的反垄断调查以及Facebook在剑桥分析数据泄密丑闻后面临的批评都是很好的例子。仇恨言论、社会两极分化和针对虚假信息的争论在很多亚洲国家都非常突出。监管机构也在瞄准垄断问题。
例如， 一些零工经济平台的积极扩张导致驾驶员投入大笔资金购买车辆之后，很容易因为乘车价格的调整而受到打击。要解决这些问题，并确保具有创新意识的新领域有助于可持续发展目标的实现，政府可以考虑组建咨询小组，并与顶尖企业组建公私联盟，从而制定行为准则和最佳实践标准，并对那些进入共享经济等领域的人们开展教育活动。
此外还需要考虑采取更严格的监管干预措施，在数字经济中明确禁止某些类型的活动或行为。在欧盟新的《通用数据保护条例》（GDPR）这种立法中列出的数据隐私规范，会处罚那些数据保护不力的公司。甚至可以禁止那些没有表现出诚意且没有适当协调运营风险的公司，就像伦敦交通局对Uber采取的措施。有很多例子都可以说明其它地区在数字领域采取了哪些更加严格的监管措施，这只是其中的几个而已。
性别也是设计和落实经济增长政策的过程中应该考虑的一项因素。经济政策可以对性别差异产生积极影响；相反，未能在制定增长政策时考虑性别因素会加剧两性之间的不平等状况。一项针对31个发展中国家和发达国家的男女工人进行的研究发现，STEM技能与劳动力市场回报呈现正相关性，特别是对于在数字密集型行业工作的员工来说。另外，两性工资差距之所以持续存在，也可以部分解释为男性获得了更多的STEM教育。
另一项研究表明，女性增加ICT技能后的收益获得了不同程度的提升，从丹麦的4％到韩国的19％。没有考虑性别因素的数字增长政策可能会加剧不平等程度，即使它可以从总体上创造积极的经济成果。想要缩小差距，需要通过政策来为女性劳动者提供足够的STEM和ICT技能，包括从一开始就鼓励女孩和女性从事与STEM相关的研究。
基本技能至关重要。在万维网基金会的研究中，包括印度，印度尼西亚和菲律宾在内9个贫困城市社区的所有女性都拥有或可以使用手机。但平均来看，只有21％的女性网民搜索过与健康、法律权益和交通信息等主题有关的信息。（大多数无法获得数字信息技术的女性都位于发展中国家——撒哈拉以南非洲地区的移动宽带接入方面的两性差距为45％，在亚洲的某些农村地区达到50％）。
其它涉及性别的增长政策还包括缩小数字金融领域两性差距的政策，以及在零工领域保护女性的各种措施；例如，针对约旦的叙利亚女难民面对的这种机会进行的研究，就呼吁采取干预措施来鼓励保护措施和确保安全。为了在新的数字经济中获得更公平的结果，企业应该采纳这样的优良做法，政府应该确定保护措施和技能支持项目，以确保数字增长能够弥合性别差距，或者在性别方面产生中立的影响。
教育政策需要关注21世纪的技能，教育是少数经过时间考验的发展战略之一，并且在人力资本文献中被正确地列为优先事项。面向未来的经济体会从早期的儿童教育和基础教育开始，并一直延伸到对终身学习的促进。除了技术技能之外，还涉及对社会技能和创造技能的培养。 下面列出了最重要的政策工具，但是在每种情况下，质量都至关重要。许多亚洲低收入经济体的教育改革都面临资金短缺、教师培训力度不足或实施过程不均衡等障碍。在这些情况下，教育系统都会加剧不平等现状，而不是消除这种不平等，因为在更富裕的地区，学校的资金更充裕，因而可以给孩子带来越来越好的教育，而这些孩子未来也可以在私营和公共部门占据最有钱有势的工作。
社会
自动化、人工智能和新的数字经济都可以通过在公共服务领域的部署来对社会产生积极影响，而社会保障政策是一套主要机制，可以借此减轻或抵消自动化所产生的负面影响（包括但不限于失业）。这第二个领域解释了人工智能和创新技术的组合可以通过哪些方式来成功地促进可持续发展目标，以及可以对冲其不利影响的社会保障政策。
- 人工智能可以提高公共领域的管理和服务效率
- 数据驱动的公共服务可以成为医疗保健服务的福音
- 人工智能教育可以改善结果，扩大覆盖面
- 城市宜居性等其它方面也可以受益
- 需要辅以社会保障机制
环境
现有的和新兴的技术都可以给环境和生态带来好处，例如减少浪费和能源消耗，还能优化我们利用大自然力量的能力。作为一种公益事业，环境保护是政府的责任，政府可以制定适当的监管规定，并获取各种技术来帮助环保机构提高运作效果。因此，第三个政策领域探讨了人工智能、自动化和新的数字经济如何为那些跟环境和自然资源相关的可持续发展目标做出贡献，还探索了可能需要作出权衡取舍的领域。(张帆 鼎宏)
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