一句话总结：机器学习目前还没有完全代替人类。到当AI真正大规模铺开的那天，生产力的确会大幅提高，但许多白领工作将被替代。一边失业大潮可能汹涌而来，另一边作为消费者AI还能精准榨干你的口袋。

首先，定义专业词汇。机器学习也在商业中被叫做人工智能。但其实，机器学习更像是用算法来推算一些事情。比如说网页验证图片里有没有猫，自动驾驶汽车该什么时候踩刹车等等。一个电脑，目前还是无法做到像人脑一样多样化地思考。

求索人工智能

CB Insights消息，大的科技公司，如Alphabet、Apple、Amazon之类，都在大力投资科技。印象里很多公司会谨慎培养可能成为竞争对手的小公司，但大佬们并不在意。现在这些大公司愿意给领域内专才的起薪已经达到50万美元，创业AI公司得到的投资也扶摇直上。到了2017年初，第一季度的总投资就达到了17．5亿美元。

需要提一句的是，机器学习的价值现在还没在经济构成里太多地体现出来，起码在经济数据里微乎其微。另外，尽管AI的投资俯拾皆是，目前还没有形成一个普遍性的浪潮。2010年之后，全球失业率也在稳步下降。所以别急，你的工作暂时还保得住。

马步扎实，但还没练成绝世武功

Bloomberg文章表示，就像很多年前的计算机革命一样，机器学习迟早会对我们的生活产生大的影响。问题是如何影响。

几位经济学家Ajay Agrawal， Joshua Gans， Avi Goldfarb在他们的新书《机器预测：AI将经济带来什么》给初步的解答。基于AI所涉及的经济体量和它的新颖性，这本书给出的答案比较大而化之并且是推测性的。但这些经济学家的成果已经斐然，毕竟在1800年预测蒸汽帆船、在1992年预测互联网，都是十分难的。

他们给出的对机器学习的分析方式尚在传统的经济学框架内。先定义产品本身，再思考供需关系。在他们看来，AI意味着生产力的提高，需要简单推测的工作会更简单更便宜。

这样听上去确实很理论化，但这项研究不仅仅止于理论。Agrawal是多伦多大学罗特曼管理学院一个创业公司Creative Destruction Lab（创造性毁灭实验室）的创立者，剩下的作者们也都和这个公司有过合作关系，这样的经历使得他们能够真正从行业前端进行展望和分析。

在他们看来，机器学习在各个环节完全代替人类不太可能。相反，他们认为，机器学习会被用在价值链上信息高度聚集的结点，剩下的交给人类去权衡。“权衡”这个词听上去很模糊，基本上可以理解为人类去思考两个选择中哪一个更符合他们的需求，更能在真实世界中出彩。

如果他们的预测没错，AI将会像引擎代替了蓝领一样代替白领，让人们跳过脑力劳动，直接进入“选择”阶段。这种情况的好处是，生产力极大提高。坏处是，如果AI发展得太快。很多人会失业，中产缩水，贫富差距拉大。

当然，哪怕经济学本身也不仅是供需这么简单。传奇经济学家Hal Varian曾经帮Google制定价格系统，成就了Google的高利润率。近期，他发表了一个新论文，文中探讨了几个更尖锐的机器学习和高科技经济产业结构之间的关系。一个负面的例子就是，机器学习能够让商家准确知道客户愿意为一个产品花多少钱，定价就死死地卡在那，压榨出消费者手里每一分钱。另外，机器学习网络之下，大公司掌握一切的情况可能更加明显。腹黑一点想，算法们之间可能偷偷“联手”，操纵市场，而人类甚至根本就不知道。

说到底，想了解机器学习的影响，还是要等到大规模应用了之后才能真正知道。预测固然好，但就像电脑、互联网一样，它们最终的形态，可能大大出乎我们的意料。

编辑：徐闻道