一句话总结：机器学习还没有完全取代人类。
当AI真正大规模部署时，生产力确实会大幅提升，但很多白领工作岗位将会被取代。
一方面，失业率可能会激增，但另一方面，作为消费者，人工智能可以准确地掏空你的口袋。
首先，明确专业术语。
机器学习在商业中也被称为人工智能。
但实际上，机器学习更像是用算法来计算一些东西。
例如，网页验证图片中是否有猫、自动驾驶汽车何时应该刹车等。
计算机仍然无法像人脑那样多样化思考。
从CB Insights on Artificial Intelligence的消息来看，Alphabet、苹果、亚马逊等各大科技公司都在大力投资科技。
我的印象是，很多公司都会精心培育那些可能成为竞争对手的小公司，但大公司并不在意。
这些大公司现在愿意为该领域专家提供的起薪已达到50万美元，初创AI公司获得的投资也猛增。
年初，一季度总投资达到17.5亿美元。
需要提到的是，机器学习的价值在经济结构中还没有得到太多体现，至少在经济数据中是微乎其微的。
此外，虽然人工智能的投资无处不在，但尚未形成普遍的浪潮。
多年后，全球失业率也稳步下降。
所以不用担心，你的工作暂时还是会保住的。
马步扎实，但尚未掌握绝世武功。
彭博社文章称，就像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重大影响。
问题是如何。
几位经济学家 Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb 在他们的新书中给出了初步答案《机器预测：AI将经济带来什么》。
基于人工智能所涉及的经济规模及其新颖性，本书给出的答案是广泛且推测性的。
但这些经济学家的成果却是引人注目的。
毕竟，预测2018年的蒸汽帆船和2018年的互联网是非常困难的。
他们给出的机器学习的分析方法仍然在传统经济学框架内。
首先定义产品本身，然后再考虑供给和需求。
在他们看来，人工智能意味着生产力的提高，需要简单推测的工作将变得更简单、更便宜。
这听起来确实很理论，但这项研究不仅仅是理论。
Agrawal 是多伦多大学罗特曼管理学院的一家初创公司 Creative Destruction Lab 的创始人。
其余作者也与该公司有过合作。
这段经历让他们真正从行业前端起步。
展望与分析。
在他们看来，机器学习不太可能在各方面完全取代人类。
相反，他们认为机器学习将用于价值链中信息高度集中的节点，而人类将完成剩下的工作。
“权衡”这个词听起来很模糊，基本上可以理解为人类思考两种选择中哪一种更适合自己的需求，并且在现实世界中更好。
如果他们的预测正确，人工智能将取代白领，就像引擎取代蓝领一样，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率大大提高。
缺点是人工智能发展太快。
许多人将失去工作，中产阶级将缩小，贫富差距将扩大。
当然，即使是经济学本身也不仅仅是供给和需求的问题。
传奇经济学家哈尔·瓦里安曾经帮助谷歌开发了一套定价系统，为谷歌的高利润率做出了贡献。
最近，他发表了一篇新论文，探讨了机器学习与高科技经济产业结构之间的几个更尖锐的关系。
一个反面的例子是，机器学习可以让商家准确地知道顾客愿意为某种产品花多少钱，但定价却被卡在那里，从消费者手中榨取每一分钱。
另外，在机器学习网络下，大公司一切尽在掌握可能会更加明显。
如果想得更险恶一点，算法之间可能会暗中“联手”操纵市场，而人类根本不知道。
最终，想要了解机器学习的影响，还得等到它大规模应用。
预测是好的，但就像计算机和互联网一样，它们的最终形式可能远远超出我们的预期。