蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，知名研究机构RAND发布了一份名为《Managing AI’s Economic Future: Strategic Automation Policy in an Era of Global Competition》的报告。该报告深入探讨了在全球竞争时代，如何通过战略性自动化政策来管理经济增长和不平等问题，特别是在人工智能（AI）发展和部署的不确定性背景下。报告通过模拟和情景探索，评估了在众多可能的未来中，不同自动化（激励或抑制）政策的表现，为政策制定者提供了宝贵的决策支持。这份报告内容丰富，不仅涉及技术政策和经济战略的交叉领域，还提出了在保持历史增长模式和管理不平等的同时，如何通过不对称的方法来优先发展垂直自动化并适度限制水平自动化扩张的策略，对于理解AI如何塑造全球经济竞争格局具有重要价值。
在全球化竞争时代，人工智能（AI）技术的发展和应用对经济未来产生深远影响。《Managing AI’s Economic Future: Strategic Automation Policy in an Era of Global Competition》报告深入探讨了AI如何塑造经济前景，并提出了战略性自动化政策。报告通过模拟和场景探索，评估了不同自动化政策在多种可能的未来中的表现，为政策制定者提供了宝贵的洞见。
AI技术的进步带来了显著的经济增长潜力，但同时也加剧了财富分配不均的问题。报告指出，通过激励垂直自动化（提升已自动化任务的效率）和适度限制水平自动化（自动化新任务）的不对称政策，可以在维持历史增长模式的同时管理不平等。垂直自动化的强烈激励是所有表现最佳的策略的一部分，无论政策目标如何，这表明它是低遗憾的政策选择。
报告中的模拟结果显示，追求更激进的经济增长目标，如年收入增长10%或以上，需要更具体的技术条件和更积极的自动化政策。然而，即使允许更大的不平等增长，实现这种增长目标的路径也明显变窄，且更依赖于有利的技术条件。这表明，通过AI自动化实现增长的途径比最初想象的更为有限和不确定。
AI技术的发展速度和影响范围是政策制定中的关键考量因素。报告通过构建经济模型，区分了水平自动化和垂直自动化，并内生化政策选择。模型显示，当AI技术主要用于提高现有自动化流程的生产力时，经济和工资增长最为稳健。然而，当AI技术主要用于替代人类工作时，虽然收入增长显著，但工资增长却可能下降，加剧了不平等。
报告还强调了政策制定中的不确定性。AI技术的发展轨迹、经济影响以及政策的最佳响应都是不确定的。因此，报告采用了稳健决策框架（RDM），通过模拟数千种可能的未来，评估不同政策的表现。这种方法允许政策制定者在不确定的未来中做出信息充分的选择，而不必等待AI发展的最终结果。
报告的分析结果对政策制定者具有实际指导意义。它建议政策制定者考虑采用不对称的自动化政策，强烈激励垂直自动化的同时适度限制水平自动化的扩张。此外，报告建议开发更好的指标来区分垂直和水平自动化，并可能通过税收政策、研究资金或监管框架来实施这些政策。
文章的灵感来自于这份报告，它只是对报告内容的总体介绍。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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