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AI向善？“社会经济”可形塑技术的发展方向 | 未来经济

SSIR 斯坦福社会创新评论 2022-11-27
收录于合集 #未来经济 7个



导读

提起“社会经济”（social economy），读者也许会感到有些陌生。如英属哥伦比亚-艾伯塔社会经济研究联盟（B.C-Alberta Social Economy Research Alliance）所提出的，“社会经济包括那些以互惠原则为动力，通过对资本的社会控制，追求经济和社会双目标的组织。这个定义囊括了所有的合作社和信用社、非营利组织和志愿者组织、慈善机构和基金会、服务协会、社区企业，以及利用市场机制追求明确社会目标的社会企业”。


在谈到社会经济时，我们也会想起卡尔•波兰尼在《大转型》（The Great Transformation）中提到的经济从社会中“脱嵌”的问题。关注社会经济，也是在关注市场经济由从社会“脱嵌”到重新嵌入社会发展的可能。


在本文中，伦敦大学学院教授Geoff Mulgan带来了对社会经济发展的观察，阐述了为什么社会经济需要促进并塑造技术发展以满足社会需求，并通过五项战略实现这一目标。虽然立足于欧洲视角，但我们希望此文也能为本土读者带来思考和启示。




学术顾问：孙萍议题编辑：刘水静作者：周若刚（Geoff Mulgan）译校：李欣沂、金怡

第四次工业革命（4IR）作为一个广泛的框架和总括性术语，涵盖了数据、人工智能在内的技术，以及它们与基础设施、汽车、房屋和城市等物理对象的联系，代表了当前正在发生的重要趋势。然而，大多数对第四次工业革命的评价，无论是看好还是批评，都采取了技术决定论的观点。大多数人认为新技术会通过创造新型财富或腐蚀民主的方式直接塑造社会。他们意识不到社会可以塑造研发（R＆D）的方向，并决定技术的用处。

十年之前，许多来自民间的领导人和评论员都希望非营利组织能在开发基于4IR技术的新平台和服务项目方面发挥重要作用。然而，像Uber和Airbnb这样的营利性平台却已然占据了市场的主导地位。我这些年来以资助人和投资方的角色接触了一些竞争者。在这过程中，我目睹了“平台合作主义”（以合作社而不是传统商业模式来运营基于互联网的出租车、儿童保育和其他服务）这一理念从一个具有光明前景的概念到可以大规模落地所历经的困难挣扎。

这里我们也面临着一项严峻的风险，那就是下一代人工智能可能会重蹈覆辙，即由商业性企业和一些政府部门主导技术发展，而民间只能无力地旁观。然而，社会经济的各种形式也有机会战略性地塑造4IR技术的开发和应用，以实现社会福利。



伦理和法规指导下的4IR


4IR作为一个概念首先由世界经济论坛（World Economic Forum）推广，企业和一些政府部门热情地接受了它。然而，民间的反应却很有限。现有的关于4IR可能产生的社会影响力的学术文献刚刚起步，往往相当单薄且只是围绕着与伦理有关的一般原则，而不是详细的影响力分析。其中大部分集中在人工智能可能通过算法战威胁真相、和平和民主等价值观；假新闻或深度伪造（deep fakes）的扩散；决策工具中的算法偏见，特别是在刑事司法等领域；以及面部识别和其他工具的潜在滥用。
 
随着人工智能变得越来越普遍，在决策制定中发挥更大的作用，这种警惕是至关重要的。但是，虽然世界各地的人工智能伦理中心获得了非同寻常的慈善和商业资助，而且该部门的许多伦理建议是合理的，但这些提议往往缺乏人工智能在社会和政治方面影响的精微细节，更不用说战略选择了，而且往往给出难以落地的原则清单。此外，除少数例外情况外，民间社会在公共政策选择方面做的工作很少。
 
事实上，欧盟委员会和各国政府的政策制定者不得不为自身制定选项。例如，在《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation）出台之后，欧盟已经开始增强技术的社会维度，继而提出了从面部识别到社会信用的一系列提案以限制和指导人工智能。但令人意想不到的是，民间或学术界的投入依旧很少。
 

提升科技向善


这些努力大多将4IR技术视为需要监管和约束的威胁。然而，也有少数人专注于将人工智能用于更以社会为导向的目的。例如，Aerobotics公司正在使用无人机和人工智能来发现和解决害虫问题，以提高农业产量。在教育领域，一些人正在使用人工智能来改进课程设计和评估模式，并为学生提供在线学习定制材料。其他的一些例子包括台湾的民间领导者使用AI工具Polis来组织大众辩论，以及一些组织正在使用AI进行从帮助诊断健康问题，到帮助难民重新安置方面的一切工作。

▲南非农业技术公司「Aerobotics」官网，为农业从事者提供智能工具来管理其农作物。

在许多情况下，民间社会可以高效地使用已然成熟的数字技术。这一点在欧洲不断增长的数字社会创新（digital social innovation,DSI）网络中显而易见：其中包括数千家慈善机构、社会企业和基层团体——以及像美国的TechSoup和DataKind、西班牙的cibervoluntarias、英国的CAST、首尔的大数据学院以及全球网络动员实验室这样的能力建设组织。

此外，在技术前沿也有一些颇具潜力的小规模案例。Open Bionics使用机器人技术创造出开源机器人手和假肢装置，其他公司可以使用现成的材料和快速原型技术轻松复制。MeshPoint生产的设备用于在灾区和难民营创建点对点的互联网网络；Tonic和Provenance等项目使用区块链使供应链更加透明。其他组织也正在使用聊天机器人来对传统的选民登记方式做出改进，解决工作场所骚扰的问题，并支持灾区的创新活动。
 
我们还可以看到几个已经设立的专业项目，包括支持将人工智能用于社会公益倡议的Google.org“影响力挑战”（Impact Challenge），以及“人工智能向善平台”（AI for Good platform），该平台寻求人工智能的可规模化实际应用以实现全球影响力。

▲2018年，谷歌CEO宣布举办AI影响力挑战赛，倡议将人工智能用于社会公益


在北美，萨斯喀彻温省和阿勒格尼都有雄心勃勃的项目，将基金会、非政府组织和政府联系起来，利用人工智能对社会风险采取预防性行动。美国在创建国家研究云（National Research Cloud）方面的努力——通过政府、企业和大学的合作伙伴关系为研究人员提供计算资源，是一个更为面向公众的案例，尽管民间力量在这过程中并未出现。
 
这种伙伴关系性质的空间有可能扩大。由大平台领导的计划，例如谷歌在多伦多的Sidewalk Labs项目或在波特兰的Replica，承诺了一个智慧城市的新时代，但事实证明这些项目无法赢得公众信任，且需要在数据治理方面作出完全不同的新安排以防止信息滥用。

▲Sidewalk Toronto意向图

与此同时，慈善基金有效推动了人工智能伦理方面的工作，但没有推动人工智能在社会或慈善事业本身中的使用。事实上，企业以创新方式使用4IR技术的强大能力的一个体现是，他们对慈善捐赠的影响可能比基金会更大，例如，Facebook通过其Facebook Messenger服务赋能对慈善机构的捐赠。Salesforce与美国的United Way合作，在基于其人工智能产品“爱因斯坦”的工作场所捐赠平台上增加了建议功能。


社会经济的战略考量


虽然上述努力试图通过法律、法规和道德规范来限制和指导技术发展的方向，并动员技术发展以满足社会需求，但其影响力仍然有限。展望未来十年，最大的问题是社会经济是否会接受其在4IR中目前相对边缘的角色，或者会以有益于社会的新方式积极塑造技术发展。在更悲观的情况下，社会企业和其他参与社会经济的组织将会：

  • 依靠商业企业开发的AI产品

  • 缺乏与大平台竞争所需的资本和专业知识（重蹈共享经济的覆辙)

  • 欠缺数据源——即缺乏各种机器学习的重要输入

  • 缺乏影响研发方向或更广泛政策环境的手段

  • 由于缓慢的落实过程，继续落后于商业部门

  • 看到社会目标因自动化带来的大规模工作岗位流失而受损


在更乐观的情况下，他们将:

  • 获得资本和能力以参与竞争，并实现他们需要占上风所需的经济规模和范围

  • 使研发方向更多关注流离失所人群、难民融入和公共卫生等社会优先事项，而不限于军事和商业优先事项

  • 帮助塑造有利的监管和政策环境，包括关于隐私、透明度和数据开放的规则

  • 帮助塑造特定系统环境，特别是围绕气候变化和工作的未来

  • 通过更高的工人技能水平和技术的高效部署实现生产力方面的进步



净零排放的例子



数据和人工智能在气候变化中的作用成为了一个急需研究的领域。实现碳排放的大幅度减少是21世纪所面临的最大挑战之一。民间社会一直处于推动变革，以及展现变革在实践中意味着什么的前沿。它强调需要改变社会和经济的几乎所有方面，包括能源、交通和建筑的技术设计；饮食和旅行等日常行为；以及包括税收、补贴、激励和规章在内的地方、国家和全球各级政策。社会经济在这其中也有占比，领导回收和减少浪费的举措，开展活动以改变传统态度，并发展出新的能源所有权模式。

但脱碳过程要求社会经济中的系统和组织们利用许多4IR技术，包括数据、人工智能和物联网。尽管各国政府已经制定了宏伟的目标，如挪威到2030年实现净零、芬兰到2035年实现净零、西门子等公司许下在全球所有生产设施和建筑物中到2030年实现净零的承诺，但很少有机构能够有连贯的策略，通过充分利用社会经济或数字工具的方式实现《巴黎协定》的目标。

重新调整投资方向，将其导向绿色技术发展，正在产生与气候目标相一致的指标、资金和投资标准。但社会经济方面我们需要做得还有很多。需要协调可用的数据、知识和见解，以便在能源、交通和住房等领域实现深远的系统性变革，并识别连接社会经济的各种形态的最佳方式。更具战略性的方法将包括:

01

将数据变为共享资源


目前，尽管存在大量相关数据，但标准化和易于获取的数据相对较少。大部分数据都是专有的，掌握在能源提供商等大型商业公司手中。为了有效使用4IR，公共和民间组织需要领导排放数据的收集，管理和共享，这个数据还包括供应链、城市和社区以及个人的碳足迹数据。

关于这方面的一些工作正在进行中——包括信息仪表盘和使用卫星数据绘制煤炭排放量的“碳追踪”（Carbon Tracker）等项目——但这些信息仍然相当碎片化，且未能与资金分配相结合。与此同时，赫尔辛基、阿姆斯特丹和哥本哈根等城市也斥资为净零计划提供了有关建筑、交通和能源的详细信息，但包括的数据非常少，也没有清晰具体的提及社会经济相关的数据。

同时，还有一些未解决的重要问题，如智能电表数据的所有权和可访问性，以及新机构可能需要充当数据守护者的这一问题。然而，从长远来看，正确的数据策略非常重要;它可能最终改变公司的报告，改变金融市场和投资者的行为，并为公众提供更可靠的信息，让他们能够了解其资产是否是有益的，亦或是会阻碍碳减排的进程。

02

拥抱人工智能和机器学习


无论是管理电力网络还是发明新材料，许多企业都试图使用人工智能来应对气候变化。有些企业专注于更为详细地将气候变化绘制下来，并跟踪极端天气模式；其他企业则将其应用于减少能源使用、交通规划、太阳能地球工程和金融等方向，一个例子是DeepMind关于谷歌使用了多少能源的项目。

然而，社会经济同样可以发挥更突出的作用。例如，它可以帮助设计处理算法所有权、透明度和伦理的新方法，这将越来越多地塑造我们的城市生活。


03

积累证据和共享知识


政府间气候变化专门委员会（The Intergovernmental Panel on Climate Change）协调了有关气候变化诊断的全球知识，但信息只与在改造社区能源系统和减少食物浪费等领域如何有效应对气候变化相关。同样，市场压力意味着企业有强烈的学习动机。但是，当涉及到碳减排的系统性或公共利益方面时，责任和行动都存在缺口。

像Climate KIC或C40这样的组织正在尝试多层次战略（从地方到国家），但问题是他们的资源目前仍然有限。即使存在大量的评估和证据，确保这些评估和证据可供市政当局、社会企业和其他需要它的人使用和访问也是一大难题。这个问题也阻碍了提高生产力创新的实践。越来越多的领域需要中心，无论中心是由公共部门还是慈善事业资助，都专注于“什么是有效的”交流——不同团体可以分享和推广有关如何有效使用热泵或家庭保温等技术的实用知识。

04

促成实验


研发的某些方面——特别是那些符合完善的产品创新框架的方面——已经获得了大量资金，但研发存在重大缺口。例如，像激励计划对能源效率的影响，或循环经济对就业的可能影响这样减排议题内较为复杂的问题，缺乏实验所需的投资以增进新知。此外，在改善进行类似实验的团体之间的同行学习和快速分享结果（包括数据）上，也存在机会。

诸如芬兰等国的政府，正在采取系统方法，将围绕脱碳的多个本地实验与共享数据和学习连接起来。像这样的平台也许对城市和社会经济至关重要，理想情况下将包括数据的实时整合;设计和评估实验的共享协议;以及共享深入的证据分析和综合。

05

动员社群


为了实现《巴黎协定》的目标，社会经济需要比过去更成功地动员社群。该领域需要支持专注于减少食物浪费或改变饮食行为等主题的活动，并使用数据和明确的假设检验来为决策提供信息，例如如何推动基于地点的行动（place-based action）。泛欧比赛和挑战在这里提供了一些有用的经验教训。我们刚刚开始看到更多的综合方法，如暗物质实验室在气候变化方面的增强集体智慧（Augmented Collective Intelligence）的工作，它显示了协同调动人工智能和集体智慧的方法所在。

第五点强调了一个更广泛的战略问题——集体智慧的作用。脱碳的例子显示了协调各种情报合集，包括数据、证据、民间洞察和想法，作为共享资源以支持社会行动的重要性。类似的考虑因素适用于许多其他领域，无论是在老年人护理还是工人的技能再培训方面。

一种连贯的、战略性的方法以有利于社会的方式积极塑造技术发展，它将并行开展不同的工作：重新确定研发方向，同时更好地协调数据、证据、人工智能和实验。目前，民间不仅缺乏这种战略、远见和想象力，而且其能力与军事、监控和大企业能力之间的不平衡很可能会继续增长。所有这些都使预测、准备和应对未来十年可能发生的重大变化变得愈发困难。

但是，尽管到目前为止，社会经济在很大程度上处于4IR的边缘，但在其中发挥作用的许多组织已经认识到其在解决社会和环境问题方面的重要性和前景。联合国开发计划署加速器实验室网络等倡议正在使用集体智慧的方法来加速围绕可持续发展目标的创新，而欧洲议会等机构也已经认识到需要在推广人工智能的同时一起推广集体智慧的方法和技术。与此同时，印度正在实施计划，将Aadhaar识别系统的概念扩展到教育等领域，以大规模提供服务。这是民间社会和政府在集体智慧方面进行合作的一个很好的例子。

除此之外，也许还有开发新领域的空间，研究社会经济如何在4IR中发挥更积极的作用，并将科学和技术研究的回顾性分析与更具前瞻性的战略方法联系起来。4IR的风险在于，它有可能是发生在人们身上的革命，而不是人们进行的革命。它更有可能放大商业和军事利益，而不是社会利益。改变这一点还为时不晚，但改变社会经济以积极和明智地塑造4IR将需要慈善界和民间采取更具战略性的行动。
 

来源：斯坦福社会创新评论官网原标题：The Social Economy and the Fourth Industrial Revolution作者简介：周若刚（Geoff Mulgan）爵士是伦敦大学学院集体智慧、公共政策和社会创新教授。他是Young基金会和国家科学技术和艺术基金会的前首席执行官，同时，他也是英国首相办公室的前政策负责人。



专题预告



本期专题【未来经济】包含6篇稿件，敬请关注：


1、《关于平台经济，我们需要建立一种新型数字化关系》


2、《 AI向善？“社会经济”可形塑技术的发展方向》（The Social Economy and the Fourth Industrial Revolution）提出，第四次工业革命滚滚向前，而在其中融入社会意识，使科技的发展为社会服务正当其时，本文提出五项策略以实现这一目标；（见本文）


3、《当好算法开始性别歧视：背后的原因以及如何推进人工智能的性别平等》（When Good Algorithms Go Sexist: Why and How to Advance AI Gender Equity）指出，算法中的性别歧视十分常见：这是由于算法乃人的产物，也自然会渗透进人的社会中带有的偏见与歧视。为了改善和克服这一问题，本文作者指出了社会变革者和算法写手们可以做的事；


4、《数据时代的企业社会责任》（Corporate Social Responsibility for a Data Age）从数据在救灾活动中的作用凸显出其公共属性出发，探讨如何将各个实体（政府、企业、公益慈善机构）采集的数据“打通”，实现数据的共享、数据保护并将数据转化成行动；


5、《可持续发展经理人可以引导第四次工业革命》（Sustainability Managers Could Lead the Fourth Industrial Revolution）呼唤企业的相关部门通过四种做法将挑战转化为发展机遇，在第四次工业革命中注入可持续基因；


6、书评《科技“跑步机”》（The Technology Treadmill）指出，科技创新并不总是带来理想中的结果，对意外后果的不断修正可能会使人类在停不下来的科技“跑步机”上疲于奔命。





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