报告

人工智能对国际贸易的影响

编者注:

该报告是“人工智能未来的蓝图”,来自布鲁金斯学会的系列文章,分析了人工智能和其他新兴技术带来的新挑战和潜在的政策解决方案。

人工智能(AI)必将对国际贸易产生变革性的影响。诸如数据分析和翻译服务等领域中的特定应用已经在减少贸易壁垒。同时,国际贸易规则可以应对AI发展中的挑战,例如改善全球对数据的访问以训练AI系统。以下内容概述了一些重要的AI贸易机会以及贸易规则可以帮助支持AI发展的领域。

人工智能是什么意思?

在继续探讨人工智能对贸易的影响之前,重要的是要弄清人工智能的含义。更具体地说,狭窄的AI(例如翻译服务,聊天机器人和自动驾驶汽车)与通用AI之间存在一个关键区别,即“自学习系统可以从人性广度的经验中学习,并在所有任务上都超过人的表现。”通用AI提出了更广泛的生存问题,例如如何使此类系统的目标与我们自己的系统保持一致,以防止灾难性的后果,1 但是一般的AI仍然是遥遥无期的技术。

要了解狭窄的AI对于贸易的潜在重要性,简短考虑其核心部分也很重要。特别是,狭窄的AI基于机器学习,机器学习使用大量数据和强大的算法来开发关于未来的日益稳健的预测。2 用于机器学习的数据既可以是受监督的(带有标签的事实,例如标签),也可以是不受监督的原始数据,这些原始数据需要模式识别,而无需事先提示。3 这包括强化学习-机器学习算法会主动选择甚至生成自己的训练数据。

支持狭窄AI的另一个关键发展是深度神经网络(DNN)。 DNN由非线性转换节点功能的层组成,其中每一层的输出成为网络中下一层的输入。每一层都是高度模块化的,因此可以采用针对一种类型的数据(例如图像)优化的层,并将其与其他层组合以用于其他类型的数据(例如文本)。4 深度神经网络结合了多种机器学习任务(创建了所谓的通用机器学习(GPML)),这使AI可以有效地依靠人类能够消化的混沌数据类型,例如视频,音频,和文字。

Narrow AI还包括特定工具,例如用于模型验证的样本外验证,用于训练数据流模型的随机梯度下降以及图形处理单元(GPU),它们最初是为视频游戏开发的,但事实证明非常适合支持训练DNN所需的大规模并行计算类型。5

在现实环境中应用这些开发需要大量数据集来初始化AI系统。在这里,数量很重要,因为机器学习需要能够将尽可能多的过去结果纳入未来的预测中。这意味着访问数据尾部(少了普通数据和不规则数据)非常重要。

人工智能对经济增长和国际贸易的影响

人工智能的发展将以多种方式影响国际贸易。一是人工智能的宏观经济影响以及相关的贸易影响。例如,如果人工智能能够提高生产率,那么这将促进经济增长并为国际贸易提供新的机会。目前全球生产率的增长速度很低,并且有各种可能的原因。6 生产率增长缓慢的一个原因,特别是对于理解与AI的潜在联系特别重要,是一个经济体需要时间来吸收并有效利用新技术,尤其是那些对整个经济产生影响的复杂技术,例如AI。7 这包括建立足够大的资本存量以产生总体影响的时间,以及为充分利用人工智能投资(包括获得熟练技术人员和业务实践)所需的补充投资所需的时间。8

人工智能还将影响经济增长的类型和质量,并影响国际贸易。例如,人工智能可能会加速向服务经济的过渡。

人工智能还将影响经济增长的类型和质量,并影响国际贸易。例如,人工智能可能会加速向服务经济的过渡。对于人工智能和工作机会的影响,这是必然的结果,因为人工智能很可能会扩展自动化并加快制造业领域低技能蓝领工人的工作机会流失。9 同时,人工智能还将强调特定的工人技能,因为它可以用来增加产品和产品的价值。这将导致服务在生产以及国际贸易中的份额进一步扩大。

特定AI在国际贸易中的应用

人工智能和全球价值链

人工智能已经对全球价值链的发展和管理产生了影响。它可以用来改善对未来趋势的预测,例如消费者需求的变化,以及更好地管理供应链中的风险。通过允许企业更好地管理复杂且分散的生产单元,此类工具提高了GVC的整体效率。例如,企业可以使用AI改善仓库管理,需求预测并提高即时制造和交付的准确性。机器人技术可以提高包装和库存检查的生产率和效率。企业还可以使用AI改善供应链中资产的物理检查和维护。

全球价值链的发展将受到使用人工智能发展智能制造的广泛趋势的影响。例如,德国领导的工业4.0概念基于传感器,物联网和连接机器,材料,供应品和客户的网络物理系统。这将包括工厂中预测机器的能力和自我维护,供应链各公司之间的完整通信,以及根据客户要求进行生产的能力,即使是小批量或单批生产。10 这种发展可以加强和扩大全球价值链。例如,专注于连接性的智能制造可以使GVC向专业服务提供商在R等领域的更具体的参与开放&D,针对供应链中离散任务量身定制的设计,机器人技术和数据分析。

类人机器人与日本一家工厂的装配线员工并肩工作。这样的自动化机会已经在影响全球的全球价值链。 (来源:路透社/加藤一生)

然而,人工智能还可以创造生产外包的趋势。更大的自动化机会以及3D打印的规模化可以减少对扩展供应链的需求,特别是那些依赖大量低成本劳动力的供应链。结果可能会加快Dani Rodrik所说的发展中国家“过早工业化”的过程。11

使用数字平台进行交易

已经部署AI的另一个领域是在eBay等数字平台上。特别是对于小型企业,数字平台为全球化提供了前所未有的机会。例如,在美国,eBay上有97%的小型企业出口,而线下同行中只有4%。12

特别是对于小型企业,数字平台为全球化提供了前所未有的机会。

人工智能开发的翻译服务进一步使数字平台成为国际贸易的驱动力。例如,由于eBay的机器翻译服务,基于eBay的对讲西班牙语的拉丁美洲的出口增长了17.5%(价值增长了13.1%)。13 为了使这种增长成为现实,国家之间的距离减少10%与3.51%的贸易收入增长相关,因此eBay机器翻译带来的收入增加13.1%相当于国家之间的距离减少了35%以上。

贸易谈判

人工智能还具有被用来改善国际贸易谈判成果的潜力。例如,可以使用AI更好地分析不同假设下每个谈判伙伴的经济轨迹,包括取决于贸易谈判的结果(各种形式的贸易自由化下的增长途径),在有贸易壁垒的多人方案中如何影响这些结果进行了不同程度的下调,并预测了未参加谈判的国家的贸易反应。巴西已经建立了智能技术&贸易计划,包括使用AI改善贸易谈判。14

制定贸易规则以支持AI

除了AI对国际贸易模式的影响外,WTO和FTA中反映的贸易规则也可以在支持AI发展中发挥作用。以下概述了贸易规则对全球AI开发和部署至关重要的一些关键领域。

数据对AI的重要性

限制全球移动数据能力的数据本地化措施将降低开发定制AI能力的能力。

《跨太平洋伙伴关系全面进步协议》(CPTPP)和最近的《美国-墨西哥-加拿大协议》(USMCA)中反映的全球数据自由贸易贸易承诺将支持AI的发展。如上所述,训练AI系统需要访问大量数据。建立能够应对各种挑战和不同人口群体的AI系统需要访问全球数据。举一个相对简单的例子,语音识别AI的发展需要访问大量的语音数据,这些数据可以捕获本地语和语调以及不常用的单词。结果,限制了全球移动数据能力的数据本地化措施将降低开发定制的AI能力的能力。

此外,人工智能的开发和使用基于其他数字技术,其中关键技术是云计算,大数据和物联网。15 这些数字技术还依赖跨境数据流。这意味着限制全球数据传输的数据本地化措施将通过提供较少的培训数据直接打击AI,并通过削弱构建AI的基础模块而间接影响AI。

跨境数据流的限制可能对较小的国家(通常是发展中国家)产生最大的影响。具有大量内部人口的美国和中国较少依赖第三国访问数据来开发适合其国内市场的AI功能。但是,要在医疗保健等领域开发AI,人口较少的国家将需要访问全球健康数据。对此类数据的访问限制将降低人工智能系统对发展中国家的准确性和相关性。

 

用于云计算的海量数据服务器属于AI驱动的创新之一,这些创新正在改变全球贸易。 (来源:路透社/唐娜·卡森)

改善对人工智能开发数据的访问也将需要政府作为大型数据集的存储库,以使此类数据公开可用。在这方面,USMCA取得了进展,其中包括缔约方认识到访问政府信息对经济和社会发展的重要性,并在可能的范围内以机器可读和开放的格式访问政府数据。16

隐私和AI

贸易协定中对跨境数据流的承诺与政府为限制数据流以实现合法公共政策目标的范围保持平衡。维持国内隐私标准是政府当前减少跨境个人数据流的一个关键原因。例如,欧盟通用数据保护条例(GDPR)禁止将个人数据传输到欧洲委员会认为不足够的国家。

GDPR对个人数据处理和使用的限制可能会对AI功能的发展产生不利影响。例如,根据GDPR,个人数据只能用于收集目的,这意味着作为交易的一部分收集的个人数据不能再用于培训AI以改善服务交付方式。 GDPR要求公司最大程度地减少收集的数据量以及将数据保留多长时间,这与开发用于训练AI的数据集是矛盾的。

GDPR对个人数据处理和使用的限制可能会对AI功能的发展产生不利影响。

另一方面,如果人们能够信任在线生活,包括为AI学习提供大量个人数据,则需要强大的隐私。从这个角度来看,在开发AI和隐私之间没有内在的取舍。关键的挑战将是设计不会对数据访问和使用造成不必要限制的隐私规则。贸易规则可以通过对数据输入国做出承诺来保护数据输出国个人数据的私密性来提供帮助。这可以通过鼓励相互承认隐私系统以及发展共同的区域和全球隐私原则来实现。17

标准与AI

将AI整合到工业中将需要开发一系列新标准。以自动驾驶汽车为例,这将需要各种技术标准,安全标准和新的汽车制造标准。各国制定不同的国内标准将增加必须重新组装才能出口的外国制造商的成本。 USMCA承诺将国内标准建立在国际标准的基础上,以支持互操作性并减少在全球开发AI的障碍。

源代码保护

要求将源代码的访问作为投资或市场访问的条件,这对AI的发展提出了另一个挑战。美国贸易代表办公室(USTR)已确定需要这种访问权限,这是中国强制技术转让这一更广泛问题的一部分。18 由于AI是基于算法的,因此以提供对源代码的访问为条件来限制市场准入会作为国际贸易壁垒,从而减少AI在全球的扩散。

美国和其他国家/地区已经开始对这种担忧做出回应。在CPTPP和USMCA中,双方同意不以“要求转让或访问另一方个人拥有的软件的源代码”作为进口或销售的条件。19

知识产权保护与AI

人工智能的发展引发了涉及国际贸易的知识产权(IP)问题。如前所述,AI依赖大量输入数据。培训数据通常需要复制和编辑后才能使用。根据收集数据的方式,这可能涉及未经授权复制成千上万的受保护作品。在美国,版权保护可能仅依靠“变换性”或“非表达性”合理使用例外,才能为此类数据使用提供法律保障。20 合理使用提供了一套基于原则的灵活的版权例外。21 合理使用例外已成为美国数字业务模型发展和消亡的重要法律基础。22 但是,即使在美国,合理使用例外是否将涵盖培训AI的数据的一些更复杂的使用,也有待测试。23

即使在美国,合理使用例外是否将涵盖训练AI的更复杂的数据使用方式,也有待测试。

此外,在许多其他国家/地区不存在合理使用例外或类似的版权灵活性。例如,欧盟使用了版权法的特定例外列表,该例外列表不包括文本和数据挖掘,并且似乎不包括人工智能。澳大利亚采用与欧盟类似的方法。24 从国际贸易的角度来看,这意味着在其他国家/地区合法复制数据以开发AI可能被视为非法,这为在这些国家/地区部署AI构成了障碍。

贸易协议在解决版权灵活性方面一直犹豫不决。 CPTPP包括各缔约方对“实现其版权和邻接权制度的适当平衡”的认识,25 但是最近的USMCA缺少实现版权平衡的目标。

人工智能与商品贸易

尽管AI的开发主要集中在对数据,标准和IP的访问上,但获得商品也会影响全球AI的发展。特别是,如上所述,CPU是深度神经网络中使用的关键硬件。因此,在全球范围内开发AI需要CPU的交易。这突显了降低关税的持续作用,以支持对人工智能开发所需技术的获取。


该报告的作者约书亚·梅尔策(Joshua Meltzer)衷心感谢他从辛里奇基金会获得的有关数字经济与贸易项目的支持。

布鲁金斯意识到,其提供的价值在于对质量,独立性和影响力的绝对承诺。捐助者支持的活动反映了这一承诺。

脚注

  1. 一般见 //futureoflife.org/background/benefits-risks-of-artificial-intelligence/,于2018年11月26日访问。
  2. Stuart Russell,Daniel Dewey和Max Tegmark,“健壮和有益的人工智能研究重点”,AI杂志,Winger,2015年,第1页。 106。
  3. 凯文·P·墨菲(Kevin P. Murphy),《机器学习:概率论》(2007年),第1-2页。
  4. Matt Taddy,人工智能的技术要素,NBER工作论文24301,2018年2月。
  5. 同上
  6. 雷姆·贾安娜(Remes Jaana)。等人,“解决生产力难题:需求的作用和数字化的希望”,麦肯锡全球研究所,2018年2月;伯恩(Byrne),大卫(David M),J.G。 Fernald和M.B.雷因斯多夫。 2016年。“美国生产率下降还是测量问题?” 布鲁金斯经济活动论文, (春季)109。
  7. Erik Brynjolfsson等人,“人工智能与现代生产力悖论:期望与统计数据的冲突”,NBER工作论文第1号。第24001页,2017年10月(2017年12月修订),第10。
  8. 同上
  9. Arnet,Melanie,Terry Gregory和Ulrich Zierahn。 2016年。“经合组织国家工作自动化的风险:比较分析。”经合组织社会,就业和移民工作文件第189号。
  10. 秦杰,刘颖和罗杰·格罗夫纳(Roger Grosvenor),“工业4.0及以后的制造业的分类框架”,Procedia CIRP 52(2016)174。
  11. Dani Rodrick2015。“过早的工业化”,NBER工作文件20935,2015年2月。
  12. eBay 2015年。“在数字单一市场中增强人们的能力并创造机会”,eBay关于欧洲潜力的报告,2015年10月。
  13. Brynjolfsson,E,X X Hui和Meng Liu(2018),“机器翻译会影响国际贸易吗?来自大型数字平台的证据”。
  14. http://itti-global.org.
  15. 麦肯锡全球研究院,“原始情报时代的承诺与挑战”,2018年10月, //www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Artificial%20Intelligence/The%20promise%20and%20challenge%20of%20the%20age%20of%20artificial%20intelligence/MGI-The-promise-and-challenge-of-the-age-of-artificial-intelligence-in-brief-Oct-2018.ashx (2018年11月19日访问)
  16. USMCA第19.18条。
  17. Aaditya Mattoo和Joshua P. Meltzer,2018年,“国际数据流和隐私:冲突及其解决方案”,《国际经济法杂志》  
  18. 美国贸易代表办公室,根据《 1974年贸易法》第301条对中国与技术转让,知识产权和创新有关的法律,政策和实践的调查结果,2018年3月22日。
  19. USMCA第19.16条。
  20. Authors Guild v.Google Inc.,804 F.3d 202(2nd 先生2015)。
  21. //fairuse.stanford.edu/overview/fair-use/what-is-fair-use/.
  22. 请参阅Perfect 10 Inc.诉Amazon。 Com,Inc.,508 F.3d 1146(9 先生2007年),允许合理使用借口以图像搜索引擎未经授权的方式复制版权照片;以及Capitol Records,LLC诉ReDIGIT Inc.,934 F.Supp.2d(S.D.N.Y. 2013),该案认定合理使用并不能为数字录音的二手市场免除侵权责任。
  23. Benjamin Sobel,2017年。“人工智能的合理使用危机”,哥伦比亚法律杂志&艺术45(2017),p。 68-71。
  24. 约书亚·梅尔策,“数字澳大利亚:经济和贸易议程”,布鲁金斯工作文件118,2018年5月。
  25. CPTPP 2018,第18.66条。

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