[玖富公司图片 ]阿里巴巴罗汉堂发布最关乎人类未来的十大问题

时间:2019-06-25 13:13:35 作者:admin 热度:99℃
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  十博官网(hd0571.com)杭州6月25日电 (记者 魏)25日,阿里巴巴倡议成立的罗汉堂公布最关乎人类未来的十大问题。200多位来自全球的顶尖学者、政界、企依寸负责人应邀在杭州“西湖论剑”,闭门研讨十大问题,其中包括6位诺贝尔经济学奖获得者。

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  第一问:我们是应该先操纵危险,还是先迎接数字技术?

  2001诺贝尔经济学奖获得者迈克尔斯宾塞(MichaelSpence)认为,数字经济带来的福利还难以被正确衡量和估量,这会影响我们平稳数字经济危险和收益。现有对经济的衡量集中在对经济增长的关注,忽略了健康、生活便利等其他福利。数字经济的长期影响是深度多维的,需要一个更多维的框架衡量个人和社会福利。

  第二问:数字技术会扩大鸿沟,还是会让世界变平?

  2001诺贝尔经济学奖获得者迈克尔斯宾塞(MichaelSpence)认为,中国数字经济的进展不仅体现在增长速度上,还体现在边远、贫困群体与现有经济资源的结合速度上,这是令人震动的普惠增长模式。

  美国马里兰大学助理教授阿尔伯特罗西(AlbertoRossi)认为:智能投顾能够帮助用户更稳健地配置资产,特别是对投资体会少、现金持有比例高、频繁买卖的用户而言更是如此。智能投顾让投资更普惠。

  第三问:数据是谁的?谁是真正的受益者?

  2014诺贝尔经济学奖获得者让梯若尔(JeanTirole)认为:我们如何在爱护个人隐私的同时,不遏制科技的进步和创新的向前?我们想倒掉洗澡水,但别把宝宝也泼出去了。

  第四问:数字技术会让更多的人失业,还是会让工作时间更短?

  2010诺贝尔经济学奖获得者克里斯托弗皮萨里德斯(SirChristopherPissarides)认为:并没有证据证实技术会带来失业率的提高。但技术的进展过程中,的确会促进就业的结构性转变。以1980年以来的就业数据显示,就业逐步从制造业向服务业转变。

  第五问:谁是平台经济的受益者,是全部参加者,还是少数平台公司?

  2010诺贝尔经济学奖获得者克里斯托弗皮萨里德斯(SirChristopherPissarides)认为:数字平台是对分散市场匹配技术的改进,它具有提高全部市场参加者效率的潜力。

  2010诺贝尔经济学奖获得者克里斯托弗皮萨里德斯(SirChristopherPissarides)认为:互联网和平台经济能够有效打破制约成熟市场进展的阻碍。在中国,没有互联网,农民只能进城打工才能提高收入,互联网让他们在家乡也可能获得同样的进展机会。

  澳大利亚新南威尔士大学教授理查德霍尔登(RichardHolden)认为:数字技术改变了企业的协同方式和边界,让原本很多公司内部才能完成复杂的协同变得高效和透亮,更多的事务可以在公司外部由市场协同来完成。这给小微企业带来更大的生存空间,更高效的利用资源做专业化分工。

  第六问:治理机制要如何改变,才能适应数字时代?

  2016年诺贝尔经济学奖获得者本特霍姆斯特罗姆(BengtHolmstr?m)认为:人工智能正在改变我们的经济进展机制,也会改变我们制定政策的方式。

  第七问:金融服务在越来越平民化的同时,会不会引发更多的危险?

  2016年诺贝尔经济学奖获得者本特霍姆斯特罗姆(BengtHolmstr?m)认为:数字经济时代,信息是一种新的抵押品。有了数字平台上收集的信息,小额借款人获得信贷不需要抵押品,因为贷款人比借款人更了解他的信誉。在这方面,平台模式更接近于西方信用卡的基础模式,同时因为它基于数字识别,并包含大量数据,所以比信用卡廉价得多,也不轻易被欺诈。

  第八问:数字时代全球化会走回头路吗?

  2001诺贝尔经济学奖获得者迈克尔斯宾塞(MichaelSpence)认为:让我感来兴奋的是中国的数字经济增长范式能够启示其他国家,开发庞大的国内市场就能带来庞大的增长机会。在此基础上我们不难想象,只需要一点点的国际合作,这种进展模式就能推广来全世界。各国小微企业参加来国际市场中或将成为下一个增长引擎,这才是最最激荡人心的事。

  第九问:人工智能该不该有道德观?

  2011年诺贝尔经济学获得者托马斯萨金特(ThomasSargent)认为:说究竟,机器并不是自己在学习,它们学的,都是人类输入的数据。是人类在告诉机器要学习什么。因此,我们人类在给机器提供数据的时候,要努力去除掉一些偏见。

  第十问:大算力和大数据,一定会让我们离真相更近吗?

  2013年诺贝尔经济学获得者拉尔斯彼得汉森(LarsPeterHansen)认为:数字经济时代,丰富的数据的确为经济学分析提供了更多的素材,但是实证分析本身的价值则非常有限。对于实际发生什么和可能发生什么,理论模型却能帮助我们做不同情形和不同政策下的比较。因此纯数据驱动具备一定的局限性,模型能让人们在大数据时代的今天做更好的决策。

  2011年诺贝尔经济学获得者托马斯萨金特(ThomasSargent)认为:大数据和大算力提升了抽象信息理论的价值,它们的高速进展对处理信息的方法论提出更高要求。更优的信息估量技术,算法博弈论,多元时间序列算法和数据模拟技术等都可以在大数据时代散发光荣。(完)

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