人与机器的关系处于创新的核心。这一关系的历史由一些关键时刻标记，这些时刻永远改变了两者的纽带，其中许多也给全球经济带来了根本性的颠覆。例如，只需想想农业工具的使用或互联网所带来的变革，便能体会其影响之大。
如今，我们正站在另一轮熊彼特式浪潮的门槛上，其特征是经济、知识与生活的数字化。这一转型的变革潜力可能与此前的创新浪潮一样具有改变游戏规则的意义，甚至更甚。这一转型还将带来人与机器之间联系的新演进。我们仍处于这一变革的早期阶段。以工业领域为例，我们目前才刚刚构建使工业互联网充分发挥潜力所需的基础设施，Predix等云平台便是这一趋势的最新例证。
平稳过渡还需要我们应对与人机关系新阶段相关的种种担忧。如今，我们的思维在生产力方面比以往更加依赖机器，与此同时，机器也在发展出自己的“思维”。我们也正接近这样一个节点：人类思维不仅能影响机械机器，还能影响生物机器（例如DNA、细胞）。与这些张力相关的一些担忧由来已久，且常被夸大（例如“自动化将夺走我们的工作”）；另一些则是新的，关乎临界点动态，例如斯蒂芬·霍金和埃隆·马斯克关于人工智能的论断，或我们应在人类增强方面走多远的问题。这些都是复杂的问题，没有简单的答案；若要实现成功过渡，它们需要我们审慎考量。
带着这一点（双关有意为之），Look ahead 将用接下来的两周时间推出一系列文章，探讨人与机器的关系，以及这一关系可能对全球经济的未来意味着什么。
本系列以对马可·安农齐亚塔博士（Dr Marco Annunziata）的深入访谈开篇。马可·安农齐亚塔博士是通用电气（General Electric）的首席经济学家、全球市场洞察（Global Market Insights）执行董事，通用电气是少数能够历经并建立在多轮颠覆性创新浪潮之上的企业之一。自加入通用电气以来，Annunzianta博士特别关注创新与技术及其经济影响，并合著了两篇关于工业互联网的论文。
在这篇分为两部分的访谈中，他与Look ahead分享了自己对人与机器的历史与未来的看法，以及我们如何才能为下一轮创新浪潮做好最佳准备。
回顾人与机器关系的历史，您认为其中有哪些里程碑？在这一演进过程中，我们今天处于什么位置？
人与机器的关系可能是人类演进最具决定性的特征之一，就经济增长的速度与形态的演变而言，它无疑是最具力量的因素之一。
在我看来，这一演进过程经历了三个关键阶段，其中第三阶段正在当下展开。
第一阶段始于我们开始引入更强大的工具来辅助农业劳动。在此之前，农业一直是人类经济增长的支柱；工具的引入标志着人与机器关系的根本性转变。技术可以用来减轻劳动负担。而且在很大程度上，它并未被视为需要担忧的事物。
第二阶段是工业革命，以及更强大的机器开始被引入工业领域，并伴随着一轮又一轮的自动化浪潮。这一阶段与第一阶段相似，因为我们再次利用机器，将人类从一些最艰苦、最单调的任务中解放出来。但是，尽管机器在农业中的引入意义重大，真正启动生产率增长进程、并随之带来经济增长与生活水平指数级提升的，是工业革命。
我认为我们如今正处于这一演进过程的第三阶段，在此阶段，我们正在学习利用机器，也在智力和信息领域辅助我们。这已不再仅仅是利用机器，将我们从极其艰苦或极其单调的体力任务中解脱出来，而是利用机器在智力层面和控制层面为我们提供帮助，借助它们如今能够以更高的精度和更快的速度执行更多任务这一事实。
我认为这一阶段同样会具有颠覆性，因为它正在人与机器的关系中开辟一个全新的维度，因此将催生又一轮实质性的加速经济增长。
人与机器的关系可能是人类演进最具决定性的特征之一……
与之前的各个阶段相比，您认为当今人与机器的关系有哪些新的特点？在这些转型的发生方式上，我们是否看到了任何重要差异？
我认为有趣之处在于，人与机器的关系充满矛盾。希望总是与恐惧交织在一起。我们喜欢使用机器，也喜欢用它们来做我们不喜欢做的事情，但与此同时，我们又有一种本能的恐惧，担心机器可能会以某种方式取代我们、取代工人，并且不再符合我们的利益。
这些担忧在第一次浪潮（农业）期间可能没那么突出，但在工业革命的案例中就能非常清楚地看到。然而，在这两个案例中，人与机器之间都没有被拿来比较。两者之间的界限非常清晰。
当前这一轮演进正在发生的是，这条界限在某种程度上变得模糊了。随着大数据挖掘、计算，并最终是人工智能的发展，以及在某种程度上的机器人技术，我们也开始面临机器接管一系列智力任务的可能性。
以我为例。我是一名经济学家，我研究全球经济数据，而如今你可以拥有一台超级计算机，它能够筛选海量经济数据，并针对任意数量的变量给出经济预测。
因此，机器一下子就扩展到了一个不同的活动领域。这一演进阶段的独特之处和引人入胜之处在于，它促使我们更深入、更复杂地思考：究竟是什么让人类变得特别。
这不仅是一个哲学问题，也是一个经济问题。它相当于在问：“在这第三阶段的革命中，机器可以承担越来越多的智能与智力活动，那么人与机器之间最佳的分工应该是什么？”
卢德分子从未需要担心人工智能奇点。我们需要。
卢德分子从未需要担心人工智能奇点。我们需要。
如果我们着眼于这类周期的短期情况，例如2030年或2050年，这一新型关系能够带来哪些切实可行的工业经济机遇？
这是一个非常好的问题。我认为，这一新阶段的经济潜力被低估了，部分原因在于我们仍处于这一进程的起步阶段，也因为我们正从漫长的全球金融危机和全球经济衰退的修复过程中走出来。市场上弥漫着一种悲观情绪，人们认为增长仍然过于疲弱，而且这种人与机器的新型关系所带来的工业经济机遇并不多。
我的看法则完全不同。我认为，一旦你开始通过数据和传感器让工业机器和供应链变得更加智能，你得到的就是一个更高效、更具生产力的经济，进而带来更多经济增长和就业。从某种意义上说，这些生产率提升与上一轮浪潮[工业革命]并无不同，但区别在于，如今我们将拥有能够帮助我们预测任何一台设备何时、会出现什么故障的软件，能够提前判断应在何处干预以防止停机，如何为此制定计划，从而消除生产中断或停工。
然而，这一新浪潮中最具力量的特征是全球大脑。这大概是人与机器之间互动与合作最紧密的地方。原因在于，除了让人类借助机器的计算能力之外，我们如今还在利用机器的能力，将人与人彼此联系起来。
就软件开发而言，这种情况已经存在了一段时间。但在工业领域，我们迄今只是浅尝辄止。然而，这同样具有强大力量。我认为，在未来20至30年间，我们将看到这一领域的大幅加速，企业与政府将探索如何建立正确的激励机制，促使人们以一种既奖励开放式创新、又保障知识产权的方式展开合作。
最后但同样重要的是先进制造技术的进步。这是人与机器互动这一新阶段演进的另一种形式，它具有一种不同类型的力量。这些技术使你（这里的“你”指的是工程师、科学家，也就是机器的思考大脑）能够开始设计全新的产品，这些产品是通过设计而天生智能，而不是通过在其上加装传感器而变得智能。我认为，在未来20年间，这将是我们将看到巨大进步的另一个领域。
一旦你开始通过数据和传感器让工业机器和供应链变得更加智能，你得到的就是一个更高效、更具生产力的经济，
在许多方面，我们仍处于这一新创新浪潮的起步阶段。你预计这一转型需要多长时间才能完成？要实现这一目标，我们需要什么？
工业革命用了100至150年才逐步展开。要抵达当前这一创新浪潮的顶峰，将需要更长的时间，因为这是一场比工业革命复杂得多的演进。
我们几十年前就通过计算机的诞生开始了这一进程，但我认为，要抵达这一浪潮的顶点，大概还需要50至100年。这并不是说未来5年、10年不会有任何有意义的进展（它们会有的），但我们讨论过的一些创新，包括3D打印和4D打印，在有趣的应用方面才刚刚起步。这将是一段漫长而富有成效的旅程。
就实现这一目标需要做什么而言，有多方面的内容。一个显而易见的方面是基础设施投资，包括实体基础设施和数字基础设施。不过，在我看来，投资教育将更加重要。
在危机爆发之前，普遍存在一种观念，尤其是在发达经济体中，认为你学什么并不重要，你都能找到一份好工作，并在余生中从事高薪工作。然而，随着机器在信息、数据与智能方面变得越来越强大，我们越来越清楚地认识到，需要更好地理解人类需要具备哪些技能，才能与机器实现最佳匹配。
这意味着要提高STEM（科学、技术、工程和数学）学历的标准，但也意味着教育体系要聚焦于创造力、灵活性和适应能力。换言之，要投身于这一新的创新阶段，人的思维需要先行，机器随后跟上。
本访谈第二部分将于9月25日（周五）发布，届时将聚焦下一轮创新浪潮、美国和中国如何应对技术转型，以及我们如何才能为下一轮创新浪潮做好最佳准备。请在Twitter上关注@GELookahead，参与讨论。
本文首次发表于 GE LookAhead。发表本文并不意味着世界经济论坛认可文中观点。
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作者：Elie Chachoua博士是战略与多学科研究领域的专家。
图片：2014年Innorobo展会上，一名参观者在试用法国原子能和替代能源委员会（CEA）的外骨骼装置。REUTERS/Robert Pratta。
