联合国开发计划署（UNDP）与《经济学人》智库（EIU）近日合作发布一份《发展 4.0：亚太地区加速实现可持续发展目标中的机遇与挑战》报告。
这份报告用 92 页，115 个数字，分析了物联网、大数据、自动化和人工智能在亚太地区造成的影响，特别是在制造业、服务业、环境和教育等等几个方面的问题，还列出了亚洲各国政府可用于推动发展的政策措施。
一个核心论点就是：在亚洲国家中，新技术是双刃剑。以劳动密集型制造业和外包服务业为主的部分恐受其威胁，但在改善社会服务、简化行政机构和在数字经济方面提供新的收入形式等方面，新技术都大有助益。
而新技术所要达到的目的、对新技术产生的风险进行怎样的管理，最终要由政府、公共机构、私营企业和民间社会来选择和决定。
发展中国家从自动化中获益，但失业率也会提高此前关于自动化和人工智能对社会的影响，大多数讨论对象都主要集中在发达经济体，但自动化和人工智能也会影响发展中经济体，而易受到自动化影响的产业，正是那些发展中国家所依赖的、推动其经济转型的产业，比如制造业。
对于亚洲来说，制造业增加值（MVA）在东亚 GDP 的比例中占得最多，在东南亚地区所占比例也持续走高。最新的 MVA 数据显示，泰国（27%）、缅甸（22%）、马来西亚（22%）、印度尼西亚（21.2%）和菲律宾（19.6%）为亚洲前列，柬埔寨（17%）和越南（15.8%）紧随其后，份额最小的是老挝，仅有 8%。
自动化与人工智能的出现大大提高了这些国家在制造业方面的效率。
2017 年，SoftWear Automation 公司推出了一款缝纫机器人 LOWRY，可以在 8 小时内顶替 10 名工人并生产 1142 件 T 恤，而人类缝纫的则为 669 件；由于机器人在确定尺寸等方面表现优异， 亚洲制造商三星、富士康和华为也都在推进自动化计划。2017 年，三星电机就在相机模组组装工序中引进采用电动缸技术的自动组装技术，以助光学防抖（OIS）相机模组的投入产出率大幅提升，同时还可缓解 “Galaxy S8” 相机模组供不应求的局面。
效率的提高也意味着生产力的增加。在过去几十年，亚洲公司花了几十年时间才能赶上西方并与之展开竞争，而在数字经济中，时间轴正在缩短，本土公司很快就可以主导自己的市场了。 2016 年，亚洲的电子商务交易占全球企业对消费者市场的 25％，中国和印度领先。
?2015 年时，亚洲共有 160 万台采用电动缸的工业机器人，中国的工厂预计到 2018 年，会安装超过 40 万台机器人工业机器人，既能改善工厂环境 -- 以前工厂的工作条件十分糟糕， 从孟加拉国倒塌的服装工厂到富士康的大量自杀事件可得知， 工人们几乎没有享受过劳动保护 -- 又能帮助提高工作效率。
效率提高的同时，风险也会跟着提高。对于一些地区而言，技术带来了职业结构的变革，更多的中低端制造者会转向新职业，就业反而增加。但对于大多数亚洲国家来说，失业率升高是最明显的表征。
自动化,人工智能,大数据,物联网
自动化与人工智能对亚洲制造业带来的风险图解。图片来自新浪科技劳工组织、政府和经济学家担心，人类工人很可能会以前所未有的规模和速度被机器替代，从而加剧不平等并加重贫困。尤其是一些中低端的工作，恰是被取代的对象，而这些工作，却是某些国家社会流动的引擎。
以印度纺织业为例， 联华自动化设备--------纺织业为印度创造了 4500 万个就业机会，占出口收入的 13%，自动化会威胁到其 69% 的工作岗位；目前，耐克公司正与制造商 Flex 合作，实现制鞋自动化，其在越南、印度尼西亚和中国的亚洲生产基地都可能受此影响；耐克的竞争对手阿迪达斯也在使用电脑针织、切割和增材制造等方式生产，以此降低了劳动力成本，在产品开发上还能具备更高灵活性，比如进行产品定制，实现高端市场的增长。
根据国际劳工组织的数据，印度尼西亚将有 56% 的岗位被自动化替代；孟加拉国是东亚联盟中最大的纺织品、服装和鞋类出口国，其制造的商品占出口商品的 81%，一旦原有的劳动力被机器所取代，失业情况可想而知。
不仅是在制造业领域，亚洲各国在服务业领域的优势恐也不复之前。通过机器学习、快速优化的语音和人脸识别准确度，在法律助理服务、行政管理、IT支持和客服等领域，客服自动化正在取代人工。
尤其是印度和菲律宾。他们的优势 -- 英语技能和较低的劳动力成本，可能都将无关紧要。 主要的印度 IT 公司，如Cognizant、Infosys 和 Wipro，都宣布了自动化计划，尽管他们是将工人们重新分配到高薪工作，而非裁员；菲律宾贸易部相信，人工智能可以取代在业务流程外包（BPO）行业工作的 120 万菲律宾人中的 50％，哪怕这个一年收入约为 250 亿美元、GDP 贡献 7.3% 的行业萎缩会影响到菲律宾的税基。
以上这些，都意味着亚洲以出口为主导的制造业模式将结束，亚洲大量人口或将回归贫困。
数字化带来的性别鸿沟
这些负面影响在性别上也有体现。
在 BPO 行业和服装业对女性的负面影响比男性更大。菲律宾的业务流程外包（BPO）一直是其重要行业， 去年收入达 260 亿美元，预计 2020 年将创造 200 万个就业岗位 。在 BPO 行业的工作者有 59％ 是女性，同时，女性占纺织品行业人数的 70％ 以上，根据菲律宾贸易部所估计的数字，她们都有失业的风险。
但数字化也并非完全无益于女性，各国也都在试图弥合这种鸿沟。
谷歌的 Saathi 项目培训了很多 “大使” 来对 30 万个村庄的妇女进行教育，使之可以在日常生活中受益于互联网；韩国组建了一支基金，专门支持农业、材料、机械和计算机等领域的女学生组成的研究团队，还通过提供现场体验项目来培养科学和工程领域的女性人才；日本政府启动 Rito 挑战赛来激励女性选择 STEM （科学、技术、工程及数学）领域的职业，并增加科学和工程等职业领域的女性数量。
还有隐私和数据监管的困境
亚洲电子商务交易占 2016 年全球企业消费者市场 25% 的份额，企业可以高效地进行交易； 第四次工业革命技术提高了能源效率，减少了各种渠道的浪费，包括实时分析以确定能源使用趋势，发现低效和浪费问题；很多经济体正在引领精准农业趋势。
自动化和人工智能既能带来福祉，又不可避免地产生负面效用 -- 算法可以帮助预测疾病的爆发，也可能推动仇恨言论的传播；自动化技术可以给学生作文评分，让老师们专注于课程规划和指导，但也可能更少人情味和更多模式化。
很显然，各国需要对此加以监管， 在数字经济中明确禁止某些类型的活动或行为，但这样的监管却是缺失的。
报告在对东盟经济共同体 2015 年蓝图进行的评估分析时发现，只有 30% 的东盟国家在电商领域制定了隐私立法，而只有 60% 的国家制定了消费者保护规定。
出台一些法规来应对数据隐私或在线欺诈等行为或许有助于建立电商与消费者之间的信任， 而如果缺乏监管，就会带来风险。
比如去年剑桥分析公司未经许可收集了超过 5000 万 Facebook 用户的信息资料，对这些用户的行为模式、性格特征、价值观取向、成长经历进行分析，然后有针对性地推送信息和竞选广告，以影响美国选民在竞选中的投票。
政府确实很难将全部的行为加以考量，但可以与领头的公司组成咨询小组和公私联盟形式，根据实践制定基本的行为准则，并为即将步入数字经济领域的人们开展教育活动。
政府还需要考虑更严格的监管干预措施，明确禁止在数字经济中进行某些类型的活动。比如在欧盟新的《通用数据保护条例》（GDPR）中列出的数据隐私规范，会处罚那些数据保护不力的公司，甚至可以禁止那些没有表现出诚意且没有适当协调运营风险的公司。
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