人工智能或推动经济繁荣,但人类可能成为阻碍——《华尔街日报》
Amara Omeokwe
询问ChatGPT人工智能何时能提振美国经济,得到的回答大多模棱两可:“难以精确预测”。
这与许多经济学家的答案如出一辙。
随着生成式人工智能工具(如OpenAI的ChatGPT这类能创造文本、图像等新内容的工具)在消费者和企业中的日益普及,部分经济学家预测该技术将通过提升生产率(即每小时产出)彻底改变工作场所,打破长期停滞,刺激经济增长。
但这基于该技术的理论潜力。实际收益可能更小或更迟显现,这取决于几个因素:一是技术普及程度及人们使用技能的熟练度;二是企业能否在采用技术后有效将其转化为更高生产率。
高盛给出了较乐观的预测:其经济学家认为生成式AI在美国广泛采用后的十年内,可能使年生产率增长提高1.5个百分点。这将使2007年底以来的平均生产率增长率提升约一倍,同期美国经济增长率也可能获得相近幅度的提升。例如,若美联储预测美国长期增长率为1.8%,理论上该技术可助推经济增长至3.3%。
但需注意一个前提:这要等到AI被广泛采用后才会实现。高盛高级经济学家约瑟夫·布里格斯强调,目前难以预测这一时间节点。由于企业采用时间线和AI最终能力存在不确定性,AI对生产率增长的提升幅度可能在0.3个百分点至2.9个百分点之间。
技术先行,应用随后
他指出,技术突破与大规模应用通常存在滞后性,AI可能在2025年后半段至2030年代才开始产生广泛宏观经济影响。
不过布里格斯表示:“在我们考虑的所有情景中,鉴于当前生产率增长趋势,AI带来的提升幅度都足够大,将产生重大经济影响。”
美国劳工部数据显示,在2007年第四季度至2019年第四季度(上一商业周期结束)期间,生产率年均增长1.4%,低于1947年第一季度至今年第二季度2.1%的长期平均水平。
生产率提升对长期经济增长至关重要,这意味着同等数量的劳动力能创造更多商品和服务,最终提高生活水平。
电力与互联网的启示
历史经验表明新技术对生产率的提升往往是渐进的。经济学家保罗·大卫1990年的研究论文指出,以美国电力应用为例,工厂机械驱动设备电气化程度过半耗费数十年时间,其对制造业生产率增长的影响同样存在显著滞后。
大卫以电力发展轨迹作为历史参照,解释为何在他撰写论文时尽管计算机已兴起,但生产力提升依然缓慢。
大卫指出,工厂电气化进程迟缓是因为:基于水力蒸汽动力运转的既有工厂仍能正常运作,对其进行彻底改造在当时并不划算。
弗吉尼亚大学经济学教授安东·科里内克表示,相较于上世纪90年代末至21世纪初互联网与个人电脑兴起带来的生产力大爆发,当前行业和企业拥抱生成式AI的速度可能更快。彼时人们需要投资路由器、网络连接等实体设备才能利用新兴技术。
“如今我们已具备所有基础设施,本质上只需登录新网站即可。“科里内克预估,相较于过去20年的趋势,生成式AI将在未来十年推动生产力提升10%至20%。
经济学家们表示,由于企业和员工需要时间学习使用AI并将其融入工作流程,其实际效果可能需要时间才能在生产力指标中显现。
事实上,《华尔街日报》四月调查显示,61%的经济学家预计ChatGPT等AI工具未来五年对美国GDP增长仅有小幅积极影响,另有29%认为这段时间内AI不会产生任何影响。
“回顾新技术被采用的历史,要想改变生产方式,仅仅采用技术是不够的。你必须将技术与其它互补性资产一起采用,”纽约大学管理与组织学教授罗伯特·西曼斯说道,“这既昂贵又耗时。”
西曼斯指出,企业尤其需要雇佣或培训专业人才,这些人才既要理解生成式AI的能力,又要对现有生产流程有足够了解,才能将两者结合起来。
互联网起源于1960年代的美国国防部,但直到1990年代个人电脑普及后才真正腾飞,而其最具颠覆性的影响则是在宽带接入和智能手机出现后才显现。
某些行业似乎特别适合解决这些问题。例如,经济学家埃里克·布林约尔松、丹妮尔·李和林赛·雷蒙德2023年的工作论文发现,使用AI助手后,呼叫中心员工每小时解决问题的生产率平均提升了14%。该工具为客服人员提供最佳应答建议,研究显示新员工和低技能员工的生产率提升尤为显著。
诸如ChatGPT这类生成式人工智能工具的流行,让一些经济学家预测这项技术将通过提升生产力彻底改变职场。图片来源:Gabby Jones/Bloomberg News### 应用不均,收益悬殊
高盛分析预测,人工智能可能替代美国约四分之一的工作任务,行政管理和法律行业受影响尤其显著。而建筑、维修等体力劳动岗位受冲击程度较低。
就业研究工作的Upjohn研究所高级经济学家布拉德·赫什本表示,当机器接手人类原有工作时,经济体系未必会出现净岗位流失。
“新技术更常见的情况是改变现有岗位的工作内容,而非彻底消灭这些岗位。“他解释道。
历史学家指出,电子表格等新技术创造的就业岗位通常多于其摧毁的数量。
但赫什本警告,若企业应用AI速度存在差异,可能导致失业加剧、收入不平等扩大及社会动荡。“率先采用者可能夺取未采用者的市场份额。如果技术能均衡普及,所有人都接受应用培训,我们或许能快速迎来生产力爆发。但现实并非如此。”
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刊登于2023年10月17日印刷版,标题为《人类可能成为AI发挥效益的障碍》。