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》

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》。