人工智能重塑经济的三种方式：《Big Take》播客 - 彭博社

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## 深度聚焦

经济学家如何看待AI的未来

13:58

近年来，科技领袖们对人工智能的未来充满乐观——投资者也重金押注这项技术的变革力量。

然而上周，中国深度求索公司异军突起的颠覆性力量，使得英伟达公司市值蒸发五千亿美元。投资者比以往任何时候都更担忧：对AI的重注长远来看能否获得回报。彭博经济研究首席经济学家欧乐鹰提出了AI重塑全球经济的三种可能情景，从乐观前景到反乌托邦式结局。在本期《深度聚焦》播客中，他与主持人David Gura逐一解析，探讨这一未来不仅对企业与投资者——更对我们所有人意味着什么。延伸阅读：AI撼动股市后，将对经济产生何种影响？欢迎在苹果播客、Spotify或任意播客应用订阅《深度聚焦》终端用户：点击此处**订阅以下为经过轻微编辑的对话实录：

**大卫·古拉：**包括ChatGPT的创造者OpenAI负责人萨姆·奥尔特曼在内的科技领袖们，对人工智能的未来充满乐观：

萨姆·奥尔特曼： 现在人们开始尝试的许多事情，比如超廉价能源、虚拟现实、基因编辑、真正强大的人工智能，这些都将以非常根本的方式改变世界。

古拉： Meta首席执行官马克·扎克伯格也分享了奥尔特曼的热情：

马克·扎克伯格： 在未来五到十年内，人工智能将极大地提升我们的生活质量。

古拉： 他们成功地向许多投资者推销了人工智能的承诺——它的变革力量。硅谷的巨头们已经投入数十亿美元进行研发，公司股价也随之上涨。但最近中国竞争对手“深度求索”的出现，让投资者开始质疑围绕这一热门技术的一些主流说法。深度求索表示，它创建了一个与ChatGPT制造商OpenAI模型相媲美的竞争对手，能够以更低的成本进行类似人类的推理。这引发了新的问题：围绕人工智能的狂热将走向何方，以及人工智能时代的赢家和输家会是谁。这是彭博经济首席经济学家汤姆·奥利克一直在思考的问题。

汤姆·奥利克： 所以，如果我们纵观历史——几百年、几千年——很明显，科技先驱们是对的。犁、风车、纺织厂、电动机、汽车、个人电脑、互联网，所有这些都推动了繁荣的增长。而这正是硅谷和中国深圳的人工智能先驱们对他们正在创建的大型语言模型所宣称的。

**古拉：**但汤姆认为，生命不是以数百年或千年为单位度量的。他说，生命是由年复一年、十年又十年构成的。而随着人工智能的发展，时间似乎流逝得更快了。

**奥尔利克：**强大的技术对发明者和拥有者可能产生积极影响。但同时，对于那些因技术替代而失业、又因种种原因无法通过再培训、技能提升或迁移重新进入劳动力市场的人来说，则会带来显著的负面影响。

**古拉：**我是大卫·古拉，这里是彭博新闻的《深度解析》节目。今天节目中，汤姆将阐述人工智能对经济、企业、投资者以及你我意味着什么的三种可能情景。

**古拉：**汤姆·奥尔利克表示，他和彭博经济团队的同事们设想的第一个情景中，人工智能给生活带来的变革结果相当乐观。

**奥尔利克：**回顾1990年代至21世纪初制造业的机器人自动化革命，当时机器能比工人更高效、低成本地完成工厂作业。这对工厂和机器的所有者固然是好消息，但对大量失业工人却不尽然。不过从历史长河看，这无疑是进步的。人工智能的潜力何在？它能对白领工作者产生类似变革——无论是律师、会计师还是经济学家，AI都能大幅提升工作效率，让你更快完成任务。

**古拉：**最理想的情况是生产力提高，许多人将从中受益。我理解得对吗？

**奥利克：**没错，大卫。连播客主持人也能受益。

**古拉：**但愿如此。你考虑的第二种情景是什么？

**奥利克：**第二种情景是，人工智能更像是一种花招而非范式转变。是的，这些聊天机器人看起来相当令人印象深刻。我们可以让Chat GPT以莎士比亚悲剧的风格起草一份法律文件，这很有趣。而且它几秒钟就能完成。但也许人工智能的缺点更为突出。也许人工智能在从实验室走向市场的道路上跌跌撞撞，根本无法胜任工作。因此，提升生产力的效果存在，但它并不是一场革命性的改变。

**古拉：**你权衡的最后一种情景是最令人担忧的，我想知道你是否能为我们详细说明一下。

**奥利克：**最后一条路径有点反乌托邦的意味。那就是人工智能非常强大。它可以完成会计师、律师和经济学家的工作。它可以审查X光片，可以撰写建筑计划。但它不是提升个体劳动者的生产力，而是最终取代了大量劳动力，白领工人在2020年代和2030年代面临着蓝领工人在1990年代和2000年代初所面临的同样挑战：大规模失业、收入损失、贫困化。

**古拉：**这让我不禁思考这一切最终会如何发展。

**奥利克：**过去一周发生的关键事件是，深度求索的突然崛起表明，开发尖端AI模型的成本可能远低于我们此前的预期。这也预示着中国AI领军者（深度求索、阿里巴巴等）与美国同行之间的竞争将愈演愈烈。正如我们在美苏冷战的技术竞赛和太空竞赛中看到的，当存在强烈的地缘政治激励时，往往会刺激投资激增，推动技术边界加速拓展。这两大因素——AI成本下降，以及更强烈的竞争动机和头部企业间的博弈——都预示着那个决定性时刻即将提前到来：我们将见证AI是否成为生产力变革的颠覆者，以及如何重新分配技术红利。

**古拉：**那么我们如何判断这个转折点已经到来？接下来我们将探讨这个问题。

**古拉：**我们讨论了AI对生产力的潜在影响，我很好奇经济学家如何量化这种影响。

**奥利克：**这是个非常关键的问题。测量生产力本身就存在相当的复杂性和模糊性——从宏观经济增长层面来说，推动力主要来自三大要素：劳动力规模、资本存量，以及将这些要素高效组合的能力（即生产力要素）。我们通常通过观察经济增长总量，扣除已知的劳动力和资本贡献，剩余不可解释的部分就被归为生产力增长。但问题在于，GDP数据经常经历重大修正，这使得实时精准测量生产力提升变得极具挑战性。

**古拉：**在人工智能背景下衡量生产力是否存在独特挑战？考虑到当前技术应用的迅猛速度，这是否使得计算生产力的工作变得更加困难？

**奥利克：**首先，GDP数据尚未体现AI带来的提升并不令人意外。回顾技术对经济的影响，发明者的"尤里卡时刻"虽是积极经济影响的必要条件，却非充分条件。创新需要时间渗透经济体系——就像工厂从蒸汽动力转向电力需要时间，企业摸索如何将电脑整合到工作流程也需要时间。因此AI尚未显现在生产力数据中完全合乎规律。

**古拉：**从过去技术革命的影响中我们能汲取哪些经验？无论是追溯轧棉机还是蒸汽机车的时代，或者仅观察计算机和互联网的影响？

**奥利克：**有几个关键点：首先，新技术提升生产力需要时间。诺贝尔经济学奖得主索洛曾有名言——

**古拉：**这位是罗伯特·索洛。

**奥利克：**确实，不是汉·索罗——

**古拉：**是绝地武士，绝地战士。

**奥利克：**他是绝地吗？我不确定自己是否获得了这个身份。

**古拉：**不，抱歉，是我的错。

奥利克：——1987年那句名言说，我们能在任何地方看到计算机时代，唯独在生产率数据中看不到。直到十年后，时任美联储主席艾伦·格林斯潘才牵头开展了一项统计工作，试图从计算机时代中寻找生产率提升的证据。所以，新技术需要时间才能显现效果。第二点是，如果以几十年为跨度，新技术确实会提升全社会的繁荣程度。因为电气化，我们过得更好；因为内燃机，我们过得更好；未来也会因为计算机和互联网，我们过得更好。但在更短的时间内，即新技术问世后的几年或几十年里，收益往往不会被广泛共享。原因在于，被新技术取代的劳动者，对他们而言，损失通常超过收益。

**古拉：**展望未来，您会关注哪些方面？其他经济学家在评估AI对生产率的影响时又会关注什么？

**奥利克：**我们会关注Chat GPT、Llama、DeepSeek等模型的技术进展和能力提升。我们会研究案例——关于AI如何提升（或未能提升）生产率，以及这些收益如何在微观层面、企业层面分配的早期证据。目前哪里能看到AI提升生产率的证据？宏观数据中不多，GDP数据中也不显著。但具体案例中确实有些惊人发现。例如，已有大量案例研究探讨AI能否加速编程，或帮助客服中心更高效处理来电并取得更好结果。这些案例虽微观，仅涉及劳动力市场的一小部分，但结果相当鼓舞人心。至于"AI能否带来全经济层面的生产率提升"这个宏大问题，我想还需要数年甚至数十年才能回答。

**古拉：**这个问题的答案将产生深远影响——无论何时揭晓：若AI普惠众生，或技术红利分配不均导致大量白领岗位消失。汤姆指出，这将对社会结构和政治权力平衡造成巨大冲击。

**欧立克：**若蛋糕分配如此不均，必将引发重大政治议题。我们刚见证特朗普再度当选美国总统。为何他能梅开二度？人们总谈论中国、墨西哥和贸易对就业的冲击，但真相是——抢走美国人饭碗的不只是中墨劳工，还有机器。当蓝领工作被机器取代已引发如此震荡，试想白领岗位遭替代的后果。我并非鼓动经济学同仁把Excel表格折成纸浆干草叉，围攻阿灵顿的数据中心。但在反乌托邦剧本里，这未尝不可能。

**古拉：**汤姆，感谢精彩对话。

**欧立克：**我的荣幸，大卫。本期制作：大卫·福克斯；高级制片：娜奥米·沙文；编辑：帕特里克·赫希与瑞秋·梅茨；高级编辑：伊丽莎白·庞索；执行制片：妮可·比姆斯特伯；音效设计/工程师：亚历克斯·杉浦；事实核查：阿德里安娜·塔皮亚。