AI热潮正成为索洛悖论——彭博社

别太兴奋。

摄影师：Authenticated News/Archive Photos人工智能爱好者们注意了：关于该技术将突然提升生产力的预测，与当年计算机进入职场后的乐观预言惊人地相似。那时我们被告知，这种神奇的新机器将自动化大量白领工作，从而催生精简的数字驱动型经济。

快进60年，历史正在重演。2022年ChatGPT问世不久，麻省理工学院研究人员宣称使用AI的员工效率将比未使用者高出40%。更高。

彭博社观点英国确实存在言论自由问题让北约再次伟大需要的不仅是资金任期限制无法解决国会痼疾维多利亚的秘密需要另一种天使这些断言可能和《广告狂人》时代的盲目乐观预测一样短命。美国国家经济研究局5月发布的严谨研究显示仅节省了3%的时间，而其他研究表明依赖AI处理高阶认知工作会导致员工积极性下降和能力退化。

我们正在见证另一个“生产力悖论”的形成，这个术语被创造出来描述信息时代最初四十年间生产力出人意料地停滞不前，甚至在某些情况下下降的现象。好的一面是，当时汲取的经验教训或许能帮助我们调整当下的预期。

晶体管、集成电路、存储芯片和微处理器的发明推动了自20世纪60年代以来信息技术的指数级进步，计算机性能大约每两年翻一番，而成本几乎未增加。

早在1964年，《华尔街日报》就描述了“电子奇才”——计算机——如何承担了全国办公室的“许多任务”。“它比大批文职人员更快、更低成本地完成这些工作。”同年晚些时候，该报报道称计算机导致了“白领招聘的急剧放缓”。

很快，计算机将导致广泛自动化（和结构性失业）成为一种信条。一个人配备一台计算机就能处理以前需要数百名员工的工作。在接下来的三十年里，服务业果断地采用了计算机。

然而，预期的收益并未实现。事实上，20世纪80年代末的研究显示，服务业——经济学家斯蒂芬·罗奇描述为“高科技资本最密集的领域”——在同一时期的生产力表现最差。

对此，经济学家罗伯特·索洛曾有一句名言：“我们到处都能看到计算机，唯独在生产率统计数据中看不到。”

经济学家们对这个谜题（也称为索洛悖论）提出了多种解释。其中最不能令人满意的或许是这种说法——至今仍有人坚持认为这完全是测量错误造成的幻觉，大规模自动化的效果不知为何未能体现在经济数据中。

另一些人则认为，信息技术投资未能达到预期效果的责任应归咎于管理者。这种观点有一定道理：关于信息技术应用的研究表明，老板们不加选择地购买新设备，同时雇佣高薪员工来维护和不断升级这些系统。计算机非但没有减少劳动力，反而使其膨胀。

更令人信服的是经济学家保罗·A·大卫提出的“时滞"假说。他认为，新技术体制会引发激烈冲突、监管斗争和市场份额争夺。在此过程中，旧的工作方式与新方式并存，尽管世界大部分地区都在为适应新技术而重塑。这一切都不会立即转化为效率提升——事实上恰恰相反。

作为证据，他引用了电力的出现，这是一种比它最终取代的蒸汽更快的制造动力来源。然而，电力普及后用了40年时间才带来工人效率的提升。在这一过程中，建立行业标准的斗争、合并浪潮、监管斗争以及重新设计每个工厂车间的需求，使这一过程变得混乱、昂贵且漫长。

计算机的繁荣将被证明是类似的。

例如，1966年，就在《华尔街日报》吹捧计算机仅仅两年后，该报报道称，这些能够存储和输出大量数据的设备让高管们被过度详细的报告所困扰。“据一项估计，“该报担忧地写道，“全国约25,000台计算机现在每天输出7,300英里的纸张。“这相当于企业版的TMI（信息过载）。

这些抱怨并没有消失，但到了20世纪90年代末，美国经济终于出现了迟来的生产率上升。一些经济学家将其归功于信息技术的广泛采用。正如他们所说，迟到总比不到好。然而，尽管（或因为）互联网和那个时代的其他创新，效率很快再次下降。

人工智能也不例外。这项新技术将带来意想不到的后果，其中许多将抵消甚至完全破坏其效率。这并不意味着人工智能无用，也不意味着企业不会热情拥抱它。然而，任何期待生产力一夜之间提高的人都会大失所望。

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