迟来的曙光：人工智能经济效益的新思考

本文为投稿文章，作者Garros Gong，系加拿大滑铁卢大学管理科学系运筹学（Operational Research）博士研究生。

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AI在经济中的双重性

随着人工智能（AI）逐渐影响各个行业，我们看到它既在推动革新，也在打破常规。这一点在客户服务中心和软件工程等领域尤为突出，AI在提升生产力方面的作用已经变得非常具体和实际。

然而，这些只是整个经济环境中的一小部分，当前发达经济体仍然面临着劳动力市场供不应求的局面。

AI对经济的影响走向依赖于技术本身的发展和如何高效地应用这些技术。例如，ChatGPT-4和Stable Diffusion这样的先进AI工具的先后出现，已经在全球范围内引起了极大的兴趣，它们预示着可能对知识型工作和整个经济结构产生重大变革。

但是，这种变革的具体程度和方向还充满了未知。从历史上看，机器创新取代人类工作的案例给我们提供了一些洞察，但并没有给出明确的答案。本文的目的是要深入分析AI对经济的最新影响，通过回顾历史上的科技革命成果传播过程，帮助我们理解AI在我们日常经济生活中的未来作用可能面临的确定性和不确定性。

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当前AI在各行各业中的整合进程

随着生成型人工智能的重大突破，AI正在迅速融入实体经济。这种趋势在客服中心和软件开发领域尤为显著。

例如，在美国，约占劳动力1.8%的客服中心正在逐渐采用AI，这归因于AI在处理日常文本互动和降低劳动成本方面的优势。

同理，软件开发领域虽在就业比例上不大，但AI的影响却十分显著。这些行业中，AI工具的快速集成主要得益于工作流程的一致性或监管挑战的最小化。尽管如此，在更广泛的行业中，特别是在生成型AI的应用方面，仍处于试验阶段。许多公司正在探索生成型AI的新能力和不断进化的潜力。根据麦肯锡2023年4月的调查报告[1]，大约三分之一的公司已经开始在至少一个业务领域中应用生成型AI。

市面上主要的应用生成型ai

例如，AI正被越来越多地集成到聊天机器人和虚拟助手中，以提升与客户的自然互动，并应用于软件开发，以实现更高效的编码和内容创造。在数据分析和风险缓解领域，AI工具也越来越被重视，如生成训练机器学习模型的合成数据，以及识别欺诈和网络攻击等潜在风险。然而，这些应用仍处于试验阶段，尚未有任何一个功能实现非科技行业内的广泛普及。

具体来讲，在提高生产力方面，一些早期观察数据提供了积极的信号。比如，在客服中心，AI带来的生产力提升在问题解决效率的显著提高和处理时间的缩短上已经显现。

在软件开发方面，像GitHub Copilot这样的AI工具也加快了编码过程。不过，这些变化还处于起步阶段。目前最关键的问题是AI对就业和知识产权的负面影响，比如好莱坞演员在七月的罢工，他们担心自己会被AI生成的替身取代以及自己的肖像权被AI替身滥用。

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历史上的科技革命给我们的启示

历史告诉我们，经济增长往往源于劳动力的增加或生产力的提升，特别是在像发达经济体这样人口增长缓慢的区域。例如，电力和计算机等通用技术的引入，其对生产力的实质性影响是在后数十年后才显现。

这给我们对AI未来可能的影响提供了启示：AI可能需要较长时间、劳动力的重新培训和组织上的创新，才能实现显著的生产力提高。

历史上，技术对生产力和劳动力的影响充满不确定性：18世纪纺织业的自动化曾导致工作时间变长、条件更苛刻；19世纪的机械化棉花脱籽机则加剧了美国南部的奴隶制。

另一方面，尽管互联网创造了新的工作类型和岗位但是同时也加剧了全球范围内的贫富不均。正如《权力与进步：我们对技术和繁荣的千年斗争》[2]一书中所述，它在不同经济体中曾经的生产力增长如今已经放缓。此外，法国巴黎银行在一份行业报告[3]中指出，线上购物虽然创造了大量工作机会，同时还导致了配送供应链中的财富分配不均。

回顾AI的预测研究报告，先前对它的快速采用和对工作自动化影响的预测如2019年麻省理工技术评论[4]预计到2024年亚洲12%的工作将被AI取代，或2017年普华永道在其AI研究报告[5]中预测到2023年将实施50-90%的AI潜在应用，现在看来过于简单和理想化，凸显了预测新的技术整合及其经济影响的复杂性。

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塑造AI经济拐点的关键因素

当我们回顾历史上各种革命性技术带来的变革时，可以明显看到，这些技术对我们日常经济生活的影响主要受到两个因素的驱动：一是技术自身的进步，二是技术应用的有效实施。

从历史经验来看，诸如电力或计算机等通用技术，从问世到对生产力产生显著影响，通常需要一到三十年的时间。AI的发展也可能遵循着这一规律，尽管它的融入速度可能比过去的通用技术更快，但其对实体经济的显著影响的到来仍然需要时间。这种预期也考虑到了当前众多外部因素的影响，例如全球化迎来低谷期，全球供应链重组等。

这提醒我们要意识到，在这个不断变化的领域中，我们的预见能力是有限的。因此，这些不确定因素可能会大幅改变AI在经济中融合的速度和方式，因此，我们需要准备好面对多种可能的情况。

在这样的背景下，本杰明·琼斯的自动化研究[6]指出了影响AI未来经济影响的两个关键因素。一是AI在缓解经济生产瓶颈方面的作用有多大。正如农业自动化深刻地改变了劳动市场一样，AI在医疗和教育领域的应用也可能带来革命性的变化，从而创造一个更加富裕和高效的社会。二是AI在完成认知任务方面，相比于人类的表现如何。如果AI只是略胜一筹，它可能会取代人类劳动力，但并不会带来显著的生产力提升或生活水平的改善。

然而，如果AI在认知能力上远超人类，那么它可能会开启一个经济快速增长、生活标准大幅提升的新时代，虽然这也意味着劳动市场将面临重大调整。

桥水对冲基金最新的AI研究报告[7]可能为我们理解AI如何改变经济带来了新的视角，显示出AI与经济的融合仍然处于起步阶段。

该研究指出，目前大多数关于AI应用的研究预测都是基于“任务导向”的，这种方法本质上存在不确定性。这些“任务导向”的方法往往缺乏精确性，它们对任务的广泛定义与实际工作角色之间只有松散的联系。这种方法导致了过度依赖假设的敏感预测，而这些假设并不总是正确的。

比如，很多被视为可以自动化的任务实际上是嵌入在需要多种技能或数据库中未明确定义的任务的工作场景中。这种工作功能的重叠意味着，AI在完成一个任务时，可能需要人类在另一个相关任务上的专业能力。因此，对于AI整合及其对就业和薪酬影响的预测缺乏可靠的历史依据。

事实上，AI真正具有革命性的潜力可能在于其处理尚未出现的任务的能力，这标志着AI从简单的自动化向引领创新的解决方案转变。这与历史上的技术发展轨迹，如互联网和汽车的发展路径相似，它们的影响超越了传统的经济测量标准，暗示着AI对经济的贡献最终可能也会超出当前的可测量标准。

参考文献

[1] What’s the future of generative AI? An early view in 15 charts: https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

[2] Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity: https://ilp.mit.edu/node/59183

[3] Will AI be an economic blessing or curse? History offers clues: https://www.reuters.com/technology/will-ai-be-an-economic-blessing-or-curse-history-offers-clues-2023-08-07/

[4] Asia’s AI agenda: AI and human capital: https://www.technologyreview.com/2019/05/10/135421/asias-ai-agenda-ai-and-human-capital/

[5] Global Artificial Intelligence Study: Sizing the prize: https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html

[6] Artificial Intelligence and Economic Growth: https://www.nber.org/system/files/chapters/c14015/c14015.pdf

[7] Exploring How AI Will Impact the Economy: https://www.bridgewater.com/research-and-insights/exploring-how-ai-will-impact-the-economy

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