AI可能会引发经济繁荣人类成了阻碍- 华尔街日报
Amara Omeokwe
问ChatGPT人工智能能够多快促进美国经济增长,答案大多含糊其辞:“很难准确预测。”
这是许多经济学家会给出的相同答案。
消费者和公司越来越喜欢使用的生成式人工智能工具——比如OpenAI的ChatGPT,能够创造文本和图像等新内容——一些经济学家预测这项技术将彻底改变工作场所,并通过提高生产率或每小时产出来刺激经济增长。
但这是基于技术的理论潜力。收益可能较小,或者需要更长时间才能实现,这取决于几个因素。其中一个因素是技术被广泛采用并且人们能够熟练使用它的程度。另一个因素是,一旦技术被采用,公司能够将其转化为更高的生产力。
高盛集团提出的更为乐观的估计之一认为,生成式人工智能在被广泛采用后的10年内可能为美国年度生产率增长提供1.5个百分点的提升。这将大致使自2007年末以来的平均生产率增长率翻倍。他们还表示,这也将在同一时间范围内为美国国内生产总值增长带来类似规模的提升。例如,美联储官员将美国的长期增长率设定为1.8%,因此理论上这可能将增长率提高至高达3.3%。
但请注意一个警告:那是在它被广泛采用之后。高盛的高级经济学家约瑟夫·布里格斯强调,很难预测这将在何时发生。由于公司采用时间表和人工智能的最终能力存在不确定性,人工智能对生产率增长的提供可能只有0.3个百分点,也可能高达2.9个百分点,布里格斯说。
突破先行,采用后来
他说,在技术突破和广泛采用之间通常存在滞后,人工智能可能在本十年下半叶和2030年代开始对宏观经济产生广泛影响。
尽管如此,“在我们考虑的所有情景中,鉴于生产率增长的趋势速度,生产率提升足够大,这将是一个经济上重要的结果,”布里格斯说。
根据劳工部的数据,2007年第四季度至2019年末的平均年度生产率增长为1.4%,低于1947年第一季度至今年第二季度的长期增长率2.1%。
生产率的提高对长期经济增长至关重要,因为这意味着同样数量的工人可以生产更多的商品和服务,最终提高生活水平。
电力和互联网的教训
过去的案例说明了新技术对生产率增长的提升可能是逐渐发生的。在美国的电力案例中,经济学家保罗·大卫在一份1990年的论文中发现,直到有一半的工厂机械驱动能力被电气化之前,以及在这些发展对制造业生产率增长产生影响之前,已经过了几十年的时间。一篇1990年的论文。
大卫将电力的发展历程作为历史比较,解释了为什么尽管计算机的兴起,生产率增长却很慢。
大卫指出,工厂在实施电气化方面进展缓慢,是因为改造仍在运行的制造工厂不具盈利性,这些工厂已经建立在水力和蒸汽上运行。
弗吉尼亚大学经济学教授安东·科里内克表示,一些因素可能会加快行业和公司采用生成式人工智能的速度,与上世纪90年代末和21世纪初互联网和个人计算机蓬勃发展时相比。当时,人们需要投资于路由器和互联网连接等物理设备,以利用新兴技术。
科里内克说:“现在我们已经有了所有这些连接,我们只需要登录新的网站。” 他估计,相对于过去20年的趋势,生成式人工智能将在未来10年内提高生产率10%至20%。
经济学家表示,AI的影响实际上显示在生产率指标上可能需要一些时间,因为公司和工人需要学习如何使用它并将其纳入工作流程。
事实上,在《华尔街日报》四月份对经济学家的调查中,61%的人表示他们预计人工智能工具(如ChatGPT)在未来五年内对美国国内生产总值增长的积极影响很小。另外29%的人表示他们预计在这段时间内AI工具不会产生任何影响。
“看看新技术被采用的历史,为了改变生产方式,你不能只是采用技术。你必须连同其他配套资产一起采用技术,”纽约大学管理与组织学教授罗伯特·西曼斯说。“这是昂贵的,需要时间。”
特别是,公司需要雇佣或培训理解生成式人工智能能力以及足够了解现有生产流程的专业工人,以便将两者联系起来,西曼斯说。
互联网起源于上世纪60年代的国防部,但直到上世纪90年代随着个人电脑的广泛采用才开始起飞,它的最具颠覆性的影响甚至更晚出现,随着宽带接入和智能手机的普及。
一些行业似乎特别适合弄清楚所有这些。例如,呼叫中心工作人员通过使用人工智能助手,平均每小时解决的问题数量提高了14%,一份2023年的工作论文由经济学家埃里克·布林约尔松、丹妮尔·李和林赛·雷蒙得出。这款人工智能工具为呼叫中心客户支持人员提供了关于如何最好地回答问题的实时指导,研究发现尤其是新的和低技能工人看到了生产率的提高。
生成式AI工具(如ChatGPT)的流行,使一些经济学家预测这项技术将通过提高生产力而彻底改变工作场所。照片: 加比·琼斯/彭博新闻### 不均匀的采用,不平等的利益
高盛的分析估计AI可能会自动化美国约四分之一的工作任务,特别是在行政和法律行业中受到高度影响。根据高盛的说法,体力要求高的工作,如建筑和维护修理,受到的影响较小。
但正如机器接管了以前由人类完成的工作一样,经济不一定会净减少工作岗位,进行就业研究的阿普约翰研究所的高级经济学家布拉德·赫什拜因表示。
他说:“新技术更常见的情况是最终改变现有工作中的任务,而不是完全消灭它们。”
历史学家指出,诸如电子表格等新技术通常创造的工作岗位比它们摧毁的多。
不过,赫什拜因表示,如果一些公司能够比其他公司更快地采用AI,不均匀的采用可能导致工作岗位的流失,以及更大的收入不平等和社会动荡。
他说:“采用这项技术的人可能能够从那些不采用的人那里夺取市场份额。如果技术在各处都能够相对均匀地传播,并且每个人都在接受培训,了解如何利用它来解决他们的问题,那么我们可能会迅速迎来生产力的蓬勃增长。但是,情况并非如此。”
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发表于2023年10月17日的印刷版,标题为“人类可能成为人工智能益处的障碍”。