導(dǎo)語(yǔ)：“隨著機(jī)器取代以前由人類完成的工作，經(jīng)濟(jì)中的就業(yè)崗位不一定出現(xiàn)凈減少。”
當(dāng)被問及人工智能(AI)還要多久才能提振美國(guó)經(jīng)濟(jì)，ChatGPT回答時(shí)基本不置可否：“很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。”
這與許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家會(huì)給出的答案如出一轍。
可創(chuàng)建文本、圖像等新內(nèi)容的生成式AI工具，比如OpenAI麾下的ChatGPT，正越來越受消費(fèi)者和公司青睞，有鑒于此，一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)測(cè)，這項(xiàng)技術(shù)將給工作場(chǎng)所帶來重大變革，并提升生產(chǎn)率（每小時(shí)的產(chǎn)出），使其擺脫長(zhǎng)期以來的低迷狀態(tài)，從而刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
但此類預(yù)測(cè)是基于該技術(shù)的理論潛能。實(shí)際作用也許較小，還存在收效較慢的可能性，具體取決于幾個(gè)因素。一是該技術(shù)得到廣泛采用的程度以及人們熟練使用該技術(shù)的程度。另一個(gè)因素是，一旦該技術(shù)被采用，公司能在多大程度上將其轉(zhuǎn)化為更高的生產(chǎn)率。
比較樂觀的估計(jì)之一來自高盛(Goldman Sachs)。高盛經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為，在AI得到廣泛應(yīng)用后的10年里，生成式AI可能使美國(guó)生產(chǎn)力的年均增速提高1.5個(gè)百分點(diǎn)。這將使生產(chǎn)力年均增速達(dá)到2007年底的兩倍左右。他們說，這也將對(duì)相同時(shí)間跨度內(nèi)的美國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)增長(zhǎng)產(chǎn)生類似幅度的提升作用。例如，美聯(lián)儲(chǔ)官員預(yù)計(jì)美國(guó)的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增速為1.8%，因此理論上講這可以使增速提高到3.3%。
但不能忽視前提條件：這是在AI被廣泛采用之后。高盛高級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Joseph Briggs強(qiáng)調(diào)，很難預(yù)測(cè)AI何時(shí)會(huì)得到廣泛應(yīng)用。Briggs說，由于企業(yè)采用AI的時(shí)間表和AI的最終能力存在不確定性，AI對(duì)生產(chǎn)力增速的提升可能低至0.3個(gè)百分點(diǎn)，也可能高達(dá)2.9個(gè)百分點(diǎn)。
先突破，后應(yīng)用
他說，技術(shù)突破和廣泛普及之間通常會(huì)有一個(gè)時(shí)間差，AI可能會(huì)在本十年的后半段和本世紀(jì)30年代開始產(chǎn)生廣泛的宏觀經(jīng)濟(jì)影響。
不過，Briggs表示：“在我們想到的所有情景中，鑒于生產(chǎn)率增長(zhǎng)的趨勢(shì)速度，生產(chǎn)率的提升幅度將大到足以產(chǎn)生一個(gè)經(jīng)濟(jì)意義不容小覷的成果。”
根據(jù)美國(guó)勞工部的數(shù)據(jù)，從2007年第四季度到2019年上一輪商業(yè)周期結(jié)束，生產(chǎn)率平均每年增長(zhǎng)1.4%。該數(shù)字低于1947年第一季度至2023年第二季度期間2.1%的長(zhǎng)期增長(zhǎng)率。
生產(chǎn)率的提高是長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵所在，因?yàn)檫@意味著同樣數(shù)量的工人可以生產(chǎn)更多的商品和服務(wù)，最終提高生活水平。
電力和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來的啟示
以往的經(jīng)歷表明，新技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的推動(dòng)作用可能是逐步實(shí)現(xiàn)的。經(jīng)濟(jì)學(xué)家Paul David在1990年發(fā)表的一篇論文中指出，就美國(guó)的電力而言，工廠機(jī)械傳動(dòng)能力花費(fèi)了幾十年才有一半實(shí)現(xiàn)了電氣化，這種發(fā)展進(jìn)而才對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)產(chǎn)生了影響。
David當(dāng)時(shí)用電力的發(fā)展軌跡作為歷史對(duì)比，解釋為何在他撰寫上述文章的那個(gè)時(shí)代，盡管計(jì)算機(jī)已經(jīng)興起，但生產(chǎn)力的提高卻緩慢。
David指出，當(dāng)初工廠實(shí)施電氣化的速度遲緩，原因是已有的制造工廠依靠水和蒸汽動(dòng)力運(yùn)行，仍在正常運(yùn)轉(zhuǎn)，對(duì)其大舉改造無利可圖。
弗吉尼亞大學(xué)(University of Virginia)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Anton Korinek表示，與20世紀(jì)90年代末和21世紀(jì)初互聯(lián)網(wǎng)和個(gè)人計(jì)算興起時(shí)的上一次生產(chǎn)力大繁榮相比，有些因素可能會(huì)加快行業(yè)和公司接受生成式AI的速度。那時(shí)，人們需要花錢安裝路由器和互聯(lián)網(wǎng)連接等實(shí)體設(shè)備才能利用上述新興技術(shù)。
Korinek說：“現(xiàn)在，所有這些連接都是現(xiàn)成的，基本上只需要登錄新網(wǎng)站就可以了。”他估計(jì)，與過去20年的趨勢(shì)水平相比，生成式AI將在未來10年把生產(chǎn)力提高10%-20%。
不過，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們表示，AI的效果真正體現(xiàn)在生產(chǎn)力指標(biāo)上可能還需要時(shí)間，因?yàn)槠髽I(yè)和勞動(dòng)者們要學(xué)習(xí)如何使用AI并將其融入工作中。
事實(shí)上，在WSJ今年4月份對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查中，61%的受訪者稱，他們預(yù)計(jì)ChatGPT這樣的AI工具在未來五年內(nèi)只會(huì)對(duì)美國(guó)GDP增長(zhǎng)產(chǎn)生很小的正面影響。另有29%的人表示，他們預(yù)計(jì)AI工具在這段時(shí)間內(nèi)不會(huì)產(chǎn)生任何影響。
“從新技術(shù)的采用歷史來看，要想讓它們改變生產(chǎn)方式，僅僅采用技術(shù)是不夠的。必須同時(shí)采用其他互補(bǔ)性資產(chǎn)，”紐約大學(xué)(New York University)管理與組織學(xué)教授Robert Seamans說。“這樣做成本很高，而且需要時(shí)間。”
Seamans稱，企業(yè)尤其需要雇傭或培訓(xùn)既了解生成式AI的能力，又對(duì)現(xiàn)有生產(chǎn)流程有足夠了解的專門人員，從而將兩者聯(lián)系起來。
互聯(lián)網(wǎng)在20世紀(jì)60年代從美國(guó)國(guó)防部發(fā)展出來，但直到20世紀(jì)90年代隨著個(gè)人電腦的普及才真正開始騰飛，再后來有了寬帶接入和智能手機(jī)，方發(fā)揮出最具顛覆性的影響。
一些行業(yè)似乎已發(fā)展到尤其適合解決所有這些問題。例如，經(jīng)濟(jì)學(xué)家Erik Brynjolfsson、Danielle Li和Lindsey Raymond在2023年的一篇工作論文中發(fā)現(xiàn)，使用一款A(yù)I助手后，呼叫中心工作人員的工作效率（以每小時(shí)解決問題的數(shù)量來衡量）平均提高了14%。該AI工具為呼叫中心的客服人員提供了在對(duì)話中如何給出最佳答案的實(shí)時(shí)指導(dǎo)，研究發(fā)現(xiàn)新員工和低技能員工的生產(chǎn)率的提高尤其顯著。
采用不均衡，成效不均等
高盛的分析估計(jì)，AI可以使美國(guó)約四分之一的工作任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，行政和法律行業(yè)采用AI的情況尤其多。據(jù)高盛，建筑、維護(hù)和修理等體力要求高的工作AI采用率較低。
但就業(yè)研究機(jī)構(gòu)Upjohn Institute的高級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Brad Hershbein說，隨著機(jī)器取代以前由人類完成的工作，經(jīng)濟(jì)中的就業(yè)崗位不一定出現(xiàn)凈減少。
他說：“常見得多的情況是，新技術(shù)最終會(huì)改變現(xiàn)有工作中的任務(wù)，而不是將其完全消除。”
歷史學(xué)家指出，電子表格等新技術(shù)創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會(huì)通常多于其破壞掉的就業(yè)機(jī)會(huì)。
不過，Hershbein稱，如果一些公司能夠比其他公司更快地行動(dòng)，那么AI采用方面的不均衡可能導(dǎo)致工作崗位流失，及加劇收入不平等和社會(huì)動(dòng)蕩的局面。
“采用AI者也許能搶占未采用者的市場(chǎng)份額，”他表示。“如果這項(xiàng)技術(shù)在所有地方同等地推廣，每個(gè)人都接受培訓(xùn)、了解如何可以使用該技術(shù)來解決其問題，那么我們或可相對(duì)較快地迎來生產(chǎn)率的大幅提升。但事實(shí)并非如此。”（WSJ）
【百億基金經(jīng)理內(nèi)參】獨(dú)家上線！
不同于市場(chǎng)上泛濫的研報(bào)，在這里，你可以
①提前掌握主力動(dòng)態(tài)：機(jī)構(gòu)的大錢都流向哪些板塊？
②收獲百億基金經(jīng)理觀點(diǎn)：市場(chǎng)變化背后的秘密，龍頭股背后的邏輯支撐
③參與每周內(nèi)部會(huì)談：復(fù)盤一周市場(chǎng)走向，追蹤主力機(jī)構(gòu)動(dòng)向
