集微网消息，世界报辛迪加网站4月10日文章，自从开放人工智能研究中心(OpenAI)去年发布了ChatGPT(聊天牛成预训练转换器)以来，越来越多的分析人士一直在预测此类生成式人工智能将让数以百万计的人失去工作并引发大范围经济剧变。不过，生成式人工智能到底会对全球经济产生何种影响？
从最近的预测来看劳动力市场不久就将被人工智能扰乱。例如，高盛公司的经济学家预计，由于人工智能领域取得的最新突破多达3亿个全职工作岗位可能会实现自动化，欧洲和美国三分之二的工作人员会受到基于人工智能的自动化转型的影响。从OpenAI发布的研究报告来看，美国约80%的员工会看到自己从事的至少部分工作在引入大型语言模型后实现自动化。
一些律师事务所和市场营销企业已经开始使用生成式人工智能工具。
不过，尚不清楚新出现的人工智能技术是会让员工摆脱例行事务从而提高他们的生产力，还是仅仅让他们在技术上变得多余。可以肯定的是，如果人工智能工具能够承担一些枯燥的工作，比如撰写会议纪要回答例行问询或者申请报销等，那么许多职场白领会感到非常高兴。但许多人认为正如麻省理工学院教授达龙阿杰姆奥卢和西蒙约翰逊最近所言当前生成式人工智能军备竞赛正在朝着用算法取代人工从而降低成本的方向发展，而不是要利用这些技术的力量来补强人力。
不过，另一种可能性是，由于缺乏相关技能和专业知识，大多数公司在采用这种强大的技术时，动作会比较迟缓。这也未必就能让人安心。虽然新技术往往会扰乱人们的生活和一些产业，但它们也会带来生产力的增长，而这是提高收入和生活水平所必需的。近20年来，大多数发达经济体经历了生产力增长极为缓慢的阶段，在这种背景下生成式人工智能在我们需要的时候恰到好处地出现了。但为了确保它能带来普遍共享的收益，我们必须吸取上一波数字创新带来的教训。
20年来智能手机和4G、5G无线网终等通信技术的创新改变了人们的日常生活，催生了新的行业和商业模式。截至2021年，美国人平均每天上网约8小时是2011年的两倍多。云计算和电子商务行业发展迅猛，从中可以看出，在劳动力市场上，数字技能越来越成为找到高薪工作的先决条件。然而，尽管在技术上取得了这些进步自本世纪头10年中期以来，生产力增长一直不容乐观。
如何解释这一经济难题？虽然数字技术可能不具备很高的生产力，但它们的广泛采用说明了另外一种情况。一个更合理的解释是需要在一段时间以后人们才能弄明白如何最好地利用新技术。因此.美国和英国只有一少部分公司能够利用数字工具提高生产力并取得领先地位。
波士顿大学的詹姆斯贝森在2022年出版的《新歌亚》一书中探过了为什么一些公司难以适应数字技术。他认为先进软件的复杂性让规模最大、技术最先进的公司获得了优势，因为只有它们拥有采用这种工具并从中获利所需的资源和技术。
鉴于利用和维护生成式人工智能工具需要强大(且成本高昂的)计算能力，这项新技术似平也会不可避免地走上让技术先进的大公司受益的道路。如果少数占主导地位的公司使用像OpenAI的这类深度学习算法来打造新的服务和产品，它们就可以提高自己的市场支配力，竖起难以逾越的准入门槛。
但是，这些新技术的真正潜力不只在干它们能够让一些公司变得更加高效或开发出新的产品。为了广泛提升生产力并创造真正的价值，生成式人工智能模型必须改变我们的生产方式。毕竟200年来，最持久的生产力繁荣一直是重塑并改写我们经济体系的新技术所带来的结果。
想想19世纪可互换零件的推出给制造业带来的革命性变化，还有享利福特的装配线如何在20世纪初拓展了工厂大部的分工。20世纪80年代，适时出现的技术革命减少了对大规模库存的需求，21世纪头10年供应链的全球化强化了专业分工。新能源和通信技术的出现让这种过程创新成为可能，而这种创新不仅改变了公司产出的内容，还改变了产出方式，进而推动了经济增长。
在生成式人工智能的长期用途变得显而易见之前，有必要减少炒作以及恐慌。不管它有什么缺陷，它的推出显然是技术上的惊人飞跃。要确保它惠及我们所有人，惠及所有员工、消费者和企业家必须让各行各业都可以用上这类革命性工具，而不是将下一次伟大经济转型的钥匙交到少数大企业手中，并寄希望于它们不会把其他所有人锁在门外。
