导语：“随着机器取代以前由人类完成的工作，经济中的就业岗位不一定出现净减少。”
当被问及人工智能(AI)还要多久才能提振美国经济，ChatGPT回答时基本不置可否：“很难准确预测。”
这与许多经济学家会给出的答案如出一辙。
可创建文本、图像等新内容的生成式AI工具，比如OpenAI麾下的ChatGPT，正越来越受消费者和公司青睐，有鉴于此，一些经济学家预测，这项技术将给工作场所带来重大变革，并提升生产率（每小时的产出），使其摆脱长期以来的低迷状态，从而刺激经济增长。
但此类预测是基于该技术的理论潜能。实际作用也许较小，还存在收效较慢的可能性，具体取决于几个因素。一是该技术得到广泛采用的程度以及人们熟练使用该技术的程度。另一个因素是，一旦该技术被采用，公司能在多大程度上将其转化为更高的生产率。
比较乐观的估计之一来自高盛(Goldman Sachs)。高盛经济学家认为，在AI得到广泛应用后的10年里，生成式AI可能使美国生产力的年均增速提高1.5个百分点。这将使生产力年均增速达到2007年底的两倍左右。他们说，这也将对相同时间跨度内的美国国内生产总值(GDP)增长产生类似幅度的提升作用。例如，美联储官员预计美国的长期经济增速为1.8%，因此理论上讲这可以使增速提高到3.3%。
但不能忽视前提条件：这是在AI被广泛采用之后。高盛高级经济学家Joseph Briggs强调，很难预测AI何时会得到广泛应用。Briggs说，由于企业采用AI的时间表和AI的最终能力存在不确定性，AI对生产力增速的提升可能低至0.3个百分点，也可能高达2.9个百分点。
先突破，后应用
他说，技术突破和广泛普及之间通常会有一个时间差，AI可能会在本十年的后半段和本世纪30年代开始产生广泛的宏观经济影响。
不过，Briggs表示：“在我们想到的所有情景中，鉴于生产率增长的趋势速度，生产率的提升幅度将大到足以产生一个经济意义不容小觑的成果。”
根据美国劳工部的数据，从2007年第四季度到2019年上一轮商业周期结束，生产率平均每年增长1.4%。该数字低于1947年第一季度至2023年第二季度期间2.1%的长期增长率。
生产率的提高是长期经济增长的关键所在，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。
电力和互联网技术带来的启示
以往的经历表明，新技术对生产率增长的推动作用可能是逐步实现的。经济学家Paul David在1990年发表的一篇论文中指出，就美国的电力而言，工厂机械传动能力花费了几十年才有一半实现了电气化，这种发展进而才对制造业生产率增长产生了影响。
David当时用电力的发展轨迹作为历史对比，解释为何在他撰写上述文章的那个时代，尽管计算机已经兴起，但生产力的提高却缓慢。
David指出，当初工厂实施电气化的速度迟缓，原因是已有的制造工厂依靠水和蒸汽动力运行，仍在正常运转，对其大举改造无利可图。
弗吉尼亚大学(University of Virginia)经济学教授Anton Korinek表示，与20世纪90年代末和21世纪初互联网和个人计算兴起时的上一次生产力大繁荣相比，有些因素可能会加快行业和公司接受生成式AI的速度。那时，人们需要花钱安装路由器和互联网连接等实体设备才能利用上述新兴技术。
Korinek说：“现在，所有这些连接都是现成的，基本上只需要登录新网站就可以了。”他估计，与过去20年的趋势水平相比，生成式AI将在未来10年把生产力提高10%-20%。
不过，经济学家们表示，AI的效果真正体现在生产力指标上可能还需要时间，因为企业和劳动者们要学习如何使用AI并将其融入工作中。
事实上，在WSJ今年4月份对经济学家进行的一项调查中，61%的受访者称，他们预计ChatGPT这样的AI工具在未来五年内只会对美国GDP增长产生很小的正面影响。另有29%的人表示，他们预计AI工具在这段时间内不会产生任何影响。
“从新技术的采用历史来看，要想让它们改变生产方式，仅仅采用技术是不够的。必须同时采用其他互补性资产，”纽约大学(New York University)管理与组织学教授Robert Seamans说。“这样做成本很高，而且需要时间。”
Seamans称，企业尤其需要雇佣或培训既了解生成式AI的能力，又对现有生产流程有足够了解的专门人员，从而将两者联系起来。
互联网在20世纪60年代从美国国防部发展出来，但直到20世纪90年代随着个人电脑的普及才真正开始腾飞，再后来有了宽带接入和智能手机，方发挥出最具颠覆性的影响。
一些行业似乎已发展到尤其适合解决所有这些问题。例如，经济学家Erik Brynjolfsson、Danielle Li和Lindsey Raymond在2023年的一篇工作论文中发现，使用一款AI助手后，呼叫中心工作人员的工作效率（以每小时解决问题的数量来衡量）平均提高了14%。该AI工具为呼叫中心的客服人员提供了在对话中如何给出最佳答案的实时指导，研究发现新员工和低技能员工的生产率的提高尤其显著。
采用不均衡，成效不均等
高盛的分析估计，AI可以使美国约四分之一的工作任务实现自动化，行政和法律行业采用AI的情况尤其多。据高盛，建筑、维护和修理等体力要求高的工作AI采用率较低。
但就业研究机构Upjohn Institute的高级经济学家Brad Hershbein说，随着机器取代以前由人类完成的工作，经济中的就业岗位不一定出现净减少。
他说：“常见得多的情况是，新技术最终会改变现有工作中的任务，而不是将其完全消除。”
历史学家指出，电子表格等新技术创造的就业机会通常多于其破坏掉的就业机会。
不过，Hershbein称，如果一些公司能够比其他公司更快地行动，那么AI采用方面的不均衡可能导致工作岗位流失，及加剧收入不平等和社会动荡的局面。
“采用AI者也许能抢占未采用者的市场份额，”他表示。“如果这项技术在所有地方同等地推广，每个人都接受培训、了解如何可以使用该技术来解决其问题，那么我们或可相对较快地迎来生产率的大幅提升。但事实并非如此。”（WSJ）
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