美国国家经济研究局发布报告“人工智能与现代生产力悖论:期望与统计的冲突”


美国国家经济研究局发布报告“人工智能与现代生产力悖论:期望与统计的冲突”。该报告由麻省理工学院斯隆管理学院Erik Brynjolfsson教授、Daniel Rock教授和芝加哥大学商学院Chad Syverson教授联合撰写,主要内容如下:

我们生活在一个充满悖论的时代。使用人工智能技术的系统在越来越多领域达到了或超越了人类的表现,它们不仅能够利用其他技术的迅速发展,还能够推动股票价格飙升。但在过去十年,实际生产率增长却下降了一半。对于大部分美国人而言,实际收入自20世纪90年代起就一直处于停滞状态。我们总结了四个可能导致期望和统计之间出现冲突的原因:希望不切实际、统计数据不准确、再分配问题和实施时间滞差。尽管每个原因都有干系,但我们认为实施时间滞差可能是导致这一悖论的最大贡献者。人工智能最令人印象深刻的功能尚未广为普及,特别是那些基于机器学习技术的功能。更重要的是,与其他一般通用技术相仿,其全部能力在互补性创新被开发出来并得到实施前无法充分实现。所需的调整成本、组织结构变化和新技能可建模为某种无形资产。此类无形资产的其中一部分价值已经在公司的市值上有所体现。但是,以后的国家性统计数据可能无法衡量新技术的全部效益,部分数据甚至可能带来错误信号。

对于技术和增长的问题,永远不缺乏乐观主义者和悲观主义者。乐观主义者通常是技术专家和风险投资家,其中许多人汇聚于技术中心。悲观主义者则通常是经济学家、社会学家、统计人员和*工作人员,其中许多人汇聚于主要州立行政中心和国家行政中心。这两个团体之间的互动比其团体内部之间的互动要少得多,而且他们经常看起来是各说各话。在本论文中,我们基于某种重要意义认为他们的确是在各说各话。

当我们与乐观主义者交谈时,我们深信人工智能和机器学习领域最近取得的突破都真实存在且意义重大。我们还认为,这些突破形成了全新的、具有重要经济意义的潜在GPT(General Purpose Technology,一般通用技术)的核心。而当我们与悲观主义者交谈时,我们深信生产率增长最近放缓,而且在人工智能和机器学习领域获得的收益分配不均,这让许多人的收入处于停滞状态,并导致健康和幸福指标下降,需要引起关注。人们对于未来感到不确定,许多曾经称霸雇佣排行榜和市值排行榜的工业巨头已然陷入困难时期。

双方的说法并不矛盾。事实上,这两种说法在许多方面是一致的,并且是过渡型经济的应有症候。我们的分析表明,尽管最近一段时间十分艰难,但这并不是命运使然。虽然做出预测总是伴随相应风险,并且我们对自己预测未来的能力持保守态度,但我们对相关证据的解读的确为乐观主义提供了部分依据。目前所展示的人工智能技术突破尚未对经济造成过多影响,但随着这些技术的普及,它们注定会带来更大的影响。更重要的是,这些技术能够推动使自己的影响呈倍数级增长的互补性创新的发展。人工智能投资和互补性变革会耗费大量成本、其效益难以衡量并需要时间实施,而且至少在最初阶段,其会如同目前测得的数据所展示的那样,降低生产力。企业家、管理人员和最终用户会为相关机器找到功能强大的全新应用领域,这些机器现在已经能够学习如何识别物体、理解人类语言、交流、做出准确预测、解决问题,以及用不断增长的灵活性和机动性与整个世界交互。

机器学习领域核心技术的进一步发展很可能产生可观效益。但是,根据我们的观察,这一被低估的研究领域涉及对新型人工智能技术进行补充,不只是在人力资本和技能领域进行补充,还需要在新流程和商业模式方面进行补充。与最后一波计算机化浪潮相关的无形资产的价值大约是对计算机硬件本身直接投资的价值的十倍。我们认为,与人工智能相关的无形资产很可能会达到同等量级或更大量级。考虑到人工智能技术带来的协作和生产可能性方面的巨大变化,我们过去组织工作和教育的方式在未来不太可能仍是最优解。

与此相关的是,我们需要更新经济计量工具包。随着人工智能及其互补品越来越快地加入(无形)资本存量,国内生产总值(GDP)和生产力等传统指标可能会变得越来越难以计量和解读。成功的公司不需要对工厂甚或计算机硬件投入大量资金,但却拥有复制成本高昂的无形资产。与开发和/或实施人工智能技术的公司关联的巨额市值表明,投资者认为这些公司具有实际价值。在公司资产债权公开上市交易且市场保持高效的情况下,金融市场会依据一家公司的风险调整后贴现现金流的现值来对这家公司进行正确估值。这种方法可针对公司拥有的有形资产和无形资产的价值提供估计。此外,对生活水平产生的影响可能会比比投资者希望捕捉的效益更大。甚至还可能会有许多人无法分享这些效益。经济学家已做好投入一项研究议题的准备,希望能够记录并理解与人工智能相关的、通常无形的变化及其更广泛的经济意义。

人工智能的效益绝不是能够自动实现的。它需要大量精力和创业精神来开发所需的互补品,并且需要个人、组织和社会具备进行相关结构重组的适应能力。理论预测,赢家将是具有最低调整成本的人士以及准备好尽可能多的合适互补品的人士。这在某种程度上是运气问题,但如果拥有合适的路线图,这也有可能是他们以及我们大家能够做好准备迎接的“好运”


美国国家经济研究局发布报告“人工智能与现代生产力悖论:期望与统计的冲突”