權威雜誌 The Economist 財經學人的一篇文章，以「 你的工作可能不受 AI 影響 」 (Your job is probably safe from artificial intelligence) 為題，撰寫了一篇啟發性的文章。
“Generative”人工智能時代已經真正到來。 Openai 的聊天機器人使用大型語言模型 (llm) 技術，在 11 月推出。 現在幾乎沒有一天沒有一些令人興奮的進步。 最近，一首以假“Drake”和“The Weeknd”為特色的人工智能歌曲震撼了音樂界。 將文本轉換為視頻的程序正在製作相當有說服力的內容。 不久之後，Expedia、Instacart 和 OpenTable 等消費產品將接入 Openai 的機器人，允許人們通過在框中鍵入文本來訂餐或預訂假期。 據報導，谷歌工程師最近洩露的一份演示文稿表明，這家科技巨頭擔心競爭對手取得進步的難易程度。 還有更多——可能更多。
人工智能的發展提出了深刻的問題。 不過，也許其中最重要的是直截了當的。 這對經濟意味著什麼？ 許多人抱有遠大的期望。 高盛銀行的新研究表明，“人工智能的廣泛採用最終可能會在十年內推動全球年度 GDP 增長 7% 或近 7 萬億美元。” 學術研究表明，採用該技術的公司的勞動生產率年增長率提高了三個百分點，這意味著多年來複合收入的巨大增長。 捐贈機構 Open Philanthropy 的湯姆·戴維森 (Tom Davidson) 於 2021 年發表的一項研究顯示，本世紀某個時候出現“爆炸式增長”（定義為全球產出每年增長 30% 以上）的可能性超過 10%。 一些經濟學家半開玩笑地認為全球收入有可能變得無限大。
然而，金融市場指出的結果更為溫和。 在過去一年中，涉及人工智能的公司的股價表現低於全球平均水平，儘管最近幾個月有所上漲（見圖表）。 利率是另一條線索。 如果人們認為這項技術明天會讓每個人都變得更富有，那麼利率就會上升，因為儲蓄的需求會減少。 麻省理工學院 (mit) 的 Basil Halperin 及其同事的研究指出，通貨膨脹調整後的利率與隨後的 GDP 增長密切相關。 然而，自從去年 11 月開始對人工智能進行大肆宣傳以來，長期利率已經下降——按照歷史標準來看，它們仍然很低。 研究人員得出結論，金融市場“預計……至少在 30 到 50 年的時間範圍內……人工智能引起的增長加速的可能性不大。”
要判斷哪一組是正確的，考慮以前技術突破的歷史是有幫助的。 這為投資者提供了幫助。 因為很難證明一項新技術本身曾顯著改變經濟，無論是好是壞。 即使是 1700 年代後期的工業革命，許多人認為是珍妮紡紗機的發明，實際上也是多種因素共同作用的結果：煤炭使用的增加、產權的鞏固、科學精神的出現 還有更多。
也許最著名的是，羅伯特·福格爾 (Robert Fogel) 在 1960 年代發表了有關美國鐵路的著作，後來為他贏得了諾貝爾經濟學獎。 許多人認為鐵路改變了美國的前景，將農業社會變成了工業強國。 Fogel 發現，事實上，它的影響非常有限，因為它取代了技術（例如運河），而這些技術本來可以做得很好。 如果從未發明鐵路，美國人到 1890 年 1 月 1 日達到的人均收入水平將在 1890 年 3 月 31 日達到。
當然，沒有人能夠確切地預測像人工智能這樣從根本上不可預測的技術將把人類帶向何方。 失控的增長並非不可能。 技術停滯也不是。 但是您仍然可以考慮各種可能性。 而且，至少到目前為止，福格爾的鐵路似乎很可能是一個有用的藍圖。 考慮三大領域：壟斷、勞動力市場和生產力。
一項新技術有時會造就一小群擁有巨大經濟實力的人。 約翰·D·洛克菲勒 (John D. Rockefeller) 憑藉煉油贏得了勝利，而亨利·福特 (Henry Ford) 憑藉汽車贏得了勝利。 今天傑夫貝佐斯和馬克扎克伯格由於科技而佔據主導地位。
許多權威人士預計，不久之後人工智能行業將產生巨額利潤。 在最近的一篇論文中，高盛的分析師估計，在最佳情況下，生成式人工智能可以為全球企業軟件年收入增加約 4300 億美元。 他們的計算假設全球 11 億上班族中的每一個人都會採用一些人工智能小物件，每件總共支付約 400 美元。
任何企業都會很高興獲得這些現金中的一部分。 但從宏觀經濟角度來看，4300 億美元根本沒有改變錶盤。 假設所有的收入都變成利潤，這是不現實的，而所有這些利潤都在美國賺取，這更現實一點。 即使在這種情況下，該國稅前企業利潤佔國內生產總值的比率也會從今天的 12% 上升到 14%。 這遠高於長期平均水平，但不高於 2021 年第二季度的水平。
這些利潤可能會流向一個組織——也許是 Openai。 當一個行業的固定成本很高或很難轉向競爭對手時，通常會出現壟斷。 例如，客戶無法替代洛克菲勒的石油，也無法生產自己的石油。 生成式人工智能具有一些壟斷特徵。 gpt-4 是 Openai 的聊天機器人之一，據報導其訓練成本超過 1 億美元，很少有公司能做到這一點。 還有很多關於訓練模型的數據的專有知識，更不用說用戶反饋了。
然而，一家公司超越整個行業的可能性很小。 更有可能的是，少數大公司相互競爭，就像在航空、雜貨和搜索引擎領域發生的那樣。 沒有任何人工智能產品是真正獨特的，因為它們都使用相似的模型。 這使客戶更容易從一個切換到另一個。 模型背後的計算能力也相當通用。 大部分代碼以及提示和技巧都可以在線免費獲得，這意味著業餘愛好者可以製作自己的模型——通常效果非常好。
“如今，生成式人工智能似乎沒有任何系統性的護城河，”風險投資公司 Andreessen Horowitz 的一個團隊表示。 最近據稱來自谷歌的洩密事件得出了類似的結論：“進入培訓和實驗的門檻已經從一個主要研究機構的總產出下降到一個人、一個晚上和一台功能強大的筆記本電腦。” 已經有幾家市值超過 10 億美元的生成式人工智能公司。 迄今為止，新人工智能時代最大的企業贏家甚至都不是人工智能公司。 在為人工智能模型提供支持的計算公司 Nvidia，來自數據中心的收入正在飆升。
是的，但我呢？
雖然生成式人工智能可能不會創造出一個新的強盜大亨階層，但對許多人來說，這將是一種冷酷的安慰。 他們更關心自己的經濟前景——尤其是他們的工作是否會消失。 可怕的預言比比皆是。 Openai 的 Tyna Eloundou 及其同事估計，“大約 80% 的美國勞動力至少有 10% 的工作任務會受到 LLMS 的影響”。 普林斯頓大學的 Edward Felten 及其同事進行了類似的練習。 法律服務、會計和旅行社在最有可能被淘汰的職業中名列前茅或接近前列。
經濟學家此前曾發布過悲觀的預測。 在 2000 年代，許多人擔心外包對富裕世界工人的影響。 2013 年，牛津大學的兩人發表了一篇被廣泛引用的論文，指出自動化可能會在接下來的十年左右消滅 47% 的美國工作崗位。 其他人則認為，即使沒有普遍失業，也會出現“空心化”，即有回報、高薪的工作消失，取而代之的是無腦、低薪的工作。
實際發生的事情讓人們大吃一驚。 在過去十年中，富裕世界的平均失業率大約減半（見圖表）。 工作年齡人口的就業比例處於歷史最高水平。 日本、新加坡和韓國等自動化和機器人技術普及率最高的國家失業率最低。 美國勞工統計局最近的一項研究發現，近年來被歸類為新技術“有風險”的工作“沒有表現出任何明顯快速失業的普遍趨勢”。 “掏空”的證據好壞參半。 工作滿意度指標在 2010 年代有所上升。 在過去十年的大部分時間裡，最貧窮的美國人的工資增長速度快於最富有的人。
這次可能會有所不同。 Chegg 是一家提供家庭作業幫助的公司，其股價最近下跌了一半，因為它承認 Chatgpt“對我們的新客戶增長率產生了影響”。 大型科技公司 ibm 的首席執行官表示，該公司預計將在未來幾年暫停招聘可能被人工智能取代的職位。 但這些是海嘯即將襲擊的早期跡象嗎？ 也許不是。
想像一下，當人工智能將超過 50% 的任務自動化時，工作就會消失。 或者想像一下，工人被淘汰的比例與經濟範圍內自動化任務的總份額成正比。 在任何一種情況下，根據 Eloundou 女士的估計，這將導緻美國約 15% 的工作崗位淨流失。 一些人可能會轉向工人短缺的行業，例如酒店業。 但失業率肯定會隨之大幅上升——也許與美國在 2020 年 covid-19 大流行最嚴重期間短暫達到 15% 的水平一致。
這種情況的問題在於，歷史表明工作崗位的破壞發生得要慢得多。 自動電話交換系統——人工接線員的替代品——於 1892 年發明。直到 1921 年，Bell System 才安裝了他們的第一個全自動辦公室。 即使在這個里程碑之後，美國人工電話接線員的數量仍在繼續增長，在 20 世紀中葉達到頂峰，約為 350,000。 直到 1980 年代，也就是自動化發明九年後，這項職業才（大部分）消失。 人工智能將用不到 90 年的時間席捲勞動力市場：LLMS 易於使用，許多專家對普通大眾將 Chatgpt 融入他們生活的速度感到驚訝。 但是，這一次在工作場所採用技術緩慢的原因也適用。
在最近的一篇文章中，Andreessen Horowitz 的 Mark Andreessen 概述了其中的一些。 安德森先生的論點側重於監管。 在國家大量參與的經濟領域，例如教育和醫療保健，技術變革往往緩慢得可憐。 缺乏競爭壓力會削弱改進的動力。 政府也可能有公共政策目標，例如最大化就業水平，這與提高效率不一致。 這些行業也更有可能成立工會——工會擅長防止失業。
例子比比皆是。 倫敦公共運營的地鐵網絡的火車司機的工資接近全國中位數的兩倍，儘管部分或全部取代他們的技術已經存在了幾十年。 政府機構仍然要求您一次又一次地填寫紙質表格以提供您的個人信息。 在人工智能浪潮的全球中心舊金山，現實生活中的警察仍然在高峰時段受僱指揮交通。
許多受到人工智能威脅的工作都在這些受到嚴格監管的行業。 回到普林斯頓大學 Felten 先生的論文。 在接觸人工智能最多的前 20 個職業中，有 14 個是教師（外語職業接近榜首；地理學家的位置稍強）。 但只有最勇敢的政府才會用人工智能取代教師。 想像一下頭條新聞。 警察和打擊犯罪的人工智能也是如此。 事實上，意大利已經以隱私問題為由屏蔽了 Chatgpt，據稱法國、德國和愛爾蘭正在考慮效仿，這表明政府已經對人工智能可能對工作造成的破壞性影響感到擔憂。
或許，政府最終會允許更換一些工作。 但延遲將為經濟騰出空間來做它一直在做的事情：在其他人被淘汰的同時創造新的工作類型。 通過降低生產成本，新技術可以創造更多的商品和服務需求，增加難以自動化的工作。 麻省理工學院的 David Autor 及其同事於 2020 年發表的一篇論文得出了一個驚人的結論。 美國大約60%的工作崗位在1940年還不存在。2000年人口普查中增加了“指甲技師”的工作，五年前才增加了“太陽能光伏電工”。 人工智能經濟很可能會創造出今天甚至無法想像的新職業。
適度的勞動力市場影響可能會轉化為對生產率的適度影響——第三個因素。 美國於 19 世紀末開始在工廠和家庭中採用電力。 然而，直到第一次世界大戰結束後，生產力才出現繁榮。 個人電腦是在 20 世紀 70 年代發明的。 這一次生產力的繁榮來得更快——但當時感覺仍然很慢。 1987 年，經濟學家羅伯特·索洛 (Robert Solow) 著名地宣稱，計算機時代“無處不在，除了生產力統計數據”。
世界仍在等待與近期創新相關的生產力激增。 智能手機已經廣泛使用了十年，數十億人可以訪問超高速互聯網，許多員工現在可以根據自己的需要在辦公室和家里之間轉換。 官方調查顯示，超過十分之一的美國員工已經在使用某種人工智能的公司工作，而非官方調查表明這一數字更高。 儘管如此，全球生產率增長仍然疲軟。
人工智能最終可以使一些行業的生產力大大提高。 斯坦福大學的 Erik Brynjolfsson 及其同事撰寫的一篇論文研究了客戶支持代理。 使用人工智能工具可以使每小時解決的問題數量平均提高 14%。 研究人員本身也可以變得更有效率：gpt-x 可以為他們提供無限數量的幾乎免費的研究助理。 其他人則希望人工智能能夠消除醫療保健領域的行政低效，降低成本。
但是有很多事情是人工智能無法企及的。 建築和農業等藍領工作佔發達國家 GDP 的 20% 左右，就是一個例子。 Llm 對於採摘蘆筍的人來說用處不大。 它可能對修理漏水水龍頭的水管工有用：一個小部件可以識別水龍頭、診斷故障並提出修復建議。 但最終，水管工仍需完成體力勞動。 所以很難想像，在幾年後，藍領工作的生產力會比現在高得多。 人與人之間的接觸是服務固有部分的行業也是如此，例如酒店和醫療保健。因此， 你的工作可能不受 AI 影響 。
對於阻礙富裕世界生產力增長的最大因素：失靈的計劃系統，人工智能也無能為力。 當城市規模受限且住房成本高昂時，人們無法在最有效率的地方生活和工作。 無論你的社會有多少絕妙的新想法，如果你不能及時建立它們，它們在功能上都是無用的。 消除鄰避的責任取決於政府。 技術既不存在也不存在。 能源也是如此，許可和基礎設施使成本高得令人不安。
人工智能經濟甚至有可能變得生產力下降。 看看最近的一些技術。 智能手機允許即時通信，但它們也可能會分散注意力。 使用電子郵件，您可以 24/7 全天候連接，這會讓您難以集中註意力。 加州大學爾灣分校、微軟研究院和麻省理工學院的研究人員在 2016 年發表的一篇論文發現，“每天花在電子郵件上的時間越長，人們的工作效率就越低”。 一些老闆現在認為，曾經被視為提高生產力的在家工作給了太多人懈怠的藉口。
生成式人工智能本身可能會消耗生產力。 例如，如果 AI 可以根據您的每一個願望完美定制娛樂內容，會發生什麼？ 此外，很少有人想過可以立即生成大量文本的系統的含義。 gpt-4 是面向規劃應用程序的 nimby 的天賜之物。 他可以在五分鐘內提出一份長達 1,000 頁的書面反對意見。 然後必須有人回應它。 垃圾郵件將更難檢測。 欺詐案件可能會激增。 銀行將需要花更多的錢來防止攻擊和補償遭受損失的人。
正是我們所需要的
在人工智能繁多的世界裡，律師會成倍增加。 “在 20 世紀 70 年代，你可以在 15 頁上做一筆價值數百萬美元的交易，因為重新打字是一件很痛苦的事，”律師事務所 Brown Rudnick 的普雷斯頓伯恩說。 “人工智能將使我們能夠在初稿中涵蓋 1,000 個最有可能的邊緣案例，然後雙方將為此爭論數週。” 在美國，一條經驗法則是，除非您希望獲得 250,000 美元或更多的賠償，否則沒有必要起訴損害賠償，因為您需要花那麼多錢去法庭。 現在，訴訟成本可能降至接近於零。 與此同時，教師和編輯需要檢查他們閱讀的所有內容是否都不是由人工智能編寫的。 Openai 發布了一個程序，可以讓您執行此操作。 因此，它為世界提供了解決其技術造成的問題的方法。
人工智能可能會以今天無法想像的方式改變世界。 但這與扭轉經濟形勢不同。 正如福格爾在他的研究中指出的那樣：“上述論點的目的不是要駁斥鐵路在 19 世紀美國發展中發揮決定性作用的觀點，而是要證明這一觀點所依據的經驗基礎並非如此。 通常假定的實質性”。 在 21 世紀中葉的某個時候，一位未來的諾貝爾獎獲得者在研究生成式人工智能時，很可能會得出相同的結論。
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The age of “generative” artificial intelligence has well and truly arrived. Openai’s chatbots, which use large-language-model (llm) technology, got the ball rolling in November. Now barely a day goes by without some mind-blowing advance. An ai-powered song featuring a fake “Drake” and “The Weeknd” recently shook the music industry. Programs which convert text to video are making fairly convincing content. Before long consumer products such as Expedia, Instacart and OpenTable will plug into Openai’s bots, allowing people to order food or book a holiday by typing text into a box. A recently leaked presentation, reportedly from a Google engineer, suggests the tech giant is worried about how easy it is for rivals to make progress…
The Economist 原文