保守(Acemoglu, 2024):年均≤0.07%(10年累计≤0.66%)。以阿西莫格鲁(Acemoglu)为例,他对AI能否持续推动生产率提高持相对保守的态度,预测年均增长仅为0.07%,与其他一些预测相比更为谨慎
最近有一项研究通过文本分析方法分析专利数据发现,AI所带来的冲击能够使全要素生产率实现及时且持久的提升,产出和投资持续增长,同时工时增加、失业率下降。其基本结论是,在AI创新带来的后果中,生产率效应和就业效应总体上超过了替代效应
麦肯锡的一份报告也预言,到2030年,AI可能贡献全球GDP约1.2%的增长。关于通胀走势,已有一些研究进行了分析。国际清算银行(BIS)的几位作者合作完成的研究发现,AI创新可能在短期内造成通缩压力,因为超乎预期的AI创新可能突然提升供给,改变了市场上供给与需求之间的关系
在那些国家,当短期经济下行时,货币扩张推动需求上升,进而带动经济扩张。其统计分析发现,中国的信贷扩张在短期内会导致通胀压力上升,但很快会转变为更强的向下压力。这在一定程度上说明,过去的货币政策擅长于刺激供给,而不太擅长刺激需求,最终使得“供强需弱”的矛盾变得更加突出
第一是替代效应,这一效应较为明显,尤其是生成式AI对知识型岗位的冲击。其中,低技能常规岗位面临的风险非常大,已有大量文献对此进行了分析。第二是互补效应。使用AI技术的主要目的,究竟是为了替代劳动者还是为了赋能劳动者。这是一个值得深入思考和关注的问题。在互补方面,效应应该是非常明显的
丹麦客服中心的随机对照试验结果表明,采用AI赋能后,新手的效率可以大幅提升35%,未来的经验溢价将会收窄。以往新手需要经过漫长的积累才能获得经验,而现在借助人工智能,经验溢价差异显著缩小
我们自己在蚂蚁平台的功能上也进行了AI训练工作人员的实验,效果同样明显:一方面,AI提高了效率;另一方面,结果呈现出某种程度的“技能平权”——技能本身依然重要,但其重要性有所下降。第三,更值得关注的是分配效应
总体来看,AI可能会扩大资本回报与劳动收入之比,也会扩大发达国家与发展中国家之间的工资水平差异。在分配问题中,尤其值得关注的是替代效应。陈宇鹏的一项研究提出了一些非常有意思的见解。他在一项宏观金融压力测试中提出,人工智能时代可能出现“智能丰裕”与“需求不足”同时并存的现象,这将导致一系列奇特的经济现象
他还提出了“幽灵GDP”的概念,即宏观GDP与个人收入之间存在明显差距。简言之,生产率提高了,但劳动收入并未随之增长,需求跟不上,从而出现账面繁荣与消费之间的脱节。他也谈到了“中介问题”。AI解决了信息不对