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(原标题:跨越AI鸿沟)图片来源于网络,如有侵权,请联系删除
文/陈永伟图片来源于网络,如有侵权,请联系删除
过去几年中,人工智能(ArtificialIntelligence,以下简称AI)技术日新月异,几乎每一天都有新的AI模型或应用诞生。与此同时,围绕AI的各种叙事也可谓气势磅礴。诸如“AI是新的电力”“AI是新的互联网”“AI是‘第四次工业革命’”这样的言论几乎不绝于耳。无论是企业年会、学术论坛,还是资本市场的推介材料,人们谈起AI时几乎都带着一种近乎宗教般的热情;而在企业界,“AI即将全面改造企业”几乎成为了一种共识。
然而,不久前,麻省理工学院(MassachusettsInstituteofTechnology,以下简称MIT)“互联智能体和去中心化 AI”(NetworkedAgentsandDecentralizedAI,以下简称NANDA)项目组的一份报告却给当前的AI热泼下了一盆冷水。根据这份名为《商业领域AI使用状况》(StateofAIinBusiness)的报告,尽管目前80%以上的企业已经尝试使用生成式AI,约40%的企业订阅了生成式AI服务,但只有约5%的试点真正进入生产阶段并带来了实质性的价值,其余95%的项目则未产生任何可见的回报。换言之,已经切切实实尝到AI甜头的企业仅是少数,绝大多数企业则陷于“高采用、低转型”的泥潭。报告的作者将这种现状命名为“AI鸿沟”。
乍看之下,MIT报告的结论令人颇感意外,但其实,目前AI经济学领域的许多研究成果都可以与之相互印证。比如,2024年诺贝尔经济学奖得主、MIT经济系教授达龙・阿西莫格鲁(DaronAcemoglu)曾对AI在宏观层面上对全要素生产率(TotalFactorProductivity,简称TFP)的影响进行过研究。根据他的估算,AI在10年内引发的TFP提升比率大约为0.66%,平均到每年仅为0.066%,可以说是微乎其微。而著名增长问题专家菲利普・阿吉翁(PhilippeAghion)的一项估算则表明,AI每年对经济增长率的贡献大约在0.8%到1.3%之间,其影响也不算显著。
上述研究是否说明AI其实并不像人们想象的那样有用呢?答案当然是否定的。实际上,MIT的报告指出,AI虽然尚未在宏观层面表现出对生产率的显著提升,但却在个人层面悄然引发了一场效率革命,构建了一个“影子AI经济”。报告显示,在所调查的企业中,有超过九成的员工已经通过个人账户频繁调用ChatGPT、Claude等工具,并借助它们来完成日常写作、翻译、检索、编程等工作。而且,AI工具的使用确实显著提升了他们的个体工作效率。
那么,AI这项炙手可热的技术,似乎并没有在企业以及更为宏观的层面带来显著的生产率提升?制约AI影响发挥的因素究竟有哪些?要让AI的发展真正成为推动生产率提升的有效手段,又究竟需要做好哪些工作?对于所有这些问题,且让我们一一说来。
一、作为通用目的技术的AI
在漫长的历史长河中,人类曾发明过无数的技术。然而,不同技术对经济和社会产生的影响却截然不同。其中,一些技术可能推动人类社会发生根本性的变化,而另一些技术则只会在某个狭小的领域起到作用。
在所有技术中,对经济社会影响最大的,是“通用目的技术”(GeneralPurposeTechnologies,以下简称GPT)。顾名思义,这类技术的应用范围通常十分广泛,对经济具有整体性影响。根据学者们的总结,这类技术具有三个重要特点:一是普遍适用性(Pervasiveness),即这类技术的应用范围应十分广阔,而不应局限于某几个特定领域;二是进步性(Improvement),即通过持续的创新和学习,这类技术的表现会随着时间推移不断改进;三是创新孕育性(InnovationSpawning),即这类技术的创新会引发相关应用技术的创新,从而提升这些部门的生产率,反过来,应用部门的技术进步又会促进通用目的技术自身的改进,由此形成一个正向的反馈循环。
经济史学家肯尼斯・卡洛(KennethCarlaw)和理查德・里普赛(RichardLipsey)曾依据上述标准,对人类历史上的数千种技术进行甄别,结果发现,仅有二十余种技术可以被称为“通用目的技术”。在这二十余种技术中,就包括蒸汽机、电力、内燃机等支撑前几轮工业革命的关键技术。
值得一提的是,尽管“通用目的技术”对经济和社会发展起着关键推动作用,但通常来说,技术产生与其影响显现之间会存在一段时间间隔。比如,电力技术刚被发明时,对整个社会的影响微乎其微,直到40多年后,它的力量才真正展现出来。又如,互联网应用初期,其影响也十分有限。当时,2008年诺贝尔经济学奖得主保罗・克鲁格曼(PaulKrugman)甚至断言,互联网的作用不会超过传真机。直到十多年...