近日，高盛在研究报告中预测，人工智能可能于2027年开始对美国GDP产生可衡量的影响，并在接下来的几年里开始影响世界其他经济体。

　　高盛经济学家约瑟夫·布里格斯（Joseph Briggs）和德维什·科德纳尼（Devesh Kodnani）在团队的报告中写道，这一预测的基础是发现人工智能最终实现发达经济体约25％的劳动任务和新兴经济体10％～20％的工作自动化。他们估计，到2034年，人工智能对美国GDP增长的推动作用将达到0.4个百分点，其他发达市场平均将增长0.3个百分点，发达新兴市场平均将增长0.2个百分点。

　　“我们预计这种自动化可节省劳动力成本并释放工人的时间，其中一些时间可能会被分配新的任务。”布里格斯和科德纳尼写道。这些影响的最终大小将取决于人工智能的实际能力及其实施方式。

　　AI能提高多少生产力

　　高盛估计，假设人工智能在10年内得到广泛采用，每年可以使美国生产率增长1.5个百分点。他们预计其他主要发达市场也会受到类似的影响。从表面上看，这些生产率的提高将意味着全球GDP增长大幅跃升。假设工人不会被自动化永久取代，并且有资本支持生产率的提高，那么生产率的提高可能会使全球长期GDP增长多达15％。但布里格斯和科德纳尼认为，由于两个关键原因，净效应将略低于预期。

　　首先，高盛经济学家已经将技术创新纳入经济预测中。简单地将他们对人工智能提高生产力的估计与当前趋势相加可能会导致一些重复计算。他们指出，过去20～30年，信息和通信技术（ICT）投资已经成为主要经济体生产率增长的主要驱动力。

　　其次，潜在的生产率增长一直在放缓。学术研究表明，随着国家的发展，全要素生产率（通过实际产出除以劳动力和资本投入的总和）的增长往往会随着时间的推移而放缓。

　　对人工智能超级智能的预测似乎还为时过早

　　生成式人工智能有何不同？一些观察家认为，这可能是一种范式转变的技术，可以带来生产力增长的新机制。高盛研究部的股票分析师已经确定了他们认为可能发生这种情况的行业，包括医疗保健和药物发现、网络安全、设计和软件开发。有些人进一步认为人工智能的最新进展是迈向“超级智能”的有意义的一步，“超级智能”能够处理信息、形成观点并进行超越人类能力的创新。

　　布里格斯和科德纳尼认为，就目前而言，更极端的预测似乎“还为时过早，特别是考虑到当前人工智能模型的局限性已有充分记录”。“因此，我们坚持认为，在可预见的未来，生成式人工智能将主要通过自动化不太困难但耗时的任务来提高效率，从而使工人能够从事更有生产力的活动。”

　　与此同时，很大程度上取决于采用时间表。从历史上看，由先前的里程碑技术（例如电动机和个人计算机）驱动的生产力繁荣已经落后于最初的创新十多年。只有在大约一半受影响的企业采用了该技术后，这些创新才开始出现在宏观经济数据中。

　　“我们对人工智能采用时间表一直相对谨慎。”布里格斯和科德纳尼认为，“虽然正在开发和率先使用人工智能的领先技术和专业服务公司正在加速与人工智能相关的投资，但我们估计对生产力的影响需要更广泛的行业和领域利用人工智能履行工作职能方能显现。”

　　人工智能对GDP的影响需要时间才能显现

　　对企业和高管的调查表明，他们普遍预计人工智能在未来1～3年内对活动和招聘需求的影响较小，但在未来3～10年内影响会更大。同样，高盛研究部预计，从21世纪下半叶开始，该技术在美国的广泛采用将加速。其他地方的采用时间表可能会更加漫长，因为美国和其他发达经济体历来在采用里程碑技术方面处于领先地位。

　　总而言之，研究模型表明人工智能可能会在未来十年对GDP产生积极影响，但需要几年时间才能体现在经济数据中。采用人工智能的时间周期、被人工智能支出取代的信息通信技术投资额、人工智能带来新能力的程度以及潜在的监管障碍，都将影响这些经济收益的实现方式和程度。布里格斯和科德纳尼认为，其估计反映了对这些风险的平衡考虑，并为分析人工智能对宏观经济的长期影响提供了一个模板。

来源：中国工信新闻网　人民邮电报