人工智能不會大幅推動GDP增長

大家都知道，人工智能是一項可以帶來巨大經濟影響的超強技術。相關美國股票的價格，不僅反映出人們對科技企業前景的信心，也說明他們相信人工智能將推動更廣泛的經濟繁榮。

我們不是沒有見識過這種狀況。1960年代時的計算機過于龐大和昂貴，除了那些大型政府機構和企業外，其他人都無法染指。然而，當時人們對“自動化”的擔憂是如此強烈，以至于時任美國總統林登·約翰遜發起了一項調查，來研究基于計算機的技術可能“消滅除少數工作之外的所有工作”的危險。但事實并非如此，到1970年代依然沒有跡象表明生產率會激增，而對大規模技術性失業的擔憂也逐漸消退了。

1980年代，個人和企業開始大量使用電腦；但到了1990年，正如經濟學家羅伯特·索洛所指出的那樣，信息技術“無處不在，但在生產率統計中卻不見蹤影”。隨著移動電話、互聯網、不斷擴大的硬件容量和日益增強的軟件功能有望帶來一場以連接為基礎的新生產力革命，2000年世界經濟論壇上的每個人都想聽聽“信息與通信技術”領導者的意見。思科公司首席執行官約翰·錢伯斯推測，這類技術將在可預見的未來使美國經濟每年增長5%，而且“到2010年互聯網將占據一半的GDP”。

隨后又出現了“大數據”“數字經濟”“機器學習”以及現在的人工智能。迄今為止，這些說法都沒有對中期增長率產生任何可衡量的影響。可以說，由于具備自我學習能力，生成式人工智能代表的不僅僅是技術發展的另一個階段。但仍有兩個原因導致它也可能不會出現在增長數據中。

首先，經濟活動中有很大一部分是對增長統計或人類福祉都沒有積極影響的零和競爭。利用基本的互聯網搜索和如今這些成熟的大型語言模型，律師們越來越有能力在提出辯護觀點前分析每一個可能的判例。但如果另一家律師事務所也能做到這一點，那么結果就是一場雙方都不具備持久優勢的軍備競賽。

至少20年來，專家們一直警告說法律等專業服務將在制造業崗位不斷減少后成為下一個被自動化的對象，但商法領域的就業和薪酬卻在持續增長。

同樣，市場營銷部門也可以利用人工智能制作更有針對性和更高效的宣傳品，以影響消費者的選擇。可如果它們的競爭對手也實施同樣操作，那么終端消費者就不會受益，GDP也不會得到提升。

類似的是，谷歌DeepMind的AlphaFold蛋白質結構數據庫（可根據氨基酸序列預測蛋白質結構），也將在加速藥物發現的同時降低研究成本。可一旦藥物失去專利保護，其價格就會向邊際生產成本的方向下滑，對GDP的貢獻也會隨之下降。如果2070年時一項被人工智能所加速的知識獲取為我們提供了一種能讓每個人都健康活上100年的神奇藥物，而且這種藥物是由廉價核聚變驅動的全自動工廠生產的，那么它在全球GDP中的作用就幾乎為零。一項技術越強大，它從GDP中消失的速度就越快。

與此同時，人工智能也極有可能加劇前幾代信息和通信技術業已對人類福祉造成的危害。“深度換臉”已經推動了網絡詐騙的爆炸式增長，人工智能驅動的社交媒體算法正在加深政治兩極分化，并可能導致社會心理學家喬納森·海特所指出的年輕人群體精神疾病大流行。但這些負面因素也未能在GDP計算中顯現出來。

不管是好是壞，或者僅僅是作為更激烈零和競爭的助推器，人工智能都將對社會產生普遍的、或許是變革性的影響。但寄望人工智能帶來生產率和GDP的持續增長，恐怕依然是癡心妄想。