LAIKA
2023/05/16
新技術的經濟能量正在孕育。
編譯 | 豆豆
編輯 | 龔巖
編者按
有些經濟學家半开玩笑地指出，全球通過AI獲取的收益有可能達到無窮大。但參考人類社會經濟發展的規律，新技術的影響更爲長尾和溫和。例如，即便許多人認爲十八世紀晚期的工業革命是詹妮紡織機發明的結果，而實際上是由多種因素共同推動的：煤炭的使用增長，更有力的財產權保護，科學精神的崛起，等等。
生成式人工智能（Generative AI）的時代已真正來臨了。
去年11月，使用大語言模型（Large Language Model）的OpenAI聊天機器人（Chatbots）成爲該時代的开啓者。現在，令人驚異的進展幾乎每天都在發生。
近期，由AI制作的假冒Drake和The Weeknd兩位明星的歌曲撼動了音樂界。能夠將文本轉成視頻的程序也正在取得令人信服的進展。
不久以後，Expedia、Instacart和OpenTable等消費產品也將接入OpenAI的機器人，幫助人們通過在框內輸入文字進行點餐或預定休假。
近期泄露出來的一名Google工程師的演示文稿顯示，谷歌正在擔憂競爭對手能夠很輕易地取得進展。
後面還會有驚喜，很多驚喜。
AI的發展引發了深遠的影響，但最緊迫、最直觀的問題是，這對經濟來說意味着什么呢？許多人對此抱有宏大的期待。
01
AI潛力“射程”：
壟斷、勞動力市場、生產力
高盛銀行在近期研究報告中認爲，“AI的廣泛採用將在十年內使全球年均GDP增長7%，大致增幅爲7萬億美元。”有學術研究指出，採用該科技的公司的年均勞動生產力增長率將達3%，這將爲公司收益帶來持續多年的大幅提升。捐贈機構Open Philanthropy的Tom Davidson在2021年發表的研究認爲，在本世紀出現“爆發性增長”（即全球產出年增長超過30%）的概率爲10%。有些經濟學家半开玩笑地指出，全球通過AI獲取的收益有可能達到無窮大。
金融市場呈現出的反映則更保守。盡管在過去幾個月中有所上漲，涉足AI的公司在過去一年裏的股價表現不及全球平均水平。利率也給出同樣的信號。如果人們認爲科技未來將使所有人更加富有，則儲蓄的必要性減低，利率應該上漲。麻省理工Basil Halperin的研究表明，經通脹調整後的利率與後續的GDP增長高度相關。然而自從去年11月AI熱潮开啓之後，長期利率有所下降，以歷史的標准看也非常低。這些研究者們推論，在30年-50年的預測期間來看，金融市場並沒有對AI引發的加速增長形成高度預期。
爲了確定哪個群體的判斷是正確的，有必要考慮以往科技實現突破的歷史，這會對投資者很有幫助。從歷史上看，很難證實單一新科技本身曾對經濟產生巨大影響，無論這種影響是好還是壞。即便許多人認爲十八世紀晚期的工業革命是詹妮紡織機發明的結果，而實際上是由多種因素共同推動的：煤炭的使用增長，更有力的財產權保護，科學精神的崛起，等等。
或許其中最著名的是Robert Fogel於1960年代發表的關於美國鐵路的著作，他後來因此獲得了諾貝爾經濟學獎。許多人認爲鐵路轉變了美國的前景，將農業社會轉變爲工業強國。但Fogel發現鐵路的影響很有限，因爲它取代了可能原本同樣高效的運河航運等。如果鐵路從未被發明出來，那么1890年1月1日美國的人均收入水平，同樣也能在同年3月31日實現。
當然，對於AI這樣基本上無法預測的科技將在哪些方面取代人類，沒有人能夠准確預知。迅猛增長或科技停滯都並非不可能。但你還是可以想象多種可能性的。至少從目前看來，Fogel的鐵路理論還可作爲有用的藍圖。可考慮如下三大因素：壟斷，勞動力市場，生產力。
新科技有時能夠創造出擁有廣闊經濟能量的一小群人。洛克菲勒憑借煉油取勝，福特依靠汽車取勝。今天，Jeff Bezos和Mark Zuckerberg的統治地位也歸功於科技。
許多人認爲，AI行業將在近期創造巨大利潤。高盛近期的研究報告預計，在最理想的情況下，生成式AI將幫助全球企業軟件年收入增加4300億美元。他們在計算中假設，全世界11億白領工人每個人都會使用年費400美元的AI工具。
任何公司都會樂於獲取這些收入，但在宏觀經濟層面，4300億美元並不能改變大局。假設這些收入能夠全部轉化爲利潤（不現實），而且這些利潤都由美國獲取（更不現實）。即便在這樣的假設條件下，美國公司稅前利潤佔GDP的比率也只是從現在的12%增加到14%。這雖然比長期的平均值高得多，但還沒達到2021年二季度的水平。
這些利潤可能被一家機構賺取，也許是OpenAI。壟斷經常發生在有高額固定成本的行業，或者是業務難以轉移至競爭對手處時。例如，客戶找不到洛克菲勒油的替代品，自己也無法煉油。生成式AI也有一些壟斷型的特性。OpenAI聊天機器人之一GPT-4的訓練成本據傳就超過1億美元，沒有幾家公司有這樣的實力。該模型還需要使用獲取許多自有知識作爲訓練數據，也需要用戶反饋。
然而，單一公司掌控整個AI行業的可能性很小。更可能的是像航空、零售和搜索引擎等行業一樣，少數幾家大公司彼此競爭。由於都使用類似模型，沒有AI產品是獨一無二的。這使得客戶能夠較爲容易地從一家轉到另一家。模型背後的算力也是較爲通用的。許多代碼和小技巧、小花招都可在網上免費獲取，意味着業余人士也可以生產自己的模型，且效果經常好得出人意料。
風投公司Andreessen Horowitz的一個團隊認爲：“生成式AI現在看來並沒有形成系統性護城河。”最近谷歌被泄露出來的報告也形成了類似的結論：“訓練和實驗的進入門檻已經從原來的整家大型研究機構的全部力量，降低到一個人、一晚上、一台高性能筆記本。”現在已經有幾家估值超過10億美元的生成式AI公司了。目前，新AI時代最大的公司贏家甚至都不是AI公司：驅動AI模型的計算公司Nvidia的數據中心收入正在飛升。
02
那這對“我”來說又意味着什么？
盡管生成式AI也許不會創造出新的強盜貴族階層，這給許多人也提供不了多少安慰。人們更關注AI對於自身經濟前景的影響，尤其是自己的工作是否會消失。可怕的預測隨處可見。
據OpenAI的Tyna Eloundou和同事估算，“美國大概有80%的勞動力會至少有10%的工作受到大語言模型的影響。”普林斯頓大學的Edward Felten也开展了類似的分析，認爲最有可能被顛覆的職業包括法律服務、會計和旅行社等。
經濟學家以前就發布過悲觀的預測。2000年代，很多人對於發達世界工人受到外包的影響很恐懼。2013年，牛津大學有兩個人發表了一篇受到廣泛引用的論文，認爲自動化會在後續10年左右時間裏抹掉美國47%的工作。還有人認爲，即便是沒有大面積失業，也會發生工作空心化的問題，即有益、高薪的工作被無腦、低薪的工作取而代之。
最後的結果出乎很多人的意料。在過去十年裏，發達世界的平均失業率幾乎打了對折。處於就業狀態的工作年齡人群份額爲有史以來最高。日本、新加坡和韓國等自動化和機器人比率最高的國家，失業率也最低。近期美國勞工統計局的研究顯示，那些近年中受到新科技威脅的工作，並沒有呈現出任何正在迅速流失的總體趨勢。“空心化”的證據也不明確。工作滿意度指標在2010年代有所上升。在過去十年的大多數時間裏，最貧窮的美國人工資增速都比最富裕的那些要高。
這次有可能不一樣。在承認ChatGPT“對其新客戶增速有影響”後，提供功課輔助的Chegg公司股價在近期腰斬。大科技公司IBM總裁聲稱，該公司將停止爲可能會在近幾年內被AI替代的職位進行招聘。這些早期預兆真的會最終形成經濟海嘯嗎？
想象一下，在AI實現一份工作50%以上任務的自動化後，該工作消失了。或者，想象工人被按照整體經濟中任務自動化總份額的比率而解僱。無論是以上哪種情況，根據Eloundou女士的估算，這都會使美國損失15%的工作。有些人也許可以轉移至正發生工人短缺的行業，例如護理業。失業率肯定會隨之大幅上漲，也許會達到2020年美國新冠疫情最嚴重時15%的水平。
然而，這種場景不太可能會變成現實：歷史經驗表明，實際工作的消失要慢得多。可替代人工接线員的自動化的電話交換系統在1892年就被發明了。但直到1921年，貝爾系統才安裝了第一套全自動辦公室。即便在這個裏程碑之後，美國電話接线員數量仍持續增長，直到20世紀中葉達到約35萬人的頂峰。該行業直到1980年代才近乎完全消失，已是自動化發明90年以後。
AI席卷勞動力市場將用不了90年：大數據模型使用方便，許多專家都對一般公衆把ChatGPT融入生活的速度感到驚異。但是從前科技難以迅速進入工作場所的原因，這次仍然存在。
Andreessen Horowitz公司的Mark Andreessen在近期的文章中對相關原因進行了歸納，他的論證主要聚焦於監管。在有大量政府參與的經濟領域，例如教育和衛生保健，科技變化一般會相當慢。競爭壓力的缺乏使得改進的動力不足。政府也許還有就業水平最大化等公共政策目標，這與改進效率背道而馳。這些行業還更可能建立了工會，而工會很擅長防止就業損失。
這樣的例子很多。盡管能夠部分或全面取代的科技已經存在了數十年，倫敦公共運營的地鐵網絡的司機收入仍接近於國民收入中位數的兩倍。政府機構一次又一次地要求你填寫提供個人信息的表格。在舊金山這個全球AI崛起的中心，在交通擁堵時段，仍然需要僱傭真人警察來指揮交通。
03
工作，再會！
許多受到AI威脅的工作都處於受到高度監管的部門。再回到普林斯頓大學Felten先生的論文。在受到AI影響最大的20個行業中，有14個都是教師行業（外語教師受影響最大，地理教師相對安全些）。但只有最勇敢的政府才敢用AI替代教師，否則就想象新聞頭條會怎么評論吧。警察和打擊犯罪AI的關系也是如此。意大利出於隱私考慮暫時封禁了ChatGPT，法國、德國和愛爾蘭據傳也在考慮這樣做，顯示政府對於AI毀滅就業的效果有多擔憂。
也許再過一段時間，政府將允許一些工作被替代。但這種延遲會使經濟有空間做其一直在做的事情：在一些工作被消滅的同時，創造新的工作類型。通過降低生產成本，新技術將創造更多貨物和服務需求，促進那些難以自動化的就業領域。麻省理工學院的David Autor在2020年發表的一篇論文給出了驚人的結論：美國現在60%的工作種類在1940年前還不存在。“美甲師”職業是在2000年被加入統計的。“太陽能光伏電工”則是在五年前才加入的。AI經濟可能會創造現在甚至都想象不到的新職業。
溫和的勞動力市場影響可能會帶來對於生產力的溫和衝擊，這也就是第三個因素。在19世紀末期，電力逐漸被引入美國工廠和家庭。然而，直到第一次世界大战末期，生產力才得到提升。個人電腦在1970年代就被發明了。這次生產力的提升快了一些，但人們在當時的感受還是慢。1987年，經濟學家Roert Solow發表了著名論斷，即計算機時代“已經抵達了方方面面，除了生產力統計領域”。
世界仍然在等待近期創新帶來的生產力提升。智能手機的廣泛使用已經有十年時間了，數十億人都能夠接入超快的互聯網，許多工人都在家庭和辦公室之間自由轉換。官方統計顯示，超過十分之一的美國員工已經在使用某些AI的公司工作。如果去看非官方的統計，該比率可能會更高。
AI可能最終會使一些行業大幅提高生產力。斯坦福大學的Erik Brynjolfsson的論文對客戶支持代表進行了研究，獲取AI工具使每小時能夠解決的問題平均增長了14%。研究人員自身也能變得更加高效：GPT-X相當於提供了無數個幾乎免費的研究助理。其他人則希望AI能夠消除衛生健康領域的低效管理，降低成本。
04
AI經濟甚至可能降低生產力
但也有很多事情是AI解決不了的。佔到發達國家GDP約20%的建築和農業等藍領工作就是一個例子。大數據模型對於摘蘆筍的人幾乎沒用。即便AI對水管工修補壞了的水龍頭可能有些用處（如使用AI工具識別水龍頭，診斷問題，給出修復建議），但體力活最終還是要由水管工來幹。因此在未來幾年裏，很難想象藍領工作生產力將會比現在有很大提高。接待和醫療護理等行業也是如此，因爲人與人之間的接觸是其服務中不可分割部分。
AI同樣不能解決困擾發達世界生產力增長的最大問題：啞火的規劃體系。當城市的規模受限，住房成本高企，人們就無法在最高效的地方工作和生活。無論你所在的社會中有多少傑出的想法，如果沒有辦法及時落地，還是沒用。應該由政府來解決相關的鄰避（NIMBY, Not in My Backyard）問題，科技本身並不是關鍵。能源行業也是如此，許可和基礎設施才是成本居高不下的原因。
AI經濟甚至可能降低生產力。看看那些近期的科技吧。智能手機能夠實現實時通訊，但它們也有很強幹擾性。你每周7天24小時都在收郵件，使得精力難以集中。加州大學、微軟和麻省理工研究人員2016年發表了論文，發現“每天在郵件上花費時間越長，潛在的生產力越低。”在家辦公曾被認爲能提高生產力，現在一些老板相信這會給很多人提供偷懶的借口。
生成式AI自身也可能拖累生產力。例如，如果AI能夠完美配合你的各方面需求定制娛樂將會怎樣？此外，對於擁有能夠即刻生成大量文本的系統意味着什么，多數人可能都沒有想清楚。GPT-4對於應對規劃應用的鄰避人士來講簡直是上帝的禮物，只需要五分鐘，他就可以生成一封精致的1000頁紙的反對意見書。接下來，就需要專門有人來應對這封意見書。垃圾郵件也將變得更難監測。欺詐案件數量將飆升。銀行將需要在防範攻擊方面投入更多，並補償那些發生損失的人。
在充斥着AI的世界裏，律師數量將成倍增長。Brown Rudnick律所的Preston Byrne說：“1970年代，你用15頁紙就能夠完成數百萬美元的交易，因爲重新打字實在是太痛苦了。”“應用AI將讓我們在第一稿中就覆蓋1000個最有可能發生的極端案例，然後各方將就此爭論幾個星期。”在美國的經驗法則是，如果你預期的補償金額不到25萬美元，那么起訴就沒有意義，因爲上庭就需要花這么多錢。現在，訴訟的成本可能將降到約等於零。此外，教師和編輯將需要確認讀到的東西不是由AI創作的。OpenAI發布了一個程序可以幫他們做這件事，爲其自身科技帶來的問題給世界提供了一個解決方案。
AI可能會以人們今天難以想象的方式改變世界，但這並不意味着會使經濟天翻地覆。Fogel寫道，他的論證“並不是在駁斥鐵路在19世紀美國發展中扮演決定性角色的觀點，而是在證明該觀點所基於的現實基礎完全不像人們通常認爲的那樣牢固”。在21世紀中葉的某個時間，可能也會有一名研究生成式AI的諾貝爾獎得主得出同樣的結論。
（本文僅供讀者參考，並不構成提供或賴以作爲投資、會計、法律或稅務建議。）
原文標題 : 人工智能，溫和地走進經濟的良夜
標題：人工智能，溫和地走進經濟的良夜
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