騰訊科技訊 5月14日消息，生成式人工智能（AIGC）的時代正在到來。采用了大語言模型(LLM)技術的OpenAI聊天機器人于去年11月投入使用，現在幾乎每天都會有令人興奮的進展。最近，一首以知名歌手Drake和The Weeknd聲音為原型的人工智能歌曲震撼了整個音樂界。將文本轉換為視頻的應用程序也正在生成令人信服的內容。不久之后，Expedia、Instacart和OpenTable等消費產品將接入OpenAI的聊天機器人，讓人們只需輸入文本就可以訂餐或預訂假期。最近泄露的一份來自谷歌工程師的報告顯示，這家科技巨頭擔心競爭對手會更容易取得進展。將來，人工智能的應用可能會越來越多。
人工智能的發展帶來了許多深刻的問題。不過，其中最重要的可能是：這對經濟意味著什么？許多人對人工智能寄予厚望。美國投行高盛的最新研究表明，“人工智能的廣泛應用最終將在十年內推動全球GDP年增長7%，即近7萬億美元”。學術研究指出，采用人工智能技術的公司每年的勞動生產率增長將提高3個百分點，這將代表多年來收入的巨大提升。開放慈善（Open Philanthropy）組織旗下Tom Davidson部門在2021年發表的一項研究表明，“爆炸性增長”（即全球產出年增長率超過30%）在本世紀某個時候出現的可能性超過10%。有些經濟學家半開玩笑地認為，全球收入有可能變得不再受限。
然而，金融市場受到的影響卻顯得溫和得多。過去一年，人工智能相關公司的股價表現低于全球平均水平，盡管最近幾個月有所上漲。利率是另一個線索。如果人們認為這項技術明天會讓每個人都更富有，那么利率就會上升，因為儲蓄的需求會減少。麻省理工學院的巴塞爾·霍爾珀林及其同事的研究指出，通脹調整后的利率與隨后的GDP增長密切相關。然而，自從去年11月對人工智能的炒作開始以來，長期利率已經下降，盡管按歷史標準衡量，它們仍然非常低。研究人員得出結論，在至少30到50年的時間范圍內，人工智能促使金融市場增長的可能性不大。
要判斷哪一派的觀點是正確的，我們需要回顧下以前的技術突破歷史，這為投資者提供了幫助。因為很難證明一項新技術本身就能顯著改變經濟，不管其是好是壞。即使是18世紀末的工業革命，許多人認為是珍妮紡紗機出現的結果，但實際上也是由各種因素共同推動的，包括煤炭使用的增加、更穩固的產權以及科學精神的出現等等。
AIGC缺少完整護城河
或許最著名的是，羅伯特·福格爾在20世紀60年代發表了一篇關于美國鐵路的文章，這后來為他贏得了諾貝爾經濟學獎。許多人認為鐵路改變了美國的前景，把一個農業社會變成了一個工業強國。但福格爾發現，事實上，鐵路的影響非常有限，因為它只是取代了運河等設施，而后者本來也能起到同樣好的作用。如果鐵路沒有被發明，美國在1890年1月1日達到的人均收入水平在1890年3月31日也會實現。
當然，沒有人能肯定地預測，像人工智能這樣從根本上不可預測的技術將把人類帶向何方。它的增長有可能陷入失控狀態，也可能停滯不前。但你仍然可以考慮各種可能性。而且，至少到目前為止，福格爾的鐵路論斷似乎是一個有用的藍圖。考慮下三大領域：壟斷、勞動力市場和生產率。
一項新技術有時會成全一小群擁有龐大經濟實力的人。約翰·洛克菲勒成了煉油大亨，亨利·福特開啟了汽車時代。如今，得益于科技的發展，杰夫·貝索斯和馬克·扎克伯格占據了相當高的主導地位。
許多專家預計，不久之后，人工智能行業將產生巨額利潤。高盛分析師在最近的一篇論文中估計，在最好的情況下，生成式人工智能可以幫助全球企業軟件年度收入增加約4300億美元。他們的計算假設，全球11億辦公室職員每人將使用幾款人工智能設備，每人總共需要支付約400美元。
對于增加收入，任何企業都會為此感到高興。但從宏觀經濟角度來看，4300億美元根本無法改變企業軟件行業的格局。假設所有收入都轉化為利潤（這是不現實的），而所有這些利潤都是在美國賺取的（這更現實些）。即使在這種情況下，美國稅前企業利潤占GDP的比例也僅會從今天的12%上升到14%。雖然這遠高于長期平均水平，但不高于2021年第二季度的水平。
這些利潤可能歸一個組織所有，也許是OpenAI。當一個行業的固定成本很高，或者很難轉向競爭對手時，往往就會出現壟斷。例如，客戶除了洛克菲勒的石油外幾乎別無選擇，也無法生產自己的石油。生成式人工智能具有一定的壟斷性。據報道，OpenAI最新的大語言模型GPT-4的培訓成本超過1億美元，很少有公司有這么多閑錢。還有很多關于訓練模型所需數據的問題，更不用說用戶反饋了。
然而，一家公司壟斷整個行業的可能性很小。更有可能的情況是，少數大公司相互競爭，就像在航空、食品雜貨和搜索引擎領域發生的那樣。沒有任何人工智能產品是真正獨一無二的，因為所有產品都使用類似的模型。這使得客戶更容易從一款產品切換到另一款產品。這些模型背后的計算能力也基本通用，大部分代碼以及技巧和竅門，都可以在網上免費獲得，這意味著業余愛好者也可以制作他們自己的模型，而且通常表現非常好。
風險投資公司Andreessen Horowitz的一個團隊認為：“如今，在生成式人工智能領域似乎沒有任何完整的護城河。”最近據稱來自谷歌的泄密也得出了類似的結論：“進入人工智能培訓和實驗的門檻已經大為降低，原來需要大型研究機構全力以赴，現在則只需一個人、一個晚上和一臺功能強大的筆記本電腦。”目前已經有幾家價值超過10億美元的生成式人工智能公司，而且新人工智能時代最大的企業贏家甚至不是一家人工智能公司，而是為人工智能模型提供動力的芯片公司英偉達，其來自數據中心的收入正在飆升。
對個人有何影響？
盡管生成式人工智能可能不會創造出一個新的強盜大亨階層，但對許多人來說，這并不能帶來多少安慰。他們更關心自己的經濟前景，特別是他們的工作是否會消失。可怕的預言比比皆是。OpenAI的泰納·埃倫杜及其同事估計，“大約80%的美國勞動力至少有10%的工作任務會受到引入LLM的影響”。普林斯頓大學的愛德華·費爾頓和他的同事進行了類似的實驗。法律服務、會計和旅行社在最可能被淘汰的職業中名列前茅。
經濟學家此前也曾發表過悲觀的預測。在2000年左右，許多人擔心外包對富裕國家工人的影響。2013年，牛津大學的兩位學者發表了一篇被廣泛引用的論文，認為自動化將在未來十年左右消滅美國47%的工作崗位。另一些人則認為，即使沒有大范圍的失業，也會出現“空心化”，即報酬豐厚的高薪工作消失，取而代之的是不需要動腦的低薪工作。
然而，實際發生的事情讓人們大吃一驚。在過去的十年里，富裕國家的平均失業率大約減少了一半，適齡勞動人口的就業比例達到歷史最高水平。自動化和機器人普及率最高的國家，如日本、新加坡和韓國，失業率最低。美國勞工統計局最近的一項研究發現，近年來，由于新技術而被歸類為“有風險”的工作，“沒有表現出任何明顯迅速失業的總體趨勢”。“空心化”的證據好壞參半。工作滿意度指標在2010年左右有所上升。在過去十年的大部分時間里，最貧窮美國人的工資增長速度比最富有的人更快。
然而，這一次可能會有所不同。最近，一家提供家庭作業幫助的公司Chegg在承認ChatGPT“影響了我們的新客戶增長率”后，其股價下跌了近半。芯片巨頭IBM的首席執行官表示，該公司預計將在未來幾年暫停招聘可能被人工智能取代的職位。但這些是海嘯即將來臨的早期跡象嗎？也許不是。
想象一下，當人工智能將超過50%的任務自動化時，一份工作就會消失。或者想象一下，工人被淘汰的比例與整個經濟中自動化任務的總份額成正比。根據埃倫杜的估計，無論哪種情況，這都將導致美國凈流失大約15%的工作崗位。有些人可能會轉移到勞動力短缺的行業，比如酒店業。但失業率的大幅上升肯定會緊隨其后，甚至會達到2020年新冠肺炎疫情最嚴重時15%的水平。
這種假設的問題在于，歷史表明，就業崗位的消失速度要慢得多。早在1892年，取代人工接線員的自動電話交換系統就已經被發明。但直到1921年，貝爾系統公司才安裝了他們的第一個全自動辦公室。即使在這個里程碑之后，美國人工電話接線員的數量仍在繼續增長，在20世紀中葉達到了35萬人左右的峰值。直到20世紀80年代，自動化發明90年后，這個職業(大部分)才消失。人工智能將在不到90年的時間內席卷勞動力市場：LLM易于使用，許多專家對普通公眾將Chatgpt融入他們生活的速度感到驚訝。但這一次，職場采用技術緩慢的原因也將同樣適用。
在最近的一篇文章中，硅谷風投公司Andreessen Horowitz的馬克·安德森概述了其中部分原因。安德森的論點集中在監管上。在教育和醫療等有大量政府參與的經濟領域，技術變革往往慢得可憐。缺少競爭壓力削弱了改進的動力。政府也可能有公共政策目標，比如最大限度地提高就業水平，這與提高效率背道而馳。這些行業也更有可能成立工會，而工會通常會竭力阻止失業。
這樣的例子比比皆是。盡管部分或全部取代倫敦地鐵司機的技術已經存在了幾十年，但這類司機的收入依然接近全國平均水平的兩倍。政府機構仍然要求你一遍又一遍地填寫提供個人信息的紙質表格。在全球人工智能熱潮的中心舊金山，現實生活中的警察仍被雇傭在高峰時段指揮交通。
人工智能并非萬能
許多受到人工智能威脅的工作崗位都在這些受到嚴格監管的行業中。普林斯頓大學的費爾頓在論文中闡述稱，在與人工智能接觸最多的前20個職業中，有14個屬于教育領域。但很少有政府會決定用人工智能取代教師。這同樣適用于警察，人工智能不能完全替代打擊犯罪的人。意大利曾以隱私問題為由封禁了Chatgpt，據說法國、德國和愛爾蘭也在考慮效仿，這表明各國政府已經對人工智能可能對就業造成的破壞性影響感到擔憂。
也許，隨著時間的推移，政府會允許某些工作被取代。但這種延遲將為經濟創造空間，使其發揮其一貫的作用：在其他工作崗位被淘汰的同時，創造新的工作崗位。通過降低生產成本，新技術可以創造更多的商品和服務需求，催生難以自動化的工作崗位。麻省理工學院的大衛·亞瑟及其同事在2020年發表的一篇論文給出了一個驚人的結論：在1940年，美國大約60%的工作是不存在的。2000年人口普查中增加了“指甲技師”這一職業。“太陽能光伏電工”是五年前才出現的。人工智能經濟很可能創造出今天甚至無法想象的新職業。
勞動力市場受到的溫和影響很可能轉化為對生產率的溫和影響。19世紀末，美國開始在工廠和家庭中使用電力。然而，直到第一次世界大戰結束，生產率才出現大幅增長。個人電腦是在20世紀70年代發明的。這一次，生產率的提高來得更快，但當時感覺還是很慢。1987年，經濟學家羅伯特·索洛說了一句名言：計算機時代“無處不在，生產率統計數據除外”。
世界仍在等待與最近創新相關的生產率激增。智能手機已經被廣泛使用了10年，數十億人可以使用超高速互聯網，許多員工現在在辦公室和家庭之間輪換工作。官方調查顯示，超過十分之一的美國員工已經在使用某種人工智能的公司工作，而非官方調查則表明這個比例更高。盡管如此，全球生產率增長依然疲軟。
人工智能最終可能會大大提高某些行業的生產率。斯坦福大學的埃里克·布林約爾弗森及其同事發表的一篇論文對客戶支持代理進行了研究，發現使用人工智能工具平均每小時解決的問題數量會增加14%。研究人員本身也可以變得更有效率：GPT-x可能會給他們提供無限數量的、幾乎免費的研究助手。其他人則希望人工智能能夠消除醫療保健領域的低效管理，降低成本。
但還有很多事情是人工智能無法做到的。建筑和農業等領域的藍領工作就是一個例子，這些工作約占富裕國家GDP的20%。對于采摘蘆筍的人來說，LLM的用處不大。對于修理漏水水龍頭的水管工來說，它可能會有些用處：一個小工具可以幫助識別水龍頭，診斷故障，并提出修復建議。不過，最終的體力活還是需要水管工去完成。因此，很難想象，幾年后，藍領工作的生產率會比現在提高很多。同樣的道理也適用于人與人之間頻繁接觸的服務行業，如酒店和醫療保健。
人工智能對阻礙富裕世界生產率增長的最大問題也無能為力，即計劃系統失靈。當城市規模受限、住房成本高企時，人們就無法在效率最高的地方生活和工作。無論你的社會有多少聰明的新想法，如果你不能及時實現它們，它們依然發揮不出作用。
有些時候，人工智能經濟的生產率甚至會下降。看看最近的某些新技術：智能手機可以實現即時通信，但也會讓人分心。通過電子郵件，你可以全天候保持聯系，這會讓你很難集中注意力。加州大學歐文分校、微軟研究院和麻省理工學院的研究人員在2016年發表的一篇論文中發現，“每天花在電子郵件上的時間越長，人們感覺工作效率就越低”。有些老板現在認為，曾經被視為提高工作效率的在家辦公，給了太多人偷懶的借口。
富于創造力的人工智能本身可能會消耗生產力。例如，如果人工智能可以根據你的每一個愿望完美地制作娛樂節目，會發生什么？此外，很少有人考慮可以立即生成大量文本的系統會產生何種影響。垃圾郵件將更難被發現，欺詐案件可能會激增，銀行將需要在預防攻擊和賠償損失方面投入更多資金。
這正是我們需要的
在一個人工智能盛行的世界里，律師數量會越來越多。布朗·魯德尼克律師事務所的普雷斯頓·伯恩表示：“在20世紀70年代，你可以在15頁紙上完成一筆數百萬美元的交易，因為重新打字是件麻煩事。人工智能將允許我們在初稿中就涵蓋1000種最可能的邊緣情況，然后各方將為此爭論數周。”
美國的經驗法則是，除非你希望得到25萬美元或更多的賠償，否則提起訴訟、要求損害賠償是沒有意義的，因為你需要花同樣多的錢上法庭。現在，訴訟費用可能降至接近于零的水平。與此同時，教師和編輯需要檢查他們閱讀的所有內容并非都由人工智能編寫。OpenAI已經發布了一個程序，可以讓你做到這一點。因此，它正在為世界提供解決其技術所帶來問題的辦法。
人工智能可能會以今天無法想象的方式改變世界，但這并不等同于把經濟搞得天翻地覆。正如福格爾在他的研究中所指出的那樣：“前面的論點并不是為了反駁鐵路在19世紀美國發展中發揮了決定性作用的觀點，而是為了證明這種觀點所依據的經驗基礎并不像通常認為的那樣堅實。”在21世紀中葉的某個時候，未來的諾貝爾獎得主在研究生成式人工智能時，很可能會得出同樣的結論。（金鹿）
