AI能否帶來廣泛繁榮？

當下人們對任何與人工智能（AI）有關的事物都鮮有共識，包括我在內(nèi)的許多觀察家都預計，AI將顯著提高生產(chǎn)力。首先，由越來越多使用案例研究提供的初步證據(jù)表明了這一點。此外考慮到AI功能的迅速擴展、AI模型培訓和使用成本的下降以及開源工具和系統(tǒng)的普及，AI似乎有可能以有意義的方式應用于幾乎所有行業(yè)和工種。

當然，AI的有效落地并非板上釘釘，這歸因于獲取、傳播和學習曲線等問題。即使克服了這些障礙，也不能保證AI帶來的生產(chǎn)力提升會在就業(yè)和收入上帶來廣泛好處。這取決于兩個領域的狀況：人工智能工具包和就業(yè)市場。

我們知道人工智能工具包正在迅速擴大，但如果大部分新增功能都集中在復制人類能力（以此取代人類工人），那么生產(chǎn)力的提升就將伴隨著負面分配效應。然而最近有學者指出：目前機器學習系統(tǒng)的基準中有很大一部分偏向于自動化，很少會將人類納入評估。

為防止AI開發(fā)變成一場“模仿游戲”，學者建議開發(fā)者社區(qū)接受“半人馬評估”，也就是讓人類和AI系統(tǒng)共同解決任務。這將使機器學習開發(fā)轉向增強或機器與人的協(xié)作而非自動化。但為了確保AI帶來的好處能得到廣泛分享，我們還需關注就業(yè)市場。以美國為例，該國約有20%的勞動者受雇于可貿(mào)易部門，其余近80%的勞動者在政府、教育、酒店、傳統(tǒng)零售和建筑業(yè)等非貿(mào)易服務行業(yè)工作。

過去30年來，可貿(mào)易部門與不可貿(mào)易部門在生產(chǎn)率和收入方面的差距不斷擴大。一般來說，可貿(mào)易部門——包括跨國企業(yè)管理、半導體和計算機設計以及研發(fā)等工作——擁有更高更快的生產(chǎn)率和更高的收入增長。這就是即使制造業(yè)就業(yè)人數(shù)逐步減少然后趨于平穩(wěn)，產(chǎn)出卻持續(xù)增長的原因。

如果我們不去謹慎應對，AI將擴大可貿(mào)易部門與不可貿(mào)易部門之間的差距，導致不平等現(xiàn)象急劇增加。只有當AI不僅在可貿(mào)易部門和非貿(mào)易部門得到有效應用，還在這些部門中的中低收入崗位中得到有效應用時，它才能產(chǎn)生整個經(jīng)濟的生產(chǎn)率提升并實現(xiàn)廣泛的收入增長。這就是為何必須齊心協(xié)力去使AI的開發(fā)向整個就業(yè)和收入領域的增強和協(xié)作傾斜。

在這方面已經(jīng)出現(xiàn)了一些積極信號。美國國防部高等研究計劃局已經(jīng)舉辦了專注于人類與機器人合作的競賽，例如用機器人來增強人類體能，以及人類控制機器人在復雜、快速發(fā)展的物理環(huán)境中穿行。但我們還有更多工作要做，對AI基礎研究的資助應強調(diào)增強和合作，還應引入面向私人開發(fā)者的激勵措施。

盡管如此，確保人工智能工具包能為人們帶來基于增強或協(xié)作的益處必須成為當務之急。但僅此還無法保證能大幅促進廣泛繁榮，因為仍有一些一般均衡效應在起作用。我們在上一輪數(shù)字化應用中見識過這一點，當時許多常規(guī)、可編程的工作都實現(xiàn)了自動化。加上全球化催生的勞動密集型制造業(yè)工作外包，大量被淘汰且往往是中產(chǎn)階級的勞動者別無選擇，只能轉向非常規(guī)且往往生產(chǎn)率和收入水平較低的工作。這類轉型從來都不是無摩擦的。

在即將到來的AI轉型期，生產(chǎn)率的提高將導致成本降低，再加上競爭壓力，價格會隨之下行。但如果某個行業(yè)需求彈性小于1，那工作崗位就會流失。雖說需求彈性較高的其他部門會增加就業(yè)崗位，但人員在不同部門和工種間的流動必然產(chǎn)生大動蕩。而且勞動力供應確實有可能出現(xiàn)相對需求的短期性增長，進而削弱勞動者的議價能力。

在收入和技能方面提供過渡支持至關重要，而AI驅(qū)動的工具很可能有助于再培訓和技能獲取，同時政策制定者應創(chuàng)造勞動力需求。對美國來說這提供了一個一舉兩得的機會。出于種種原因，美國經(jīng)濟在基礎設施發(fā)展和升級方面已經(jīng)落后，扭轉這一趨勢將增加就業(yè)機會和勞動力需求，從而為即將到來的AI驅(qū)動式轉型創(chuàng)造緩沖。

（Copyright： Project Syndicate， 2025；編輯：許瑤）