即使是最聪明的专家也很难预测技术的未来。以以太网发明者鲍勃·梅特卡夫 (Bob Metcalfe) 为例，他在 1995 年大胆预测互联网将在次年经历灾难性崩溃，或“千兆级崩溃”。
但是，当他说错时，梅特卡夫实际上食言了。在一次科技行业活动中，伴随着“吃，宝贝，吃！”的口号，梅特卡夫撕下了一份展望未来的《信息世界》专栏，将其放入搅拌机中，然后食用了所得的果肉。
梅特卡夫的不愉快经历——我们以良好的风度和谦逊的态度接受——是具有启发性的在线资源中包含的数十个错误预测的例子之一，该资源是悲观主义者档案。该档案涵盖了相机、电力、飞机、电视和计算机的发明，记录了历代技术专家犯下的许多奇思怪想的错误方式。
当考虑到对我们这个时代的神奇技术：人工智能的大量预测时，值得浏览一下档案。
唯一确定的预测是，这些预测中的绝大多数都会被夸大。那些预测人工智能即将迎来一个极其丰富的辉煌新时代的乐观主义者似乎可能会感到失望。但那些预测人工智能将很快导致人类灭绝的悲观主义者也很可能是错误的。话又说回来，如果他们是对的，没有人会祝贺他们。
借助人工智能，确定行进方向可能比确定行进速度更容易。正如工业革命放大了体力一样，认知革命也在放大大脑。阿姆斯特丹初创公司 Nebius 的创始人 Arkady Volozh 表示，人工智能最好被视为最新的通用技术，可以应用于无限多种用途，该公司为各行业的模型构建者构建人工智能基础设施。一个
“人工智能就像电力、计算机或互联网，”他说。– 它就像一种神奇的粉末，可以用来改善一切。越来越多的功能将更加高效地实现自动化。正如挖掘机比拿着铲子的人更强大一样，您可以使用人工智能实现日常操作自动化。
然而，以前的通用技术（例如铁路和电力）往往需要几十年的时间才能提高生产力。必须建设新的基础设施。必须采用新的工作方式。必须推出新产品和服务。
与此同时，随着公司及其员工适应新的工作方式，新技术的采用实际上会暂时抑制生产力。事实上，新技术甚至可以增加非生产性工作：您今天读了多少封毫无意义的电子邮件？
一些经济学家将这种现象描述为 J 曲线——生产力先下降，然后再飙升。
“人工智能等通用技术能够实现并需要大量的补充投资，包括共同发明新流程、产品、商业模式和人力资本”，经济学家 Erik Brynjolfsson、Daniel Rock 和 Chad Syverson争论在国家经济研究局的一篇论文中。这些补充性投资往往在官方经济统计数据中没有得到很好的体现，并且可能需要很长时间才能体现在更高的生产率增长中。
进一步缩小范围，将人工智能视为一场单独的革命而不是 20 世纪 70 年代开始的信息技术革命的延续可能是错误的。根据一个散文今年，经济历史学家卡洛塔·佩雷斯 (Carlota Perez) 指出：“革命性技术与技术革命不同。”
在她 2002 年的书中技术革命与金融资本佩雷斯指出了五次伟大的技术变革，首先是创造性破坏浪潮，随后是创新的大规模扩散和经济增长的黄金时代。这种模式周期性地重演：从 1770 年代的工业革命开始；接下来是1830年代的蒸汽和铁路时代；1870 年代的电力和工程时代；1910年代的大规模生产时代；以及我们当前的 IT 革命。
所有这些技术革命都伴随着政府和社会的变革，导致工会、监管机构和福利国家等新机构的创建，以帮助管理动荡的变革。
现在，在佩雷斯看来，我们才刚刚开始想象应对当前信息技术革命以及对抗经济不平等、专制民粹主义和气候相关灾难所需的机构。“改变这种更广泛的政治经济背景已成为我们这个时代最紧迫的任务，”她今年早些时候表示。
即使有人工智能的帮助，设计合适的新机构也将是一项严峻的挑战。