尽管人们都在谈论人工智能颠覆世界，但它的经济影响仍然不确定。人们对人工智能进行了大量投资，但对其将产生什么成果却知之甚少。
检验人工智能已成为诺贝尔经济学奖获得者达龙·阿西莫格鲁 (Daron Acemoglu) 工作的重要组成部分。作为麻省理工学院的研究所教授，阿西莫格鲁长期研究技术对社会的影响，从对创新的大规模采用进行建模到对机器人对工作的影响进行实证研究。
10 月，阿西莫格鲁还与两位合作者分享了 2024 年纪念阿尔弗雷德·诺贝尔的瑞典央行经济科学奖：麻省理工学院斯隆管理学院的西蒙·约翰逊博士（89 岁）和芝加哥大学的詹姆斯·罗宾逊，以表彰他们在政治制度与经济增长之间的关系。他们的研究表明，随着时间的推移，拥有强大权利的民主国家比其他形式的政府能够维持更好的增长。
由于大部分增长来自技术创新，因此社会使用人工智能的方式引起了 Acemoglu 的浓厚兴趣，他在最近几个月发表了多篇有关该技术经济学的论文。
“人类利用生成人工智能的新任务将从何而来？”阿西莫格鲁问道。——我认为我们还不知道这些，而这就是问题所在。哪些应用程序能够真正改变我们的做事方式？
人工智能有哪些可衡量的影响？
自1947年以来，美国GDP平均每年增长约3%，生产率每年增长约2%。一些预测声称人工智能将实现双倍增长，或者至少创造比平常更高的增长轨迹。相比之下，在一篇论文中， –人工智能的简单宏观经济学, — 发表于《八月刊》经济政策Acemoglu 估计，在未来 10 年中，人工智能将给 GDP 带来 1.1% 至 1.6% 的“小幅增长”，生产率每年增长约 0.05%。
Acemoglu 的评估基于最近对有多少工作受到 AI 影响的估计，包括 OpenAI、OpenResearch 和宾夕法尼亚大学的研究人员在 2023 年进行的一项研究，该研究发现，美国约 20% 的工作任务可能会受到 AI 影响。人工智能能力。麻省理工学院未来科技、生产力研究所和 IBM 的研究人员在 2024 年进行的一项研究发现，大约 23% 的最终可以自动化的计算机视觉任务可以在未来 10 年内实现盈利。更多研究表明，人工智能平均可节省 27% 的成本。
说到生产率，我认为我们不应该在 10 年内降低 0.5%。这比零好，”阿西莫格鲁说。“但与业内人士和科技新闻界人士做出的承诺相比，这实在令人失望。”
可以肯定的是，这只是一个估计，并且可能会出现更多的人工智能应用：正如阿西莫格鲁在论文中所写，他的计算不包括使用人工智能来预测蛋白质的形状——其他学者随后因此分享了诺贝尔奖十月。
其他观察家认为，因人工智能而失业的工人的“重新分配”将创造额外的增长和生产力，超出了阿西莫格鲁的估计，尽管他认为这不会有太大影响。“从我们拥有的实际分配开始的重新分配通常只会产生很小的收益，”阿西莫格鲁说。– 直接的好处是很重要的。 –
他补充道：“我试图以非常透明的方式撰写论文，说明包含哪些内容和不包含哪些内容。人们可以不同意，说我排除的东西是大事，或者包含的东西的数字太小，这完全没问题。”
哪些职位？
进行这样的估计可以增强我们对人工智能的直觉。许多关于人工智能的预测都将其描述为革命性的。其他分析则更为谨慎。阿西莫格鲁的工作帮助我们了解我们可能预期的变化规模。
“让我们迈向 2030 年，”阿西莫格鲁说。– 您认为人工智能会给美国经济带来多大的变化？你可能是一个彻头彻尾的人工智能乐观主义者，认为数百万人会因为聊天机器人而失去工作，或者也许有些人已经成为超级高效的工人，因为有了人工智能，他们可以做的事情是他们所做的 10 倍前。我不这么认为。我认为大多数公司都会做或多或少相同的事情。一些职业会受到影响，但我们仍然会有记者，我们仍然会有财务分析师，我们仍然会有人力资源员工。”
如果这是正确的，那么人工智能很可能适用于一组有限的白领任务，其中大量的计算能力可以比人类更快地处理大量输入。
“这将影响大量与数据汇总、视觉匹配、模式识别等相关的办公室工作，”阿西莫格鲁补充道。– 这些基本上占经济的 5% 左右。 –
虽然阿西莫格鲁和约翰逊有时被认为是人工智能的怀疑论者，但他们认为自己是现实主义者。
“我试图不悲观，”阿西莫格鲁说。“生成式人工智能可以做一些事情，我真诚地相信这一点。”但是，他补充道，“我相信有一些方法我们可以更好地使用生成式人工智能并获得更大的收益，但我不这么认为”我不认为它们是目前行业的重点领域。”
机器有用，还是工人替代？
当阿西莫格鲁说我们可以更好地使用人工智能时，他心里有一些具体的想法。
他对人工智能最重要的担忧之一是，它是否会以“机器有用性”的形式帮助工人提高生产力，或者是否会模仿通用智能以取代人类的工作。这就是向生物技术专家提供新信息与用自动化呼叫中心技术取代客户服务人员之间的区别。他认为，到目前为止，公司一直关注后一种情况。
“我的观点是，我们目前的人工智能方向是错误的，”阿西莫格鲁说。“我们过多地将其用于自动化，而不足以为工人提供专业知识和信息。”
阿西莫格鲁和约翰逊在他们 2023 年备受瞩目的著作《权力与进步》（公共事务）中深入探讨了这个问题，其中提出了一个直截了当的引导性问题：技术创造了经济增长，但谁获得了经济增长？是精英阶层的利益，还是工人的利益分享？
正如阿西莫格鲁和约翰逊所明确表示的那样，他们赞成能够提高工人生产力、同时保持人们就业的技术创新，这应该能更好地维持增长。
但在阿西莫格鲁看来，生成式人工智能的重点是模仿整个人。这产生了他多年来一直称之为“马马虎虎的技术”的应用程序，其性能最多只比人类好一点，但可以为公司节省资金。呼叫中心自动化并不总是比人工更有效率；只是企业的成本低于工人的成本。补充工人的人工智能应用程序似乎普遍受到大型科技公司的关注。
“我认为，除非业界投入大量精力和时间，否则人工智能的互补用途不会奇迹般地自行出现，”阿西莫格鲁说。
历史对人工智能有何启示？
Acemoglu 和 Johnson 最近发表的另一篇论文的重点是技术往往旨在取代工人， —向里卡多和汤普森学习：早期工业革命和人工智能时代的机械和劳动力，— 发表于 8 月经济学年度评论。
这篇文章讨论了当前关于人工智能的争论，特别是声称即使技术取代了工人，随着时间的推移，随之而来的增长几乎不可避免地会广泛造福社会。工业革命时期的英国有时被认为是一个恰当的例子。但阿西莫格鲁和约翰逊认为，传播技术的好处并不容易。他们断言，在 19 世纪的英国，这种情况是在经过数十年的社会斗争和工人行动之后才发生的。
“当工人无法推动生产率增长时，工资就不太可能上涨，”阿西莫格鲁和约翰逊在论文中写道。如今，人工智能可能会提高平均生产率，但它也可能会取代许多工人，同时降低那些仍在就业的人的工作质量。……当今自动化对工人的影响比更高生产率与更好工资的自动联系更加复杂。”
这篇论文的标题指的是社会历史学家 E.P Thompson 和经济学家 David Ricardo；后者通常被认为是该学科有史以来第二大有影响力的思想家，仅次于亚当·斯密。阿西莫格鲁和约翰逊断言，李嘉图在这个问题上的观点经历了自己的演变。
“大卫·李嘉图认为机器将带来一系列惊人的生产力改进，并且对社会有益，从而完成了他的学术工作和政治生涯，”阿西莫格鲁说。——然后在某个时刻，他改变了主意，这表明他的思想确实很开放。他开始写道，如果机器取代了劳动力并且不做任何其他事情，这对工人来说将是不利的。
阿西莫格鲁和约翰逊认为，这一智力进化在今天告诉我们一些有意义的事情：没有任何力量能够无情地保证技术带来广泛的利益，我们应该以某种方式遵循有关人工智能影响的证据。
创新的最佳速度是多少？
如果技术有助于促进经济增长，那么快节奏的创新似乎是理想的选择，可以更快地实现增长。但在另一篇论文中，——监管变革性技术,—摘自《九月刊》美国经济评论：见解阿西莫格鲁和麻省理工学院博士生托德·朗斯曼提出了另一种观点。如果某些技术既有优点也有缺点，那么最好以更加谨慎的节奏采用它们，同时这些问题正在得到缓解。
“如果社会损害很大并且与新技术的生产力成正比，那么更高的增长率反而会导致更慢的最佳采用，”作者在论文中写道。他们的模型表明，最理想的情况是，采用一开始应该较慢，然后随着时间的推移而加速。
“市场原教旨主义和技术原教旨主义可能会声称你应该始终以最快的速度发展技术，”阿西莫格鲁说。——我认为经济学中不存在这样的规则。更加深思熟虑的思考，特别是为了避免伤害和陷阱，是合理的。”
这些危害和陷阱可能包括对就业市场的损害，或错误信息的猖獗传播。或者，人工智能可能会在从在线广告到在线游戏等领域损害消费者。阿西莫格鲁在另一篇论文中研究了这些场景， –当大数据实现行为操纵时,—即将于美国经济评论：见解;该书是与杜克大学的 Ali Makhdoumi、多伦多大学的 Azarakhsh Malekian 和麻省理工学院的 Asu Ozdaglar 合着的。
“如果我们将其用作操作工具，或者过多用于自动化，而不足以为工人提供专业知识和信息，那么我们需要进行方向修正，”阿西莫格鲁说。
当然，其他人可能会声称创新的缺点较小，或者具有足够的不可预测性，因此我们不应该对其施加任何制动。Acemoglu 和 Lensman 在 9 月份的论文中只是开发了一种创新采用模型。
这种模式是对过去十多年趋势的回应，其中许多技术被大肆宣传是不可避免的，并因其颠覆性而受到赞誉。相比之下，阿西莫格鲁和伦斯曼建议我们可以合理地判断特定技术所涉及的权衡，并旨在激发对此的更多讨论。
我们如何才能达到人工智能采用的正确速度？
如果想法是更逐步地采用技术，这会如何发生？
首先，阿西莫格鲁说，“政府监管具有这样的作用。”然而，目前尚不清楚美国或世界各地可能会采用什么样的人工智能长期指导方针。
其次，他补充道，如果围绕人工智能的“炒作”周期减少，那么使用它的热潮自然会放缓。如果人工智能不产生任何成果，这很可能比监管更有可能发生。很快就会为企业带来利润。
“我们进展如此之快的原因是风险投资家和其他投资者的炒作，因为他们认为我们将更接近人工智能，”阿西莫格鲁说。– 我认为炒作导致我们在技术方面的投资很差，许多企业过早地受到影响，而不知道该怎么办。我们写那篇论文的目的是说，看，如果我们更加深思熟虑和理解我们正在使用这项技术做什么，它的宏观经济学将使我们受益。”
从这个意义上说，阿西莫格鲁强调，炒作是人工智能经济学的一个有形方面，因为它推动了对人工智能特定愿景的投资，从而影响我们可能遇到的人工智能工具。
“你走得越快，炒作得越多，方向修正的可能性就越小，”阿西莫格鲁说。– 如果您以每小时 200 英里的速度行驶，那么要进行 180 度转弯是非常困难的。 –