AI的变革力量

欧洲央行总裁克里斯汀·拉加德（Christine Lagarde）在德国法兰克福的欧洲央行会议上关于AI的变革力量：经济影响和挑战的欢迎讲话。

法兰克福，2025年4月1日

很高兴欢迎您参加我们有关AI变革力量的会议。

在新的技术突破的早期阶段，通常很难从小说中辨别事实。我们很难想象使用新技术的方式。即使我们正确预测了技术变革的方向，我们也很少能正确地获得影响的时间表或撞击的大小。

今天，我们有时会听到声称AI的进步如此之快，以至于我们距离彻底改革的工作本质仅几年了。但是我们也听到论点是，减慢过去所有技术的采用也将推迟采用AI的同样障碍。

我不知道哪种愿景将被证明是正确的。但是，早期的证据是有希望的，我认为，我们必须采取行动，即我们面临经济革命。在欧洲，这种态度尤其重要。

在大西洋的这一方面，我们仍在为实在太慢，无法利用上一次大型数字革命，互联网。自世纪之交以来，科技行业解释了欧盟与美国之间生产力差距的三分之二。

现在，我们面临的技术可以通过自学机制和反馈循环来提高自己的性能，从而更快地进步和创新。低估AI的潜力并再次落后的风险太大了，无法忽略。

更重要的是，我们面临着一个新的地缘政治环境，在这种环境中，我们不能再确保我们将无摩擦地进入海外开发的新技术。这个新的现实加强了欧洲在技术领域建立自己的案例。

我们应该在两个主要领域期望并准备经济的重大变化。

首先是生产力。

我们已经可以看到AI在美国技术领域等领域的生产力影响，在美国技术领域，就业时的产出正在扩大。^{[1这是给出的}但是，我们仍处于生产力的早期J-Curveâ，新技术向更广泛的经济扩散，并反映在GDP中。

因此，关于AI生产率提高的估计差异很大，但即使在下端，它们也会改变欧洲的游戏规则。

一种广泛接受的方法估计，欧元区可以在未来十年内每年提高每年0.3个百分点的总要素生产率（TFP）。^{[2这是给出的}与过去十年相比，每年的TFP增长仅为0.5％。

其他估计表明，如果AI在未来十年内广泛采用，则预计生产率将更快地增长1.5个百分点。^{[3这是给出的}

欧洲是否可以实现这种生产力的提高将取决于我们是否可以改善AI创新和扩散的环境。

这归结为资金，监管和能源。

正如我一段时间以来，欧洲相对较小的风险投资生态系统是欧盟建立基础模式的主要障碍。^{[4这是给出的}在2018年至2023年之间，在欧盟的AI公司投资了约3.3亿亿美元，而美国同行则超过100亿美元。^{[5这是给出的}

建立和开发这项技术还需要对数据中心进行大量投资，目前，欧盟的专用地点比美国少4倍。^{[6这是给出的}

同时，欧洲央行的研究发现，相对于更成熟的技术，调节和缺乏制度质量尤其有害高科技领域的扩展。投资激进技术是高度风险的，需要不同的框架条件。^{[7这是给出的}

例如，AI的采用取决于对数据库的访问来培训模型，这需要智能调节以避免在确保数据保护的同时避免数据分裂。它还需要良好的机构，因为例如，需要有效的法律制度来捍卫像AI提示这样的不可证明的资产。

我们的研究表明，如果将欧盟的平均机构交付提高到最佳实践水平，那么AI密集型部门将使他们在投资中的份额上升超过10个百分点。^{[8这是给出的}

最后，除非我们看到效率的重大突破，否则欧洲的能源供应限制可能会对未来的经济扩散构成挑战。

在十年末，数据中心的功耗预计将在欧洲三倍。^{[9这是给出的}人工智能培训和推论是极限的能源密集型。^{[10这是给出的}而且需求激增是在绿色过渡也增加了对电力电力电动汽车的电力需求增加的时候。

现在，欧洲有一个明确的政策议程来解决这些障碍。人们普遍认识到，我们需要建立一个储蓄和投资联盟来跳到欧洲风险投资，我们必须简化复杂的数字法规并提高许可速度，并且我们必须大大增加对数据中心，纤维电网网络和电力网格的投资。

但是，要使欧洲充分利用AI革命，如何利用AI的生产率也很重要。可以通过减少相对于产出的人工投入或相对于输入提高产量来提高劳动生产率。每条路线的就业含义大不相同。

这使我进入了重大变化的第二个领域：AI对劳动力市场的影响。

根据欧洲央行的研究，欧洲23％至29％的工人高度暴露于AI。^{[11这是给出的}这并不一定会预示启示录。可以合理地期望AI通过在创建新工作的同时取代一些工作来遵循历史模式。^{[12这是给出的}

但是这项技术提出了两个新问题。

首先，技术变化的速度会比以前的过渡更快吗？这个问题对欧洲至关重要，因为我们的社会模式和传统上的高水平的工作保护使很难看到过渡如何导致大规模的工作重新分配可以避免重大强烈反对。

关键因素将是AI是否通过其自动化潜力来更倾向于工作，还是通过其增强潜力来改变工作性质。在增强方案中，工人仍然需要适应不断变化的角色和任务，但是过渡可能会更容易。

ILO的最新研究发现，在发达经济体中，只有一小部分工作符合高自动化标准。但是，超过13％的份额要大得多 - 符合高增强的标准。^{[13这是给出的}

第二个问题是关于收益的分布。

早期研究表明，AI可以提高低技能工人的生产率。^{[14这是给出的}但是，较新的研究研究了更复杂的任务，例如科学研究^{[15这是给出的}，经营业务^{[16这是给出的}和投资^{[17这是给出的}讲一个不同的故事。高性能的人会受益不成比例，在某些情况下，生产力较低的工人根本看不到任何改善。

因此，即使AI的增加超过其自动化，我们也可能看到劳动力市场不平等的增加。对可以最有效使用AI的高技能工人的需求将会上升，而那些不太能够学习新技能的人可能会受到影响。

总而言之，我确实看到了欧洲采用AI而不会破裂其社会模型的道路。但是，这将需要大量的补充技能投资，以防止不平等增长。

至关重要的是，这并不需要每个人成为编码人员，这可能会使标准过高。经合组织的说法，大多数将接触AI的工人将不需要专业的AI技能来取得职业生涯。

实际上，高度暴露的工作中最受欢迎的技能将与许多人有学习能力的管理和业务技能有关。^{[18这是给出的}

人类的首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）将AI的潜在能力描述为像数据中心中的天才国家一样。^{[19这是给出的}如果证明这是正确的，那既是人类的巨大前景，又是个体工人的令人生畏的前景。

我相信我们今天必须采取行动，尤其是在欧洲，心态，即这种未来可能会过去。我们必须消除所有将阻止我们处于这场革命的最前沿的障碍。

但是，我们还必须为这种过渡的人类和气候影响做准备，我们需要立即开始。

我相信这次会议将产生我们继续前进的想法。