数千名首席执行官刚刚承认人工智能对就业或生产力没有影响，这让经济学家们重新想起了 40 年前的一个悖论 |财富
作者：Sasha Rogelberg
1987 年，经济学家、诺贝尔奖获得者罗伯特·索洛 (Robert Solow) 对信息时代的停滞发展做出了鲜明的观察：随着 20 世纪 60 年代晶体管、微处理器、集成电路和存储芯片的出现，经济学家和公司预计这些新技术将颠覆工作场所并导致生产力激增。相反，生产率增长放缓，从1948年至1973年的2.9%下降到1973年后的1.1%。
新奇的计算机有时实际上是产生太多信息，生成极其详细的报告并将其打印在大量纸张上。几年来，原本有望提高工作场所生产力的目标却以失败告终。由于这位经济学家对这一现象的观察，这种意想不到的结果被称为索洛生产力悖论。
“你可以在任何地方看到计算机时代，但在生产力统计数据中，”索洛在一篇文章中写道纽约时报书评文章1987年。
关于首席高管如何（或没有）使用人工智能的新数据表明，历史正在重演，这使得经济学家和大型科技公司创始人就该技术对工作场所和经济影响做出的类似承诺变得更加复杂。尽管标准普尔 500 指数中有 374 家公司在财报电话会议中提到了人工智能，其中大多数表示该技术在公司的实施完全是积极的，但根据一家公司的说法金融时报分析从 2024 年 9 月到 2025 年，这些积极的采用并没有反映在更广泛的生产率提高中。
一个学习美国国家经济研究局本月发布的报告显示，在美国、英国、德国和澳大利亚接受各种商业前景调查的 6000 名公司首席执行官、首席财务官和其他高管中，绝大多数人认为人工智能对其运营影响不大。虽然约三分之二的高管表示使用人工智能，但每周使用时间仅为约 1.5 小时，25% 的受访者表示根本没有在工作场所使用人工智能。研究指出，近 90% 的公司表示，过去三年人工智能对就业或生产力没有产生影响。
然而，企业对人工智能对工作场所和经济影响的预期仍然很大：高管们还预测，人工智能将在未来三年内将生产力提高 1.4%，将产出提高 0.8%。虽然企业预计在此期间就业人数将减少 0.7%，但接受调查的个别员工却认为就业人数增加了 0.5%。
索洛反击
麻省理工学院的研究人员声称，到 2023 年，人工智能的实施可以将工人的绩效提高近 40%与未使用该技术的工人相比。但新出现的数据未能显示这些承诺的生产率提升，这让经济学家们想知道人工智能何时——或者是否——能够为企业投资带来回报。膨胀至超过 2500 亿美元2024年。
“人工智能无处不在，除了即将到来的宏观经济数据，”阿波罗首席经济学家托斯顿·斯洛克（Torsten Slok）在一篇文章中写道。最近的博客文章，援引索洛近 40 年前的观察。– 如今，您在就业数据、生产率数据或通胀数据中看不到人工智能。 –
斯洛克补充说，除了“七雄”之外，“没有人工智能的迹象”利润率或盈利预期. –
斯洛克引用了大量关于人工智能和生产力的学术研究，描绘了一幅关于该技术实用性的矛盾图景。去年 11 月，圣路易斯联邦储备银行在其生成式人工智能的采用状况报告自 2022 年底引入 ChatGPT 以来，它观察到累计生产率超额增长了 1.9%。一个2024 麻省理工学院研究然而，研究人员发现，未来十年生产率仅增长 0.5%。
– 我认为我们不应该在 10 年内降低 0.5%。研究作者、诺贝尔奖获得者达伦·阿西莫格鲁当时表示，这比零要好。“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。”
其他新兴研究可以提供原因：劳动力解决方案公司万宝盛华集团 2026 年全球人才晴雨表研究发现，在 19 个国家的近 14,000 名工人中，到 2025 年，工人对人工智能的常规使用增加了 13%，但对该技术实用性的信心却下降了 18%，这表明他们持续不信任。
IBM 首席人力资源官 Nickle LaMoreaux 上周表示，这家科技巨头年轻员工数量将增加两倍，这表明尽管人工智能有能力自动执行一些必需的任务，但取代初级员工将导致中层管理人员的缺乏，从而危及公司的领导层。
人工智能生产力的未来
可以肯定的是，这种生产力模式可能会逆转。20 世纪 70 年代和 80 年代的 IT 热潮最终被 20 世纪 90 年代和 2000 年代初生产力的激增所取代，其中包括生产率增长 1.5%在经历了数十年的衰退之后，从 1995 年到 2005 年。
经济学家、斯坦福大学数字经济实验室主任 Erik Brynjolfsson 在一份报告中指出金融时报专栏趋势可能已经在逆转。他观察到，尽管上周的就业报告将就业增长修正为仅 181,000 人，表明生产率大幅上升，但第四季度 GDP 仍增长 3.7%。他自己的分析表明，去年美国的生产率增长了 2.7%，他将此归因于从人工智能投资到获得该技术的好处的转变。太平洋投资管理公司（Pimco）前首席执行官兼经济学家穆罕默德·埃里安（Mohamed El-Erian）也指出就业增长和GDP增长继续脱钩这是人工智能持续采用的部分结果，这种现象在 20 世纪 90 年代的办公自动化中也发生过。
斯洛克同样认为人工智能的未来影响可能类似于“J 曲线”，即性能和结果最初放缓，随后呈指数级增长。他表示，人工智能的生产力提升是否会遵循这种模式，将取决于人工智能创造的价值。
到目前为止，人工智能的道路已经与其前身 IT 分道扬镳。Slok 指出，在 20 世纪 80 年代，IT 领域的创新者拥有垄断定价权，直到竞争对手能够创造出类似的产品。然而，如今，由于大型语言模型构建之间的“激烈竞争”压低了价格，人工智能工具很容易获得。
因此，斯洛克认为，人工智能生产力的未来将取决于公司对利用该技术并继续将其融入工作场所的兴趣。“换句话说，从宏观角度来看，价值创造不是产品，”斯洛克说，“而是生成式人工智能如何在经济的不同部门中使用和实施。”