高盛：人工智能對經(jīng)濟(jì)增長的潛在影響

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　　最近出現(xiàn)的生成式人工智能(AI)讓我們思考是否即將迎來任務(wù)自動化的快速加速，從而推動勞動成本節(jié)約并提高生產(chǎn)力。盡管生成式AI的潛力存在重大不確定性，但其能夠生成與人類創(chuàng)作輸出無法區(qū)分的內(nèi)容，打破人與機(jī)器之間溝通障礙，這反映了一項(xiàng)重大進(jìn)步，具有潛在的巨大宏觀經(jīng)濟(jì)影響。

　　如果生成式AI實(shí)現(xiàn)其承諾的能力，勞動力市場可能會被顛覆。本文使用美國和歐洲的職業(yè)任務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，目前約有三分之二的工作崗位存在一定程度上的AI自動化風(fēng)險(xiǎn)，而生成式AI最多可能替代當(dāng)前工作的四分之一。根據(jù)本文估計(jì)，生成式AI可能使得全球3億人的工作崗位面臨自動化風(fēng)險(xiǎn)。

　　好消息是，自動化導(dǎo)致的工人失業(yè)在歷史上通常都被新工作的創(chuàng)造所抵消，而技術(shù)創(chuàng)新帶來的新職業(yè)的出現(xiàn)占據(jù)了長期就業(yè)增長的絕大多數(shù)。顯著的勞動力成本節(jié)約、新崗位的產(chǎn)生以及對未失業(yè)工人生產(chǎn)力的提高相結(jié)合，提高了生產(chǎn)率繁榮的可能性，從而大幅提高經(jīng)濟(jì)增長，盡管這樣的繁榮其持續(xù)時(shí)間難以預(yù)測。

　　本文估計(jì)，在AI得到廣泛應(yīng)用后的10年內(nèi)，其可以將美國每年的勞動生產(chǎn)率增長提高不到1.5個百分點(diǎn)，勞動生產(chǎn)率增長的提升大小將取決于AI能夠執(zhí)行的任務(wù)難度以及最終自動化的工作數(shù)量，這一增長可能低于預(yù)期也可能超預(yù)期。

　　全球勞動生產(chǎn)率的提升也可能在經(jīng)濟(jì)上具有重大意義，本文估計(jì)AI最終可以使全球年GDP增長7%。盡管AI的影響最終取決于其能力和實(shí)際應(yīng)用時(shí)間，但這一估計(jì)凸顯了如果生成式AI能夠?qū)崿F(xiàn)其承諾，其能夠帶來巨大經(jīng)濟(jì)潛力。

　　本文概述了人工智能對宏觀經(jīng)濟(jì)的潛在影響，并認(rèn)為如果人工智能兌現(xiàn)其承諾的能力，它有可能在未來幾十年內(nèi)顯著擾亂勞動力市場并刺激全球生產(chǎn)力增長。以下，enjoy~

　　(正文6699字，12-15分鐘)

　　01 生成式人工智能概述

　　本文首先討論人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀及其關(guān)鍵能力。圖1是生成式人工智能的概述，將與其前身機(jī)器學(xué)習(xí)方法(有時(shí)稱為狹義或分析性人工智能)進(jìn)行比較。本文的評估著重關(guān)注生成人工智能技術(shù)，如ChatGPT、DALL-E和LaMDA，它們具有三個主要特征：

　　(1)具備通用性而非特定場景應(yīng)用;

　　(2)能夠生成新穎的、類似于人類的輸出，而不僅僅是描述或解釋現(xiàn)有信息;

　　(3)它們可以理解多種形式的信息，可以理解自然語言、圖像、音頻和視頻并做出響應(yīng)。

　　前兩個進(jìn)展是擴(kuò)大人工智能可執(zhí)行任務(wù)集的關(guān)鍵，而第三個進(jìn)展則關(guān)鍵在于確定其采用時(shí)間表。就像從命令行編程(例如MS-DOS)到圖形用戶界面(例如Windows)的遷移促進(jìn)了程序(例如Office)的開發(fā)，從而將個人電腦的功能帶給了大眾一樣，當(dāng)前一代人工智能技術(shù)的直觀界面可以顯著提高其應(yīng)用速度。例如，ChatGPT在短短5天內(nèi)就超過100萬用戶，是所有公司里達(dá)到這一里程碑速度最快的。

　　除了這些變化，指數(shù)級增長的計(jì)算能力使得人工智能可以迅速實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確地執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。例如，OpenAI的GPT模型的最新版本——GPT-4于2023年3月發(fā)布。大約在作為ChatGPT基礎(chǔ)的GPT-3.5模型完成訓(xùn)練一年后，GPT-4在SAT考試上的得分比其前身高出150分，對于同樣的問題回答準(zhǔn)確度提高了40%，并且現(xiàn)在GPT-4在GPT-3.5的基礎(chǔ)上，不僅可以接受文本輸入，還可以接受視覺輸入。正如圖2所示，生成式人工智能背后的算法在圖像分類和閱讀理解等任務(wù)上已經(jīng)開始超越人類基準(zhǔn)，這一超越甚至在之前就已實(shí)現(xiàn)。

　　隨著人工智能變得越來越先進(jìn)和易于使用，越來越多的人對其產(chǎn)生了興趣并進(jìn)行投資。上市公司的管理團(tuán)隊(duì)在電話會議中提到人工智能的次數(shù)也在迅速增加，這些跡象預(yù)示著公司對AI的投資將大幅增加(參見圖表3)。截至2021年，美國和全球?qū)�AI的私募股權(quán)投資總額分別為530億美元和940億美元。按實(shí)際價(jià)值計(jì)算，美國和全球的AI投資比五年前增長了五倍多。如果投資繼續(xù)以上世紀(jì)90年代軟件投資那樣溫和的速度增長，到2030年，美國僅在人工智能方面的投資就可能接近美國GDP的1%。

　　盡管圍繞生成式人工智能的能力和采用時(shí)間線仍存在很多不確定性，但這些發(fā)展表明，人工智能已做好充分準(zhǔn)備，在未來幾年內(nèi)將迅速發(fā)展并擴(kuò)大規(guī)模。

　　02 未來的工作

　　生成式AI能夠生成與人類創(chuàng)造的產(chǎn)出以及打破人機(jī)之間的溝通障礙，這是一項(xiàng)重大進(jìn)步，反映其具有產(chǎn)生巨大宏觀經(jīng)濟(jì)影響的潛力。

　　為了評估影響的大小，考慮了生成式人工智能對勞動力市場可能產(chǎn)生的影響，前提是生成式人工智能能夠兌現(xiàn)其承諾的能力。本文使用來自O(shè)*NET數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，涉及美國900多種職業(yè)(后來擴(kuò)展到歐洲ESCO數(shù)據(jù)庫的2,000多種職業(yè))，以估計(jì)各個職業(yè)和行業(yè)面臨的受節(jié)省勞動力自動化影響的總體勞動力份額。

　　基于對生成式人工智能可能使用情況的現(xiàn)有文獻(xiàn)綜述，將ONET數(shù)據(jù)庫中的39項(xiàng)工作活動中的13項(xiàng)歸類為暴露于人工智能自動化的影響之下，并在基準(zhǔn)情況下假設(shè)人工智能能夠完成ONET“級別”評分為7級中的4級難度的任務(wù)。本文對每個職業(yè)的重要工作任務(wù)進(jìn)行權(quán)重平均，以估計(jì)人工智能有潛力替換的每個職業(yè)總工作量的份額。本文進(jìn)一步假設(shè)，那些工作中工人大部分時(shí)間在戶外或從事體力勞動的職業(yè)是不能被人工智能自動化取代的。

　　圖4展示了AI可能自動化的任務(wù)份額在職業(yè)級別上的分布。本文發(fā)現(xiàn)，約三分之二的美國職業(yè)面臨一定程度的AI自動化風(fēng)險(xiǎn)，而且大多數(shù)暴露于AI自動化風(fēng)險(xiǎn)之下的職業(yè)中有25%—50%的工作量可能被AI替代。

　　通過按照每個職業(yè)在美國職業(yè)就業(yè)和工資調(diào)查(OEWS)中的就業(yè)份額進(jìn)行加權(quán)估計(jì)，并匯總到行業(yè)層面，本文估計(jì)美國約有四分之一的現(xiàn)有工作任務(wù)可以由人工智能自動化替代(圖5上)，特別是行政(46%)和法律(44%)職業(yè)，這兩者存在著很高的自動化替代風(fēng)險(xiǎn)，而體力勞動職業(yè)，如建筑(6%)和維修(4%)職業(yè)，其被人工智能自動化替代的風(fēng)險(xiǎn)較小。將職業(yè)級別估計(jì)與歐洲ISCO職業(yè)分類系統(tǒng)匹配，并使用歐盟統(tǒng)計(jì)局勞動力調(diào)查數(shù)據(jù)庫(LFS)進(jìn)行類似的分析，無論是總體還是行業(yè)層面可得出類似的結(jié)果(圖5下)。

　　接下來，將美國和歐洲估計(jì)擴(kuò)展到全球范圍，并調(diào)整各國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異。本文進(jìn)一步假設(shè)，由于新興市場經(jīng)濟(jì)體和發(fā)達(dá)市場經(jīng)濟(jì)體之間農(nóng)業(yè)部門的產(chǎn)業(yè)構(gòu)成和生產(chǎn)方法存在顯著差異，人工智能不會影響新興市場經(jīng)濟(jì)體的農(nóng)業(yè)部門[1]。估計(jì)顯示，在就業(yè)加權(quán)的基礎(chǔ)上，全球約有18%的工作可能被AI自動化所取代(圖6)。新興市場相對發(fā)達(dá)市場，能夠被自動化替代的工作崗位相對較少。

　　總體來說，大量的工作崗位面臨著被人工智能自動化取代的風(fēng)險(xiǎn)，這可能會顯著節(jié)約勞動力。為了評估估計(jì)的穩(wěn)健性，將作為基準(zhǔn)的美國估計(jì)結(jié)果與更廣泛的情景進(jìn)行比較，包括假設(shè)的人工智能可以執(zhí)行比基準(zhǔn)更難或更容易的任務(wù)，并且放寬了人工智能不能協(xié)助主要在戶外或從事體力勞動的工作的假設(shè)(即認(rèn)為有一種情況是人工智能與機(jī)器人和現(xiàn)有機(jī)械設(shè)備相輔相成)。

　　情景分析表明，面臨被自動化替代風(fēng)險(xiǎn)的崗位可能占到所有崗位的15—35%(圖7左)，這一范圍與現(xiàn)有文獻(xiàn)中的估計(jì)一致，但相對保守(圖7右)。相對保守的基準(zhǔn)主要反映了對生成式人工智能影響的關(guān)注范圍集中在行業(yè)本身，與其他研究有所不同，這些研究會考慮更廣泛的相關(guān)技術(shù)(包括機(jī)器人技術(shù)等)，從而增加了自動化的范圍。

　　盡管AI對勞動力市場的影響可能很大，但大多數(shù)工作和行業(yè)只是部分任務(wù)被自動化替代，因此AI更有可能起到補(bǔ)充效果，而不是直接替代工作崗位。在圖8中，假設(shè)自動化能夠替代的任務(wù)占工作中重要和復(fù)雜任務(wù)超過50%的定義為很可能被AI替代，自動化能夠替代10—49%的任務(wù)的，AI更有可能起到補(bǔ)充效果，而對于只有0—9%的工作會被人工智能自動化替代的崗位，則不太可能受到影響。在基準(zhǔn)估計(jì)中，這些假設(shè)意味著當(dāng)前美國7%的就業(yè)崗位可能被AI替代，63%得到補(bǔ)充，30%不受影響，但最終的影響將取決于職業(yè)需求和工作量如何演變以響應(yīng)勞動力的部分替代。

　　03 衡量AI對生產(chǎn)力和增長的推動作用

　　大量的就業(yè)機(jī)會面臨被生成式人工智能自動化取代的風(fēng)險(xiǎn)，這提高了提高勞動生產(chǎn)率的潛力，可以顯著增加全球產(chǎn)出。人工智能驅(qū)動的自動化可以通過兩個主要渠道提高全球GDP。

　　首先，大多數(shù)職業(yè)的任務(wù)都部分會被人工智能自動化替代，因此在采用人工智能后，工人可能會將部分解放出來的能力用于提高生產(chǎn)活動的產(chǎn)出。學(xué)術(shù)研究表明，采用AI的公司的工人有更高的勞動生產(chǎn)率增長，他們的勞動生產(chǎn)率每年增加2—3個百分點(diǎn)(圖9)。

　　盡管生成式AI的能力與早期年份的差異使得預(yù)測未來很難，但至少這清楚地表明生成式AI可以推動生產(chǎn)力顯著提高。此外，對于一些行業(yè)和職業(yè)，AI可能會補(bǔ)充人類的工作能力而不是取代其工作，這也會提高生產(chǎn)力。

　　此外，我們預(yù)計(jì)許多因人工智能自動化而失去工作的工人最終會通過從事新的職業(yè)，以響應(yīng)新的總體和勞動力需求或者直接從事與人工智能有關(guān)的職業(yè)，從而提高總產(chǎn)出。這兩個渠道都有許多歷史先例。例如，信息技術(shù)創(chuàng)新引入了網(wǎng)頁設(shè)計(jì)師、軟件開發(fā)人員和數(shù)字營銷專業(yè)人員等新職業(yè)，但同時(shí)也增加了總收入并間接推動了醫(yī)療保健、教育和食品服務(wù)等行業(yè)對服務(wù)業(yè)勞動者的需求。

　　為了展示最初取代工人的技術(shù)創(chuàng)新如何在長期內(nèi)推動就業(yè)增長，我們在圖10中展示了經(jīng)濟(jì)學(xué)家大衛(wèi)·奧托(David Autor)及其合著者最近的一項(xiàng)研究結(jié)果。他們使用人口普查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，今天60%的工人從事的職業(yè)在1940年并不存在，這意味著過去80年中，超過85%的就業(yè)增長是由技術(shù)驅(qū)動創(chuàng)造新崗位。

　　圖11利用了經(jīng)濟(jì)學(xué)家Daren Acemoglu和Pascual Restrepo的另一項(xiàng)學(xué)術(shù)研究，將勞動力需求的變化分解為生產(chǎn)率增長和技術(shù)驅(qū)動的工人失業(yè)和再就業(yè)(以及其他因素)的貢獻(xiàn)，以顯示隨時(shí)間變化勞動力需求的驅(qū)動因素。

　　研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)變革在戰(zhàn)后時(shí)期的前半段以大約相同的速度替換了工人并創(chuàng)造了新的就業(yè)機(jī)會，但自1980年代以來，技術(shù)變革替換工人的速度超過了創(chuàng)造新機(jī)會的速度。這些結(jié)果表明，如果人工智能對勞動力市場的影響類似于信息技術(shù)的早期進(jìn)步，那么近期生成式人工智能對勞動力需求的直接影響可能是負(fù)面的，盡管對勞動力生產(chǎn)率增長的影響仍將是積極的。

　　將顯著降低勞動力成本、創(chuàng)造新的工作機(jī)會和提高非失業(yè)工人生產(chǎn)率的效果相結(jié)合，有可能促進(jìn)勞動生產(chǎn)率的繁榮，就像早期的通用技術(shù)(如電動機(jī)和個人電腦)出現(xiàn)后的繁榮一樣。這些歷史經(jīng)驗(yàn)提供了兩個重要的教訓(xùn)。

　　第一，勞動生產(chǎn)率繁榮的時(shí)間很難預(yù)測，但在這兩種情況下，都是在技術(shù)突破后大約20年開始的，當(dāng)時(shí)大約有一半的美國企業(yè)采用了這項(xiàng)技術(shù)(圖12左)。第二，在這兩種情況下，勞動生產(chǎn)率增長在繁榮開始后的10年中每年增加約1.5個百分點(diǎn)，表明勞動生產(chǎn)率的增長可能相當(dāng)可觀(圖12右)。

　　為了估計(jì)生成式人工智能廣泛應(yīng)用對美國勞動生產(chǎn)率的提升，我們在圖13中總結(jié)了直接勞動力成本節(jié)省、非失業(yè)工人生產(chǎn)率提高以及重新就業(yè)對勞動生產(chǎn)率的隱含影響。本文的基準(zhǔn)分析結(jié)合了上述的主要發(fā)現(xiàn)，包括大約7%的勞動者完全被人工智能自動化取代，這些被取代的大多數(shù)人只能在生產(chǎn)率略低的職位上找到新工作，部分任務(wù)被人工智能替代的勞動者生產(chǎn)率提高與現(xiàn)有估計(jì)一致(圖9)，并且這種影響在10年的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)，大約從半數(shù)企業(yè)應(yīng)用生成人工智能的時(shí)間開始。

　　在這些假設(shè)下，我們估計(jì)廣泛應(yīng)用生成式人工智能可以使整體勞動生產(chǎn)率每年提高約1.5個百分點(diǎn)(最近的平均增長率為1.5%)，與之前的變革性技術(shù)(如電動機(jī)和個人電腦)提振勞動生產(chǎn)率增長的幅度相當(dāng)。本文估計(jì)AI對勞動生產(chǎn)率增長的提振幅度相當(dāng)大，但不確定性也很大。因此，圖13還考慮了其他可能的情景，并表明美國生產(chǎn)率增長的提振幅度大概率在0.3—3.0個百分點(diǎn)之間，具體取決于生成式人工智能可以執(zhí)行的任務(wù)的難度級別、最終自動化的工作數(shù)量以及應(yīng)用速度：

　　首先，我們改變了AI能夠完成的O*NET任務(wù)的難度等級。在一個相對較弱的AI情景下，例如，生成型AI最終只能“閱讀一篇簡短的文章并進(jìn)行摘要總結(jié)”(難度分?jǐn)?shù)為2)，而不能“確定為新融資的利息成本”(難度分?jǐn)?shù)為4)，若按照這種估計(jì)，勞動生產(chǎn)率增長的提升將降至每年0.3個百分點(diǎn)。如果AI反而更加強(qiáng)大，再舉個例子，能夠“分析美國所有醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)成本”(難度分?jǐn)?shù)為6)，那么勞動生產(chǎn)率增長的提升將達(dá)到每年2.9個百分點(diǎn)。

　　其次，我們改變了被生成型AI完全取代的勞動力的數(shù)量。假設(shè)沒有勞動力被取代，勞動生產(chǎn)率增長的提升略微減少至每年1.2個百分點(diǎn)，因?yàn)槲幢蝗〈�的工人仍將�?jīng)歷顯著的生產(chǎn)力提升，而假設(shè)更大一部分工人被取代，則會使生產(chǎn)率增長的提升達(dá)到每年2.4個百分點(diǎn)。

　　第三，我們改變了AI大規(guī)模應(yīng)用的時(shí)間點(diǎn)。如果在20年的時(shí)間里實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，生產(chǎn)率增長的提升將只有大約一半;如果在30年的時(shí)間里大規(guī)模應(yīng)用，生產(chǎn)率增長的提升將僅為三分之一。

　　從這些分析中得出的主要結(jié)論是，勞動生產(chǎn)率的最終提升尚不確定，但在大多數(shù)情況下仍具有重要的經(jīng)濟(jì)意義。

　　在圖14中，將美國的分析推廣到其他國家，假設(shè)勞動力的行業(yè)組成差異可以解釋勞動生產(chǎn)率增長的大部分差異。估計(jì)表明，在本文覆蓋的國家范圍內(nèi)，AI的應(yīng)用可能在10年的時(shí)間里使全球年度生產(chǎn)率增長提高1.4個百分點(diǎn)(以外匯加權(quán)平均計(jì)算)，盡管預(yù)計(jì)在新興市場經(jīng)濟(jì)體中，這種影響可能會有所延遲。

　　廣泛采用AI可能最終使全球GDP在10年內(nèi)增長7%或近7萬億美元。盡管AI影響的大小最終取決于其能力和采納時(shí)間表——圍繞這兩個因素的不確定性足夠高，以至于目前還沒有將我們的發(fā)現(xiàn)納入基線經(jīng)濟(jì)預(yù)測——但我們的估計(jì)突顯了生成式AI在實(shí)現(xiàn)其承諾時(shí)的巨大經(jīng)濟(jì)潛力。

　　本文編譯自高盛，選自《全球科創(chuàng)觀察》2023年第16期“專題研究”欄目。

　　[1] 這個假設(shè)是相對保守的。我們可以想象一個場景，在這個場景中，人工智能提高了農(nóng)業(yè)物流和生產(chǎn)的效率，尤其是如果人工智能和機(jī)器人技術(shù)相互作用以自動化物理任務(wù)。在這種情況下，新興市場的農(nóng)業(yè)部門也可能受到人工智能自動化的影響。