《人工智能与大分流》报告封面
【翻译/鲸生】
1.引言
几个世纪以来，世界上多数经济体的增长速度，几乎一样缓慢。可是，发生了工业革命，引发了一场“大分流”，致使工业化国家的增长速度，远远超过世界其他地区。人工智能，也就是AI，这么一项有着潜在变革性的技术，常常被拿来跟工业革命作比较。
然而，我们能清晰地看见，在各国于人工智能的投资方面、表现方面以及采用指标方面，已然出现了明显的领先者。特朗普政府正为美国在人工智能领域的主导地位筑牢根基，借助加速创新之举、基础设施建设之举以及放松管制之举，与此同时凭借技术出口来确立全球主导地位。倘若人工智能革命真的如同工业革命那般具备变革性，那我们是不是应当预料这会引发第二次大分流呢？当然，人工智能将来的影响尚无法确定，所以本文着重聚焦当下能够看见且能够衡量的实证数据。
先回顾人工智能驱动经济增长的潜力分析，此为第 2 节内容，接着讨论人工智能对国内生产总值即 GDP 和劳动力的影响估算，鉴于这些影响存在不确定性所以需作持续监测，在第 3 节重点介绍追踪人工智能投资、表现以及采用迅猛步伐的各项指标，跟着讨论各国在这些指标上的表现，这是第 4 节内容，变化速度之快无论怎样强调都不过分，因许多指标每隔几个月就会翻一番，每年增长数倍，这表明未来的人工智能或许会与当下的人工智能大不一样。最终，我们回顾特朗普总统为保障美国持续引领人工智能发展而施行的行动（第5节）。如同总统所讲：“美国是开启人工智能竞赛的国度。身为美国总统，我今日于此宣称，美国会赢得这场竞赛。”。
2.未来展望
为期25年的时间段里见证了经济发展呈现出的大趋同态势，世界上最为富裕的那些国家，其增长速度相较于诸多发展中国家而言更为缓慢。然而，基于大语言模型也就是LLMs的生成式人工智能得以出现，这将会在美国引发一轮新的、深度的经济转型，有希望显著地提升生产力以及实现增长。随着人工智能技术更为深入地融入到工作场所之中，经济学家们正在对GDP的长期预测进行重新评估。
然而，这一创新的时期并非不存在复杂性，本报告着重于长期结构性趋势的分析，原因在于并非人造的能相关的所有投资都能够盈利，并且短期一直有大幅波动的可能性存在。
2.1 人工智能背景
在过去的几年当中，人工智能方面的能力以及与之相关的术语，均呈现出了迅速爆发的态势，所以，我们当先对人工智能领域里的几个关键术语展开回顾。
人工智能涵盖各类计算机系统，有像“深蓝”那般的国际象棋计算机，还有像GPT一样的生成式人工智能。在人工智能发展的多数历程里，它仅能于相对有限的选项范畴内进行决策。近期人工智能兴趣的剧增与“生成式”人工智能的兴起同步出现，如此称呼是鉴于它们能够“生成”文本、图像或者视频。“大语言模型”属于能够创作文本的生成式人工智能。它们“大”的缘由，是有着数万亿个参数；被称作“语言”的缘故，是借助大量用自然语言去书写成的文本予以训练。“AI智能体”，也就是生成式人工智能里的一个子集，它超越了单纯的内容创作范围，能够执行各种行动以此来实现达成一定目标的这一结果。
就理解人工智能智能程度的框架而言，可从两个维度去看待，其一包括执行不同任务的能力，像写文章、识别图片里的物体、编写计算机代码以及解决数学问题等；其二是人工智能在该任务上的能力与人类智能水平的比较。当今的人工智能系统具备“专用”（也就是“狭义”）智能，原因在于当它们在某些特定任务上或许能超越人类 ，比如没有人能像计算器那般快速进行乘法运算，然而人工智能没办法执行人类所能做的所有任务。人类是能够执行各式各样不同任务的。所以，我们讲人类具备“通用”智能，然而当下的人工智能，其中涵盖GPT以及代理式人工智能，拥有“专用”智能。
通用人工智能，也就是AGI，它会是一种假设性情形下的人工智能，这种人工智能具备执行人类所能进行的全部智力任务的能力，然而，AGI的确切定义方面出现了极为激烈的争议，其中部分定义仅仅要求AGI能够执行“诸多但并非全部”的人类任务。超级人工智能，也就是常被简称为“超级智能”的ASI，是指那种智能超越了人类的人工智能。“AGI”跟“超级智能”之间的界限也存在着争议之处，部分缘由在于这些术语涵盖了人工智能诸多不同方面，“AGI”以及“专用人工智能”描述的是人工智能执行任务的通用性，“超级智能”描述的是人工智能在这些任务方面的能力水平。可是，要是一个“单纯”的AGI能够依照计算机速度去执行人类的全部任务，那实际上它已然成了超级智能了。然而，不提其中所存在的语义不统一的状况，需要留意的是，OpenAI致力于创造通用人工智能或超级智能，Anthropic致力于创造通用人工智能或超级智能，xAI致力于创造通用人工智能或超级智能，Meta致力于创造通用人工智能或超级智能，谷歌致力于创造通用人工智能或超级智能。
这便引出了本报告所做分析的一项至关重要的限制，即针对人工智能展开经济分析时存在的局限性。就如同汉森（Hanson，2001）所指出的那般，只要人工智能能够去执行全部人类能够执行的任务，就会致使出现爆炸性增长，继而世界将会变得和当下有着极大的不同。鉴于此，通用人工智能（AGI）所产生的各种影响，涵盖经济影响以及其他多个方面在内，均是一个特别值得深入探究的重要课题，然而基本上是处于我们当前所做分析的范围之外的，毕竟我们重点聚焦的是“狭义”或者“专用”人工智能。
2.2 人工智能对GDP的影响
经济学家常常觉得，一个经济体的生产力源自三个要素，分别是劳动力数量、资本数量以及全要素生产率也就是TFP。全要素生产率乃是用以衡量经济体效率以及技术进步的一项指标。全要素生产率有所上升意味着经济体凭借同样数量的劳动力与资本能够生产出更多的商品以及服务，又或者是以更少的投入收获相同的产出。这般的效率提升是长期经济增长以及生活水平得以提高的关键推动力量。对于美国这种资本存量已然很高的富裕国家来讲，经济增长主要是源于全要素生产率的提升。
能被全要素生产率所带来的生产力提升给最终转化成更高的整体经济产出的，也就是GDP。可是呢，新技术带来的影响有着时间方面的滞后效应，这是由于企业得先成功采用新技术并且去调整运营才行。在1990年代里头的大部分生产力提升源自1970年代以及1980年代的技术投资。大萧条时期的类似技术投资是在1950年代和1960年代有了成果。所以啊，尽管全要素生产率是个重要指标，然而它并非是人工智能影响美国经济的前瞻性指标。与之相反，人工智能方面的研发支出以及人工智能企业所产生的产出，才是技术进步的先期指标。比如说，早在创新被广泛运用并且产生宏观经济影响以前，人工智能相关的研发，就在很久很久以前便已经展开了。
近期，较多项相关研究，尝试着去量化人工智能，对于GDP水平所产生的影响。这些研究得出的估算结果，差异是非常大的：人工智能，有可能会让美国GDP增长，幅度在1%到45%以上。这样大的一个范围，反映出了人工智能经济特征具有高度的不确定性。但是，值得予以注意的是，仅仅在2025年上半年，人工智能相关投资，就使得GDP年化增长率有所提高，提高的幅度为1.3%，这让人联想到工业革命时期铁路投资的规模，而这似乎排除了最低的那几种估算。
