AI带来的生产率增长现在就在我们身边吗？

{"text":[[{"start":8.87,"text":"凯文•沃什(Kevin Warsh)表示，AI“或许是我成年以来，我们经济中最重大的变化”"}],[{"start":15.309999999999999,"text":"这位美国央行新任主席于1988年成年，因此可以推断，人工智能对美国经济利益的重要性超过了苏联解体、互联网泡沫、“9•11”事件、中国加入世界贸易组织(WTO)、全球化、金融化、大衰退、量化宽松以及“大封锁”。"}],[{"start":31.459999999999997,"text":"在所有这些方面，AI最像量化宽松：它是一种神奇的力量，能够在不鼓励工人要求加薪的情况下推动经济增长——只不过这一次，它不出现在资产负债表上。它是一个能安抚美国总统及其希望顺周期降息的欲望的麦高芬(McGuffin)，正如沃什去年11月在《华尔街日报》(WSJ)的一篇评论文章中所阐述的那样："}],[{"start":53.9,"text":"AI将成为推动通胀降温的重要力量，提高生产率并增强美国的竞争力。生产率提升应会显著增加实际到手工资。年生产率增速提高1个百分点，将使生活水平在一代人的时间内翻一番。"}],[{"start":71.21,"text":"这或许能奏效！不过，在人工智能基础设施投入约7250亿美元沉没成本之后，如今理应已经看到某种回报证据。沃什本月早些时候在欧洲央行论坛的一场小组讨论中补充道："}],[{"start":87.39999999999999,"text":"过去四个季度，美国的结构性生产率处于2.7%多的高位，因此潜在增长率似乎呈上升趋势，而劳动力市场的工作时长则相对持平。历史表明，经济会从低生产率时期进入高生产率时期。目前还没有任何重大成果可以说已经落袋为安，但如果过去四个季度具有预示性——而这段时期基本上还早于人工智能能力新一轮跃升的出现——我们有理由保持乐观。"}],[{"start":115.89999999999999,"text":"不过，真的有理由吗？从AI采用情况调查或美国生产率数据来看，有理由保持乐观吗？"}],[{"start":124.69,"text":"巴克莱(Barclays)的经济学家认为，答案是否定的："}],[{"start":128.45,"text":"我们的基本判断是，AI的普及似乎是渐进而稳步推进的，而非快速且具有变革性的；大多数家庭和企业仍表示，他们接触这项科技的程度有限。与此同时，生产率增长出现结构性提速的证据仍出人意料地薄弱：后疫情时期的总体生产率增长有所改善，但有充分理由认为，这一改善很大程度上源于利用率的周期性波动，而不是生产能力持续加速提升。我们还发现，在现有的行业层面数据中，几乎没有令人信服的证据表明，那些更快采用AI的行业已经实现了更强劲的生产率增长。"}],[{"start":165.81,"text":"首先来看采用情况：巴克莱使用了圣路易斯联邦储备银行(St Louis Fed)针对美国劳动年龄成年人口开展的全国实时人口调查。最新调查显示，尽管AI已进入45%的受访者工作流程……"}],[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":181.17000000000002,"text":"……每天在工作中使用AI的人所占比例要低得多，仅为十分之一，而且一直没有变化："}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":187.83,"text":"从使用时长的角度，也可以观察AI的普及情况。实时人口调查显示，按每天8小时工作计算，AI用户日均使用时长从2024年末的大约20分钟增至2026年年中的约30分钟。"}],[{"start":203.37,"text":"受访者表示，约三分之一的AI使用是为了节省时间。这意味着，每个工作日节省的时间已从2024年的约7分钟增至2026年的约10分钟。对于一个国家的劳动力而言，这是一项颇具价值的效率提升。尚不清楚的是，员工是否利用每天多出的2%工作时间来提高总体生产率，还是用来核查和修正AI生成的内容，抑或是偷懒。"}],[{"start":231.14000000000001,"text":"美国人口普查局(Census Bureau)每两周开展一次的《企业趋势与展望调查》一直在为企业收集同类数据，不过该调查在去年11月修改了措辞，不再预设企业使用AI是为了效率。该调查最新结果显示，只有21%的企业明确表示正在使用AI，69%的企业表示没有使用，另有11%的企业表示不确定："}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":253.97000000000003,"text":"沃什的论点并未因采用速度缓慢而受到削弱。某种意义上说，这反而增强了他的论点。近年来，美国工商部门的整体生产率有所提高，这或许得益于率先采用聊天机器人者获得的好处。"}],[{"start":270.09000000000003,"text":"巴克莱表示：另一种可能是，这一切都只是新冠疫情造成的杂音。继“大辞职”和“安静辞职”之后，人们又开始选择蛰居。如今，劳动力市场正逐步回归某种常态，而支持生产率结构性增长的证据充其量也十分有限："}],[{"start":288.87,"text":"后疫情时期的特点，是一系列不同寻常的事态演变：劳动力极度短缺、企业激进招聘、出于谨慎而囤积劳动力，随后随着企业裁减多余员工而正常化。企业从囤积劳动力（会拖累生产率）转向合理化用工（会提高生产率），可能在生产率指标上留下痕迹，而这与技术进步或资本深化几乎没有关系。"}],[{"start":312.82,"text":"我们认为，近年来，利用率的这类变化可能发挥了格外大的作用。2022年至2024年间，需求趋于温和，但企业仍保留员工，劳动力囤积似乎压低了生产率指标。最近，随着利用率逐步恢复至接近其结构性趋势，这一拖累正在消退，从而推高了生产率增速。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":334.71,"text":"从整体来看，各行业采用AI的进展非常不均衡。金融、IT、教育、管理咨询和专业服务企业是较早采用AI的；零售、娱乐、医疗保健和运输企业的积极性则较低。因此，前一组企业的生产率提升幅度可能更大。但目前还缺乏证据表明，这些企业取得的改善正在推动全国生产率发生显著变化。"}],[{"start":361.09999999999997,"text":"美联储理事会(Fed Board of Governors)上周发布的一份讨论文件，采用了按AI采用程度将各行业归为高、中、低三档的方法。文件发现，“三个层级的生产率趋势长期以来相对一致，这表明微观层面的生产率提升并未汇总为总体生产率增长”："}],[{"start":379.26,"text":"造成这种差异的一个可能原因是，微观层面的实验通常衡量的是任务层面的生产率，例如程序员生成代码的速度，而不是岗位层面或企业层面的产出。如果生产过程中的其他环节存在调整成本或其他瓶颈，导致上游生产率提升被削弱，那么一项任务效率提高10%，并不一定会给企业带来相应幅度的收益。另一个原因可能是，显示信息行业岗位效率有所提升的实验，并未回答这样一个问题：AI会如何影响其他行业的生产率，因为这些行业的工作形态大不相同。不同行业的生产率增长并不均衡；在建筑业等AI应用程度较低的行业，采用AI未必会带来与信息行业等高接触度行业相同的生产率提升。"}],[{"start":426.6,"text":"巴克莱团队的分析更进一步。该团队对实时人口调查数据进行一系列复杂的回归分析后发现，没有证据表明AI带来了任何积极影响。该团队称，各行业的AI采用率与生产率提升之间的相关性“在统计上与零没有显著差异”。任何可观察到的改善“主要反映了行业之间持续存在的差异，而不是AI促成的生产率增长出现了可衡量的加速”："}],[{"start":455.61,"text":"这些结果归根结底表明，无论采用何种设定和替代性代理指标，现有数据都几乎没有提供有力证据，证明更快采用AI的行业已经实现了更强劲的生产率增长。鉴于此，我们没有多少理由相信，这类生产率提升已经带来了有助于抑制通胀的成本节约；因此，不应以此为由推动放松货币政策。"}],[{"start":478.56,"text":"这一切本不应令人意外。我们已经讨论这件事很久了。媒体对“索洛生产率悖论”的提及量已连续第二年有望创下纪录新高："}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":490.62,"text":"无论这项科技多么具有革命性，改变工作模式所需的时间和投入都会拖累短期生产率，而不是提升生产率。每一次泡沫也都会导致大量精力转向无益的琐事。少数持相反观点的人，往往都有东西要兜售。"}],[{"start":508.3,"text":"巴克莱提出的另一个同样显而易见的观点是，革命很少让既有企业受益。从制造业自动化到网络零售，历史上，新兴创新者往往会挤走那些不愿迅速退出的老牌企业。对沃什成年以来美国经济利益格局最大规模的重组，似乎需要数十年的创造性破坏；但他的任期只有四年。"}],[{"start":531.24,"text":"故事讲到这里，我们本可以陷入一番空泛的科幻畅想。也许，凭借由金钱构筑的竞争壁垒，超大规模云服务商会从内部演变成准国家。也许，开放模型会把权力平衡推向权力最充沛的地方。也许，社会会为后稀缺、后知识、后信任时代重新组织起来，或者诸如此类。相比研究美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)的数据，天马行空地推演这些可能性要有趣得多；而从这些数据中，仍找不到足够有力的证据来支撑任何一种理论。"}],[{"start":566.25,"text":"巴克莱的团队与几乎所有其他人一样，认为现在下结论还为时过早。无论正在发生什么，都可能只是刚刚开始，也可能根本不会开始。这是一个平淡无奇的结论。"}],[{"start":580.27,"text":"这里最值得注意的是，美联储主席一再选择不作出这一平淡无奇的结论。他可能并未完全理解这份工作的职责。"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1784730338_3909.mp3"}