美联储论文揭示：AI尚难立即提升人类生产力

美国联邦储备委员会最新发布的一份研究报告指出，生成式人工智能（AI）并非短暂的技术泡沫，而是一项具有深远影响的“通用技术”，未来有望显著提升人类生产力。然而，这一变革过程将“ inherently slow（本质上缓慢）”且充满风险，短期内难以显现明显成效。 报告将技术创新分为三类：一类是如电灯泡般带来初期效率跃升但后续价值递减的技术；另一类是“通用技术”，如电力系统和计算机，它们在广泛普及后仍持续推动生产力增长，因其能催生更多衍生创新。报告认为，生成式AI正展现出这类技术的特征。例如，专用于法律领域的LegalGPT、微软的Copilot办公助手等，已开始融入企业工作流。更关键的是，AI本身正在加速进化，推动如自主智能体（agentic AI）和Deepseek R1等突破性模型的出现。 此外，AI还具备“发明发明方法”的特性，类似显微镜或印刷术。尽管这些工具已成日常，却持续推动科研与创新。报告指出，自2023年起，越来越多企业将AI纳入研发流程，并在财报会议中提及，表明AI正逐步融入企业创新体系。 但报告同时强调重大挑战：AI的生产力潜力尚未兑现，核心障碍并非技术本身，而是企业与个人的采纳速度。目前，AI主要在科技、金融和科研领域应用，多数传统行业尚未将其融入日常运营。大型企业采纳率远高于中小企业。要真正释放AI潜力，还需配套投入大量资源，包括用户界面优化、机器人集成和AI代理系统建设。 报告类比历史，指出计算技术的突破也经历了数十年积累才带来生产力爆发。高盛经济学家预测，AI对美国劳动生产率和GDP的积极影响或从2027年开始显现，并在2030年代达到高峰。 此外，报告警告盲目扩张基础设施的风险。若为预期中的AI需求过早投资数据中心与电力系统，一旦实际需求不及预期，可能引发类似19世纪铁路过度建设导致的经济危机。 尽管存在诸多挑战，美联储仍对生成式AI的长期潜力持高度信心，认为其有望像电力和显微镜一样，成为推动经济变革的基石。但最终影响的广度与速度，将取决于社会整体采纳的深度与节奏。