參考消息網2月9日報道英國《經濟學人》周刊網站2月2日刊登題為《人工智能繁榮：歷史經驗教訓》的文章，副題為《強大的新技術如何改變經濟》，內容編譯如下：
要想看到一些創新技術如何改變經濟，可能需要一些想象力。但就最新的人工智能（AI）工具而言，情況并非如此。很容易就會想到，像ChatGPT這樣的智能聊天機器人可以極大地提高人類的生產率，抑或可以直接取代人類。
自去年11月發布以來，ChatGPT在互聯網上掀起了一場風暴。GPT顧名思義就是“生成式預訓練轉換器”，這是一種特殊的語言模型。GPT也可以代表通用技術（通用技術的英文首字母縮寫也是GPT——編者注）：一種翻天覆地的創新，就像蒸汽機、電力和計算技術一樣，能夠提高眾多行業和職業的生產率。由那些以往的通用技術推動的經濟革命，可以讓世人了解未來幾年AI在改變經濟方面會有多么強大。
新經濟革命何時開始？
在1995年發表的一篇論文中，美國斯坦福大學的蒂莫西·布雷斯納漢和以色列特拉維夫大學的曼努埃爾·特拉伊滕貝格闡述了他們眼中的通用技術的特點。
它必須被許多行業使用，具有持續改進的內在潛力，并能催生“創新互補性”，即在使用它的行業中引發連鎖創新。AI正在被廣泛采用，似乎日臻完善，并在越來越多的研發環境中得到應用。那么，下一場經濟革命何時會開始？
歷史給出的第一個教訓是，即使是最強大的新技術，要改變經濟也需要時間。
詹姆斯·瓦特1769年為他的蒸汽機申請了專利。但是，英國直到19世紀30年代、美國直到19世紀60年代，才讓蒸汽動力取代水成為工業馬力的來源。英國薩塞克斯大學的尼古拉斯·克拉夫茨表示，在英國，蒸汽對生產率增長的貢獻在1850年以后才達到頂峰，那時距瓦特獲得專利已過去近一個世紀。
就電氣化而言，關鍵的技術進步在1880年之前都已經完成了，但美國生產率的增長實際上在1888到1907年間有所放緩。
在首個硅集成電路問世近30年后，諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·索洛仍觀察到，雖然計算機時代的特征無處不在，但并未體現在生產率統計數據中。直到20世紀90年代中期，計算機驅動的生產率騰飛現象才最終在美國出現。
創新與生產率J曲線
創新與其對經濟產生的影響存在時間差，部分原因在于微調。早期的蒸汽機效率極低，而且消耗了大量昂貴的煤炭。同樣，近期AI工具的驚人表現，與大約10年前引發AI熱潮的那些工具相比，已經有了很大的進步。
資金限制也會減緩部署速度。美國紐約大學阿布扎比分校的羅伯特·艾倫認為，在英國工業化過程中，生產率一度增長緩慢，這反映了缺乏建造工廠和機器的資本，但隨著資本家將豐厚的利潤再投資，這一問題逐漸得到解決。
最近的研究強調了積累所謂的無形資本（即有效利用新技術所需的基本知識）所需的時間。美國斯坦福大學的埃里克·布林約爾松、麻省理工學院的丹尼爾·羅克和芝加哥大學的查德·賽弗森認為，顛覆性的新技術可能與“生產率J曲線”有關。在一項新技術出現后的幾年或幾十年里，由于企業和勞動者將時間和資源轉而用于學習該技術以及圍繞它設計業務流程，實測生產率增速實際上可能會下降。只有在這些投資取得成果后，生產率J曲線才會進入快速上行階段。
AI對勞動者影響如何
當然，對許多人來說，相比AI對經濟增長的影響，勞動者所受的影響更令人擔憂。歷史傳遞的信息好壞參半。好消息是，盡管之前也出現過劃時代的技術和經濟變革，但對大規模技術性失業的擔憂從未變成現實。
然而，科技可以且確實會對個人職業造成損害，而這可能會被證明對社會具有破壞性。在工業革命早期，機械化導致對相對不熟練工人的需求大幅上升，但令此前從事大部分工作的工匠收入減少。在20世紀80年代和90年代，工廠車間和辦公室的日常工作自動化，這使得許多中等收入工人失業，同時促進了高技能和低技能勞動者的就業。
AI很可能會提高技能水平各不相同的勞動者的生產率，甚至是作家的生產率。然而，這對某一職業整體而言意味著什么，取決于生產率提高和成本降低是否會導致需求大幅、抑或小幅增長。當裝配線讓亨利·福特得以降低造車成本時，需求激增，工人受益。
強大的AI有可能打破歷史模式。一種能夠處理普通人所能完成的幾乎所有任務的技術，將把人類帶入未知的經濟領域。然而，即使在這種情況下，過去也有一些教訓。伴隨蒸汽革命而來的持續經濟增長，以及伴隨電氣化和其他創新而來的經濟進一步加速增長，本身就是前所未有的。它們促使人們爭相創造新理念和建立新制度，以確保激進的經濟變革轉化為廣泛的繁榮，而不是混亂。人們再次爭先恐后的時刻，也許很快就將來臨。