要想看到一些創(chuàng)新技術(shù)如何改變經(jīng)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(chǎn)率，抑或可以直接取代人類。

　　自去年11月發(fā)布以來，ChatGPT在互聯(lián)網(wǎng)上掀起了一場風暴。GPT顧名思義就是“生成式預訓練轉(zhuǎn)換器”，這是一種特殊的語言模型。GPT也可以代表通用技術(shù)（通用技術(shù)的英文首字母縮寫也是GPT——編者注）：一種翻天覆地的創(chuàng)新，就像蒸汽機、電力和計算技術(shù)一樣，能夠提高眾多行業(yè)和職業(yè)的生產(chǎn)率。由那些以往的通用技術(shù)推動的經(jīng)濟革命，可以讓世人了解未來幾年AI在改變經(jīng)濟方面會有多么強大。

　　新經(jīng)濟革命何時開始？

　　在1995年發(fā)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(shù)的特點。

　　它必須被許多行業(yè)使用，具有持續(xù)改進的內(nèi)在潛力，并能催生“創(chuàng)新互補性”，即在使用它的行業(yè)中引發(fā)連鎖創(chuàng)新。AI正在被廣泛采用，似乎日臻完善，并在越來越多的研發(fā)環(huán)境中得到應用。那么，下一場經(jīng)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(shù)，要改變經(jīng)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(yè)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(chǎn)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(guān)鍵的技術(shù)進步在1880年之前都已經(jīng)完成了，但美國生產(chǎn)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(jīng)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(xiàn)在生產(chǎn)率統(tǒng)計數(shù)據(jù)中。直到20世紀90年代中期，計算機驅(qū)動的生產(chǎn)率騰飛現(xiàn)象才最終在美國出現(xiàn)。

　　創(chuàng)新與生產(chǎn)率J曲線

　　創(chuàng)新與其對經(jīng)濟產(chǎn)生的影響存在時間差，部分原因在于微調(diào)。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(xiàn)，與大約10年前引發(fā)AI熱潮的那些工具相比，已經(jīng)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(yè)化過程中，生產(chǎn)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(diào)了積累所謂的無形資本（即有效利用新技術(shù)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(shù)可能與“生產(chǎn)率J曲線”有關(guān)。在一項新技術(shù)出現(xiàn)后的幾年或幾十年里，由于企業(yè)和勞動者將時間和資源轉(zhuǎn)而用于學習該技術(shù)以及圍繞它設計業(yè)務流程，實測生產(chǎn)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(chǎn)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(jīng)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(xiàn)過劃時代的技術(shù)和經(jīng)濟變革，但對大規(guī)模技術(shù)性失業(yè)的擔憂從未變成現(xiàn)實。

　　然而，科技可以且確實會對個人職業(yè)造成損害，而這可能會被證明對社會具有破壞性。在工業(yè)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(yè)，同時促進了高技能和低技能勞動者的就業(yè)。

　　AI很可能會提高技能水平各不相同的勞動者的生產(chǎn)率，甚至是作家的生產(chǎn)率。然而，這對某一職業(yè)整體而言意味著什么，取決于生產(chǎn)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(shù)，將把人類帶入未知的經(jīng)濟領(lǐng)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(xù)經(jīng)濟增長，以及伴隨電氣化和其他創(chuàng)新而來的經(jīng)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(chuàng)造新理念和建立新制度，以確保激進的經(jīng)濟變革轉(zhuǎn)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。