2023年伊始，ChatGTP爆火点燃了全球科技界、投资界以及政府部门的热情，资金与产业政策迅速聚拢在人工智能技术的研发和产业发展上。
以科技创新带动经济发展是人类共识，也是过往的发展规律。在一片赞扬声中，社会各界都对人工智能技术拯救自21世纪以来经济下滑报以极大的期待。但是，AI一定能担负起这份沉重的期待吗？
《互联网法律评论》今天放下法律视角，看看经济视角的独立研究观点。牛津经济研究院相关报告指出：要使全球经济增长回到 1993-2002 年的水平，全要素生产率的增长必须翻两番。这是一项艰巨的任务。应该选择对人工智能提高生产力的潜力持谨慎态度。
许多分析师预测人工智能的最新进展将大幅提高生产力增长，甚至足以扭转自 21世纪初以来全球经济增长的下滑趋势。
不过，这样的预测是否现实？本文回顾历史经验，剖析过往生产力发展的五个关键时期，探究新技术与生产力增长的潜在关系。
世界经济在未来几年的增长面临着许多不利因素，人口是其中之一——发达经济体的劳动力供应对经济增长的贡献率一直在下降，预测到 2030 年代将降至零（图 1）。而对包括中国在内的一些新兴经济体来说，情况或将更严峻。
同时，经济冲击往往会影响生产力增长。正如1973 年的石油冲击和 2008-2010 年的全球金融危机导致全要素生产力（TFP，所有生产投入的使用效率）增长明显放缓，新冠疫情和俄乌战争及其持续影响也会冲击未来几年的生产力增长（图2）。
要扭转这一消极势头，人工智能必须巨幅提升生产力。要使全球经济增长回到 1993-2002 年的水平，全要素生产率的增长必须翻两番。这是一项艰巨的任务。
自19 世纪以来，发达经济体经历过几个生产力加速增长的时期，其中包括19 世纪中期的英国、1891-1913 年的美国、20 世纪 50 年代至 60 年代初的欧洲、20 世纪 80 年代的英国以及 1999-2010 年的美国。在这五个案例中，有四个的人均 GDP 较原有水平猛增 10%-20%。其中，又以战后的欧洲最为突出（图 3）。
战后欧洲的增长原因多种多样，包括结构变革、美国援助（马歇尔计划）、欧洲内部贸易增长以及重建增长。其中，最后一个原因或是最重要的。1948-1960 年德国人均GDP的快速增长只是使德国回到了如果没有战争介入、在两次世界大战之间可能达到的水平。
一个更有趣的例子是 18 世纪中叶至 19 世纪初英国的生产力增长。尽管这一时期正值工业革命的黎明期，出现了蒸汽机、纺织和钢铁制造新技术等一系列重要发明（图 4），但生产力却未有明显回升，年增长率仅为 0.4%左右。这些新发明的经济效益扩散得非常缓慢。据 Crafts Report测算估计，到 1800 年，蒸汽机（发明于 1769 年）仅为英国GDP增加了 0.1%，而其主要效益要到 19 世纪晚期，随着蒸汽马力的加成才显现出来。
19 世纪中叶，铁路的发展带动英国生产力增长，令人均 GDP 增长显着加快。令人鼓舞的是，这段增长时期持续了几十年。据估计，到 19 世纪 60 年代末，铁路的发展使英国的 GDP 增长了 9%-19%。当然，这是一项具有重大溢出效应的变革性技术，因为 1870 年的铁路运价按实际价值计算仅为 1800 年公路运价的十分之一。
不过，这里也有一些值得注意的地方——生产力的提高同样需要时间积累。英国的第一条铁路于1825年开通，但是，直到19世纪50年代中期生产力增长才变得非常强劲，且其到19世纪70年代中期又逐渐减弱。
正如弗格森所言，19 世纪末，内燃机、电气化、电话和办公自动化等重要技术进步层出不穷，这些都促进了美国生产力的强劲增长——但这些新科技对经济的影响要到更久之后才会显现。从 1918 年起，生产力才开始加速增长，年增长率超过 3%。造成这种情况的一个重要原因是技术在经济中的推广速度缓慢。据估计，大约有一半的美国制造工厂直到 1919 年才实现电气化，而这距离该技术的出现已经过去了大约 30 年。此外，在1918-1929 年生产力的强劲增长期后， 20 世纪 30 年代增长速度又大大放缓（图 5）。
20 世纪 80 年代，英国的全要素生产力增长加快，从 1960-1981 年的年均0.5%提高到 1982-1990 年的年均 1.4%（图 6）。然而，这并不是由技术主导的，更多是与各种结构性经济改革和对工业中低效做法的改进有关。此外，生产力的提高是短暂的，1980 年代的大部分增长或仅是一次性的水平效应。
这一阶段，美国的劳动生产力显着提高，1996-2010 年间年均增长 2.3%。此前，美国在 1970-1995 年间的劳动生产力年均增长为 1.5%（图 7）。这背后的关键驱动力是信息和通信技术的蓬勃发展。这也许与一些分析师目前预测的人工智能热潮最接近——但它的后续表现却不如初期那般惊艳。
这又是一个生产力提升效益非常滞后的案例。你可以在任何地方看到计算机时代，但在生产力统计数据中却看不到——这一度让上世纪八九十年代鲍勃.索洛（Bob Solow）等经济学家感到困惑。此外，美国生产力的增长相对温和，且持续时间不长。
更重要的是，生产力的蓬勃发展也没有在全球范围内得到真正复制，欧洲出现了明显落后。尽管欧洲信息和通信技术产业的生产力的确增长可观，但其对更广泛经济的溢出效应却较为平淡。费尔纳德（Fernald）等人认为，缺乏资本深化是削弱欧洲信息和通信技术繁荣的关键因素。
人工智能是一种通用技术（GPT），有望在特定行业大幅提高生产力。但是，上述的的历史经验表明，对于“人工智能可以使整个经济生产力大幅增长”这样的预测论调，我们应当采取谨慎态度。
一个值得思考的关键问题是，这项技术在经济中的传播速度有多快？我们已经看到，以往新技术或需要几十年的时间才能结出硕果。有关文献指出，通用技术对经济增长的初始影响可能很小，甚至是负面的。
鉴于年度投资仅占总投资额的一小部分，改造资本存量需要时间。新技术可能需要大量投资新设备，以及大量的辅助投资（包括人力资本投资，如培训等）才能产生效益。如果不能迅速获利，一些企业可能不愿意进行昂贵的新投资。因此，有时一项新技术带来的生产力提升仅集中在最初的设备生产上，但外溢效应有限（参考信息和通信技术发展初期的情况）。
在这点上，人工智能不太可能是例外。企业需要在专业硬件、软件和培训方面进行大量投资，才能获得收益。这些成本可能是一些企业最初不愿意承担的，也可能是其他企业（包括在较贫穷的经济体）望而却步的。乐观者认为，随着全球经济更加紧密地联系在一起，如今的技术创新扩散会更快。但由于成本、监管问题以及语言文化差异，现有技术的推广仍存在诸多障碍。
即便效益确实产生了，我们也不能确定它们是否会持久。就人工智能而言，实现长久提升或将取决于其使用是否会带来创新率的持续改善。
最后，我们应该想起，有些技术在出现之初看起来很有前途，但最终却令人失望。超音速喷气式飞机作为商业项目来说不尽如人意，核能也从未成为人们所期望的超廉价变革性技术（核聚变仍然遥遥无期）。最近在移动电话等领域取得的一些令人瞩目的进步，在提高更广泛的生产力方面也收效甚微。梅纳德-凯恩斯（Maynard Keynes）在 20 世纪 30 年代曾推测，技术进步的速度会让我们现在过上舒适的生活，满足我们所有的物质需求。然而事实并非如此。
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