在预测人工智能对增长的影响时，如何获得大数据-|-在预测人工智能对增长的影响时，如何获得大的数字

{"text":[[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":11.68,"text":"我必须承认，对于人工智能是否会毁灭我们所有人的争论，我大多数时间都选择忽视。"},{"start":18.759999999999998,"text":"如果我们的数字霸主最终真的把我变成了一个回形针，那么至少我会享受到作为人类最后的宝贵时光。"},{"start":26.959999999999997,"text":"我会用这些时间来思考辩论的另一个部分，即人工智能对经济增长的影响有多大。"},{"start":33.01,"text":"这场争论的利害关系虽然略低，但分歧同样很大。"},{"start":37.17,"text":"为什么会这样呢？"}],[{"start":38.64,"text":"核心讨论涉及人工智能的范围、规模和速度。"},{"start":42.79,"text":"人工智能将是加速自动化的推动力，还是也会推动创新的加速？"},{"start":47.86,"text":"它的影响会是像食物准备中的鳄梨切片器那样的，还是像微波炉那样的？"},{"start":53.35,"text":"还有一个风险，那就是尽管技术人员可能喜欢快速行动并打破常规，但企业高管更倾向于更为安逸的生活方式。"}],[{"start":62.21,"text":"人们已经尝试了多次，试图估算生成式人工智能对年度生产力增长的影响，但结果却大相径庭。"},{"start":69.85,"text":"去年，高盛(Goldman Sachs)估计，在富裕国家，生成式人工智能在未来十年内可能会贡献大约1.5个百分点的增长。"}],[{"start":78.17999999999999,"text":"在此之后不久，麦肯锡(McKinsey)预测，从2023年至2040年，可能会带来0.1至0.6个百分点的增长。"},{"start":85.66999999999999,"text":"最近，麻省理工学院(MIT)的达隆•阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)计算出，未来十年的增长最多可能为0.2个百分点。"}],[{"start":92.60999999999999,"text":"这些数据之间的差距主要源于对速度和规模的不同看法。"},{"start":96.92999999999998,"text":"每个人都在尝试估计生成式人工智能将对现有工作产生多大的影响，以及可能节省的成本。"}],[{"start":104.04999999999998,"text":"例如，阿西莫格鲁预测，在未来十年中，大约有5%的任务将被人工智能盈利性地替代或增强。"},{"start":112.02999999999999,"text":"然而，即使如此，这些任务的平均成本节约可能也只有15%左右——如果人工智能难以替代那些需要大量背景信息或缺乏客观成功衡量标准的更难的任务，这个数字可能会更低。"}],[{"start":125.78999999999999,"text":"麦肯锡明确表示，他们对技术扩散的速度有清晰的认识，根据历史证据，技术在商业化后需要长达27年的时间才能达到采用的高峰。"},{"start":136.28,"text":"然而，他们似乎比阿西莫格鲁更看好任务自动化的潜力。"},{"start":140.95,"text":"在麦肯锡的另一份报告中，他们预测到2030年，生成式人工智能可能占美国工作时间的8%。"}],[{"start":148.39999999999998,"text":"高盛的分析师也认为，人工智能将影响到大量的工作。"},{"start":153.08999999999997,"text":"但更大的分歧在于时间安排。"},{"start":155.45999999999998,"text":"他们将电动机和个人计算机的突破引为例，这些突破导致美国劳动生产率在十年内每年增长约1.5个百分点。"},{"start":164.35999999999999,"text":"然而，这些突破却需要20年才开始。"},{"start":168.04999999999998,"text":"换言之，他们预测的繁荣期是在“未来十年”，而不是从现在开始的这个十年。"}],[{"start":174.46999999999997,"text":"在最近的一份报告中，高盛的分析师引用了调查结果，显示不到二十分之一的公司报告“在常规生产中使用生成式人工智能”。"},{"start":183.33999999999997,"text":"他们还确认，全球国内生产总值(GDP)的大部分增长将在2030年之后实现。"}],[{"start":188.78999999999996,"text":"关于速度和规模的问题确实重要。"},{"start":192.03999999999996,"text":"但可能更大的问题是关于人工智能的应用范围。"},{"start":195.51999999999995,"text":"乔治梅森大学(George Mason University)的泰勒•考恩(Tyler Cowen)最近对阿西莫格鲁的论文提出了批评，他认为阿西莫格鲁的论文忽视了人工智能执行新任务或创造新事物的可能性——只需看看那些模仿莎士比亚或埃隆•马斯克(Elon Musk)的聊天机器人就能明白。"},{"start":211.33999999999995,"text":"阿西莫格鲁的观点是，行业的焦点在其他地方，例如数字广告。"}],[{"start":216.53999999999994,"text":"可能会有更大的收益在等待我们。"},{"start":219.00999999999993,"text":"过去的几十年里，全球一直在将越来越多的资源投入到创新中，但收益却在逐渐减少。"},{"start":225.98999999999992,"text":"一项在2020年发表的研究发现，自20世纪30年代以来，美国经济的研究生产力已经下降了41倍。"}],[{"start":233.77999999999992,"text":"乐观主义者认为，人工智能能够提升这些回报，并加速我们发现新想法的速度。"},{"start":239.63999999999993,"text":"就在本周，谷歌DeepMind(Google DeepMind)推出了一款人工智能模型，有助于研究人员寻找新的药物。"},{"start":246.27999999999992,"text":"美国西北大学(Northwestern University)的本•琼斯(Ben Jones)认为，对生产力的影响可能会超过早期基于自动化的最乐观预估。"}],[{"start":253.1999999999999,"text":"“一些不确定性当然是有益的，”阿西莫格鲁在谈到人工智能带来的变化时说，“因为我们才刚刚开始。”"},{"start":260.63999999999993,"text":" 这意味着还有许多其他重要的问题需要思考，包括如何分享经济增长的成果。"},{"start":266.49999999999994,"text":"除此之外，也许我会允许自己思考，是否有一天会有一个强大到可以把回形针变回人类的人工智能。"}]],"url":"https://creatives.ftacademy.cn/album/154099-cn-1715411509.mp3"}