需要一点想象力才能看到一些创新可能会如何改变经济。但最新的人工智能工具却并非如此。从作家的角度来看，想象像ChatGPT这样的智能聊天机器人(自去年11月发布以来就席卷网络)可以显著提高人类工作者的工作效率或完全取代人类工作者的情景是很容易的，但令人不安的是。GPT顾名思义就是“生成式预训练转换器”，这是一种特殊的语言模型。它很可能代表通用技术:一种翻天覆地的创新，以蒸汽机、电力和计算机的方式，在广泛的行业和职业中提高生产力。由这些早期gpts推动的经济革命可以让我们了解未来几年人工智能将如何强大地改变经济。
在1995年发表的一篇论文中，斯坦福大学的Timothy Bresnahan和特拉维夫大学的Manuel Trajtenberg阐述了他们所认为的通用技术的特征。它必须在许多行业中使用，具有持续改进的内在潜力，并产生“创新互补性”——也就是说，在使用它的行业中诱导连锁创新。人工智能正被广泛采用，似乎一天比一天好，并被部署在越来越多的研发环境中。那么经济革命何时开始呢?
历史的第一个教训是，即使是最强大的新技术也需要时间来改变经济。詹姆斯·瓦特在1769年为他的蒸汽机申请了专利，但直到19世纪30年代的英国和19世纪60年代的美国，蒸汽动力才取代水成为工业马力的来源。据苏塞克斯大学的尼古拉斯·克拉夫特称，在英国，蒸汽对生产力增长的贡献在1850年后达到顶峰，也就是瓦特获得专利的近一个世纪之后。以电气化为例，关键的技术进步都在1880年之前完成，但美国的生产率增长实际上从1888年到1907年有所放缓。在第一个硅集成电路问世近30年后，诺贝尔经济学奖得主罗伯特?索洛(Robert Solow)仍在观察，计算机时代无处不在，但在生产率统计数据中却看不到。直到20世纪90年代中期，计算机驱动的生产力繁荣才最终在美国出现。
创新和经济影响之间的差距部分是由于微调。早期的蒸汽机效率极低，消耗大量昂贵的煤。同样，与大约十年前引发人工智能热潮的那些工具相比，最近人工智能工具的惊人表现代表着巨大的进步。(例如，苹果的虚拟助手Siri于2011年发布。)资本限制也会减缓部署速度。纽约大学阿布扎比分校的罗伯特·艾伦认为，英国工业化过程中生产率增长缓慢反映了建造工厂和机器的资本缺乏，而这一问题随着资本家将他们丰厚的利润进行再投资而逐渐被克服。
最近的研究强调积累所谓无形资本(即有效利用新技术所需的基本知识)所需的时间。的确，斯坦福大学的Erik Brynjolfsson、麻省理工学院的Daniel Rock和芝加哥大学的Chad Syverson提出，颠覆性的新技术可能与“生产力j曲线”有关。在一项新技术出现后的几年或几十年里，由于企业和员工将时间和资源用于研究这项技术，并围绕它设计业务流程，衡量的生产率增长实际上可能会下降。只有在这些投资取得成果之后，J指数才会大幅上升。作者认为，与人工智能相关的无形资本投资可能已经在抑制生产率增长，尽管还不是很大。
当然，对许多人来说，人工智能对经济增长的影响问题要比对工人的影响更重要。在这里，历史的信息是复杂的。好消息是:尽管发生了划时代的技术和经济变革，但对大规模技术性失业的担忧从未成为现实。然而，科技可以也确实会对个人职业造成影响，其方式可能会对社会造成破坏。在工业革命早期，机械化极大地增加了对相对不熟练工人的需求，但减少了以前做过大部分工作的工匠的收入，这就是为什么一些人选择加入粉碎机器的勒德运动。在20世纪80年代和90年代，工厂和办公室日常工作的自动化取代了许多中等收入的工人，同时促进了高技能和低技能工人的就业。
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人工智能很可能会提高所有不同技能水平的工人的生产力，甚至是作家。然而，这对一个职业整体来说意味着什么，取决于生产率的提高和成本的降低是否会导致需求的大幅增长，还是只是小幅增长。当装配线——一种具有gpt特征的工艺创新——允许亨利·福特削减制造汽车的成本时，需求激增，工人受益。例如，如果人工智能提高了生产力并降低了医疗成本，这可能会导致对医疗服务和专业人员的更高需求。
强大的人工智能有可能打破这一历史模式。一项能够处理普通人能做的几乎所有任务的技术将把人类带入一个未知的经济领域。然而，即使在这种情况下，过去也有一些教训。伴随蒸汽革命而来的持续经济增长，以及伴随电气化和后来的其他创新而来的进一步加速，本身都是前所未有的。它们促使人们争相发明新思想和新制度，以确保激进的经济变革转化为广泛的繁荣，而不是混乱。也许很快就会是再次争抢的时候。
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