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人工智能与现代生产率悖论:预期与统计数据的冲突

来源于 《比较》 2019年第1期 出版日期 2019年02月01日
文丨埃里克·布莱恩约弗森 丹尼尔·洛克 查德·西维尔森

悖论的可能解释

  对于当前的技术乐观主义和生产率表现不佳并存,主要有四种可能的解释:(1)不切实际的希望,(2)错误的测算,(3)集中分布与租金耗散,(4)实施和重组滞后。(*1.在某种程度上,这些解释与索洛悖论的解释相同(Brynjolfsson,1993)。

  不切实际的希望

  最简单的可能解释是,对潜在技术的乐观情绪不仅错误而且毫无根据。也许这些技术不会像许多人期待的那样具有变革性,它们或能对特定行业产生适度甚至显著的影响,但其总体影响可能非常小。如果是这种情况,悖论将可在未来得到解决,因为实际生产率增长永远无法摆脱当前的低迷,这会迫使乐观者将自己的信念与市场对标。

  历史和目前的一些例子为这种可能性提供了大量证据。诚然,人们可以指出,先前许多令人兴奋的技术并没有达到最初的乐观预期。比如核电仍不可能廉价到近乎免费,说20年内能利用核聚变提供能源,已经说了60年。尤金·塞尔南(Eugene Cernan)登上月球已经40多年了,但我们似乎仍然只能遥望火星。飞行汽车还没法起飞,(*2.但飞行汽车会很快面世吗?参见https://kittyhawk.aero/about/)超音速客机还没法大规模推广使用。甚至人工智能——我们这个时代可能最有前途的技术,还远远落后于马文·明斯基1967年的预测:“在一代人之内,创造‘人工智能’的问题将得到实质性解决。”(Minsky,1967,第2页)

  不过,还是有令人信服的理由保持乐观。正如下文要概述的,构建粗略的情景并不困难,在此类情景中,即使少量的现有技术也可以组合起来,大幅提高生产率增长和社会福利。事实上,有见识的投资者和研究人员都把金钱和时间投注在这些结果上。因此,尽管我们认识到过度乐观的可能性,而且人工智能的早期预测经验尤其提醒我们在本文中要谨慎,但我们认为,此时此刻就摒弃乐观主义显得过于草率。

  错误的测算

  悖论的另一种可能解释是对产出和生产率的错误测算。这里,错误的是对过去经验的悲观解读,而不是对未来的乐观。实际上这一解释意味着,大家已经在享受新一波技术带来的生产率收益,但尚未对此做出准确的测算。按照这种解释,过去10年的经济放缓显然是错觉。有几部作品已经提出这一“错误测算假设”(例如Mokyr,2014;Alloway,2015;Feldstein,2015;Hatzius and Dawsey,2015;Smith,2015)。

  错误测算假设初看起来似乎言之有理。许多新技术,比如智能手机、在线社交网络和可下载媒体等,只需要很少的资金成本,但消费者会花大量时间使用这些技术。因此,哪怕这类技术由于相对价格低而只占GDP的很小份额,它们也可能带来巨大的效用。另有若干学者(Guvenen、Mataloni、Rassier and Ruhl,2017)也表明,日益扩大的离岸利润转移可能是错误测算的另一根源。

  然而,最近一系列研究以充分的理由指出,错误测算不是经济放缓的全部原因,甚至不是实质性原因。相关学者(Cardarelli and Lusinyan,2015;Byrne、Fernald and Reinsdorf,2016;Nakamura and Soloveichik,2015;Syverson,2017)分别使用不同的方法和数据,证明错误测算绝非生产率放缓的主要原因。毕竟,虽然有确凿证据表明,当今技术的许多好处并未反映在GDP和生产率统计数据中,但在早期,情况也是如此。

  集中分布与租金耗散

  第三种可能解释是,新技术已经产生收益,但是这些收益分布集中,而且获得或保存这些收益会有消耗(假设技术至少部分具有竞争性),因此它们对平均生产率增长的总体影响不大,对中等收入工人的影响几乎为零。例如迄今为止,人工智能最有利可图的两个用途是在线广告的定位与定价以及金融工具的自动交易,这两个应用在很多方面却是零和的。

  这种解释的一个版本断言,新技术的好处只被经济中相对较少的一部分人享有,但这些技术范围狭窄且竞争性强,所以造成浪费的“淘金热”型活动。寻求成为少数受益者之一的人,以及已经得到某些利益并试图阻止他人获益的人,都在参与这些耗散性的活动,继而破坏了新技术的诸多好处。(*1.Stiglitz(2014)提出一种不同的机制:在有重组成本的情况下,收益集中分布的技术进步可能导致不平等加剧,甚至在短期内引发经济滑坡。

  最近的研究为上述说法提供了一些间接支持。近年来,同行业中前沿企业和普通企业的生产率差异不断加大(Andrews、Criscuolo and Gal,2016;Furman and Orszag,2015)。在大多数行业中,表现最好的企业和表现最差的企业之间的利润差距也在扩大(McAfee and Brynjolfsson,2009)。少数巨星级企业持续获得市场份额(Autor et al.,2017;Brynjolfsson et al.,2008),而员工的收入则越来越与企业层面的生产率差异挂钩(Song、Price、Guvenen、Bloomand von Wachter,2015)。有人担心,由于市场势力的扭曲,产业集中正在导致总体福利的大量损失(例如De Loecker and Eeckhout,2017;Gutiérrez and Philippon,2017)。此外,即便总收入继续增长,日益严重的不平等也可能造成收入中位数停滞不前,相关社会经济成本增加。

  尽管这些证据很重要,但并不是决定性的。产业集中的总体影响仍然备受争议,而且仅仅是技术收益分布不均并不能说明在获取这些收益的过程中资源就一定会被浪费,尤其是浪费大到足以消除显著的总收益。

  实施和重组滞后

  所有前三种可能解释,特别是前两种,都侧重于阐释高期望值与令人失望的统计现实之间的不一致性。人们通常认为,这两个要素中总有一个是“错误的”。在盲目乐观的情形下,技术专家和投资者对技术的预期有偏差。在错误测算的解释中,我们用来衡量经验现实的工具难以精确地完成测算任务。而在集中分布的解释里,少数人获得私人收益可能是事实,但这些收益无法转化为多数人的更广泛收益。

  但第四种解释使得两个看似矛盾的部分都是正确的。这一解释认为,的确有充分理由对新技术的未来生产率增长潜力持乐观态度,但同时应认识到,近期的生产率增长一直很低。这种解释的核心是,需要相当长的时间才能充分利用新技术,通常比人们认为的时间长。让人哭笑不得的是,对于那些最终对总体统计和福利有重要影响的主要新技术,情况尤其如此。换言之,这类技术具有广泛的应用潜力,完全符合通用技术(GPTs)的标准。事实上,潜在的重组越深刻、影响越深远,从技术的最初发明到它对经济和社会产生全面影响的时间间隔就越长。

  这种解释意味着,技术需要一段时间,才能发展到即便对近期的生产率增长没有明显影响,也足以让投资者、评论人士、研究人员和政策制定者可以畅想其潜在的变革性效应。直到建立起足够的新技术储备,并发明出必要的互补性工序和资产,技术才有望真正在总体经济数据中“开花结果”。投资者是前瞻性的,经济统计数据则是后瞻性的。在技术稳定或稳定变化(固定速度)时期,独立的测算结果似乎会相互追随。但在快速变化时期,这两种测算可能变得毫不相关。

  识别新技术的潜力与测算其影响之间出现延迟主要有两个原因。一个原因是,建立足以产生总体效应的新技术储备需要时间。另一个原因是,若想收获新技术的全部收益,必须进行互补性投资,而挖掘和发展这些互补性投资并付诸实施也需要时间。虽然人们一开始就可能清楚地认识到核心发明的根本重要性及其社会潜力,但其间需要实现无数必要的共同发明、克服数不清的障碍,做出许许多多的调整,前进的道路可能漫长而艰辛。可谓看似近在眼前,实则远在天边。

  上述解释承认看似矛盾的两个部分实际上并不冲突,从而解开了这一悖论。不过,从某种意义上说,这两个部分都是应用新技术这一基本现象的自然表现。

  虽然对悖论的前三种解释可能在描述悖论的根源方面颇有见地,可这些解释在描述关键数据方面也面临着严重问题。根据下文讨论的证据,我们发现“实施和重组滞后”这第四种解释是最具说服力的,因此,它是本文其余部分要探讨的重点内容。

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版面编辑:吴秋晗
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