編按：本文作者達龍・阿傑姆奧盧（Daron Acemoglu）是麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）經濟學教授，被視為 MIT 最有影響力的經濟學家之一。研究領域包含政治經濟學、經濟增長、勞動經濟學，也曾獲 2005 年度美國經濟學會頒發、俗稱「小諾貝爾經濟學獎」的約翰·貝茨·克拉克獎（John Bates Clark Medal）等諸多獎項。
阿傑姆奧盧的最新著作在 2023 出版，與美國經濟學家西蒙・約翰遜（Simon Johnson）合著《權力與進步：科技變革與共享繁榮之間的千年辯證（Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity）》，重新檢視技術變革對人類社會的影響，尤其在 AI 發展迅速的當今，論述科技創新可能帶來的代價對人類而言是全新的議題，他們主張，對科技發展過度樂觀的態度必須保持警惕，過度高估 AI 對生產力的提升可能在虛幻的經濟效益狂歡中，更大程度地低估 AI 對人類社會造成的過高代價。
（發自波士頓）根據科技領袖及部分專家、學者的說法，AI 注定會前所未有地提升生產力，去改變我們熟知的世界。當某些人樂觀地認為，機器很快就會取代人類能做的一切事情，並迎來無限繁榮的新時代，另外有些預測則提供較多依據。例如，高盛（Goldman Sachs）預測，未來10年生成式 AI 將促成全球 GDP 增長 7 %；而麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）預測，從目前到 2040 年間，年度 GDP 增長率可能增加 3 至 4 %；經濟學人雜誌（The Economist）則預測，AI 將創造出藍領財富機遇。
但這些預測是否符合現實？正如我在最近一篇論文中所指出的那樣，未來的不確定性遠高於多數預測所指出。儘管我們不可能篤定地預言未來 20 或 30 年 AI 將發展到何種程度，但關於未來 10 年的 AI 發展，我們多少可以預測，因為大部分較短期的經濟成長變化，都會涉及既有的科技及技術進步。
未來 10 年，AI 會如何影響生產活動？
較合理的假設是，AI 的最大影響力源於實現某些任務的自動化，以及提高某些職業勞動者的效率。經濟學理論在一定程度上提供了如何評估總體效益的指引，根據（以經濟學家查爾斯・霍特命名的）霍特定理（Hulten’s theorem），要了解 AI 如何影響總體經濟的「全要素生產率（total factor productivity, TFP）」（編按：意指生產活動中，資源被運用的效率，可以反映出技術演進對經濟發展的作用，其增長率經常作為科技進步的指標），可以使用的計算方式是「自動化工作量」乘以「平均節約成本」。（編按：根據常用來分析生產活動的柯布-道格拉斯生產函數（Cobb–Douglas production function），總產出等同於全要素生產率、資本投入、勞動投入這三項的乘積，因此除了資本和勞動投入，全要素生產率所反映的技術變化，也是影響總產出的一大要素。）
儘管生產活動不同導致平均節約成本很難估算，某些研究已審慎檢視了 AI 對特定生產活動的影響力。例如，沙克德・諾伊（Shakked Noy）和惠特尼・張（Whitney Zhang）已經研究 ChatGPT 對基礎寫作任務（如摘要文件、撰寫常規撥款提案或行銷素材）的影響；而埃里克・布林約爾松（Erik Brynjolfsson）、丹妮爾・李（Danielle Li）和林賽・雷蒙德（Lindsey Raymond）則評估了將 AI 助理應用於客戶服務領域。上述研究表明，目前可用的生成式 AI 工具平均節省了 27 %的勞動力成本，總成本則節省達 14.4 %。
至於在整體經濟活動中，受 AI 和相關技術影響的生產活動究竟佔多少比例？依據最新研究的數據，我估計比率約為 4.6 %，也就是説，在未來 10 年內，AI 僅會推動全要素生產率上漲 0.66 %，相當於每年上漲 0.06 %。當然，由於 AI 也將推動企業的投資熱潮，因此可能加大 GDP 的平均年成長幅度，增幅可能在 1 至 1.5 %的範疇內。
