尽管人工智能（AI）正以惊人的速度发展，甚至开始自我改进，引发了关于其将很快取代人类专业能力的担忧，但经济规律决定了这种变革将是渐进的，而非颠覆性的。将新技术融入经济需要漫长的时间，涉及基础设施、流程重塑和员工培训。此外，经济增长会受到劳动密集型行业、基础设施瓶颈以及人们选择更多休闲而非工作的社会偏好等因素的限制。因此，虽然我们应该积极拥抱 AI，但没有必要对其引发的剧变感到过度恐慌。
一些人认为，人工智能正处于一个类似于新冠疫情早期的关键时刻，技术已从有用的助手转变为 通用的认知替代品，并开始帮助构建更强大的自身。
然而，从令人惊艳的技术演示到对整个经济产生实际影响，还有很长的路要走。这中间存在一些关键的经济制约因素，它们往往比技术本身更能决定变革的速度。
从演示到部署的漫长道路
将一项新技术大规模部署到经济中，需要克服巨大的现实阻力。这不仅仅是购买软件那么简单。
- 补充性投资： 企业需要在数据基础设施、业务流程再造、合规框架和员工再培训上进行大量投资。
- 风险规避： 大型、受监管的机构（如银行、医院）在采用新技术时通常非常谨慎。
- 生产率 J 曲线： 经济学家发现，在采用新技术的早期阶段，由于投入巨大且需要时间适应，生产率甚至可能会暂时下降，之后才会出现明显的增长。
富裕并不意味着更忙碌
即使 AI 真的能极大地提高生产力，这也不意味着经济产出会立刻爆炸式增长。历史表明，当社会变得更富裕时，人们往往会选择享受更多的休闲。
较高的生产率并不会机械地转化为更快的经济增长，如果人们的反应是减少劳动力的供应（例如，选择更短的工作周或提前退休）。
这意味着，尽管人们的 福利水平可能大幅提高，但以 GDP 衡量的整体经济增长可能会保持相对温和。
最慢的部门决定整体速度
经济由许多不同部门组成，而 AI 对不同部门的改造能力也大相径庭。
- 鲍莫尔效应（Baumol Effect）： 即使 AI 使某些服务（如编程、写作）的成本大幅下降，但总需求会转向那些难以自动化的领域，例如医疗保健、教育和线下体验服务。
- 成本增长： 这些劳动密集型行业的产出与人力时间紧密相关。随着整体工资水平的上涨，这些行业的成本会越来越高，并在经济中占据更大的份额。
- 结果： 即使 AI 在某些领域取得了惊人的成就，但由于受到这些“慢车道”部门的拖累， 整体生产率的增长可能也只是温和的。
经济中最窄的管道
一个由许多互补部分组成的复杂系统，其整体效率取决于最薄弱的环节。
就像管道的流量由其最窄处决定一样，整个经济的增长速度也受到其最慢部分的限制。
AI 可以加速代码编写和研究分析，但如果 能源基础设施、物理资本、监管审批或人类决策 仍然以正常速度运行，那么这些因素就会成为整个系统前进的瓶颈。
经济是一个复杂的适应性系统，它的变革通常是通过 渐进式的重组和资源重新分配 来实现的，而不是突然的崩溃或腾飞。因此，明智的做法是立即开始学习并使用最强大的 AI 工具，将其融入日常工作。但将其比作一场即将到来的灾难，并为此感到恐慌，则大可不必。