高盛[1]：人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛在影響

摘要

△最近出現(xiàn)的生成式人工智能（AI）讓我們思考是否即將迎來(lái)任務(wù)自動(dòng)化的快速加速，從而推動(dòng)勞動(dòng)成本節(jié)約并提高生產(chǎn)力。盡管生成式AI的潛力存在重大不確定性，但其能夠生成與人類創(chuàng)作輸出無(wú)法區(qū)分的內(nèi)容，打破人與機(jī)器之間溝通障礙，這反映了一項(xiàng)重大進(jìn)步，具有潛在的巨大宏觀經(jīng)濟(jì)影響。

△如果生成式AI實(shí)現(xiàn)其承諾的能力，勞動(dòng)力市場(chǎng)可能會(huì)被顛覆。本文使用美國(guó)和歐洲的職業(yè)任務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，目前約有三分之二的工作崗位存在一定程度上的AI自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)，而生成式AI最多可能替代當(dāng)前工作的四分之一。根據(jù)本文估計(jì)，生成式AI可能使得全球3億人的工作崗位面臨自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)。

△好消息是，自動(dòng)化導(dǎo)致的工人失業(yè)在歷史上通常都被新工作的創(chuàng)造所抵消，而技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)的新職業(yè)的出現(xiàn)占據(jù)了長(zhǎng)期就業(yè)增長(zhǎng)的絕大多數(shù)。顯著的勞動(dòng)力成本節(jié)約、新崗位的產(chǎn)生以及對(duì)未失業(yè)工人生產(chǎn)力的提高相結(jié)合，提高了生產(chǎn)率繁榮的可能性，從而大幅提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，盡管這樣的繁榮其持續(xù)時(shí)間難以預(yù)測(cè)。

△本文估計(jì)，在AI得到廣泛應(yīng)用后的10年內(nèi)，其可以將美國(guó)每年的勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)提高不到1.5個(gè)百分點(diǎn)，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提升大小將取決于AI能夠執(zhí)行的任務(wù)難度以及最終自動(dòng)化的工作數(shù)量，這一增長(zhǎng)可能低于預(yù)期也可能超預(yù)期。

△全球勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升也可能在經(jīng)濟(jì)上具有重大意義，本文估計(jì)AI最終可以使全球年GDP增長(zhǎng)7%。盡管AI的影響最終取決于其能力和實(shí)際應(yīng)用時(shí)間，但這一估計(jì)凸顯了如果生成式AI能夠?qū)崿F(xiàn)其承諾，其能夠帶來(lái)巨大經(jīng)濟(jì)潛力。

這篇全球經(jīng)濟(jì)分析文章概述了人工智能對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的潛在影響，并認(rèn)為如果人工智能兌現(xiàn)其承諾的能力，它有可能在未來(lái)幾十年內(nèi)顯著擾亂勞動(dòng)力市場(chǎng)并刺激全球生產(chǎn)力增長(zhǎng)。

一

生成式人工智能概述

本文首先討論人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀及其關(guān)鍵能力。圖1是生成式人工智能的概述，將與其前身機(jī)器學(xué)習(xí)方法（有時(shí)稱為狹義或分析性人工智能）進(jìn)行比較。本文的評(píng)估著重關(guān)注生成人工智能技術(shù)，如ChatGPT、DALL-E和LaMDA，它們具有三個(gè)主要特征：

（1）具備通用性而非特定場(chǎng)景應(yīng)用；

（2）能夠生成新穎的、類似于人類的輸出，而不僅僅是描述或解釋現(xiàn)有信息；

（3）它們可以理解多種形式的信息，可以理解自然語(yǔ)言、圖像、音頻和視頻并做出響應(yīng)。

前兩個(gè)進(jìn)展是擴(kuò)大人工智能可執(zhí)行任務(wù)集的關(guān)鍵，而第三個(gè)進(jìn)展則關(guān)鍵在于確定其采用時(shí)間表。就像從命令行編程（例如MS-DOS）到圖形用戶界面（例如Windows）的遷移促進(jìn)了程序（例如Office）的開發(fā)，從而將個(gè)人電腦的功能帶給了大眾一樣，當(dāng)前一代人工智能技術(shù)的直觀界面可以顯著提高其應(yīng)用速度。例如，ChatGPT在短短5天內(nèi)就超過(guò)100萬(wàn)用戶，是所有公司里達(dá)到這一里程碑速度最快的。

來(lái)源：高盛全球投資研究

圖1：生成式AI概述

除了這些變化，指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的計(jì)算能力使得人工智能可以迅速實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確地執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。例如，OpenAI的GPT模型的最新版本——GPT-4于2023年3月發(fā)布。大約在作為ChatGPT基礎(chǔ)的GPT-3.5模型完成訓(xùn)練一年后，GPT-4在SAT考試上的得分比其前身高出150分，對(duì)于同樣的問(wèn)題回答準(zhǔn)確度提高了40%，并且現(xiàn)在GPT-4在GPT-3.5的基礎(chǔ)上，不僅可以接受文本輸入，還可以接受視覺輸入。正如圖2所示，生成式人工智能背后的算法在圖像分類和閱讀理解等任務(wù)上已經(jīng)開始超越人類基準(zhǔn)，這一超越甚至在之前就已實(shí)現(xiàn)。

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圖2：人工智能逐漸超過(guò)人類的基準(zhǔn)測(cè)試

隨著人工智能變得越來(lái)越先進(jìn)和易于使用，越來(lái)越多的人對(duì)其產(chǎn)生了興趣并進(jìn)行投資。上市公司的管理團(tuán)隊(duì)在電話會(huì)議中提到人工智能的次數(shù)也在迅速增加，這些跡象預(yù)示著公司對(duì)AI的投資將大幅增加（參見圖表3）。截至2021年，美國(guó)和全球?qū)I的私募股權(quán)投資總額分別為530億美元和940億美元。按實(shí)際價(jià)值計(jì)算，美國(guó)和全球的AI投資比五年前增長(zhǎng)了五倍多。如果投資繼續(xù)以上世紀(jì)90年代軟件投資那樣溫和的速度增長(zhǎng)，到2030年，美國(guó)僅在人工智能方面的投資就可能接近美國(guó)GDP的1%。

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圖3：管理團(tuán)隊(duì)越來(lái)越關(guān)注AI在公司財(cái)務(wù)報(bào)告電話會(huì)議上

帶來(lái)的機(jī)會(huì)，更多提及AI預(yù)示著更高的資本支出

盡管圍繞生成式人工智能的能力和采用時(shí)間線仍存在很多不確定性，但這些發(fā)展表明，人工智能已做好充分準(zhǔn)備，在未來(lái)幾年內(nèi)將迅速發(fā)展并擴(kuò)大規(guī)模。

二

未來(lái)的工作

生成式AI能夠生成與人類創(chuàng)造的產(chǎn)出以及打破人機(jī)之間的溝通障礙，這是一項(xiàng)重大進(jìn)步，反映其具有產(chǎn)生巨大宏觀經(jīng)濟(jì)影響的潛力。

為了評(píng)估影響的大小，考慮了生成式人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)可能產(chǎn)生的影響，前提是生成式人工智能能夠兌現(xiàn)其承諾的能力。本文使用來(lái)自O(shè)*NET數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，涉及美國(guó)900多種職業(yè)（后來(lái)擴(kuò)展到歐洲ESCO數(shù)據(jù)庫(kù)的2,000多種職業(yè)），以估計(jì)各個(gè)職業(yè)和行業(yè)面臨的受節(jié)省勞動(dòng)力自動(dòng)化影響的總體勞動(dòng)力份額。

基于對(duì)生成式人工智能可能使用情況的現(xiàn)有文獻(xiàn)綜述，將ONET數(shù)據(jù)庫(kù)中的39項(xiàng)工作活動(dòng)中的13項(xiàng)歸類為暴露于人工智能自動(dòng)化的影響之下，并在基準(zhǔn)情況下假設(shè)人工智能能夠完成ONET“級(jí)別”評(píng)分為7級(jí)中的4級(jí)難度的任務(wù)。本文對(duì)每個(gè)職業(yè)的重要工作任務(wù)進(jìn)行權(quán)重平均，以估計(jì)人工智能有潛力替換的每個(gè)職業(yè)總工作量的份額。本文進(jìn)一步假設(shè)，那些工作中工人大部分時(shí)間在戶外或從事體力勞動(dòng)的職業(yè)是不能被人工智能自動(dòng)化取代的。

圖4展示了AI可能自動(dòng)化的任務(wù)份額在職業(yè)級(jí)別上的分布。本文發(fā)現(xiàn)，約三分之二的美國(guó)職業(yè)面臨一定程度的AI自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)，而且大多數(shù)暴露于AI自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)之下的職業(yè)中有25%—50%的工作量可能被AI替代。

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圖4：目前三分之二的職業(yè)可以通過(guò)人工智能

實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化

通過(guò)按照每個(gè)職業(yè)在美國(guó)職業(yè)就業(yè)和工資調(diào)查（OEWS）中的就業(yè)份額進(jìn)行加權(quán)估計(jì)，并匯總到行業(yè)層面，本文估計(jì)美國(guó)約有四分之一的現(xiàn)有工作任務(wù)可以由人工智能自動(dòng)化替代（圖5上），特別是行政（46％）和法律（44％）職業(yè)，這兩者存在著很高的自動(dòng)化替代風(fēng)險(xiǎn)，而體力勞動(dòng)職業(yè)，如建筑（6％）和維修（4％）職業(yè)，其被人工智能自動(dòng)化替代的風(fēng)險(xiǎn)較小。將職業(yè)級(jí)別估計(jì)與歐洲ISCO職業(yè)分類系統(tǒng)匹配，并使用歐盟統(tǒng)計(jì)局勞動(dòng)力調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)（LFS）進(jìn)行類似的分析，無(wú)論是總體還是行業(yè)層面可得出類似的結(jié)果（圖5下）。

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圖5：在美國(guó)和歐洲，四分之一的當(dāng)前工作任務(wù)

可以通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化

接下來(lái)，將美國(guó)和歐洲估計(jì)擴(kuò)展到全球范圍，并調(diào)整各國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異。本文進(jìn)一步假設(shè)，由于新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體和發(fā)達(dá)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體之間農(nóng)業(yè)部門的產(chǎn)業(yè)構(gòu)成和生產(chǎn)方法存在顯著差異，人工智能不會(huì)影響新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體的農(nóng)業(yè)部門[2]。估計(jì)顯示，在就業(yè)加權(quán)的基礎(chǔ)上，全球約有18%的工作可能被AI自動(dòng)化所取代（圖6）。新興市場(chǎng)相對(duì)發(fā)達(dá)市場(chǎng)，能夠被自動(dòng)化替代的工作崗位相對(duì)較少。

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圖6：全球范圍內(nèi)，18%的工作可能被人工智能自動(dòng)化，

而發(fā)達(dá)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體的影響比新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體更大

總體來(lái)說(shuō)，大量的工作崗位面臨著被人工智能自動(dòng)化取代的風(fēng)險(xiǎn)，這可能會(huì)顯著節(jié)約勞動(dòng)力。為了評(píng)估估計(jì)的穩(wěn)健性，將作為基準(zhǔn)的美國(guó)估計(jì)結(jié)果與更廣泛的情景進(jìn)行比較，包括假設(shè)的人工智能可以執(zhí)行比基準(zhǔn)更難或更容易的任務(wù)，并且放寬了人工智能不能協(xié)助主要在戶外或從事體力勞動(dòng)的工作的假設(shè)（即認(rèn)為有一種情況是人工智能與機(jī)器人和現(xiàn)有機(jī)械設(shè)備相輔相成）。情景分析表明，面臨被自動(dòng)化替代風(fēng)險(xiǎn)的崗位可能占到所有崗位的15—35%（圖7左），這一范圍與現(xiàn)有文獻(xiàn)中的估計(jì)一致，但相對(duì)保守（圖7右）。相對(duì)保守的基準(zhǔn)主要反映了對(duì)生成式人工智能影響的關(guān)注范圍集中在行業(yè)本身，與其他研究有所不同，這些研究會(huì)考慮更廣泛的相關(guān)技術(shù)（包括機(jī)器人技術(shù)等），從而增加了自動(dòng)化的范圍。

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圖7：估計(jì)證實(shí)了相當(dāng)大的一部分就業(yè)和工作至少部分暴露于AI自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)，但其他研究通常提到的更大影響，包括自動(dòng)化看似在近期內(nèi)不太可能實(shí)現(xiàn)的物理任務(wù)

盡管AI對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響可能很大，但大多數(shù)工作和行業(yè)只是部分任務(wù)被自動(dòng)化替代，因此AI更有可能起到補(bǔ)充效果，而不是直接替代工作崗位。在圖8中，假設(shè)自動(dòng)化能夠替代的任務(wù)占工作中重要和復(fù)雜任務(wù)超過(guò)50%的定義為很可能被AI替代，自動(dòng)化能夠替代10—49%的任務(wù)的，AI更有可能起到補(bǔ)充效果，而對(duì)于只有0—9%的工作會(huì)被人工智能自動(dòng)化替代的崗位，則不太可能受到影響。在基準(zhǔn)估計(jì)中，這些假設(shè)意味著當(dāng)前美國(guó)7%的就業(yè)崗位可能被AI替代，63%得到補(bǔ)充，30%不受影響，但最終的影響將取決于職業(yè)需求和工作量如何演變以響應(yīng)勞動(dòng)力的部分替代。

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圖8：AI替代法律和行政領(lǐng)域，對(duì)于體力勞動(dòng)和戶外工作

幾乎沒有影響，在其他領(lǐng)域則增加了生產(chǎn)率

三

衡量AI對(duì)生產(chǎn)力和增長(zhǎng)的推動(dòng)作用

大量的就業(yè)機(jī)會(huì)面臨被生成式人工智能自動(dòng)化取代的風(fēng)險(xiǎn)，這提高了提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的潛力，可以顯著增加全球產(chǎn)出。人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化可以通過(guò)兩個(gè)主要渠道提高全球GDP。首先，大多數(shù)職業(yè)的任務(wù)都部分會(huì)被人工智能自動(dòng)化替代，因此在采用人工智能后，工人可能會(huì)將部分解放出來(lái)的能力用于提高生產(chǎn)活動(dòng)的產(chǎn)出。學(xué)術(shù)研究表明，采用AI的公司的工人有更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)，他們的勞動(dòng)生產(chǎn)率每年增加2—3個(gè)百分點(diǎn)（圖9）。盡管生成式AI的能力與早期年份的差異使得預(yù)測(cè)未來(lái)很難，但至少這清楚地表明生成式AI可以推動(dòng)生產(chǎn)力顯著提高。此外，對(duì)于一些行業(yè)和職業(yè)，AI可能會(huì)補(bǔ)充人類的工作能力而不是取代其工作，這也會(huì)提高生產(chǎn)力。

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圖9：學(xué)術(shù)研究普遍發(fā)現(xiàn)，使用人工智能的公司

其工人生產(chǎn)率增長(zhǎng)2—3個(gè)百分點(diǎn)

此外，我們預(yù)計(jì)許多因人工智能自動(dòng)化而失去工作的工人最終會(huì)通過(guò)從事新的職業(yè)，以響應(yīng)新的總體和勞動(dòng)力需求或者直接從事與人工智能有關(guān)的職業(yè)，從而提高總產(chǎn)出。這兩個(gè)渠道都有許多歷史先例。例如，信息技術(shù)創(chuàng)新引入了網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)師、軟件開發(fā)人員和數(shù)字營(yíng)銷專業(yè)人員等新職業(yè)，但同時(shí)也增加了總收入并間接推動(dòng)了醫(yī)療保健、教育和食品服務(wù)等行業(yè)對(duì)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)者的需求。

為了展示最初取代工人的技術(shù)創(chuàng)新如何在長(zhǎng)期內(nèi)推動(dòng)就業(yè)增長(zhǎng)，我們?cè)趫D10中展示了經(jīng)濟(jì)學(xué)家大衛(wèi)·奧托（David Autor）及其合著者最近的一項(xiàng)研究結(jié)果。他們使用人口普查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，今天60%的工人從事的職業(yè)在1940年并不存在，這意味著過(guò)去80年中，超過(guò)85%的就業(yè)增長(zhǎng)是由技術(shù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)造新崗位。

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圖10：技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)致新職業(yè)出現(xiàn)，這些職業(yè)占

就業(yè)增長(zhǎng)的大部分

圖11利用了經(jīng)濟(jì)學(xué)家Daren Acemoglu和Pascual Restrepo的另一項(xiàng)學(xué)術(shù)研究，將勞動(dòng)力需求的變化分解為生產(chǎn)率增長(zhǎng)和技術(shù)驅(qū)動(dòng)的工人失業(yè)和再就業(yè)（以及其他因素）的貢獻(xiàn)，以顯示隨時(shí)間變化勞動(dòng)力需求的驅(qū)動(dòng)因素。研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)變革在戰(zhàn)后時(shí)期的前半段以大約相同的速度替換了工人并創(chuàng)造了新的就業(yè)機(jī)會(huì)，但自1980年代以來(lái)，技術(shù)變革替換工人的速度超過(guò)了創(chuàng)造新機(jī)會(huì)的速度。這些結(jié)果表明，如果人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響類似于信息技術(shù)的早期進(jìn)步，那么近期生成式人工智能對(duì)勞動(dòng)力需求的直接影響可能是負(fù)面的，盡管對(duì)勞動(dòng)力生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響仍將是積極的。

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圖11：過(guò)去，自動(dòng)化帶來(lái)的工人失業(yè)情況在1980年前往往被新角色/任務(wù)的創(chuàng)造所抵消，但近年來(lái)失業(yè)情況導(dǎo)致勞動(dòng)力需求凈下降

將顯著降低勞動(dòng)力成本、創(chuàng)造新的工作機(jī)會(huì)和提高非失業(yè)工人生產(chǎn)率的效果相結(jié)合，有可能促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的繁榮，就像早期的通用技術(shù)（如電動(dòng)機(jī)和個(gè)人電腦）出現(xiàn)后的繁榮一樣。這些歷史經(jīng)驗(yàn)提供了兩個(gè)重要的教訓(xùn)。

第一，勞動(dòng)生產(chǎn)率繁榮的時(shí)間很難預(yù)測(cè)，但在這兩種情況下，都是在技術(shù)突破后大約20年開始的，當(dāng)時(shí)大約有一半的美國(guó)企業(yè)采用了這項(xiàng)技術(shù)（圖12左）。第二，在這兩種情況下，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)在繁榮開始后的10年中每年增加約1.5個(gè)百分點(diǎn)，表明勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)可能相當(dāng)可觀（圖12右）。

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圖12：以前的里程碑式技術(shù)已導(dǎo)致勞動(dòng)生產(chǎn)率激增，

但時(shí)機(jī)難以預(yù)測(cè)

為了估計(jì)生成式人工智能廣泛應(yīng)用對(duì)美國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升，我們?cè)趫D13中總結(jié)了直接勞動(dòng)力成本節(jié)省、非失業(yè)工人生產(chǎn)率提高以及重新就業(yè)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的隱含影響。本文的基準(zhǔn)分析結(jié)合了上述的主要發(fā)現(xiàn)，包括大約7%的勞動(dòng)者完全被人工智能自動(dòng)化取代，這些被取代的大多數(shù)人只能在生產(chǎn)率略低的職位上找到新工作，部分任務(wù)被人工智能替代的勞動(dòng)者生產(chǎn)率提高與現(xiàn)有估計(jì)一致（圖9），并且這種影響在10年的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)，大約從半數(shù)企業(yè)應(yīng)用生成人工智能的時(shí)間開始。在這些假設(shè)下，我們估計(jì)廣泛應(yīng)用生成式人工智能可以使整體勞動(dòng)生產(chǎn)率每年提高約1.5個(gè)百分點(diǎn)（最近的平均增長(zhǎng)率為1.5%），與之前的變革性技術(shù)（如電動(dòng)機(jī)和個(gè)人電腦）提振勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的幅度相當(dāng)。本文估計(jì)AI對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提振幅度相當(dāng)大，但不確定性也很大。因此，圖13還考慮了其他可能的情景，并表明美國(guó)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提振幅度大概率在0.3—3.0個(gè)百分點(diǎn)之間，具體取決于生成式人工智能可以執(zhí)行的任務(wù)的難度級(jí)別、最終自動(dòng)化的工作數(shù)量以及應(yīng)用速度：

首先，我們改變了AI能夠完成的O*NET任務(wù)的難度等級(jí)。在一個(gè)相對(duì)較弱的AI情景下，例如，生成型AI最終只能“閱讀一篇簡(jiǎn)短的文章并進(jìn)行摘要總結(jié)”（難度分?jǐn)?shù)為2），而不能“確定為新融資的利息成本”（難度分?jǐn)?shù)為4），若按照這種估計(jì)，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提升將降至每年0.3個(gè)百分點(diǎn)。如果AI反而更加強(qiáng)大，再舉個(gè)例子，能夠“分析美國(guó)所有醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)成本”（難度分?jǐn)?shù)為6），那么勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提升將達(dá)到每年2.9個(gè)百分點(diǎn)。

其次，我們改變了被生成型AI完全取代的勞動(dòng)力的數(shù)量。假設(shè)沒有勞動(dòng)力被取代，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提升略微減少至每年1.2個(gè)百分點(diǎn)，因?yàn)槲幢蝗〈墓と巳詫⒔?jīng)歷顯著的生產(chǎn)力提升，而假設(shè)更大一部分工人被取代，則會(huì)使生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提升達(dá)到每年2.4個(gè)百分點(diǎn)。

第三，我們改變了AI大規(guī)模應(yīng)用的時(shí)間點(diǎn)。如果在20年的時(shí)間里實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提升將只有大約一半；如果在30年的時(shí)間里大規(guī)模應(yīng)用，生產(chǎn)率增長(zhǎng)的提升將僅為三分之一。

從這些分析中得出的主要結(jié)論是，勞動(dòng)生產(chǎn)率的最終提升尚不確定，但在大多數(shù)情況下仍具有重要的經(jīng)濟(jì)意義。

來(lái)源：高盛全球投資研究

圖13：生成式人工智能在美國(guó)可能會(huì)將總體勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)提高1.5個(gè)百分點(diǎn)，盡管提升的大小將取決于人工智能的能力和應(yīng)用時(shí)間

在圖14中，將美國(guó)的分析推廣到其他國(guó)家，假設(shè)勞動(dòng)力的行業(yè)組成差異可以解釋勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的大部分差異。估計(jì)表明，在本文覆蓋的國(guó)家范圍內(nèi)，AI的應(yīng)用可能在10年的時(shí)間里使全球年度生產(chǎn)率增長(zhǎng)提高1.4個(gè)百分點(diǎn)（以外匯加權(quán)平均計(jì)算），盡管預(yù)計(jì)在新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體中，這種影響可能會(huì)有所延遲。

來(lái)源：高盛全球投資研究

圖14：其他國(guó)家也可以大力提高生產(chǎn)率，人工智能的廣泛采用可能在10年內(nèi)推動(dòng)全球年生產(chǎn)力增長(zhǎng)1.4個(gè)百分點(diǎn)

廣泛采用AI可能最終使全球GDP在10年內(nèi)增長(zhǎng)7%或近7萬(wàn)億美元。盡管AI影響的大小最終取決于其能力和采納時(shí)間表——圍繞這兩個(gè)因素的不確定性足夠高，以至于目前還沒有將我們的發(fā)現(xiàn)納入基線經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)——但我們的估計(jì)突顯了生成式AI在實(shí)現(xiàn)其承諾時(shí)的巨大經(jīng)濟(jì)潛力。

審核編輯 ：李倩