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寻找人工智能驱动的生产力繁荣的迹象
美国企业生产力在第四季度以年率 2.8% 的速度飙升，到 2025 年第四季度的全年也是如此，超出了所有预测。人工智能的商业应用是否在生产力加速中发挥了作用？《寻找人工智能驱动的生产力繁荣的迹象》一文首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
来源:美国进取研究所信息我不讨厌这个。第四季度美国企业生产率以年率 2.8% 的速度飙升，截至 2025 年第四季度的全年也同样如此，超出了预期，达到了 20 世纪 90 年代末科技繁荣以来最强劲的基本增速。由于人口结构和移民限制抑制了劳动力增长，生产力复兴的时机再好不过了。
大问题：人工智能的商业应用是否在生产力加速中发挥作用？到目前为止，经济学家一直持怀疑态度，但正如哈佛大学的 Jason Furman 在 X 上发布的那样，“很难忽视我们用人工智能看到的东西，很难忽视所有商业层面的研究，因此，虽然我们应该始终对嘈杂的汇总数据保持谨慎，但我认为我们正在看到一些东西。”
经济学家一直保持谨慎态度的一个原因是，企业对人工智能的采用似乎还不够广泛或深入，不足以体现在国家层面的数据中。这个过程需要时间，一篇新论文《链接任务，重新定义工作：人工智能自动化理论》强化了这一现实。
评估技术潜力的一种常见方法是对任务进行计数。研究人员将职业分解为不同的活动，估计人工智能可以执行哪些任务，并计算每项工作可能被自动化的比例。然后将这些估计转化为对生产率提高和经济增长的预测。
逻辑很直观。但它可能会忽略一些关于工作实际发生方式的重要信息。正如该论文的作者所解释的那样，大多数工作都不是独立任务的捆绑。它们是一系列步骤。因此，人工智能的经济价值不仅取决于它可以执行多少任务，还取决于这些任务在工作流程中的位置。
这种动态呼应了经济史上熟悉的模式。主要技术通常会产生“生产率 J 曲线”：一段时期的大量投资和实验，随后测得的产出会出现相对突然的加速。