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算法、计算和“代币经济”的兴起
戈尔丁和卡茨说得对，教育和技术之间的竞争决定了谁会繁荣。今天的不同之处在于，创新的速度比我们以前见过的任何东西都快，而我们对教育和培训的思考还处于起跑线上。《算法、计算和“代币经济学”的兴起》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现代经济史很大程度上是由人力资本之谜主导的。作为生产力和生活水平不断提高的循环的一部分，不断增长的人口如何不断提高技能水平？
哈佛大学经济学家克劳迪娅·戈尔丁（Claudia Goldin）和劳伦斯·卡茨（Lawrence Katz）将其描述为教育与技术之间的竞赛。当教育程度跟上技术变革的步伐时，经济产出和收入就会增加；当技术超越教育时，不平等就会扩大。资本也发挥了作用，但用林肯令人难忘的措辞来说，劳动先于资本，并且“优于”资本。人类的努力和能力，无论是认知的还是体力的，是经济增长的基础，同时也是经济增长的主要制约因素。
人工智能可能正在侵蚀这一限制。目前，这一点在最接近人工智能革命核心圈的公司中最为明显。在这些公司中（从科技开始，扩展到其他知识密集型行业），“代币”（由生成人工智能处理的文本单位）正在取代工作时间，作为理解业务成本的基础。企业现在可以像购买电力一样购买智能——计量、定价并根据需求进行扩展。
人工智能代币成本的大幅下降进一步加速了知识经济的转型。当 OpenAI 于 2023 年 3 月发布 GPT-4（可用的功能最强大的模型）时，输入代币的成本为每百万美元 30 美元，输出代币的成本为每百万美元 60 美元。在 18 个月内，GPT-4o 输入代币降至每百万美元 2.50 美元，输出代币降至每百万美元 10 美元，减少了 80% 至 90%。
斯坦福大学经济学家 Erik Brynjolfsson 认为，人工智能现在开始出现在宏观经济数据中。他的分析表明，与前十年平均水平相比，2025 年美国生产率增长大约翻倍，尽管修正后的就业数据显示新增就业岗位远少于最初报告的数量。他将此解读为经济正在从人工智能投资转向人工智能“收获”的证据。