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EPika (精灵皮卡丘)
2026-04-20 13:07:43数千名执行长坦言：AI 对就业与生产力“零贡献”—— 经济学家眼中 40 年前的幽灵正
在回归
1987 年，诺贝尔经济学奖得主罗伯特· 梭罗（Robert Solow）曾对当时陷入停滞的资讯时
代演进，提出了一段精辟且残酷的观察：自 1960 年代电晶体、微处理器、积体电路与记忆
体芯片问世后，企业与经济学家无不期待这些新技术能翻转职场、引爆生产力奇蹟。然而，
现实却浇了一盆冷水——美国的生产力增长率不升反降，从 1948 至 1973 年间的 2.9%，
在 1973 年后骤跌至 1.1%。
当时那些标榜“尖端”的电脑，有时甚至产出过剩的资讯，印出成堆厚重的详细报告，反
而成了负担。原本承诺的生产力红利，在好几年内成了空响。这场预期与现实的落差，后来
被称为“梭罗生产力悖论”。
“你可以看到电脑时代无所不在，唯独在生产力数据中缺席。”梭罗在 1987 年《纽约时
报》的书评中如此写道。
如今，企业高层如何使用（或不使用）人工智能的数据显示，历史正在重演。尽管标普 50
0 指数中有 374 家公司在财报会议中大谈 AI，且多数对其应用赞誉有加，但根据《金融时
报》针对 2024 年 9 月至 2025 年间的分析，这些企业口中的“正向转型”，并未反映在
整体的生产力数据上。
一项由美国国家经济研究所（NBER）于今年 2 月发布的研究显示，在针对美、英、德、澳
四国 6,000 名执行长、财务长等高阶主管的调查中，绝大多数人认为 AI 对营运几乎没有
影响。虽然约三分之二的主管表示公司已导入 AI，但每周实际使用时数仅约 1.5 小时，甚
至有 25% 的受访者坦言在职场中完全不用 AI。研究指出，近九成的企业认为，过去三年来
AI 对于提升就业或生产力根本毫无贡献。
有趣的是，企业对未来的憧憬依然狂热：主管们预测 AI 将在未来三年提升 1.4% 的生产
力与 0.8% 的产出。尽管企业预期就业人数会减少 0.7%，但员工端的调查却反而乐观地认
为就业机会将增加 0.5%。
AI 真的让人变强了吗？
2023 年，麻省理工学院（MIT）的研究曾宣称，导入 AI 的员工表现能比未使用者高出近
40%。然而，随着 2024 年企业对 AI 的投资总额飙升至 2,500 亿美元，现实数据的缺位让
经济学家开始怀疑：这笔钜款究竟何时——甚至是否——能换回报酬？
“除了宏观经济数据，AI 简直无处不在。”阿波罗全球管理公司首席经济学家托斯滕· 斯
洛克（Torsten Slok）引用了梭罗 40 年前的名言。他指出，目前的就业、生产力甚至是通
膨数据中，完全看不到 AI 的踪迹。
斯洛克补充道，除了所谓的“科技七巨头”外，各行各业的利润率或获利预期中，也找不
到 AI 带来的实质助益。
目前的学术研究也呈现出矛盾的景象。圣路易斯联邦储备银行去年底指出，自 2022 年底
ChatGPT 问世后，累积生产力额外增长了 1.9%。但 MIT 在 2024 年的一项研究却保守预估
，未来十年的生产力增长仅会有微不足道的 0.5%。
“我们不该轻视十年内 0.5% 的增长，总比零好，”该研究作者、诺贝尔奖得主达隆· 艾?
默鲁（Daron Acemoglu）当时表示，“但相比于产业龙头和科技媒体吹捧的荣景，这确实令
人失望。”
“AI 脑袋当机”与信任危机
其他研究揭露了进度受阻的原因：万宝华（ManpowerGroup）的 2026 全球人才指标发现，
尽管 2025 年员工常态使用 AI 的比例增加了 13%，但对该技术实用性的信心却暴跌了 18%
，显示出深深的不信任感。
波士顿顾问公司（BCG）的一项研究更警告，AI 用过头反而会造成“脑部疲乏”。调查发
现，员工若使用三种以下的 AI 工具，生产力确实会提升；一旦超过四种，生产力就会崩盘
，员工反映会出现大脑迷雾（brain fog），且更容易出错。
IBM 的人力资源长尼克尔· 拉莫罗（Nickle LaMoreaux）今年也提到，公司将增加三倍的?
年才俊招募量。这暗示即便 AI 能自动化部分任务，但若因此淘汰初级员工，未来将面临中
层主管断层，危及公司的领导人才库。
黎明前的黑暗？
当然，这种生产力低迷的趋势仍有翻盘的可能。1970 与 80 年代的资讯科技潮，在经历了
数十年的沉寂后，终于在 1990 年代中至 2000 年代初爆发，1995 到 2005 年间的生产力
增长率甚至提高到了 1.5%。
史丹佛大学数位经济实验室主任艾瑞克· 布林优夫森（Erik Brynjolfsson）在《金融时报
》撰文指出，反转可能正在发生。他观察到美国去年第四季 GDP 成长达 3.7%，但就业增长
却在下修，这意味着每单位人力的产出正在提升。他将此归功于企业正从“投资期”转入“
收割期”。
有些进步可能潜藏在日常生活中。史丹佛一项研究发现，生成式 AI 让找工作、旅游规划
或购物等线上任务的效率提升了 76% 到 176%。然而，研究人员也发现，人们省下来的时间
并未投入工作或学习新技能，而是拿来社交或看电视。
斯洛克认为 AI 对未来的影响可能呈现“J 曲线”：初期表现会先下滑或停滞，随后才迎
来指数型爆发。但他强调，这取决于 AI 能创造多少价值。
与当年的资讯科技潮不同，斯洛克指出，1980 年代的创新者拥有垄断定价权，直到竞争对
手赶上；而今日大语言模型（LLM）之间的竞争异常惨烈，导致工具价格迅速下降。
因此，AI 转化为生产力的关键，不在于产品本身。斯洛克总结道：“从宏观角度看，价值
创造不在于你开发了什么 AI 产品，而在于各行各业如何真正落实与运用它。”