生成式AI真的能够提升生产力吗？或许与人们想得不一样
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根据高盛预估，生成式AI可以使全球GDP增加7兆美元（近7%），并将生产率增加提高1.5
个百分点。该生态系统可以为价值数千亿美元的科技和服务供应商创造市场。
估算收益在很大程度上是一种猜谜游戏。大多数专家都同意即使生成式AI于2023年开始注
入市场，其仍需要时间才能得到回报。所以市场对于辉达设计绘图芯片的需求，很可能突
然冲很高，进而变成缓步上升。事实上，现有技术的影响经常被概念化会依循着“J曲线
效应”，即生产率可能在采用时最初下降，然后急剧上升。只不过，生成式AI会走类似的
道路吗？
铁路的发明导致了1840年代英国的“铁路热”，投资者纷纷涌入铁路股。在1920 年代，
收音机同样激发了人们的想像力。后来，人们对互联网采用的狂热情绪使得纳斯达克指
数在1995年至2000年间上涨了五倍。这种歇斯底里的部分原因是人们对创新能在多远和多
快的时间内提高人类福祉和生产力抱有很高的期望，因此在“害怕错过机会”的前提下，
不得不跟进狂热的投资。但是在每种过于期待的狂热情况下，最初的泡沫都会随着现实赶
不上预期而破灭。
例如：监管或其他因素就可能会抵消生成式AI的优势。鉴于其强大的功能，AI大师已经呼
吁暂停为更先进模型的进一步开发。因为生成式AI可能会破坏社会秩序，让许多工作都消
失，在这些情况都没有发生之前，政策和法律需要时间发展出可以管理它并应对社会和劳
动力的后果。这就涉及了不确定性、中断和合规性将成为任何J曲线上的减速带。
从反面思考，生成式AI也可能直接削弱生产力。这项技术可能产生的新问题是，其可用于
冒充、操纵数据并帮助学生写作业。如果要解决这个问题，可能很麻烦。 具有讽刺意味
的是，它还能让垃圾邮件和线上干扰等生产力杀手变得更有效率。
不过，人类终究会克服生成式AI可能带来的反面效应，就如同铁路历经工业和贸易的蓬勃
发展而变得有效率，互联网亦是如此。
生成式AI的潜力毋庸置疑。它促进更难评估的认知活动的能力，意味着我们可能无法准确
衡量其影响。但正如现有技术所证明的那样，在有效利用该技术之前，无法保证能够提高
生产率。所以这一时间到底会拉得多长，人们会有一段痛苦期需要接纳它。