人工基础智能及其经济 3

AI人工智能与经济增长人工智能经济学20xx年0916课程结构2框架模块章节人工智能通过提升生产效率、优化资源配置以及激发创新活力等多种方式，对长期经济增长产生了深远且复杂的影响

深入理解人工智能与经济增长之间的内在联系，对于把握未来全球经济发展趋势、制定合理的经济发展政策以及推动社会进步具有至关重要的意义3索洛悖论（生产率悖论）

“Weseethecomputerageeverywhereexceptintheproductivitystatistics.”

--RobertSolow4本讲内容经济增长的理论前沿系统介绍经济增长理论的前沿研究掌握生产率悖论的概念与原因01人工智能对于长期增长的影响梳理人工智能与自动化的关系理解自动化的两种效应及其对经济长期增长路径的影响02人工智能对于知识生产的影响梳理人工智能与新创意的关系理解人工智能对于创新任务自动化的积极作用03梳理“奇点”的概念与内涵理解奇点论支持者与反对者的观点及其依据04人工智能与“奇点”本章学习要点5熟悉经济增长理论的发展脉络与前沿领域01了解人工智能影响经济增长的作用机理与传导路径02分析人工智能对经济增长的促进作用、制约因素及潜在风险03了解“奇点”的概念以及人工智能与奇点的关系04经济增长的理论前沿熟悉经济增长理论的发展脉络与前沿领域69.1一、经济增长理论7经济增长理论的思想脉络新古典增长理论：通过外生技术进步和劳动增长来解释经济增长，也被称为外生增长理论内生增长理论：经济增长率是由经济参与者（包括家庭、厂商和政府）的最优化行为决定，而非外生给定的新古典增长理论内生增长理论文献Solow（1956）Romer（1986）；Lucas（1988）资本边际收益递减不变或递增经济增长的动力资本积累；外生的技术进步内生的知识积累（人力资本与研发创新）政策含义政策是无效的可通过政策干预促进知识积累局限性将技术进步看作外生；假设市场完全竞争知识资本、人力资本等难以准确衡量经济增长理论的演化逻辑8全要素生产率认识深化的过程广义的全要素生产率指除资本、劳动以外对产出有促进作用的因素，包括资源错配、文化软环境等因素经济增长框架微观基础深化的过程从抽象的代表性家庭和企业到更具异质性的家庭和企业对市场结构的考察更加丰富经济增长理论与其他学科交叉融合的过程与公共财政学、货币经济学、环境经济学、数字经济学的融合程度不断提升经济增长理论的发展过程经济增长理论演化的新特点注重复杂系统和网络模型的构建分析全球经济中的复杂性与互动性揭示各国经济增长的动态关联与因果关系将创新和演化经济学与经济增长理论结合探讨新技术、新产业和新模式对经济增长的影响关注全球经济治理体系对各国经济增长的作用提出更具建设性的政策改进方案经济增长理论的关键不足91.现代经济增长理论主要基于西方发达国家经济增长特征事实构建虽然一些文献在经济增长模型中考虑了发展中国家和经济转型国家的特征，但这方面的研究总体薄弱发展中国家和经济转型国家在世界经济中发挥着越来越重要的作用，亟须构建与其增长现实相匹配的经济增长模型2.在对技术进步的处理上不够完善尽管内生经济增长理论强调了技术创新等内部因素，但对于新技术如何具体影响经济增长的机制阐述尚不清晰人工智能改变了生产方式和生产效率，也影响着就业结构、产业组织形式，现有理论无法全面、细致地刻画这些动态过程及其对经济增长的综合效应3.对于制度和政策因素的考量缺乏动态性和全面性大多数研究仅从静态角度分析制度的优劣，没有充分考虑制度在不同经济发展阶段的适应性以及制度之间的相互作用和协同演化随着技术进步和经济结构的变化，制度体系与政策体系也需要不断调整和优化，现有理论在这方面相对滞后二、数字时代的经济增长：数字技术与数据要素的作用10新生产率悖论（ModernProductivityParadox）生产率悖论：技术进步（尤其是信息技术）显著的情况下，生产率增长却未同步提升甚至放缓的现象新生产率悖论：以大数据、人工智能、自动化为代表的新一轮科技革命中，全球生产率增速持续低于预期的现象生产率悖论新生产率悖论技术背景ICT技术（计算机、互联网）数字技术（大数据、人工智能、自动化）时间范围20世纪70-80年代21世纪至今核心矛盾ICT投资与劳动生产率之间缺乏关联技术创新不断，但劳动生产率和全要素生产率增长乏力现实证据20世纪70-80年代，美国ICT产业发展加速，但劳动生产率从20世纪60年代的3%持续下滑到1%2005-2016年间，美国劳动生产率的年均增速仅为1.3%，不及1995-2004年间年均2.8%增长速度的一半政策启示技术扩散应与组织变革、政策支持相结合促进技术普惠新生产力悖论出现的可能原因（Brynjolfssonetal.，2019）人们对数字技术抱有过高预期，其对整体经济的影响可能微乎其微统计方法和口径存在测量误差，无法统计数字经济时代的生产效率获益者的寻租行为消耗大量资源，稀释了数字技术的积极影响数字技术对生产率增长的影响存在滞后性，短期内无法实现非竞争性与数据经济学11将数据纳入生产函数成为数字经济研究的一项重点工作数据要素的非竞争性，是指数据可被多个主体同时使用而不损耗不同的数据产权安排影响着数据的使用，进而影响产出、隐私与消费者福利（Jones&Tonetti，2020）企业过度使用数据、不尊重消费者隐私企业因担心创造性破坏而限制数据销售企业拥有数据企业决定购买和销售数据量数据中介（垄断者）受自由进入约束，决定购买数据价格和销售数据价格及数量消费者拥有数据家庭决定向数据中介出售数据的数量企业决定购买数据量数据中介（处理自身数据的中介和捆绑数据的中介）均为垄断者且受自由进入约束，最终利润为零数据使用接近最优配置消费者在个人隐私和经济收益间权衡取舍人工智能对于长期增长的影响了解人工智能影响经济增长的作用机理与传导路径129.2一、人工智能与自动化13应将人工智能视为自动化进程的最新形式自工业革命以来，生产环节的自动化一直是经济增长的主要特征将人工智能视为一种新的自动化形式，能够“驯服”传统意义上被认为无法自动化的任务（自动驾驶、蛋白质结构研究）优势：借鉴经济增长和自动化的历史经验来规范人工智能研究建模自动化和人工智能对经济增长的影响可能会受到鲍莫尔“成本病”的制约鲍莫尔成本病（Baumol’sCostDisease）：生产率增长迅速的部门（农业，今天的制造业）在GDP中所占的份额会下降；生产率增长相对缓慢的部门（许多服务业）在GDP中所占的份额会上升将经济增长的这一特点与自动化相结合，可以对经济增长过程进行丰富的描述，包括对未来增长和收入分配的影响Aghionetal.（2017）认为研究人工智能如何影响经济增长时，应关注以下两个研究主题：案例一鲍莫尔成本病14鲍莫尔建立了两部门宏观经济增长模型进步部门（ProgressiveSector）：生产率增长迅速停滞部门（Non-progressiveSector）：生产率增长缓慢，包括音乐演奏、传统服务以及教育和医疗等不能被轻易工业化、自动化的部门鲍莫尔成本病：进步部门的生产率快速增长，停滞部门的生产率提升缓慢，但停滞部门的工资水平却因劳动力市场的竞争而同步上升，导致停滞部门的成本不断上升，反过来拖累整个经济的增长与资本收入份额的提升人工智能的发展在一定程度上正在逐渐改变停滞部门的生产模式（在线学习软件替代传统教师），但是这一过程是相当缓慢并且极为有限的，尚未形成全面性的影响1824年，莫扎特四重奏需要四个人演奏八分钟2024年，依然需要四个人同台八分钟，但是演奏者的工资和购买力呈指数级上升1987年，长虹彩色电视机售价1050元2025年，长虹智能4K电视售价1039元随着生产技术的进步，购买电脑、汽车等进步部门的产品越来越便宜，但参加音乐会、美容理发以及继续教育则需要承担日益昂贵的花费二、进入生产函数的人工智能15

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三、长期稳态结果19

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人工智能对于知识生产的影响理解人工智能如何影响知识生产水平，进而对长期经济增长产生额外影响219.3一、人工智能与新创意22自动化在很多方面都会对创意（ideas）的出现产生影响经济学：打印和分发论文、获取研究资料和数据、订购用品、分析数据、解决数学问题以及计算平衡结果其他科学：利用人工智能进行科学实验、基因组测序、探索各种化学反应和材料人工智能凭借强大的信息处理、分析和整合能力，为知识生产注入全新活力，从科研辅助到学术创作，从知识传播到知识挖掘，深刻影响着知识生产的各个环节，进而影响宏观经济的长期增长表现因此，将上节的供需任务模型应用于创意生产函数，并考虑研究任务的自动化是一种合理的做法二、创新过程的自动化23

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26研究假设过于简单已有研究多将人工智能设定为对于人类劳动者的简单替代，缺乏对人机互动与人机协同的更深层次考察研究者的局限性人工智能每隔一段时间就会快速进步、新技术和应用不断涌现，甚至超越了人们的想象力Aghionetal.（2019）一文完成时，ChatGPT的1.0版本甚至尚未问世

判断：在研究人工智能与经济增长的关系时，需要跳出经典理论的固有框架，用动态的、演化的视角探究这项技术可能带来的增长模式的根本转换三、已有研究的不足人工智能与“奇点”了解“奇点”的概念及人工智能与奇点的关系279.4一、奇点的概念与内涵28奇点（Singularity）概念的起源数学：函数、方程或几何对象在某个点或区域内出现“异常行为”，表现为不可导、不连续、无限大或结构突变等现象黑洞中心或宇宙大爆炸起点

物理学：广义相对论中物质密度和曲率无穷大的点

“一旦超人智能开始驱动发展，发展会变得更为迅速。事实上，这种发展意味着在更短时间内更多智能体的产生……我认为进化史是此处的最佳类比：动物可以适应逆境、发明创造，但速度通常不及自然选择——在自然选择的情况下，世界就是自身的模拟器；人类则有能力将世界内化、在脑海中模拟假设，我们由此得以解决许多问题，而且过程比自然选择高效数千倍。如今，我们正在创造以更高速率实现模拟的手段，并将因此步入与过往人类历史截然不同的领域“——弗诺·文奇1993年技术奇点29计算机芯片的性能按照摩尔定律以指数级速度增长，同时软件算法和通信技术也在不断进步

是否存在一个技术奇点，在其之后技术进步飞快，以至于人类社会将无法预测和适应它技术奇点TechnologicalSingularity摩尔定律：集成电路上可容纳的晶体管数目大约每18-24个月增加一倍，同时性能提升一倍，成本降低一半（Moore，1965）

“人工智能将在2029年达到人类水平的智能，而计算机与人类的融合奇点将在2045年实现。“

“人们对人工智能的担忧是错误的。这不会是我们与人工智能的对决，人工智能正在进入我们的内部，它将让我们创造出以前无法实现的新事物。这将是一个非常美妙的未来。”——雷蒙德·库兹韦尔2024年经济奇点30经济学家长期关注技术变革对经济增长和结构调整的影响（新古典经济增长理论和内生增长理论）人工智能等关键技术作为技术奇点的重要组成部分，可能会对经济结构和增长模式带来巨大冲击经济奇点：在人工智能等关键技术的推动下，经济运行将进入一个全新的阶段主要特点：经济增长的稳态不复存在，宏观层面出现持续的指数级增长二、奇点将近：支持者的观点31技术发展的历史趋势与规律技术发展呈现指数级增长的趋势（摩尔定律）技术融合趋势加快，加速创新，加速技术进步，增加了奇点出现的可能性（如人工智能与生物技术融合）人工智能的发展特性人工智能的智能水平提升迅速，预示着人工智能可能在未来达到超越人类的程度人工智能具有自我改进和自纠错的机制，这种自我改进机制一旦启动，就可能导致人工智能的爆发式增长，推动奇点的到来数据增长的爆炸式趋势数据量的持续增长：随着互联网的普及和各种智能设备的应用，数据量呈现出爆炸式增长的趋势数据驱动的创新模式：通过对大量数据的分析和挖掘，可以发现新的商业机会、产品需求和技术应用方向三、奇点尚远：反对者的观点32奇点不可能出现技术发展存在极限进入“后摩尔时代”必须在性能、能耗和成本之间进行平衡人类智能具有独特性技术奇点这一概念本身存在问题奇点会推迟出现人工智能的局限性人工智能缺乏真正的理解和创造力，可能会限制人工智能的应用范围和效果，影响经济奇点的发生经济系统自身的阻碍路径依赖：经济系统的发展会受到以往决策和历史路径的影响，使得经济系统难以摆脱原有发展模式锁定效应：经济系统在某些技术或产业上形成了一种固定的依赖关系，使其他更有潜力的技术或产业难以获得机会社会接受度经济奇点的到来会伴随着巨大的社会变革，（就业结构的重大调整、收入分配的变化），可能引发社会不满四、对“奇点热”的冷思考33演化经济学中的“技术-经济范式“关键的通用技术出现并广泛扩散时，经济系统会发生大规模的结构调整，正如奇点概念中技术突破导致的经济系统剧烈变革新的技术-经济范式会打破原有的经济均衡状态，开启一个经济结构和行为规则快速变化的阶段，在一定程度上体现了类似奇点带来的经济系统质的飞跃和根本性变