美國人廣泛使用AI，對經濟有何影響？
根據一項新研究，美國人採用生成式AI的速度比個人電腦和互聯網還要快。這是否意味著我們即將迎來期待已久的生產力增長？
在進行最近的一項調查之前，哈佛大學經濟學家大衛·德明自認為是「AI懷疑論者」。他懷疑生成式AI的爆炸性增長能否在短期內為美國經濟帶來顯著益處。然而，現在他變得更樂觀。
德明表示：「調查結果讓我大吃一驚，這讓我覺得AI將比我想像的更重要。」
這項研究的動機是了解美國人使用生成式AI的程度。他和同事亞歷山大·比克及亞當·布蘭丁希望獲得可靠數據。
他們的調查模仿了美國人口普查局和勞工統計局贊助的現行人口調查（CPS）。這是標準的調查方式，能讓我們了解失業率和勞動市場狀況。
簡而言之，德明等人的調查質量很高，樣本量大，全國代表性強。他們甚至加入了一些CPS的問題，以便交叉參考數據。他們在2024年6月和8月進行了兩次調查。
德明對結果感到震驚。他和同事發現，18至64歲的美國人中，近40%曾使用生成式AI，且相當多數定期使用。在8月的調查中，超過24%的美國工人在接受調查前的一周內至少使用過一次生成式AI，約九分之一的人每天都使用。
更令人驚訝的是，AI的使用幾乎遍及各行各業。他原以為年輕和受過高等教育的人是主要用戶，這一點得到了證實。但他們發現，22%的藍領工人也使用AI，除了個人服務業，AI使用率在每個主要職業類別中都超過20%。
這種快速採用的速度比美國人採用個人電腦和互聯網的速度要快得多。當年個人電腦價格昂貴，而互聯網需要購買調制解調器等硬件。相比之下，生成式AI具有即插即用的特性，通常免費或低月費，界面對使用過谷歌的人來說十分熟悉。
對經濟有何影響？
在最近的一個節目中，我們討論了AI是否被高估。由於對AI對經濟影響的不確定性，我們決定用AI生成的硬幣來決定立場。我得到了「AI被高估」並據此撰寫了文章。
在研究過程中，我發現今年的一項人口普查局研究顯示，只有約5%的美國企業在過去幾周內使用過AI。我用這作為證據，表明生成式AI的使用率並不高。
德明如何解釋他的發現？
德明表示，美國人報告說他們在個人時間使用AI的頻率高於工作時間。這讓我覺得AI的許多用途是為了娛樂，而不是生產性工作，這意味著AI對經濟的影響可能有限。
AI的經濟夢想是救美國經濟於長期生產力增長緩慢的情況。生產力增長意味著工人能在更短時間內生產更多，這是提高生活水平的關鍵。最近的技術在這方面令人失望。
以智能手機為例，如果我告訴你2006年我們會有超級計算機在口袋裡，你可能會預期生產力爆炸。但智能手機更像是一種娛樂工具，並未顯著提高生產力。
然而，德明強調人們確實在工作中使用生成式AI。他的調查顯示「約1/4的人在上週至少使用過一次AI工作」，而在個人時間使用的比例則為「約1/3」。在工作中，AI主要用於寫作、解釋和行政支持。
德明認為公司對AI的正式政策與員工實際使用之間存在「巨大差距」。許多使用是私下進行的，比如用ChatGPT來寫電子郵件但不告訴任何人。他的學生也經常這樣使用生成式AI。
我們聯繫了麻省理工學院的經濟學家達隆·阿西莫格魯，他對這項研究的看法是，這並未區分生成式AI的生產性使用和偶然/瑣碎的使用。
阿西莫格魯表示，生產力增長需要基本整合和重組生產過程，並輔以組織能力和工人技能的投資，而非花哨的使用方式。
生成式AI將如何提高生產力？
為了預測AI將如何提高生產力增長，德明和同事進行了粗略計算。他們查看了五項隨機研究，分析生成式AI在不同工作環境中的生產力提升。他們選擇了中間值約為25%，然後將其乘以他們估計的目前由生成式AI輔助的工作時間數量（0.5%至3.5%）。
他們估計生成式AI將導致勞動生產率增長0.125至0.875個百分點。這看似不多，但考慮到過去幾十年的生產力增長約為每年1.5%，這其實是一個相當大的增長。
阿西莫格魯和德明對結果的看法不同。阿西莫格魯認為這並不意味著經濟革命，而德明則認為生成式AI可能對美國經濟產生顯著影響。
德明表示：「這是否會導致7%的生產力增長？可能不會。但它可以帶來一些增長，而每一點增長都很重要。」
德明和同事計劃繼續進行調查。他指出，他們的最後一次調查是在蘋果發布集成ChatGPT的iPhone之前進行的。
不久，AI將嵌入在許多產品中，可能很難再問人們「你是否使用AI？」
評論
這篇文章揭示了生成式AI在美國快速普及的現象，並探討其對經濟的潛在影響。從香港的角度來看，這種技術的普及速度和應用範圍令人驚訝，尤其是在藍領工人中達到如此高的使用率，這可能反映了AI的易用性和低成本。
然而，文章也指出AI的使用多為娛樂而非生產性用途，這使得其對生產力增長的影響有限。這種情況類似於智能手機的普及，它們在提高生活便利性的同時，對生產力的根本提升卻並不明顯。
香港企業在面對這種技術趨勢時，應考慮如何有效地將AI整合到工作流程中，而不僅僅是依賴其娛樂功能。這需要在技術投資和員工培訓方面進行計劃，以確保AI能夠真正提高生產力。
此外，隨著AI技術的不斷進步，未來的應用場景可能會更加多元化和深入。因此，對AI的長期影響持謹慎樂觀的態度是必要的。這樣的技術變革或許不會立即帶來劇變，但其潛在影響不容忽視。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
