【人工智慧】生成式人工智慧的經濟影響與未來展望

更新於 2024/12/15閱讀時間約 2 分鐘

隨著生成式人工智慧(Generative AI)的快速發展,其對經濟的影響引發廣泛討論。然而,麻省理工學院(MIT)經濟學教授暨2024年諾貝爾經濟學獎得主達隆·阿西莫魯(Daron Acemoglu)指出,目前AI的經濟效益可能被過度誇大。他的研究顯示,未來十年內,AI對美國GDP增長的貢獻僅為1.1%至1.6%,相較於業界的樂觀預測,這是一個較為保守的估算。

阿西莫魯特別關注AI的應用方向。他認為,目前產業界過度追求透過AI實現自動化來取代人類工作,而非專注於如何運用AI輔助人類、提升生產力。例如,現有的生成式AI更傾向於模仿人類技能,而非為生物技術專家提供實質的專業資訊。這種所謂的「平庸技術」(so-so technology),在降低成本的同時,卻無法顯著提高效率或創造高品質的就業機會。

歷史經驗也顯示,技術進步的經濟效益並非自動惠及全社會。例如,19世紀英國工業革命的經濟成就,主要來自於長期的社會鬥爭和勞工運動。阿西莫魯和合作者強調,若技術僅替代勞工而未改善工作環境,社會將難以公平分配技術帶來的成長紅利。

為避免過度依賴AI自動化,阿西莫魯建議企業和政府應更加謹慎地採用技術,並制定相關政策,以促進AI與人類工作的互補性發展。同時,他呼籲減少對AI「顛覆性潛力」的炒作,避免不必要的經濟資源浪費。

總體而言,AI技術的應用速度與方向將決定其對經濟的長期影響。阿西莫魯提醒,唯有在充分理解其潛在影響後,才應採取更審慎且可持續的技術發展路徑。


資料來源

我們對 AI 的經濟性瞭解多少?|麻省理工學院新聞 |麻省理工學院

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