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时间Ø 了解 人工智能可能对经济产生的影响，以拖拉机为例。 对于是谁发明了这台不起眼的机器，历史学家们意见不一。 有人说是 1812 年英国工程师理查德·特雷维西克 (Richard Trevithick) 创作的。其他人则认为 1890 年代初在南达科他州工作的约翰·弗罗利希 (John Froelich) 有更好的说法。 还有人指出，直到 20 世纪初才很少有人使用“拖拉机”这个词。 不过，所有人都同意拖拉机花了很长时间才留下痕迹。 1920 年，只有 4% 的美国农场拥有一台。 即使到了 20 世纪 50 年代，也只有不到一半的人拥有拖拉机。
对后果的猜测 艾——对于工作、生产力和生活质量——正处于白热化状态。 这项技术令人惊叹。 但是 艾除非硅谷以外的数百万家公司采用它，否则它的经济影响将会减弱。 这不仅仅意味着使用奇怪的聊天机器人。 相反，它将涉及企业及其内部数据的全面重组。 芝加哥大学的南希·斯托基认为，“技术进步的扩散可以说与长期增长的创新一样重要。”
日本和法国说明了传播的重要性。 日本具有异乎寻常的创新精神，按人均计算，日本每年创造的专利数量比除韩国以外的任何国家都多。 日本研究人员的发明值得赞扬 qr 代码、锂离子电池和3d 印刷。 但该国在向整个经济传播新技术方面做得很差。 东京的生产力远高于该国其他地区。 现金仍然占主导地位。 2010 年代末，只有 47% 的大公司使用计算机来管理供应链，而新西兰的这一比例为 95%。 根据我们的分析，日本的贫困程度比基于其创新的预期大约低 40%。
法国则相反。 尽管其创新记录一般，但在整个经济领域传播知识方面却表现出色。 18 世纪，法国间谍窃取了英国海军的工程机密。 20世纪初，路易·雷诺到美国拜访亨利·福特，了解汽车工业的秘密。 最近，前 艾 Meta 和 Google 的专家创立了 Mistral 艾 在巴黎。 法国在将新技术从首都传播到周边地区方面也往往做得很好。 如今，法国顶级企业和中等企业之间的生产率差距还不到英国的一半。
在 19 世纪和 20 世纪，世界各地的企业变得更加“法国化”，新技术的传播速度也越来越快。 两位经济学家迭戈·科明 (Diego Comin) 和马蒂·梅斯蒂里 (Martí Mestieri) 发现了证据，表明“在过去 200 年里，跨国采用滞后的差异已经缩小”。 电力对经济的影响比拖拉机更快。 办公室中的个人计算仅用了几十年的时间就突破了 50% 的采用门槛。 互联网传播得更快。 总体而言，技术的传播有助于推动 20 世纪生产力的增长。
然而，自 2000 年代中期以来，世界开始转向日本化。 诚然，消费者采用技术的速度比以往任何时候都快。 据估计，社交媒体应用程序 TikTok 的用户数量在一年内从零增至 1 亿。 聊天总蛋白 在 Twitter 的竞争对手 Threads 于本月推出之前，它本身就是历史上增长最快的网络应用程序。 但企业越来越谨慎。 在过去的二十年里，各种令人惊叹的创新已经进入市场。 即便如此，根据最新的官方估计，2020 年只有 1.6% 的美国公司采用了机器学习。 在美国制造业中，只有 6.7% 的公司使用 3d 印刷。 只有 25% 的业务工作流程位于云端，这个数字五年来没有变化。
恐怖故事比比皆是。 2017 年，三分之一的日本地区银行仍在使用 科博尔，一种编程语言在人类登陆月球之前十年发明。 去年英国进口了价值超过 2000 万英镑（2400 万美元）的软盘、迷你光盘和磁带。 五分之一的富裕国家公司甚至没有网站。 政府往往是最严重的罪犯——例如，坚持使用纸质表格。 我们估计，世界各地的官僚机构每年在纸张和印刷上的支出为 60 亿美元，按实际价值计算，大约相当于 20 世纪 90 年代中期的水平。
最好的和其余的
结果是两级经济。 拥抱科技的公司正在退出竞争。 2010 年，英国生产力最高的公司的平均工人生产的商品和服务价值 98,000 英镑（以今天的货币计算），到 2019 年，这一数字已上升至 108,500 英镑。而最差的公司的工人则没有增加。 在 20 世纪 90 年代的加拿大，前沿企业的生产率增长比非前沿企业高出约 40%。 从 2000 年到 2015 年，这一数字增长了三倍。 咨询公司麦肯锡的蒂姆·科勒 (Tim Koller) 及其同事在书中发现，根据投资资本回报率对公司进行排名后，2017 年第 75% 的公司回报率比中位数高出 20 个百分点，是 2000 年差距的两倍。公司从购买新技术中获得巨大收益； 许多人根本看不到。
尽管经济学听起来很抽象，但现实世界的后果却是极其熟悉的。 受困于使用旧技术的人们以及他们的工资都会受到影响。 在英国，自 20 世纪 90 年代以来，生产率最低的 10% 企业的平均工资略有下降，尽管最好的企业的平均工资却大幅上涨。 根据 Jan De Loecker 的说法 库 鲁汶及其同事认为，“工人之间不平等的加剧主要是由于企业之间平均工资差异的扩大造成的”。 那么，到底出了什么问题呢？
三种可能性解释了扩散率较低的原因：新技术的本质、竞争低迷和监管日益加强。 西北大学的罗伯特·戈登认为，19 世纪和 20 世纪的“伟大发明”对生产力的影响比最近的发明要大得多。 问题在于，随着技术进步变得更加渐进，扩散也会减慢，因为公司升级的动力越来越少，面临的竞争压力也越来越小。 电力为机器提供光和能量。 相比之下，只有最密集的操作才需要云计算。 机器学习等较新的创新可能更难以使用，需要更多熟练的工人和更好的管理。
21 世纪的前几十年，富裕世界的商业活力下降。 人口老龄化。 成立的新公司较少。 工人搬家的频率较低。 所有这些都减少了扩散，因为工人们在整个经济中流动时传播了技术和商业实践。
在政府运营或严格管理的行业中，技术变革发生缓慢。 正如乔治华盛顿大学的杰弗里·丁（Jeffrey Ding）指出的那样，在中央计划的苏联，创新是世界一流的（想想人造卫星），但扩散并不存在。 缺乏竞争压力削弱了改进的动力。 政治家的公共政策目标常常与效率不一致，例如就业最大化。 当今西方经济体中，受到严格监管的行业占了很大一部分：这些行业，包括建筑、教育、医疗保健和公用事业，占美国经济的四分之一。 国内生产总值。
可以 艾 打破常规，比其他最新技术更快地在经济中传播？ 也许。 对于几乎所有公司来说，想象一个用例都很容易。 不再有行政管理！ 一个报税的工具！ Covid-19 或许也为西方经济注入了一剂活力。 新公司的成立速度是十年来最快的，工人更换工作的频率也更高。 乔治梅森大学的泰勒·考恩 (Tyler Cowen) 补充道，实力较弱的公司可能特别有动力采用 艾，因为他们可以获得更多。
艾 也可以内置到现有工具中。 许多编码员（也许是大多数编码员）已经在使用 艾 由于它通过 Github 的 CoPilot 集成到日常编码工具中，因此每天都会出现。 文字处理器，包括 Microsoft Word 和 Google Docs，将很快推出数十种 艾 特征。
不是晚宴
另一方面，新形式的最大好处 艾 当企业围绕新技术进行彻底重组时就会到来； 通过适应 艾 例如，内部数据的模型。 这需要时间、金钱，最重要的是，还需要竞争动力。 收集数据很烦人，运行最好的模型也非常昂贵——对最新版本的 Chat 进行单个复杂查询总蛋白 可能花费 1-2 美元。 一小时跑20分钟，你就超过了美国时薪中位数。
这些成本将会下降，但该技术可能需要数年时间才能变得足够便宜以进行大规模部署。 担心隐私和安全的老板们经常告诉 经济学家 他们不愿意发送数据来修改其他地方的模型。 对小企业的调查并不令人鼓舞。 网络托管公司 GoDaddy 的一项报告表明，大约 40% 的美国人对 艾 工具。 这项技术无疑是革命性的。 但企业准备好迎接革命了吗？ ■
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