數千名CEO剛剛承認人工智慧對就業或生產力沒有影響——這使得經濟學家重新提出40年前的悖論

在1987年，經濟學家兼諾貝爾獎得主羅伯特·索洛（Robert Solow）對資訊時代停滯不前的演變提出了嚴峻的觀察：在1960年代晶體管、微處理器、積體電路和記憶體晶片問世後，經濟學家和企業預期這些新技術將顛覆工作場所並帶來生產力的激增。然而，事實卻是生產力增長放緩，從1948年至1973年的2.9%下降到1973年後的1.1%。

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新型電腦實際上有時會產生過多資訊，生成令人痛苦的詳細報告並大量列印出來。本應帶動工作場所生產力的繁榮，卻在數年內成為泡沫。這一意外結果被稱為索洛的生產力悖論，源於經濟學家對此現象的觀察。

“你可以在各處看到電腦時代，但在生產力統計數據中卻看不到，”索洛在1987年《紐約時報書評》的一篇文章中寫道。

有關高層管理人員（C-suite）如何—或是否—使用人工智慧（AI）的新數據顯示，歷史正在重演，這使得經濟學家和大型科技公司創始人對這項技術對工作場所和經濟的影響所作的類似承諾變得更加複雜。根據《金融時報》2024年9月至2025年的分析，雖然標普500指數中的374家公司在財報電話會議中提及AI—其中大多數表示該技術的實施對公司完全正面—但這些積極的採用並未反映在更廣泛的生產力提升中。

國家經濟研究局（NBER）本月發布的一項研究發現，在美國、英國、德國和澳大利亞的企業中，回應各種商業展望調查的6000名CEO、首席財務官和其他高管中，大多數人認為AI對其運營幾乎沒有影響。約三分之二的高管表示使用AI，但每週使用時間僅約1.5小時，25%的受訪者表示完全未在工作中使用AI。研究指出，近90%的公司表示過去三年內AI對就業或生產力沒有影響。

然而，企業對AI在工作場所和經濟影響的預期仍然相當高：高管們預測未來三年AI將提高生產力1.4%，產出0.8%。儘管企業預計在此期間就業將縮減0.7%，但受訪的個人員工則預計就業將增加0.5%。

索洛反擊

2023年，麻省理工學院（MIT）的研究人員聲稱，AI的實施可以使工人的表現提升近40%，相比未使用該技術的工人。然而，未能展現這些承諾的生產力增長的新數據，讓經濟學家開始懷疑AI何時—或是否—能為企業投資帶來回報，2024年的投資已超過2500億美元。

“AI無處不在，卻不在宏觀經濟數據中，”阿波羅（Apollo）首席經濟學家托爾斯滕·斯洛克（Torsten Slok）在最近的博客文章中寫道，引用了近40年前索洛的觀察。“今天，你在就業數據、生產力數據或通脹數據中都看不到AI。”

斯洛克補充說，除了“偉大的七巨頭”之外，還沒有在利潤率或盈利預期中看到AI的跡象。

斯洛克引用了一系列關於AI與生產力的學術研究，描繪出一幅矛盾的畫面。去年11月，聖路易斯聯邦儲備銀行在其《生成式AI採用狀況》報告中指出，自2022年底ChatGPT推出以來，超額累計生產力增長已增加1.9%。然而，2024年麻省理工學院的一項研究則認為，未來十年生產力僅增加0.5%。

“我認為我們不應該小看十年內0.5%的增長。那總比零好，”該研究的作者兼諾貝爾獎得主達龍·阿西莫格魯（Daron Acemoglu）當時表示。“但與行業和科技媒體所作的承諾相比，這令人失望。”

其他新興研究也提供了原因：人力資源解決方案公司ManpowerGroup的2026年全球人才晴雨表發現，在19個國家的近1萬4千名員工中，2025年常規使用AI的員工增加了13%，但對該技術實用性的信心卻暴跌18%，顯示出持續的不信任。

IBM的首席人力資源官尼克·拉莫羅（Nickle LaMoreaux）上週表示，該科技巨頭將把年輕員工的招聘數量增加三倍，暗示儘管AI能自動化部分必要任務，但取代入門級員工將導致中層管理人員短缺，威脅公司的領導梯隊。

AI生產力的未來

當然，這一生產力模式或許會逆轉。1970年代和80年代的IT繁榮最終在1990年代和2000年代初帶來了生產力的激增，包括1995年至2005年期間生產力增長1.5%，結束了長期的低迷。

斯坦福大學數字經濟實驗室（Digital Economy Lab）主任埃里克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）在《金融時報》的一篇專欄中指出，這一趨勢可能已經開始逆轉。他觀察到，儘管上週的就業報告將就業增長修正為僅181,000人，但第四季度GDP仍預計上升3.7%，暗示生產力出現激增。他的分析顯示，美國去年生產力跳升2.7%，他將此歸因於從AI投資轉向利用該技術的收益。前Pimco執行長兼經濟學家穆罕默德·埃爾-艾里安（Mohamed El-Erian）也指出，就業增長與GDP增長正逐步脫鉤，部分原因是持續的AI採用，這與1990年代辦公自動化的現象類似。

斯洛克同樣認為，AI的未來影響可能類似於“J曲線”，即最初的放緩，隨後是指數級的激增。他表示，AI的生產力增益是否會遵循這一模式，取決於AI所創造的價值。

到目前為止，AI的發展路徑已經與其IT前輩不同。斯洛克指出，1980年代，IT領域的創新者擁有壟斷定價權，直到競爭者能夠推出類似產品。然而，今天由於大型語言模型的激烈競爭，AI工具變得易於取得，價格也因此下降。

因此，斯洛克認為，AI生產力的未來將取決於企業是否有興趣利用這項技術並持續將其融入工作場所。“換句話說，從宏觀角度來看，價值的創造不在於產品本身，”斯洛克說，“而在於生成式AI在不同經濟部門的使用和實施方式。”

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