数千名CEO刚刚承认人工智能对就业或生产力没有影响——这让经济学家们重新唤起了40年前的一个悖论

1987年，经济学家兼诺贝尔奖得主罗伯特·索洛对信息时代停滞不前的演变提出了尖锐的观察：在1960年代晶体管、微处理器、集成电路和存储芯片问世之后，经济学家和企业预期这些新技术将颠覆工作场所并带来生产力的激增。然而，生产力增长却放缓了，从1948年至1973年的2.9%下降到1973年之后的1.1%。

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新型计算机实际上有时会产生过多信息，生成详尽的报告并打印在一叠叠纸张上。本应带来工作场所生产力繁荣的技术，几年内却成为了失败。这一意外结果被称为索洛的生产力悖论，得名于经济学家对这一现象的观察。

“你可以在各处看到计算机时代，但在生产力统计数据中却看不到，”索洛在1987年《纽约时报书评》的一篇文章中写道。

关于高管层是否——或是否没有——使用人工智能的最新数据表明，历史正在重演，这使得经济学家和大型科技公司创始人关于技术对工作场所和经济影响的类似承诺变得复杂。根据《金融时报》2024年9月至2025年的分析，标普500指数中的374家公司在财报电话会议中提到人工智能——其中大多数表示技术在公司中的应用完全是积极的——但这些积极的采用并未反映在更广泛的生产力提升中。

国家经济研究局本月发布的一项研究发现，在美国、英国、德国和澳大利亚的企业中，回应各种商业前景调查的6000名CEO、首席财务官及其他高管中，大多数人认为人工智能对其运营影响甚微。虽然约三分之二的高管报告使用了人工智能，但每周使用时间仅约1.5小时，25%的受访者表示根本没有在工作中使用人工智能。研究指出，近90%的公司表示在过去三年中，人工智能对就业或生产力没有影响。

然而，企业对人工智能在工作场所和经济中的影响预期仍然很高：高管们还预测，未来三年人工智能将使生产力提高1.4%，产出增加0.8%。虽然企业预计在此期间就业将减少0.7%，但受访的个人员工则看到就业增加了0.5%。

索洛反击

2023年，麻省理工学院的研究人员声称，人工智能的应用可以使工人的表现比未使用该技术的工人提高近40%。但未能显示出这些承诺的生产力提升的新兴数据，让经济学家开始怀疑人工智能何时——或者是否会——带来企业投资的回报，而到2024年，相关投资已超过2500亿美元。

“人工智能无处不在，除了宏观经济数据中，”阿波罗首席经济学家托斯滕·斯洛克在最近的一篇博客中写道，引用了近40年前索洛的观察。“今天，你在就业数据、生产力数据或通胀数据中都看不到人工智能的踪影。”

斯洛克补充说，除了“伟大的七巨头”之外，在利润率或盈利预期中也没有人工智能的迹象。

斯洛克引用了一系列关于人工智能与生产力的学术研究，描绘出一幅矛盾的画面。去年11月，圣路易斯联邦储备银行在其《生成式人工智能采用状况》报告中指出，自2022年底ChatGPT推出以来，超额累计生产力增长已增加1.9%。然而，2024年麻省理工学院的一项研究显示，未来十年生产力的增长仅为0.5%。

“我认为十年内0.5%的增长不应被轻视。这总比零强，”研究作者兼诺贝尔奖得主达龙·艾西莫古鲁当时表示。“但相较于行业和科技新闻中人们所做的承诺，这只是令人失望。”

其他新兴研究也提供了原因：人力资源解决方案公司ManpowerGroup的2026年全球人才晴雨表显示，在19个国家的近1.4万名员工中，2025年人工智能的日常使用增加了13%，但对技术实用性的信心却骤降18%，显示出持续的不信任。

IBM首席人力资源官尼克尔·拉莫鲁克斯上周表示，这家科技巨头将增加三倍的年轻雇员，暗示尽管人工智能能自动化部分必要任务，但取代入门级员工将导致中层管理者短缺，威胁到公司的领导梯队。

人工智能生产力的未来

当然，这一生产力模式可能会逆转。1970年代和80年代的IT繁荣最终在90年代和2000年代初带来了生产力的激增，包括1995年至2005年间生产力增长1.5%，在数十年的低迷之后。

斯坦福大学数字经济实验室主任埃里克·布林约尔松在《金融时报》的一篇专栏中指出，这一趋势可能已经在逆转。他观察到，尽管上周的就业报告将就业增长修正为仅181,000，但第四季度GDP仍在3.7%的轨道上，暗示生产力激增。他的分析显示，去年美国的生产力跃升了2.7%，他将其归因于从人工智能投资转向利用该技术的收益。前Pimco首席执行官兼经济学家穆罕默德·埃尔-艾里安也指出，随着人工智能的持续采用，就业增长与GDP增长逐渐脱钩，这在1990年代办公室自动化时期也曾发生过。

斯洛克同样认为，人工智能的未来影响可能类似于“J曲线”，即最初表现和结果会放缓，随后出现指数级的激增。他表示，人工智能的生产力提升是否会遵循这一模式，将取决于人工智能创造的价值。

到目前为止，人工智能的发展路径已与其IT前辈不同。斯洛克指出，1980年代，IT领域的创新者拥有垄断定价权，直到竞争对手能够开发出类似产品。而如今，由于大型语言模型的激烈竞争，人工智能工具变得易于获取，价格不断下降。

因此，斯洛克认为，人工智能生产力的未来将取决于企业是否有兴趣利用这项技术，并持续将其融入工作场所。“换句话说，从宏观角度来看，价值的创造并不在于产品本身，”斯洛克说，“而在于生成式人工智能在不同经济部门的使用和实施方式。”

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