生成式AI崛起之际，正当全球经济行至黯淡的拐点。3月27日，世界银行发布了最新一期《全球经济展望》报告，预测全球将迎来失落的十年，增长率将跌至近三十年来最低。
21世纪以来，全球经济整体处于较快的发展速度。2000-2010年全球经济年增速达到3.5%，其中发达国家年增速2.2%，新兴和发展中国家年增速达6%；2011-2021年，全球经济年增速2.6%，其中发达国家为1.4%，新兴和发展中国家为5%。
世界银行预测2022-2030年，全球经济年增速将降至2.2%，其中发达国家只有1.2%，新兴和发展中国家也降到4%。造成这一趋势的原因包括高通胀、反全球化和全球人口的普遍老龄化，以及新冠疫情导致全球各国财政千疮百孔。
世行预计，2023年美国经济增速将降至0.5%，欧元区的增长率为零。在占全球极端贫困人口约60%的撒哈拉以南非洲地区，预计2023-2024年人均收入年均增长率仅有1.2%，从而导致贫困率继续上升。
世行甚至悲观预测，在这种脆弱的经济形势下，任何新的不利因素都可能将全球经济推入衰退，有可能在同一个十年期内发生两次全球性的衰退。
不过世行的预测却恰恰忽略了生成式AI崛起这一有利因素。
自去年12月ChatGPT推出以来，AI浪潮汹涌而至、气势如虹。微软以迅雷不及掩耳之势将OpenAI嵌入Bing、Azure、Office等全线产品，飞快地把AI引入了工作场景；OpenAI时隔三个月就又发布了更为强大的GPT-4, 并且推出了供第三方应用使用的chatGPT插件；很多基于GPT技术的原生AI应用陆续冒出来，从绘画到写作，从数据分析到法律合同。很显然，AI将全面进军人类的生活和工作，一个全新的时代轰轰烈烈地开启了。
最近比尔盖茨撰文称，GPT是继图形用户界面windows之后的又一革命性技术。他说GPT不仅可以帮助人们改进工作，人类控制计算机的方式将不再只是点击菜单和对话框，而是可以用简单的语言来编写请求。生成式AI的进步将使每个人都有机会创建一个自己的数字个人助理，工作效率会大大更高。当生产力提高时，人们可以腾出时间做其他事情，比如照顾病人和老人。他还畅想了AI在医疗和教育领域的应用。
生成式AI对人类社会的影响，比尔盖茨做了定性的分析。但AI究竟将给生产力带来多大的提升？同时又将令多少人失业？全球经济整体上能从AI受益多大呢？高盛最近分布的一份报告做了定量的分析。
首先，高盛提出了一个指标，AI暴露率，即一种职业中可被AI自动化的比例。其中办公室和行政支持的AI暴露率最高，达46%；法律其次，达44%。而户外的体力密集型职业AI暴露率最低，如施工安装维护只有6%，建筑场地清洁和维护只有4%。
但是，大多数工作和行业仅部分暴露于AI，更有可能被AI补充而不是取代。假设暴露率在50%的工作会被AI取代，而暴露率在10-49%的工作更有可能得到AI的补充，而暴露率为0-9%的工作不太可能受到AI的影响。那么，高盛认为，当前美国7%的就业将被人工智能取代，63%被补充，30%不受影响。
其次，高盛认为生成式AI将从两方面提高全球GDP。一是生成式AI可以显著推动生产力的提高，大部分工人都受雇于部分被AI取代的行业，在采用AI之后，工人可能会将部分释放的能力用于增加产出。学术研究证实，早期采用AI的公司，会获得更高的劳动生产率（单位小时工作的GDP）增长，通常每年有2-3个百分点的增长。
二是AI在取代一些职业的同时，也会创造出很多新的职业，从而提高总产出。例如，此前的信息技术创新产生了网页设计师、软件开发人员和数字营销专业人员等新职业，直接增加了总收入，同时还间接推动了医疗保健、教育和食品服务等行业对服务部门工人的需求。经济学家们调查发现，今天60%的工人从事的是1940年不存在的职业，这意味着过去80年中超过85%的就业增长来自技术驱动创造的新职位。
但高盛指出，很难预测AI将在何时带来劳动生产率的繁荣。过去100年，人类历史上有过两次大的技术革命，一个是1891年发明电动机，一个是1981年个人电脑问世。但劳动生产率的繁荣都是在20年后才开始，当时约一半企业采用了上述新技术，接下来的10年，劳动生产率的增长平均每年提高约1.5个百分点。
高盛认为，当美国约有一半的企业采用生成式AI，美国的劳动生产率增长能每年提高约1.5个百分点，与电动机和个人电脑等变革性技术出现后的增长规模大致相同。
这对美国来说无疑是一个大好的消息，因为美国的劳动生产率早已是负数，2022年12月1日为-1.29%，而上一个季度则是-1.48%。
近年来美国一直面临劳动生产率放缓的问题。2020年6月，加入拜登新政府经济顾问委员会的乔治华盛顿大学经济学教授Jay Shambaugh在布鲁金斯学会上发表了一篇文章——《为什么美国的劳动生产率会持续下降》，他指出在过去的半个世纪里，美国生产率的增长普遍放缓。而且这并非美国独有的现象，所有主要的发达经济体都面临类似的问题。
他将美国劳动生产率增长情况划分为四个阶段：1948-1974年，平均年增长率为2.6%；1974-1995年，劳动生产率平均年增长率是1.4%；1995-2004年，生产率有过短暂的快速增长期，年增长率达到2.5%；2004-2018年，生产率降到了战后的最低水平，年平均增长率只有1.2%-1.3%，仅为战后30年的一半。
劳动生产率的增长有三种形式：(1)劳动构成的变化，(2)资本的深化，(3)全要素生产率的增长。它们分别反映了教育、资本投资和技术进步对生产率的影响。
19世纪末20世纪初，从卫生设备到内燃机的革新彻底改变了美国人的生活。随着这些创新在20世纪中期得到了充分利用，它们带来了第一个时期巨大的生产率增长。
而90年代生产率开始激增，部分原因是由于计算机技术的创新。1995-2004年期间，信息处理技术投资的好处得到了广泛地利用，生产率增长也随之迅速增长。信息处理设备和软件的投资急剧增长，在20世纪90年代初约占到3%，到2000年达到了4.4%的峰值。但在2004年之后的那些信息技术就显得微不足道。
而此次生成式AI爆发的影响显然不逊于个人电脑，除了劳动生产率的提升，它还将带动投资的提升。根据高盛的报告，2021 年美国和全球对AI的私人投资总额分别为 530 亿美元和 940 亿美元，均比五年前增长了五倍以上。
如果以1990年代软件投资增长的温和速度增长，那么到2030年，仅美国对人工智能的投资就可能接近美国GDP的1%。
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