参考网2月9日宣布英国《经济学人》周刊网站2月2日刊登题为《人工智能繁荣：历史履历教训》的文章， 副题为《强大的新技能如何改变经济》，内容编译如下：

要想看到一些创新技能如何改变经济，可能须要一些想象力。
但就最新的人工智能（AI）工具而言，情形并非如此。
很随意马虎就会想到，像ChatGPT这样的智能谈天机器人可以极大地提高人类的生产率，抑或可以直接取代人类。

自去年11月发布以来，ChatGPT在互联网上掀起了一场风暴。
GPT顾名思义便是“天生式预演习转换器”，这是一种分外的措辞模型。
GPT也可以代表通用技能（通用技能的英文首字母缩写也是GPT——编者注）：一种翻天覆地的创新，就像蒸汽机、电力和打算技能一样，能够提高浩瀚行业和职业的生产率。
由那些以往的通用技能推动的经济革命，可以让众人理解未来几年AI在改变经济方面会有多么强大。

新经济革命何时开始？

在1995年揭橥的一篇论文中，美国斯坦福大学的蒂莫西·布雷斯纳汉和以色列特拉维夫大学的曼努埃尔·特拉伊滕贝格阐述了他们眼中的通用技能的特点。

它必须被许多行业利用，具有持续改进的内在潜力，并能催生“创新互补性”，即在利用它的行业中引发连锁创新。
AI正在被广泛采取，彷佛日臻完善，并在越来越多的研发环境中得到运用。
那么，下一场经济革命何时会开始？

历史给出的第一个教训是，纵然是最强大的新技能，要改变经济也须要韶光。

詹姆斯·瓦特1769年为他的蒸汽机申请了专利。
但是，英国直到19世纪30年代、美国直到19世纪60年代，才让蒸汽动力取代水成为工业马力的来源。
英国萨塞克斯大学的尼古拉斯·克拉夫茨表示，在英国，蒸汽对生产率增长的贡献在1850年往后才达到顶峰，那时距瓦特得到专利已过去近一个世纪。

就电气化而言，关键的技能进步在1880年之前都已经完成了，但美国生产率的增长实际上在1888到1907年间有所放缓。

在首个硅集成电路问世近30年后，诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛仍不雅观察到，虽然打算机时期的特色无处不在，但并未表示在生产率统计数据中。
直到20世纪90年代中期，打算机驱动的生产率腾飞征象才终极在美国涌现。

创新与生产率J曲线

创新与其对经济产生的影响存在韶光差，部分缘故原由在于微调。
早期的蒸汽机效率极低，而且花费了大量昂贵的煤炭。
同样，近期AI工具的惊人表现，与大约10年前引发AI热潮的那些工具比较，已经有了很大的进步。

资金限定也会减缓支配速率。
美国纽约大学阿布扎比分校的罗伯特·艾伦认为，在英国工业化过程中，生产率一度增长缓慢，这反响了缺少建造工厂和机器的成本，但随着成本家将丰硕的利润再投资，这一问题逐渐得到办理。

最近的研究强调了积累所谓的无形成本（即有效利用新技能所需的基本知识）所需的韶光。
美国斯坦福大学的埃里克·布林约尔松、麻省理工学院的丹尼尔·罗克和芝加哥大学的查德·赛弗森认为，颠覆性的新技能可能与“生产率J曲线”有关。
在一项新技能涌现后的几年或几十年里，由于企业和劳动者将韶光和资源转而用于学习该技能以及环绕它设计业务流程，实测生产率增速实际上可能会低落。
只有在这些投资取得成果后，生产率J曲线才会进入快速上行阶段。

AI对劳动者影响如何

当然，对许多人来说，比较AI对经济增长的影响，劳动者所受的影响更令人担忧。
历史通报的信息好坏参半。
好是，只管之前也涌现过划时期的技能和经济变革，但对大规模技能性失落业的担忧从未变成现实。

然而，科技可以且确实会对个人职业造成危害，而这可能会被证明对社会具有毁坏性。
在工业革命早期，机器化导致对相对不闇练工人的需求大幅上升，但令此前从事大部分事情的工匠收入减少。
在20世纪80年代和90年代，工厂车间和办公室的日常事情自动化，这使得许多中等收入工人失落业，同时促进了高技能和低技能劳动者的就业。

AI很可能会提高技能水平各不相同的劳动者的生产率，乃至是作家的生产率。
然而，这对某一职业整体而言意味着什么，取决于生产率提高和本钱降落是否会导致需求大幅、抑或小幅增长。
当装置线让亨利·福特得以降落造车本钱时，需求激增，工人受益。

强大的AI有可能冲破历史模式。
一种能够处理普通人所能完成的险些所有任务的技能，将把人类带入未知的经济领域。
然而，纵然在这种情形下，过去也有一些教训。
伴随蒸汽革命而来的持续经济增长，以及伴随电气化和其他创新而来的经济进一步加速增长，本身便是前所未有的。
它们匆匆使人们争相创造新理念和建立新制度，以确保激进的经济变革转化为广泛的繁荣，而不是混乱。
人们再次争先恐后的时候，大概很快就将来临。