經濟學家羅伯特·戈登（Robert Gordon）認為，未來25年的生產率增長都將延續(xù)2004年以來的遲滯步伐；而過去兩個世紀中輪船和電報等“偉大發(fā)明”層出不窮的局面，如今卻很難再現(xiàn)。

在全球各地，許多經濟體的GDP增長率均呈收縮態(tài)勢；經濟效率的多項關鍵指標正急劇下滑；同時，發(fā)達國家的勞動力增長也基本停滯不前。面對低迷的前景，一些評論人士將經濟停滯稱為“新常態(tài)”。這似乎意味著，創(chuàng)新的匱乏，疊加不利的人口趨勢以及日益加劇的教育和財富不平等現(xiàn)象，經濟放緩似乎已成為必然。那么，是否真像人們所擔憂的那樣，增長和繁榮即將落幕？

人工智能：一種全新的生產要素

從數(shù)據(jù)角度來看，形勢的確如此。但如果把新技術對經濟增長的影響納入其中呢？埃森哲通過分析12個發(fā)達經濟體發(fā)現(xiàn)：到2035年，人工智能有望助其經濟年增長率實現(xiàn)翻番。

傳統(tǒng)上，資本和勞動力是推動經濟增長的“生產要素”。當資本或勞動力總量增加，或是當它們被更有效利用時，經濟便會出現(xiàn)增長。但現(xiàn)在，經濟領域創(chuàng)新和技術變革所帶動的增長也已體現(xiàn)在了全要素生產率（TFP）當中。經濟學家一直認為，新技術通過提高全要素生產率促進增長。迄今為止看到的各項技術都發(fā)揮了這樣的作用。20世紀出現(xiàn)的一系列重大技術突破——電力、鐵路和信息技術，雖然顯著提高了生產率，但卻未能創(chuàng)造全新的勞動力。

而今天，我們正目睹另一類變革性技術的崛起——人工智能。如果人工智能不僅發(fā)揮驅動全要素生產率的作用，而是成為一種全新的生產要素呢？如果將人工智能視為資本與勞動力的混合體，它便能夠以更大的規(guī)模和速度復制勞動行為，甚至執(zhí)行超出人類能力的一些任務。而毋庸置疑，在某些領域，它具有比人類更快的學習能力——盡管深入程度還稍遜一籌。例如，虛擬助手幾天內就能審核1000份法律文件，不再需要三個人耗時六個月。

與之類似，人工智能還可以采用某種實體資產形式，如機器人和智能機器。與常規(guī)機器和建筑等傳統(tǒng)資產不同，人工智能可以憑借自學能力，隨著時間推移取得不斷提高自身能力。

一旦人工智能成為一項新的生產要素，而不僅僅是一種生產力增強工具時，將呈現(xiàn)怎樣的局面？例如，這會對美國的預期增長水平產生巨大影響。如圖二所示，當人工智能成為新的生產要素時，便會對增長產生變革性影響。從中可以看出，補充和增強傳統(tǒng)生產要素的作用，恰是人工智能真正的潛能所在。CONATIX公司首席執(zhí)行官大衛(wèi)·萊勒（David Lehrer）曾說過：“人工智能的進步正在引領我們重新思考基本的經濟關系，以及如何創(chuàng)造價值。”

2035年，人工智能將貢獻多少增長

為了解人工智能作為新生產要素的價值，埃森哲與經濟學前沿公司聯(lián)手，就其對12個發(fā)達經濟體的潛在影響建立了模型——它們在世界經濟總產值中的占比超過了半數(shù)。通過研究發(fā)現(xiàn)，人工智能有潛力將這些國家的經濟年增長率提升一倍，顯著扭轉近年來的下滑趨勢。

從絕對值看，人工智能對美國經濟的貢獻最大，其2035年的增長率將攀升至4.6%。同一時期，日本的經濟總增加值可能上升兩倍有余，從0.8%提高到2.7%；而德國、奧地利、瑞典和荷蘭的經濟年增速均會翻番。

具體到一些國家而言，美國的總增加值上升幅度將明顯提高，在2035年從2.6%提高至4.6%。而這意味著，2035年額外實現(xiàn)8.3萬億美元的總增加值——相當于當前日本、德國和瑞典的經濟總增加值之和。

而英國，人工智能將額外為其帶來8140億美元經濟總增加值，使2035年經濟增速從2.5%上升到3.9%。其增長的提升部分來自增強要素和智能自動兩種途徑。除了服務業(yè)，該國具備優(yōu)勢的制藥和航空工業(yè)同樣能借助智能系統(tǒng)對生產加以優(yōu)化。

在日本，2035年的預期經濟增速從0.8%快速躍升至2.7%，從而帶來2.1萬億美元的經濟總增加值。日本將獲益于一些獨到優(yōu)勢——完善的研究網(wǎng)絡、突出的專利申請量，以及在機器人等技術領域的長期領先地位。

而在德國，人工智能可以在2035年為其額外貢獻1.1萬億美元經濟總增加值。大部分經濟效益源于智能自動的支持。其先進的制造部門，再加上工業(yè)4.0計劃，智能系統(tǒng)與生產流程的無縫集成已具備了最佳條件。

對于這些國家而言，人工智能有潛力將其2035年的勞動生產率最高提升40%。但其走高并非源自延長工作時間，而是通過創(chuàng)新技術，使人們更有效地利用時間。雖然各國進展不盡相同，但人工智能可以超越區(qū)域和結構差異，使勞動生產率實現(xiàn)迅速、大幅度的跨越式發(fā)展。

是與非？取決于如何過渡

企業(yè)家埃隆·馬斯克（Elon Musk）警告說，人工智能可能成為人類“最大的生存威脅”。未來主義者雷·科茲威爾（Ray Kurzweil）則認為：人工智能可以幫助我們“在解決世界的重大問題方面取得長足進步”。事實是，這一切都取決于我們如何管理向人工智能時代過渡。應該做好哪些準備呢？

教育儲備。隨著人與機器之間分工的改變，決策者需要重新評估傳承給子孫后代的知識和技能類型。目前我們所開展的技術教育，是由人去學習如何使用機器。但情況將逐步變化——機器會向人類學習，人類同時也師從于機器。例如，未來的客服代表需要為他們的數(shù)字同事作出行為示范，并且很可能會效仿對方。

我們還必須開發(fā)利用機器人、視覺、音頻和模式識別等諸多專業(yè)領域的知識，利用各種技術能力來設計和實施人工智能系統(tǒng)。當然，對于人類而言，人際交往技能、創(chuàng)造力和情商變得更加重要。

法律法規(guī)。隨著自控機器對以往只能由人類承擔工作的接管，現(xiàn)有的法律法規(guī)也有待重新審視。例如，紐約1967年出臺的交規(guī)要求，駕駛者必須至少將一只手放在方向盤上，以此提高安全性；但是，這一規(guī)定可能會阻礙自動并道等半自動安全功能的采用。

在醫(yī)療行業(yè)，雖然人工智能可以極大地幫助醫(yī)療診斷，但醫(yī)生卻會因為擔心自己遭遇失職指控而避免使用此類技術。這種不確定性將抑制技術的普及并妨礙進一步創(chuàng)新。

人工智能本身也可以成為解決方案的組成部分，創(chuàng)建具備適應性的自我完善能力的規(guī)則，彌合技術變革步伐和監(jiān)管反應速度之間的差距。而智能解決方案和海量數(shù)據(jù)的組合，也有助于根據(jù)新的成本效益評估來更新法規(guī)——正如它們可以指導城市、醫(yī)療保健和社會服務等諸多規(guī)劃領域的決策。

道德規(guī)范。如何應對帶有種族傾向的算法？自動行駛車輛是否應當在突發(fā)事故時優(yōu)先考慮駕駛員的生命？這將引發(fā)許多倫理和社會問題，智能系統(tǒng)正在迅速進入曾經只包括人類的社會環(huán)境。

鑒于未來智能系統(tǒng)將廣泛深入人們的生活，決策者需要切實為人工智能生態(tài)系統(tǒng)制定道德準則。在智能機器的開發(fā)過程中，不僅要討論道德問題，還應積極采用更有形的標準和最佳實踐。

作為人工智能的一部分，機器人產業(yè)已在制定通用操作標準方面率先行動。英國標準協(xié)會（BSI）制定的機器人商業(yè)標準，正是朝著正確方向邁出的一步。解決員工的憂慮。許多評論家擔心，人工智能將令工作機會減少、加劇不平等現(xiàn)象，并侵蝕人們的收入。

世界各地掀起的抗議浪潮，以及瑞士等國有關“全民基本收入”的討論，都反映了這一思想。這些憂慮并非空穴來風。決策者需要強調，人工智能將帶來實實在在的益處——例如可以提高工作滿意度。埃森哲調研顯示，84%的管理者認為，機器可以使其工作更具效率、也更加有趣。除了在職場中發(fā)揮作用，人工智能還有助于解決一些全球最重大的問題，如氣候變化和醫(yī)療服務。政策制定者需要積極解決和預防人工智能的弊端。

未來，人工智能將普及到經濟的各個方面。決策者和商業(yè)領袖不能簡單地將人工智能視為另一種生產力增強工具；而是務必清楚地認識到，人工智能會從根本上轉變經濟增長方式。