（原标题：高盛：人工智能对经济增长的潜在影响）

• 最近出现的生成式人工智能（AI）让我们思考是否即将迎来任务自动化的快速加速，从而推动劳动成本节约并提高生产力。尽管生成式AI的潜力存在重大不确定性，但其能够生成与人类创作输出无法区分的内容，打破人与机器之间沟通障碍，这反映了一项重大进步，具有潜在的巨大宏观经济影响。
• 如果生成式AI实现其承诺的能力，劳动力市场可能会被颠覆。本文使用美国和欧洲的职业任务数据发现，目前约有三分之二的工作岗位存在一定程度上的AI自动化风险，而生成式AI最多可能替代当前工作的四分之一。根据本文估计，生成式AI可能使得全球3亿人的工作岗位面临自动化风险。
• 好消息是，自动化导致的工人失业在历史上通常都被新工作的创造所抵消，而技术创新带来的新职业的出现占据了长期就业增长的绝大多数。显著的劳动力成本节约、新岗位的产生以及对未失业工人生产力的提高相结合，提高了生产率繁荣的可能性，从而大幅提高经济增长，尽管这样的繁荣其持续时间难以预测。
• 本文估计，在AI得到广泛应用后的10年内，其可以将美国每年的劳动生产率增长提高不到1.5个百分点，劳动生产率增长的提升大小将取决于AI能够执行的任务难度以及最终自动化的工作数量，这一增长可能低于预期也可能超预期。
• 全球劳动生产率的提升也可能在经济上具有重大意义，本文估计AI最终可以使全球年GDP增长7%。尽管AI的影响最终取决于其能力和实际应用时间，但这一估计凸显了如果生成式AI能够实现其承诺，其能够带来巨大经济潜力。

这篇全球经济分析文章概述了人工智能对宏观经济的潜在影响，并认为如果人工智能兑现其承诺的能力，它有可能在未来几十年内显著扰乱劳动力市场并刺激全球生产力增长。

一、生成式人工智能概述

本文首先讨论人工智能发展的现状及其关键能力。图1是生成式人工智能的概述，将与其前身机器学习方法（有时称为狭义或分析性人工智能）进行比较。本文的评估着重关注生成人工智能技术，如ChatGPT、DALL-E和LaMDA，它们具有三个主要特征：

（1）具备通用性而非特定场景应用，

（2）能够生成新颖的、类似于人类的输出，而不仅仅是描述或解释现有信息，

（3）它们可以理解多种形式的信息，可以理解自然语言、图像、音频和视频并做出响应。

前两个进展是扩大人工智能可执行任务集的关键，而第三个进展则关键在于确定其采用时间表。就像从命令行编程（例如MS-DOS）到图形用户界面（例如Windows）的迁移促进了程序（例如Office）的开发，从而将个人电脑的功能带给了大众一样，当前一代人工智能技术的直观界面可以显著提高其应用速度。例如，ChatGPT在短短5天内就超过100万用户，是所有公司里达到这一里程碑速度最快的。

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