麥肯錫模擬AI對全球經濟影響，索洛悖論現象再現

模擬研究發現人工智慧有很大的潛力為全球經濟活動做出貢獻，一個關鍵挑戰是採用人工智慧可能會擴大國家，公司和工人之間的差距。需要注意的是，人工智慧的影響可能不是線性的，但是隨著時間的推移，會以加速度跑起來。文末附報告下載地址。

作者 | MGI

編譯 | 微胖

這份來自麥肯錫全球研究院的最新研究，試圖模擬人工智慧對世界經濟的影響。

報告有三個特點：

首先，基於公司和不同行業動態運行的理解，自下而上地研究公司如何採用人工智慧技術；

第二，考慮了新技術轉型過程中，國家、公司以及員工可能會遭遇的顛覆，不過這也是轉型要付出的代價。

研究還分析了收益和損失如何分布於公司、員工以及國家當中，這些分布情況又將如何妨礙這些主體受益於新技術。

第三，研究探討了許多國家人工智慧技術的動態變化，並將具有類似特徵的國家加以聚類，讀者能以更全球性的視角考察這一現象。

這份研究就像一份指南，告訴讀者人工智慧將對世界經濟造成什麼樣的影響，而所有這些預測都是基於當前最佳知識。研究的發現主要包括兩大方面：好消息以及壞消息。

好消息：包含推動全球經濟發展的巨大潛力

研究的對象包括五大類人工智慧: 計算機視覺、自然語言、虛擬助手、機器人過程自動化和先進的機器學習。

研究發現，公司在不同程度上使用這些工具。

有些採取機會主義方式，只測試一種技術，並就某個特定功能對其進行試驗。有的公司更大膽，採用五種技術，然後在整個組織中吸收它們。

兩個極端之間，會有許多處在不同階段的公司。

平均模擬結果表明，到 2030 年，大約 70% 公司可能至少採用了一種人工智慧技術，只有不到一半的公司已經完全吸收了這五種技術。這兩類公司的採用模式相對迅速（相較於其他技術）。

不過，採用新技術可能會面臨一些障礙。比如，落後的採納者或許會發現很難從新技術那裡獲取收益，因為較早採用者已經抓住了機遇，在技術能力與人才數量上，都優於後來者。

然而，即使考慮到這些轉型成本和競爭效應，研究也暗示，到 2030 年它也可能使總產量增加約 13 萬億美元，並使全球 GDP 每年增加約 1.2％。

這種影響堪比 19 世紀的蒸汽動力，20 世紀的工業製造和 21 世紀的信息技術對世界經濟的影響（或更大）。

許多因素都會對人工智慧驅動下的生產力增長產生影響，比如勞動自動化、創新以及新的競爭。一些宏觀（全球性、某個國家的勞動力市場結構）、微觀（採用新技術的步伐速度）因素都會影響到新技術影響力規模程度。

研究探討了影響力發揮作用的七個維度。

前三個描述了人工智慧技術的採用，會對公司生產力有直接影響的生產要素組合產生什麼養的影響；後四個描述了新技術與公司外部環境的聯繫，將新技術的採納與更廣闊經濟背景以及 AI 轉型聯繫起來。

研究承認，這七個維度並不是確定性的，也不一定是全面的，而是基於研究目前的理解。

需要注意的是，人工智慧的影響可能不是線性的，但是隨著時間的推移，它會以加速度跑起來。到 2030 年，對經濟增長的貢獻可能比未來 5 年高出三倍或更多。

AI 技術的採用與吸收過程類似一個 S 曲線（「緩慢燃燒」的影響模式）：剛開始需要大量投入，因為要掌握、布局新技術，所以一開始速度比較慢。

MGI 的模擬計算表明，這些成本將消耗五年內總潛在收益的 80％，到 2030 年下降到三分之一。

接下里，影響速度會越來越快，呈加速度。這一方面歸功於競爭帶來的累積效應，另一方面也是因為互補能力的改善加速了創新。

這也表明，那些認為 AI 影響有限的判斷是一種誤判。

所以，對於那些早期採納這些技術的公司來說，由此帶來好處的規模會在未來幾年裡逐步增加，而那些遲到的公司將越來越被動。

壞消息：加劇鴻溝

公司層面。領先者可能不成比例地受益。完全採用人工智慧技術的創新型前沿公司可以在現在和 2030 年之間將現金流量翻倍，這可能需要僱傭更多的工人。這些公司會將那些不願意或無法以同樣的速度實施 AI 技術的公司甩到身後。

而完全沒有採用人工智慧的公司，由於失去了市場份額，他們的現金流可能會下降 20％，從而使他們面臨裁員的壓力。

員工。AI 技術的普及使得自動化或勞務外包更加普遍，特別是腦力或者體力上的「重複性勞動」。

研究表明，重複性任務和少量數字技術為特徵的崗位需求，可能會從總就業佔比的 40％下降到 2030 年不到 30％；而對非重複性活動或高水平數字技能的工作崗位需求，從大約 40％上升到超過 50％。

這些轉變會對工資產生影響，導致差異拉大。

大約 13％的工資總額可能轉移到需要非重複和高數字技能的類別，其中收入可能會增加，而重複和低數字技能類別的工人可能會遇到停滯甚至削減工資。後一組工資總額的比例可能從 33％降至 20％。

就業和工資差距擴大的直接後果將是對那些開發和使用人工智慧工具的技術人員的激烈爭奪。

總體而言，人工智慧的採用和吸收可能不會對凈就業產生重大影響。

到 2030 年對人工智慧的額外投資可以為就業貢獻 5％，創造的額外財富可以推動勞動力需求，再將就業率提高 12％。

國家之間。這種態勢目前已經很明顯，並且似乎將進一步擴大。這些國家（主要是發達國家）將自己定位為人工智慧領導者，與今天相比，可以獲得額外 20-25％的經濟效益，

許多發達國家可能別無選擇，只能推動人工智慧實現更高的生產率增長，因為其 GDP 增長勢頭放緩。在許多情況下，這部分反映了人口老齡化帶來的挑戰。此外，在這些經濟體中，工資率很高，這意味著使用機器替代勞動力的動機比低工資發展中國家更多。

相比之下，新興經濟體可能僅增加 5-15％。

許多發展中經濟體的數字基礎設施不足，創新和投資能力薄弱，技能基礎薄弱。再加上低工資和充足的生產力，這些經濟體似乎不太可能與人工智慧採用中的先進同行保持同步。

發展中國家傾向於採取其他方式來促進經濟。比如重組其行業，以提高其生產力。因此，他們可能沒有動力去推動人工智慧（無論如何，這可能會為他們提供比發達經濟體相對更小的經濟效益）。

但也不乏例外。例如，中國制定了國家戰略 ，成為人工智慧供應鏈的全球領導者，並且正在大力投資。

發展中國家傾向於採取其他方式來促進經濟。比如重組其行業，以提高其生產力。因此，他們可能沒有動力去推動人工智慧（無論如何，這可能會為他們提供比發達經濟體相對更小的經濟效益）。

但也不乏例外。例如，中國制定了國家戰略 ，成為人工智慧供應鏈的全球領導者，並且正在大力投資。

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