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高管們發現,AI對就業和生產率毫無影響?


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1987年,經濟學家、諾貝爾獎得主Robert Solow提出一個令人不安的觀察。20世紀60年代晶體管、微處理器、集成電路和存儲芯片相繼問世,企業和經濟學家原本相信,信息技術將徹底改變辦公室,帶來生產率飛躍。但現實並不配合。美國生產率增速從1948年至1973年的2.9%,跌到1973年之後的1.1%。


當時的計算機並沒有立刻解放勞動力。它們往往生成海量信息,打印成厚厚的報告,反而增加了管理負擔。Solow在1987年《紐約時報書評》寫下那句著名的話,人們在各處都能看到計算機時代,卻唯獨看不到生產率的提升。這後來被稱為“索洛生產率悖論”。

如今,類似的戲劇似乎在AI身上重演。


《Fortune》報道,根據英國《金融時報》對2024年9月至2025年的分析,標普500指數中有374家公司在財報電話會上提到AI,多數評價積極。但這些表態,並沒有在宏觀生產率數據中顯現。

本月,美國國家經濟研究局發布一項研究,調查了美國英國德國澳大利亞6000名CEO、首席財務官等高管。結果很冷靜。約三分之二的受訪者表示在使用AI,但平均每周僅1.5小時。25%的企業完全沒有在工作中使用AI。近90%的企業認為,過去3年AI對就業和生產率沒有影響。

企業對未來仍然樂觀。高管預計,未來3年AI可使生產率提高1.4%,產出增加0.8%。他們預計就業將減少0.7%。而員工的看法更溫和,認為就業可能增加0.5%。

2023年,麻省理工學院研究人員曾稱,使用AI的員工績效可提升近40%。但現實數據尚未兌現這種幅度。2024年企業在AI上的投資已超過2500億美元,回報何時顯現,成了經濟學家的疑問。


Apollo首席經濟學家Torsten Slok在博客中寫道,AI無處不在,卻不在宏觀數據中。他指出,在就業、生產率和通脹數據裡,看不到AI的影子。除了所謂的“七巨頭”科技公司之外,也看不到AI對利潤率或盈利預期的顯著影響。

研究之間也並不一致。美國聖路易斯聯邦儲備銀行在《生成式AI采用現狀報告》中稱,自2022年底ChatGPT推出以來,累計生產率額外增長約1.9%。而2024年的一項麻省理工學院研究則預測,未來10年生產率僅提高0.5%。該研究作者、諾貝爾獎得主Daron Acemoglu表示,0.5%並非毫無意義,但遠低於行業和科技媒體的承諾。

信任問題也浮出水面。人力資源公司ManpowerGroup在2026年全球人才晴雨表中調查了19個國家近14000名員工。2025年經常使用AI的員工比例上升13%,但對其效用的信心下降18%。使用增加,信任卻減少。


IBM首席人力資源官Nickle LaMoreaux表示,公司將把年輕員工招聘人數增加到原來的3倍。她的邏輯很現實。如果讓AI過度取代初級崗位,未來會缺少中層管理者,影響企業的領導梯隊。

當然,歷史也提醒我們不要過早下結論。20世紀70年代和80年代的信息技術熱潮,確實經歷過長時間低迷。但到了1995年至2005年,生產率增速回升1.5%。技術擴散和組織重構需要時間。



斯坦福大學數字經濟實驗室主任Erik Brynjolfsson在《金融時報》撰文指出,趨勢可能已經開始逆轉。他觀察到第四季度GDP增速達3.7%,而新增就業人數僅181000人,顯示產出增長與就業增長出現分離。他的分析認為,美國去年生產率增長2.7%,部分歸因於企業從AI投資階段轉向收益階段。前Pimco首席執行官、經濟學家Mohamed El Erian也提到,就業與GDP脫鉤的現象,與20世紀90年代辦公室自動化時期相似。
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    評論1 游客 [辛.香.氏.說] 2026-02-18 16:48
    Currently, AI can only do better jobs for office paperwork. It cannot do physical jobs, such as manufacturing, construction and repair jobs. It can manage work and tell people how to do the work. But it cannot do the work such as growing and preparing foods from the beginning to the end with foods on the dinning table. There is still very long way to go for AI to get into all areas of our daily lives. But investors believe they have caught the winning chip.
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