“AI生产力会蓬勃快速发展吗”

20世纪80年代和20世纪90年代，经济学家大消磨试图揭示当时个人计算机、员工群体服务器和计算机互联网的新现象能给公司和工业生产率带来多大的利益。

虽然一开始看起来不太清楚，但随着时间的推移，经济学家确实发现了新闻技术对经济生产力发展的贡献的证据。

现在，期待数据显示出来自人工智能(现在的it革命)的同样繁荣还为时过早。 该技术处于工业化阶段，许多企业没有采用任何重要的方法进行机器学习等。

但是我推测现在还太早了。 毫无疑问，企业将更多地采用各种ai技术。 目前，人工智能已经成为企业运营方法的一部分。 各企业在必须分解大量数据的同时，简单的机器学习技术也可以获益于分解。 另外，企业有从人才到会计到销售的过程，可以利用ai的自动化。

所有这些都显示在每个员工产量的左右数字和生产率的衡量标准上吗？

虽然不能排除这一点，但在ai会带来pc时代那样的生产力影响方面，仍然面临着很多障碍。

一个问题是，人工智能已经由世界上生产力最高的企业主导。 正如麻省理工学院经济学家大卫·奥托及其同事所写，财富越来越集中在巨星企业手中，这是赢家往往其中少数企业获得较大的市场份额，也就是生产力较高的企业。

这些公司包括谷歌和脸书以及autor及其同事展示的其他公司，从而提高了劳动力效率。 与市场价格相比，谷歌和脸书等典型巨星企业大多市场价值基于知识产权和高技能的劳动者，因此雇佣的劳动者相对较少。

谷歌、facebook、苹果、亚马逊、微软、世界最大的科技企业、巨星企业，是全球范围内以人工智能、深度学习和其他形式的前端ai前端为主导的企业。 从某种意义上说，人工智能已经被用于增强大大超过正常水平的生产力。

而且，不幸的事件降临到了世界上所有的非巨星企业身上。 早在20世纪80年代和20世纪90年代，个人计算机和相关技术已经成为广泛的全球趋势，个人购买计算机、服务器和互联网的企业都可以受益。 理论上，生产力是所有人都能采用的。

随着摩尔定律(半导体领域几十年的快速发展规律)的消亡，越来越少的技术进步以直接的方式广泛应用于各企业。 基础研究已经遍及整个技术领域，同时创新的大部分文案都集中在这些巨星企业的研发实验室。

正如卡内基梅隆大学的研究者哈桑·哈恩一样，大卫·霍恩和艾丽卡的RH·福克斯在去年的《自然》杂志上指出，随着半导体的迅速发展，下游企业更多地追求特定应用和对特定行业的创新，技术进步更多地分布不均匀，

这种不均衡的分布与过去几十年中底部晶体管技术的进步带来的所有领域的好处鲜明对应。

随着巨星企业主导人工智能，广泛的技术进步也不再平均分配，人工智能如何促进繁荣？ 这是间接发生的过程精细的生产力，谷歌、微软和亚马逊提供的ai技术云可能会用于一般公司。

虽然个别企业的生产力并不会马上提高，但是改善依然会在领域内实现，有可能成为国家和全球的现象。

记住，实现生产力可能需要一点时间。 1987年，诺奖获得者经济学家罗伯特·梭罗( robert solow )是第一位明确指出缺乏以it为主导的生产力增长的学者。 他写得很有名。 在生产力统计的任何地方都能看到电脑时代。 又过了十年左右，最终数字确实显示出了进步。

人工智能的繁荣是可能的。 当然，不应该排除。 但从广义上讲，市场集中度和技术创新停滞将比以往的技术革命更具挑战性。