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为什么人工智能的繁荣没有提高生产率

人工智能技术的进步无处不在，从自动驾驶汽车到机器人助理到高级语音识别。到处都是，除了生产力统计数据。这种情况看起来像是索洛悖论（Solow Paradox，又称 Productivity Paradox 生产率悖论）的重演，1987 年由麻省理工学院（ MIT，Massachusetts Institute of Technology）经济学家和诺贝尔奖得主罗伯特·索洛所阐述的理论。最近一项研究认为索洛悖论的罪魁祸首可能是实施新技术的滞后，研究人员包括 MIT 斯隆管理学院的教授 Erik Brynjolfsson，MIT 博士生 Daniel Rock 和芝加哥大学布斯商学院（University of Chicago Booth School of Business）的经济学教授 Chad Syverson。

根据市场调研公司 CB Insights 的数据，尽管以科技为中心的纳斯达克综合指数（Nasdaq Composite Index）从 2012 年到 2017 年翻了一番，与人工智能相关的技术投资在 2016 年激增了八倍以上、超过 50 亿美元。但这些并没有促进劳动生产率（labor-productivity）的增长，2005 年到 2017 年的增长率还不到 1995 年至 2004 年年均增长率（3％）的一半。

尽管如此，研究人员认为依然有理由持乐观态度，他们认为新技术需要时间在整个经济中传播和实施。他们引用了蒸汽机，电力和内燃机的案例，这些发明都是通过几年和几十年的时间才发挥变革性影响。因为这些技术的广泛应用还需要其他配套技术创新。研究人员指出，交流电安全实用三十年后，至少有一半的美国制造商还没有通电，因为制造商还没有弄清楚如何基于小型电动机重组生产过程。研究人员说这并不罕见; 企业几乎总是花费更多的精力来重新设计业务流程和培训人员，而不是为自己购买新技术。

Artificial Intelligence is a General Purpose Technology

As important as specific applications of AI may be, we argue that the more important economic effects of AI, machine learning, and associated new technologies stem from the fact that they embody the characteristics of general purpose technologies (GPTs).

例如，机器学习系统（machine learning system）已经将机器的能力转化为执行许多基本的知觉类型，以实现更广泛的应用。机器视觉 -- 查看和识别物体的能力，在照片中标记它们，并解读视频流。识别错误率地改善，从1/30(帧) 提高到 1/30万(帧)，自动驾驶汽车越来越具有可行性。

Measuring AI Capital

研究人员提出人工智能应视为新的资本形式，确切说是一种无形资本，这种资本会随着投资的增加而累积，会对生产率持续产生作用，其价值会发生折旧（随着时间流逝而贬值）。

引入人工智能技术而产生的成本、组织变革、新技能等因素需要纳入到无形资本的框架当中并构建新的预测模型（J-Curve），随后的实证研究表明，新的模型可以更好地反映技术对生产率增长的影响作用。

人工智能的影响评估结果取决于各国统计方案中如何衡量人工智能资本（AI ）。人工智能资本计量的主要困难在于其许多产出将是无形的。人工智能大量使用在财务上体现作为其他资本的投入，包括新型软件，以及人力和组织资本，而不是最终消费品。包括人力资本在内的其他大部分资本，与 AI 本身一样，大部分都是无形的。

更具体地说，有效使用人工智能需要开发数据集，建立企业的专业人力资本，并实施新的业务流程。这些都需要大量的资本支出和维护。在古典增长核算模型中，这些无形支出的有形对应物（包括计算资源，服务器和房地产的购买）很容易衡量。另一方面，与之配套的生产投资价值则很难量化。在购买资本资产后，企业还会产生额外的调整成本（adjustment costs）。例如，业务流程重新设计和安装成本。

Much of the market value of AI capital specifically and IT capital more generally may be derived from the capitalized short-term quasi-rents earned by firms that have already reorganized to extract service flows from new investment.

人工智能悖论与世界的变化是一致的。研究人员考虑了悖论的其他可能原因，其中包括对 AI 的盲目乐观，生产力效益正在发生但被误判，新技术的收益存在但仅限于一小部分工人，给出的解释是实现延迟（here’s an implementation delay）。他们写道：“这种看似悖论的两半都是正确的”。在这个观点中，预示着随着应用的扩展，人工智能技术突破对生产力的影响将越来越大。人工智能投资成本高昂，需要配套设施的发展，需要时间和资源来实施。

背景知识：索洛悖论

20世纪80年代末，美国学者查斯曼(Strassman)调查了292个企业，结果发现这些企业的IT投资和投资回报率(ROI)之间没有明显的关联。

1987 年获得诺贝尔奖的经济学家罗伯特·索洛(Robert Solow)将这种现象称为“生产率悖论”(Productivity Paradox)：“我们到处都看得见计算机，就是在生产率统计方面却看不见计算机（Computers everywhere except in the productivity statistics.）”。

扩展阅读:《The Machine Learning Master》

• Machine Learning(一):基于 TensorFlow 实现宠物血统智能识别
• Machine Learning(二):宠物智能识别之 Using OpenCV with Node.js
• Machine Learning:机器学习项目
• Machine Learning:机器学习算法
• Machine Learning:机器学习书单
• Machine Learning:人工智能媒体报道集
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• Machine Learning:经济学家谈人工智能
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