轉型性人工智慧的經濟學

Anton Korinek 是維吉尼亞大學（UVA）與布魯金斯學會（Brookings Institution）的經濟學家，專注於人工智慧的宏觀經濟學。這是一份經過輕微編輯的近期演講逐字稿，他在其中闡述了經濟學對於變革性 AI 的實際預測——在我們看來，這是關於該主題最好的入門資源，基本上任何討論「後勞動力經濟學」（post-labour economics）的人都應該熟悉內容。

這場演講涵蓋了瓶頸演變的歷史發展：在歷史的大部分時間裡，土地是瓶頸，而人類是可消耗的。工業革命翻轉了這一點。AI 可能會再次翻轉它：如果勞動力變得可複製，人類將不再是瓶頸。

Korinek 梳理了這對增長（潛在的劇增）、工資（在達到某個自動化門檻前可能是正面影響，隨後突然崩潰）以及政策（例如，我們的整個稅收制度都假設存在勞動收入）的影響。他也澄清了一些困惑：「價格下跌」與「生產力上升」；「後稀缺」（post-scarcity）是一個誤稱，因為即使是廉價資源也有價格；以及，不，並沒有經濟規律規定技術必須創造就業——那只是當人類身為瓶頸時的一種經驗規律。

令人不安的結論是：經濟並不需要我們。它可以完全「由機器組成、由機器治理、為機器服務」地運作。這是否是我們想要的，則是另一個問題。

逐字稿位於影片下方

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我想先談談關於變革性 AI 經濟學——或 AGI 經濟學（兩者不完全相同，但可以互為替代）的一些高層次教訓。我將其分為三個大主題，我稱之為「好的」、「壞的」與「醜陋的」。

這是什麼意思呢？AGI 或變革性 AI 對生產力和增長的影響——這是「好的」。勞動力市場的動盪和不平等面向——這是「壞的」。然後是變革性 AI（TAI）的風險與對齊問題。遺憾的是，我對此能說的不多，但我仍將其納入——這就是「醜陋的」。它同樣具有一些經濟影響。所以，讓我們先從好的方面開始，這樣我們才能在高潮中結束。

好的方面：生產力與增長

我將從經濟學 101 開始。你可以忘掉方程式，但或許你們中有些人曾在大學經濟學課上看過這個。我們經濟學家思考經濟的方式是：我們透過某種生產函數，結合資本（K）和勞動力（L）來產生產出（Y）。該生產函數在特定的技術水平（我們稱之為 A）下運作。我們將這兩者混合在一起，利用我們的技術，並產生產出。

從這些產出中，我們取出一部分進行投資，取出一部分用於政府支出，其餘則是消費。而消費——我想這是關鍵部分——被認為能為我們提供某種效用 u(C)。所以，我想在接下來的 20 分鐘左右拆解的大問題是：AGI 將如何影響這一切，以及所有這些影響將取決於什麼？

被引用次數最多的經濟學家怎麼想

讓我們從好的方面開始。AGI 的產出效應將取決於什麼？嗯，如果我們詢問世界上被引用次數最多的經濟學家 Daron Acemoglu，他去年發表了一篇關於《AI 的簡單宏觀經濟學》的論文，他在文中預測 AI 對增長的影響是每年提高 0.07%。所以他不認為這會帶來很大的變革。他認為 AI 基本上是胡扯（BS）。

但這意味著我們還有更多工作要做。這傢伙是最接近經濟超級智能的人——如果他不關注這些問題，那麼我想我們中的許多人就必須關注。

更長的歷史弧線

我認為要認真對待這個問題，我們實際上必須退後一步，觀察更長的歷史弧線，以了解 AI 對經濟的變革性究竟有多大。

在過去的幾十年——甚至過去的兩個世紀——經濟中的一切都圍繞著資本和勞動力。但如果我們再往回退一步，回到馬爾薩斯時代（Malthusian age），情況並非總是如此。

在馬爾薩斯時期，最重要的生產要素、經濟中產生產出最重要的東西，實際上是土地。然後你需要人力勞動來耕種土地。但遺憾的是，人力勞動實際上是相當可有可無的。經濟學家的說法是，邊際人口所得僅夠維持其生存需求。他們吃掉的與他們生產的粗略相等，這意味著他們沒有產生任何超額的經濟價值。這就是馬爾薩斯所描述的「馬爾薩斯陷阱」。

在馬爾薩斯時期——中世紀等等——人口不斷增加，直到耗盡維持生存的資源。所以每個人，或者至少除了少數特殊的國王等之外的每個人，都僅有足夠滿足基本生活必需品的資源。生活水平非常低。用我們經濟學家的話來說，效用並不是特別高。從物質角度來看，在某種意義上，那是相當慘淡的時代——人們過得並不是特別好。但由於土地基本上是經濟的瓶頸因素，那些控制土地的人是最強大的：領主。

工業革命

後來，發生了一些真正奇蹟般的事情：工業革命——這可能是由科學進步、啟蒙時代等推動的。工業革命期間發生的是，我們開發了生產物品的技術，使得土地不再是經濟中主要的瓶頸因素。相反，我們開始用機器生產東西，並將這些機器與勞動力結合。這給了我們所有修過經濟學 101 的人在大學課程中看到的生產結構，即我們結合資本和勞動力來產生產出。這被視為最基本的經濟規律之一——儘管，也許很快就不再是這樣了。

工業革命發生的另一件事是，我們突然開始以持續的方式推進技術。技術開始以大約 1.5% 到 2% 的速度進步。我們建造了越來越多的機器，而更好技術的積累和更多資本的投入使得經濟得以增長——且是以持續的方式增長。

但瓶頸是什麼？瓶頸突然變成了人類：人類勞工。人類增加的速度並沒有跟上技術進步和資本積累的速度。這意味著人類變得非常稀缺。而這種人力勞動的稀缺性，正是過去兩個半世紀生活水平持續提升的動力，也使得發達國家的生活水平比工業革命前提高了約 20 倍。

所以，我們是瓶頸這一事實、我們稀缺這一事實——這就是讓我們具有經濟價值的原因，也是支撐我們所有人今天所體驗的生活水平的基礎。

AI 時代

現在我們可能即將進入 AI 時代。那裡會發生什麼？

技術幾乎肯定會加速。資本，就像在工業時代一樣，是可以複製的。但勞動力不再受限於我們擁有多少人類肉體——它也可以透過啟動另一個伺服器機房、建造另一個機器人來簡單地複製。

而這些機器將與人力勞動競爭。

目前所有的跡象都表明，它們將以目前更低的成本執行人類可以執行的各類工作。如果機器可以執行你的工作，那麼競爭力量最終會將你的工資壓低到機器的成本水平。

模擬產出效應

這對產出意味著什麼？我在兩年前與國際貨幣基金組織（IMF）共同發表的一篇論文中進行了一些模擬。底部的線顯示了過去幾十年增長的基準情況，然後有兩個 AGI 情境，基本上假設我們在 5 年內與 20 年內實現經濟自動化。我們自動化一切的速度越快，增長起飛的速度就越快。當我們在相應的圖表中討論勞動力市場時，我會討論對工資的影響。

來源：Anton Korinek。註：AGI = 通用人工智慧。

所以，回到更概念性的產出效應。這些產出效應將由技術進步驅動，因為我想我們所有人都預期 AGI 將使我們能夠比目前在人類經濟中更快地取得進步——包括科學進步和組織進步。

它們將由自動化勞動力驅動。我認為這很重要——我每隔幾週就會訪問這個網站，以確保我真的理解正確。例如，OpenAI 的章程提到了「在大多數具有經濟價值的活動中超越人類的高度自主系統」。嗯，這意味著如果他們真的在他們所說的事情上取得成功，那麼勞動力就完蛋了。

但現在我應該談論好的方面——產出效應。好的方面是：如果你解除了人類這個瓶頸，如果你基本上允許機器執行經濟中所有有價值的任務，那麼你可以將經濟增長到更大的規模。你可以擴大產出並超越那個瓶頸。這意味著目前難以想像的增長率可能是可行的。

思考它的一種方式——你聽到所有這些數字，是 20% 還是 50%，我不知道——但思考它的一種方式是：想像你擁有機器人和伺服器機房。這些機器人和伺服器機房共同翻倍需要多長時間？這將為你提供一個關於增長率合理估計的良好視角。

第三個因素也非常重要：我們需要這種資本積累。我們需要這些額外的機器、額外的機器人和伺服器機房，以推進經濟增長。