曾经的实体影音店巨头Blockbuster Video如今几乎已经销声匿迹，被互联网挤出了市场。

来源：环球市场播报

　　经济学家预计，人工智能将带来更高的生产率，这对于长期之内提升经济增长至关重要。但投资者开始担心，在实现这一点的过程中可能造成怎样的损害，既包括资本市场，也包括劳动力市场，尤其是人工智能带来的颠覆性影响远超互联网繁荣时期的情况下。

　　“这次是不是规模更大？是的，” 弗吉尼亚大学的人工智能专家Anton Korinek说，或许大了10倍。“与1990年代相比，关键区别在于互联网只扰乱了信息传播，”Korinek说，“而人工智能则颠覆了广泛的认知生产。这涉及的的经济影响面要大得多。”

　　终极目标

　　当然，这些都还是对一种快速变化、且在很大程度上未经检验的技术的早期猜测，而该技术的终极目标是让劳动者更高效。

　　生产率本质上是衡量劳动者在现有工具条件下能够产出多少的指标，因此当有人发明互联网或人工智能这样的重要新工具时，生产率往往会大幅上升。

　　根据周四公布的数据，上个季度美国劳动生产率上升了2.8%。由于波动较大，经济学家通常不会对单个季度过度解读。不过，总体趋势是上升的。在疫情时期出现大幅波动之后，自2023年初以来，生产率以2.8%的平均速度增长。这是截至2019年十年期间平均水平的两倍多。

　　关于这轮加速有多少归因于人工智能，争论非常激烈。但即便是那些认为这项新技术尚未作出重大贡献的分析师，大多也预计它不久后就会发挥重要作用。

　　劳动生产率的提高能够带来效率的提升，使企业及其员工都能增加收入，而不会引发通货膨胀。从历史看，经济会适应重大的技术突破，创造出此前无人能想象的新兴产业和新职业，生活水平也随之提高。

　　“必须如此”

　　这是长周期的视角，掩盖了前进道路上的许多坎坷。

　　“一个行业出现繁荣与萧条的周期是正常的，”麻省理工学院获得诺贝尔奖的经济学家Simon Johnson说。“甚至可能必须如此。” 但他表示，当企业倒下时，可能会带来更广泛的风险，尤其是当倒闭的企业借贷甚多时。“你不希望感染到信贷，当然也绝对不想卷入银行体系内部。”

　　就目前而言，在美国资本市场上，所谓的“人工智能恐慌交易”还只是一个小水花。

　　自2022年11月份ChatGPT发布以来，标普500指数上涨了大约三分之二。其中很大一部分涨幅来自人工智能公司本身及其供应商的估值飙升，如Meta Platforms Inc．和英伟达。但如果他们的技术令人失望，就会带来一系列风险。

　　但还有另一类风险，也是近期市场波动背后的那一类。它源于一种可能性：人工智能不仅带来其承诺的生产率跃升，甚至更多。名不见经传的公司Citrini在一份研究简报中描绘了这种想法，导致标普指数在上周初一度跳水。

　　Citrini设想的人工智能导致白领大规模失业的情景有些类似科幻，时点设在2028年。如今，美国失业率处于历史低位，完全没有出现类似情况的迹象。

　　然而，哥伦比亚商学院的Daniel Keum研究了人工智能等自动化技术如何改变企业内部的平衡，并发现了一些转变的迹象。他的研究基于财报电话会议与年报中的表述，发现老板们越来越倾向于将员工视为成本，而这只是权力从员工一侧转移的众多迹象之一。

　　此外，即使企业尚未削减岗位或工资，它们也在医疗保障、远程办公甚至免费零食等方面缩减开支，Keum说。“这些附带福利是公司最先下手的地方，在动你的工资之前先动这些。”

　　“资本主义本质”

　　当技术让企业用更少的人做更多的事、从而降低薪酬成本时，这往往对利润和股东是利好。以推特创始人Jack Dorsey掌舵的金融科技公司Block为例，该公司在2月26日表示，为押注人工智能提升生产率，将裁减将近一半员工。自那以来，该股上涨超过15%。

　　但上周也有例子说明生产率提升也可能对投资者不利，涉及老牌企业IBM。初创公司Anthropic表示，其人工智能工具可以完成一项过去需要“成群结队的顾问”才能做的事情：对在IBM计算机上运行的早期编程语言Cobol进行现代化改造。IBM股价创下四分之一个世纪以来最大跌幅，后来又收复了大部分失地。

　　过去的技术繁荣也曾让一些家喻户晓的企业被时代淘汰，例如相机制造商柯达和录像带租赁连锁Blockbuster。这正是经济学家Joseph Schumpeter所说的能够推动进步的“创造性破坏”。

　　里士满联邦储备银行行长汤姆·巴尔金上周被问及，美联储是否应该尝试应对人工智能对企业与劳动力市场的冲击时，就提到了“创造性破坏”这个说法。“在这个国家，这种事情已经发生了几百年，”他说。“这就是资本主义本质的一部分。”

　　这对那些正在应对短期风险的行业、它们的员工以及投资者而言，可未必令人安心。弗吉尼亚大学的Korinek列出了一些行业，包括后台服务、内容生产、客户支持、法律与金融分析，以及编程。

　　“最终，冲击将延伸到任何一家竞争优势依赖于人类专业能力、而这些能力又可被人工智能复制的公司，”他说。“过渡期可能会带来搁浅资产、债务困境以及市场大幅回调的潜在风险。”