全球數位化正引領經濟走向新的方向，人工智慧 (AI)，尤其是生成式 AI，正在加速了這一進程。加拿大近期舉辦的人工智慧經濟學會議上，加拿大央行行長 Tiff Macklem 就 AI 對生產力、勞動市場、經濟和通膨的影響做出了詳細的解析。Macklem 同時身兼國際清算銀行 (BIS) 董事會成員，也是巴塞爾銀行監理委員會的監督機構行長和監理負責人小組的主席，和金融穩定委員會美洲區域諮詢小組的共同主席。
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AI 對生產力的影響
潛在成長取決於勞動力供應和勞動力生產力。人們對 AI 的預期是它能提高生產力。當勞動生產力上升時，經濟可以快速增長而不引發通膨。
AI 具有通用技術 ( general-purpose technology, GPT) 的特徵，這意味著它可以對整個經濟產生重大且廣泛的影響，但其規模和範圍難以預測，時間也難以預測。歷史告訴我們，通用技術需要多年才能在經濟中普及，初期應用通常不如最終出現的新業務和新商業模式具有變革性。
儘管如此，加拿大央行從公司層面的 AI 採用研究中看到了令人鼓舞的早期結果。例如，德國公司使用 AI 後生產力提高，全球公司的顧問使用 AI 後工作質量和速度提升，呼叫中心員工使用 AI 後效率提高，AI 在編碼方面的應用使某些任務的完成時間減半。
然而，這些研究無法呈現出 AI 對整體經濟的影響。研究估計 AI 可以在未來十年內自動化美國 25% 的工作任務，並將全要素生產率 (TFP) 提高 9%。在加拿大，類似的持續改進將使人均收入增加約 4,000 美元。
這種生產力提升不僅來自自動化任務，還來自於低生產力工作的工人被 AI 取代後轉向更高生產力的工作，以及新產品和服務的出現。然而，悲觀的估計認為 AI 對生產力的影響可能有限，並可能帶來負面結果，如加劇網路成癮和助長惡意行為，這些不利影響可能大大減少 AI 的淨正面影響。
需要觀察的是：AI 是否有足夠的變革性以顯著提升生產力增長，還是僅僅是連續創新中的最新一環？這很重要，因為生產力增長在決定經濟能夠多快增長而不引發通膨。
AI 對價格與通膨的影響
長期來看，AI 將提升生產力，允許更高的工資和消費而不推高通膨。而短期內，AI 技術的強勁投資正在推動經濟需求，可能會增加短期內的通膨壓力。
AI 對勞動市場的影響
AI 會幫助人們更有效率地工作？還是取代人類的工作？研究顯示，未來幾十年內，AI 可以完成大量工作任務。而由歷史上來看，技術變革帶來的就業成長超過了失業影響。從農業機械化到裝配線的出現，再到電腦和網際網路的引入，技術變革最終對整體就業產生了淨積極影響。
自 2019 年底以來，在加拿大作為數位化指標的電腦系統設計及相關服務的就業人數增加了 48%，而其他經濟領域的就業人數僅增加了 6%。最近的成長建立在現有趨勢的基礎上——過去十年總體就業人數增加了 17%，而數位化相關領域的就業人數增加了一倍多。
不過也有人認為，AI 可能會大幅減少非自動化任務，導致失業。而且在過去的變革週期中，技術是在很長一段時間內傳播的，因此勞動力有時間進行調整。但這次的採用可能會更快，造成更多的破壞和難以替代的生計損失。
AI 對企業定價的影響
除了生產力和勞動市場，AI 也可能影響企業的定價模式。已有證據顯示，數位密集型企業比非數位密集型企業更頻繁地變動價格。這也意味著，通膨的波動性可能會加大。
AI 也可能影響經濟中的競爭水準，但其影響是模糊的。起初，AI 密集型初創企業可能通過壓低價格來奪取市佔。然而，AI 也可能導致市場由少數擁有壟斷權力的公司主導，最終導致競爭減少和價格上升。
壟斷效應很容易想像，因為已有幾家超級明星公司主導 AI 產業。幸運的是，加拿大有相關機構來處理不正當的市場權力，但也要政府跟上步伐。
中央銀行如何使用 AI？
AI 不僅僅是新創公司和科技巨頭的專利，許多中央銀行也在使用 AI 來實現其使命。加拿大銀行目前即將 AI 使用在以下領域：
預測通膨、經濟活動和貨幣需求
追蹤關鍵經濟指標的情緒
清理和驗證監管數據
提高效率並降低營運風險
Macklem 表示，加拿大央行才剛開始探索這項技術，並在數據和運算能力上進行投資，以及確保員工具備相應的技能。此外，還需要利用外部專業知識，這也是加拿大央行參與由國際清算銀行 (BIS) 的新多倫多創新中心的原因。
此外，在部署 AI 時，也需要考慮倫理問題。在推動創新和負責任、安全地使用 AI 之間取得平衡並不容易。
Macklem 表示：
我們都需要更多的光，需要學術界和企業界共同努力。我們仍處於變革性技術變革的早期階段。雖然不知道未來會發生什麼，但我們可以塑造未來的道路。對央行來說，這意味著在面對顛覆性技術變革時保持物價和金融穩定。這意味著利用人工智慧更完善地完成我們的工作。
Netflix 近期也推出了《接下來是什麼？比爾蓋茲的未來》，在第一集即深入探討了 AI 對人類的影響。
