2025新晋诺奖得主质疑AI经济奇点论：技术进步受制于物理边界

抖音热门 2025年10月16日 09:36 4 cc

2024年诺贝尔经济学奖得主Philippe Aghion对人工智能引发经济奇点的乐观预期提出了根本性质疑。这位以"创造性破坏"理论闻名的法国经济学家认为，尽管AI技术发展迅猛，但经济增长仍将受到"鲍莫尔成本病"等结构性因素制约，难以实现技术乐观主义者所预期的无限增长。Aghion的观点为当前围绕AI经济影响的热烈讨论注入了冷静的学术声音，提醒人们在技术狂欢中保持理性思考。他强调，决定经济增长极限的不是AI能够完成什么任务，而是那些最难以优化的关键环节能否取得突破。

Aghion与合作者在2017年发表的研究报告中将AI定义为机器模仿人类智能行为的能力，或智能体在多样化环境中实现目标的能力。他们指出，AI本质上是延续了至少两个世纪的自动化进程的最新形态，从蒸汽机到电力再到计算机芯片，生产环节的自动化始终是工业革命以来经济增长的关键特征。这种历史视角为理解AI的经济影响提供了重要框架，避免了将AI视为完全颠覆性技术的误区。

鲍莫尔成本病的现代启示

经济学家威廉·鲍莫尔在1967年发现的成本病理论成为理解AI经济影响的关键工具。该理论指出，生产率快速提升的部门在GDP中的占比往往下降，而生产率增长相对缓慢的部门占比反而上升。这一现象在AI时代依然适用，即使许多任务实现了自动化，经济增长仍可能受制于那些关键但难以优化的"卡脖子环节"。

鲍莫尔成本病在AI时代的表现尤为明显。尽管计算能力按照摩尔定律实现了上万倍的提升，但整体经济增长率并未相应加速，甚至可能在某些时期出现放缓。这一现象说明，技术进步的经济效应并非简单的线性传导，而是受到复杂的结构性因素影响。

诺贝尔经济学奖，全称「瑞典中央银行纪念阿尔弗雷德·诺贝尔经济学奖」，由瑞典中央银行和诺贝尔基金会于1968年设立

Aghion认为,在后AGI时代,决定增长边界的可能不再是认知能力的极限,而是自然法则本身。即使超级AI能够突破人类认知限制,热力学第二定律等物理边界仍然无法逾越。这意味着经济增长最终将受到物理世界操控速度的制约,而非AI的"思考"能力。

当AI系统越来越多地参与创新过程时,可能出现"商业掠夺效应"。如果创新中的某些关键步骤仍需要人类参与,超级AI反而可能通过替代效应抑制人类的创新投入,最终导致整体创新活动的减少。这种效应在历史上的技术变革中也曾出现,提醒我们需要谨慎评估AI对创新生态系统的复合影响。

技术传播的滞后效应

历史经验表明,重大技术突破在被广泛应用之前通常都会经历几十年的滞后期。电力从发明到大规模商业应用花费了近半个世纪,互联网从军用网络发展为商业基础设施也经历了类似的过程。AI技术同样面临这种传播滞后的挑战,即使技术本身快速迭代,如果缺乏配套的制度、基础设施和人力资本支撑,其对整体经济的影响仍可能过于局限。

Philippe Aghion和Peter Howitt

这种滞后效应在AI领域表现得尤为复杂。与过往技术不同,AI的应用需要大量的数据基础设施、专业人才和监管框架支持。这些配套条件的建设往往需要更长时间,可能进一步延缓AI技术的经济效应释放。同时,AI在不同行业和地区的渗透速度存在显著差异,这种不均衡发展模式也会影响整体经济增长的加速度。

谷歌DeepMind的AGI政策开发主管Séb Krier对Aghion的观点给出了进一步阐释。他认为,即使经济中99%的部分实现完全自动化并具备无限生产力,整体增长率仍会被最后1%关键而困难的任务所拖累。在AGI时代,这些"难以改进"的任务将不再以人类为中心,而是以物理规律为中心,经济增长率将取决于AI操控物理世界的速度而非其计算能力。

对立观点与学术争议

学术界对AI经济影响的看法并非一致。MIT等机构的研究者Tamay Besiroglu提出了截然不同的观点,认为AI增强的研发活动更依赖资本投入而非劳动力,而资本可以无限积累。他们的模型显示,如果深度学习等AI技术广泛传播,美国的经济增长率可能实现翻倍。

这种观点的核心在于AI对研发效率的革命性提升。DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯表示,AI将很快把药物发现从数年压缩到几个月。如果这种效率提升模式推广到所有研究领域,每个研究人员的生产力将获得永久性提升,从而推动科技进步和经济增长的持续加速。

然而,这种乐观预期面临几个关键挑战。首先,不同研究领域的AI应用成熟度存在巨大差异,药物发现领域的成功经验未必能够直接复制到其他领域。其次,研发效率的提升是否能够转化为实际的经济增长,还需要考虑市场需求、监管环境、社会接受度等多重因素。

更深层的问题在于,即使AI能够极大提升研发效率,创新的商业化应用仍然面临传统的市场约束。新技术从实验室走向市场需要大量的试错、改进和适应过程,这些环节很难通过AI实现大幅加速。因此,研发效率的提升可能无法直接转化为经济增长的同比例加速。

从长期历史视角来看,经济停滞曾是人类社会的常态。尽管间或有重大发现能够改善生活条件、提高收入水平,但经济增长最终总会趋于平缓。现代经济的持续增长本身就是一个相对较新的现象,主要出现在过去两个世纪。这种历史背景提醒我们,不应将当前的技术乐观主义视为理所当然的趋势。

Aghion的观点并非要否定AI的经济价值,而是呼吁更加理性和全面地评估技术变革的影响。他强调,要实现真正意义上的经济突破,不仅需要技术创新,更需要制度创新、社会适应和政策协调。只有在这些条件的共同作用下,AI才能真正发挥其推动经济增长的潜力。

这场关于AI经济影响的学术争论反映了技术变革时代的深层次思考。无论最终结果如何,这种多元化的学术讨论都有助于我们更好地理解和应对即将到来的智能时代,避免在技术狂热中迷失方向。

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