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English 中美对AI态度的差异
美国和中国人对人工智能（AI）的态度截然不同，反映了两国对技术变革的文化差异。根据统计数据，仅有约6%的美国人对未来持乐观态度，表现出普遍的悲观情绪。相比之下，41%的中国人对未来充满信心，展现出对新技术的积极态度。这种差异表明，美国人对AI持谨慎甚至担忧的态度，而中国人则更倾向于拥抱其带来的机遇。
美国人的主要担忧在于AI可能导致中产阶级失业。过去全球化已造成大量工作机会流失，而AI的广泛应用可能进一步加剧就业问题，扩大贫富差距。在最近的一个论坛上，这一话题引发了热烈讨论，其中麻省理工学院经济学教授埃里克·布兰约弗森（Erik Brynjolfsson）的观点尤为引人注目。本文将深入分析他的见解，探讨AI的短期与长期影响。
布兰约弗森教授的观点
布兰约弗森教授认为，AI在长期内将对社会产生深远影响，但在短期内对生产力的提升作用有限。这一观点尤为重要，因为当前美国生产力增长停滞，导致工资停滞、社会不平等加剧，中产阶级的不满情绪日益高涨。生产力低下被认为是社会不满的重要根源之一。
令人意外的是，布兰约弗森指出，近十年来美国的技术创新并未减少，尤其在AI领域，机器学习、深度学习、神经网络、语音识别和图像识别等方面取得了显著成果。谷歌、苹果、亚马逊、微软等科技巨头对AI的投资自2012年以来增长了十倍，普遍认为AI已接近重大突破，即将“起飞”。
然而，尽管AI技术取得如此进展，其对生产力的积极作用尚未显现。布兰约弗森提出了四个原因解释这一现象：
1. 技术专家的过度乐观
技术专家往往高估新技术的社会影响。历史上，这种过度乐观的例子比比皆是。例如，20世纪60年代，科学家认为核能将成为能源问题的终极解决方案，但半个世纪过去，核能仍未达到经济可行性，无法与石油和天然气竞争。同样，可控核聚变被宣传为“20年后”即可实现，但60年后仍遥遥无期。太空探索、飞行汽车、生物燃料乙醇等技术也曾被寄予厚望，但大多未能兑现承诺。
AI的概念早在1967年便被提出，预言其将超越人类智能，但至今尚未完全实现。技术专家相信技术能解决所有社会问题，这种信念常导致预期过高。此外，资本市场和媒体为了吸引投资和点击量，倾向于夸大技术突破的意义，制造炒作。真正的技术革命往往需要几十年才能显现，其影响力在初期往往不被察觉。
2. 生产力衡量标准的缺陷
布兰约弗森认为，当前的经济统计标准可能低估了AI对生产力的影响。传统经济指标往往滞后，无法准确反映技术进步的真实效果。这一问题在经济学界并非新话题，但确实影响了对AI贡献的评估。
3. 利益分配不均
AI的益处目前集中在少数行业和群体中，未能广泛惠及社会。这种不均衡的分布限制了其整体影响，类似的现象在以往技术变革中也曾出现。
4. 社会重组的需要
布兰约弗森最深刻的观点是，AI作为一种通用技术（General Purpose Technology, GPT），需要社会进行大规模重组才能充分发挥潜力。GPT具有三个特点：广泛扩散、持续改进和引发连锁创新。历史上，蒸汽机、电力、计算机和互联网都属于此类技术。
- 扩散性：AI不仅限于IT行业，还将渗透到金融、医疗等领域，其应用范围堪比电气化。
- 改进性：AI算法不断优化，应用范围持续扩大，类似计算机遵循的摩尔定律。
- 连锁创新：AI将催生新行业、新流程和新商业模式，类似互联网带来的变革。
然而，GPT的整合需要时间。以电气化为例，美国从19世纪90年代开始引入电动机，但直到1919年，超过一半的工业企业才采用电力。在此期间，电动机最初仅用于替代蒸汽机，工厂布局和生产模式未发生根本变化，导致生产力增长仅为每年1.2%。直到独立电机的出现，工厂得以重新设计，引入流水线生产，才在20世纪20年代引发生产力激增，改变了工业和生活方式。
类似地，IT革命自1971年英特尔推出商用CPU开始，历经25年才显著提升生产力。直到1995年Netscape Navigator图形浏览器的出现，电子商务和新型商业模式才真正推动社会变革。AI作为GPT，预计也需25-30年的适应期，涉及组织结构、劳动力培训和商业模式的全面调整。
AI未来的启示
AI的缓慢整合揭示了一个普遍规律：变革性技术需要时间、人才和社会重组才能发挥潜力。谷歌、微软等老牌科技公司尽管投入巨资，但因其组织基因非AI原生，整合新技术的难度较大。未来，年轻一代——尤其是00后——凭借对AI的天然适应力，可能主导新兴AI公司，创造新商业模式，挑战现有巨头。
总之，AI的长期潜力巨大，但短期内对生产力的贡献有限。美国对AI的悲观情绪反映了对就业和社会不平等的担忧，但历史经验表明，只要社会完成适应，AI有望开启繁荣新时代。目前，我们需在乐观与现实挑战间找到平衡，迎接这场技术变革。
