（本文作者张晓泉，清华大学经管学院 Irwin and Joan Jacobs讲席教授）
在刚刚过去的诺贝尔奖颁奖季上，科学类的三大奖项，生理学或医学奖、物理学奖和化学奖得主，或多或少都与AI有关，这也让AI再次出尽风头。
当人们都在讨论今年AI是如何备受诺贝尔奖青睐时，诺贝尔经济学奖得主也可以说是与AI有关，特别是获奖者之一Daron Acemoglu。尽管AI并不是他这次获奖的研究方向，但在他的研究中，AI也有着举足轻重的地位（说不定他还会因此再次获得诺奖）。
只不过，不同于此次获奖的其他人，Acemoglu的研究更多地是揭示了AI不那么“美好乐观”的一面，更加明确且有针对性地指出了担忧和质疑，并且给出了一些可能的解决方案。
在这之前，先介绍一下今年得奖的几位经济学家的背景和获奖研究。
这次获奖的研究领域是政治经济学，三位美国经济学家共同分享了这一荣誉，分别是Daron Acemoglu、Simon Johnson和James Robinson。
他们因在解释国家之间贫富差异方面所做的工作而获奖，他们的研究阐述了制度如何塑造国家的繁荣与衰败，以及这些制度最初是如何产生的。
Acemoglu是土耳其裔美国经济学家，也是MIT最高荣誉教职的教授。（我在2019年的时候做过一次经济学诺奖得主的预测，目前为止几乎都命中了，其中一个就是Acemoglu）
Acemoglu的研究涉猎广泛，包括政治经济学、人力资本理论、增长理论、经济发展、创新、劳动经济学、收入和工资不平等以及网络经济学等，而且是一个著作等身的学术大牛，堪称经济学家里的“六边形战士”。所以这个奖对于Acemoglu来说是等待已久了。
Simon Johnson是国际货币基金组织的首席经济学家，也是MIT的教授。他和James Robinson（哈佛大学教授）都是Acemoglu的长期研究合作伙伴，他们共同或分别与Acemoglu合作了多篇论文和著作。
Johnson与Acemoglu合著了技术与经济相关的书籍《Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity》，这本书后面也会讲到。
Robinson和Acemoglu的合作大部分是增长和经济发展的主题，其中就有几本关于此次获奖研究的书籍，包括《The Narrow Corridor》《Why Nations Fail》和《Economic Origins of Dictatorship and Democracy》。
《Why Nations Fail》是Acemoglu在学术界声名鹊起的一本书，它大致涵盖了这次获奖的研究内容，对这项研究感兴趣的可以直接去读这本书，它也有对应的中文版《国家为什么失败》。
这本书中提出了为什么有些社会停滞不前，而另一些社会却蓬勃发展的问题。通过研究和比较历史上许多国家的发展路径，Acemoglu和Robinson开创性地引入了包容型（Inclusive）制度和攫取型（Extractive）制度来解释不同国家之间的贫富差异，该框架现在被广泛用于此类研究的分析当中。
包容型制度广泛分配政治和经济权利，确保大多数人获得参与机会、财产权和决策权。攫取型制度下的财富和权力集中在少数人手中，目的是从大多数人身上榨取利益，以使少数精英受益。
通过强调制度在塑造政治和经济成果方面的关键作用，Acemoglu和Robinson概述了经济和政治制度如何塑造人类社会命运的理论。他们重新诠释了历史上文明的兴衰，展示了制度差异如何与不断变化的环境相互作用，从而产生发展或停滞。
亚当·斯密试图解释国家的财富，Acemoglu和Robinson则研究了国家失败的原因。在他们的讲述中，社会就像托尔斯泰所写的：成功的故事总是相似的——多元民主和受监管的资本主义经济。但失败的形式却各有不同，精英们可以通过多种方式强制推行攫取式制度，从而削弱经济发展。
Acemoglu：重新思考人工智能的「美好盛况」
人类对于人工智能的想象，最早可以追溯到古希腊时代。计算机问世后，这种想象变得具象化和充满可能性，其中最普遍的一种担忧就是：AI是否会抢走人类的工作并取代人类。
随着AI的不断进化和发展，我们确实看到了许多超乎想象的技术或功能得以实现，特别是最近两年大语言模型在全球掀起的AI热潮盛况。在「奇点临近」和「未来已来」论调的渲染下，人们对AI的前景有着无限美好的憧憬，这种热情成为以AI为核心的科技公司股价陡然飙升的助推器。
尽管一些公司对AI投资成本推高的速度远远高于其收入的增长，大多数投资者仍然愿意为准备搭乘AI浪潮的股票支付高额溢价。
对此，Acemoglu发出警告称，华尔街和美国高管层对AI的狂热已经过头了。
Acemoglu并不反对AI，也不是一个悲观主义者。相反，他了解AI的巨大潜力，他的观点都是从更现实的角度出发所做的论证。
就拿当前炙手可热的生成式AI来说，如果只看科技巨头、行业预测者和许多媒体的意见，大多数人可能都会相信AI最新进展将很快带来非凡的生产力优势，彻底改变世界并开创无限繁荣的新时代。
一些专业机构的预测至少看起来更有根据，例如，高盛预测，生成式AI将在未来十年产生7%的全球GDP增长。麦肯锡预计，从现在到2040年，GDP的年增长率可能会提高3-4个百分点。《The Economist》预计AI将创造蓝领财富。
然而，Acemoglu的研究发现，经济理论和数据都不支持如此乐观的预测。
AI的危害
2021年9月，Acemoglu发表了一篇论文直指AI可能产生的负面影响，标题就叫《HARMS OF AI》（AI的危害）。
论文讨论了当前AI技术路径在经济、政治、和社会方面的潜在成本，并指出如果AI不受监管且继续沿着目前的轨迹发展，将可能产生各种社会、经济和政治危害。
其中包括：破坏竞争、消费者隐私和消费者选择；工作过度自动化，加剧不平等，低效压低工资且未能提高工人生产力；破坏民主政治。
Acemoglu表示，这些问题并不是AI技术本质所固有的，而是与它们目前使用和开发的方式有关。
尽管没有确凿的证据表明这些问题迫在眉睫，但正因为AI前景广阔且具有广泛影响力的潜力，在问题变得棘手甚至无法逆转之前对其了解可能是有用的。
为此，Acemoglu提出，仅通过促进竞争来遏制问题可能不够，限制和扭转这些成本还需要监管和政策来重新引导AI研究。
Acemoglu主要从以下三个层面论述了AI可能会产生的危害，以及如何更好地跟踪和监督AI的进展。
（1）信息的收集和控制
- 侵犯隐私：公司和平台可能获取大量消费者个人信息，通过价格歧视获得更多利益，或在处理数据时侵犯消费者隐私。
- 不公平竞争：拥有更多数据的公司可能具有更大的竞争优势，获得更多的利润和消费者剩余，同时放宽了市场上的价格竞争。
- 行为操纵：公司可能利用数据和机器学习算法识别和利用消费者尚未察觉的偏见和弱点，从而将消费者推向更低的效用水平，同时扭曲市场上的产品组合。
（2）AI对劳动力市场的影响
- 自动化：自动化可以作为降低劳动力成本的强有力方式，但它可能变得过度并对工人产生负面影响。
- 技术构成：在投资自动化和增加新任务之间有选择时，过度自动化的问题会加剧，AI可能进一步扭曲这种技术选择的边界。
- 人类判断中范围经济的丧失：与希望AI将人类从日常琐事中解放出来并专注于解决问题和从事创造性任务相反，随着人类越来越多地将决策交给机器，AI与人类的互动可能会使人类变成更糟糕的决策者，尤其是当任务之间存在范围经济时。
- 监控：AI能够增强雇主的监控能力，这对公司来说极具吸引力，但可能产生显著的社会效益低下问题。
（3）AI对沟通和民主的影响
- 社交媒体中的回声室效应：AI驱动的社交媒体如何产生传播虚假消息的回声室，并使社会两极分化。
- 线上交流问题：与AI交织在一起的网络社媒，会造成更多与私人交流有关的错位。
- 舆论操控：AI增强了监控与压制异议的能力。
- 自动化与民主：自动化进程可能进一步损害民主，削弱工人在工作场所的权利和不可或缺性。
这篇论文发表的时候ChatGPT还没有问世，如今已经有许多的证据和案例印证了Acemoglu的疑虑。
与此同时，Acemoglu没有停下继续深入的脚步。
AI使更多人受益的发展路径
2023年5月，Acemoglu与Simon Johnson共同撰写了新书《Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity》。
这本书讨论了三个问题，新机器与生产技术和工资之间的关系；如何利用技术造福社会；以及AI热潮的原因。
在AI对劳动力方面的影响上，他们结合对过去技术革命的强有力的历史分析，探讨了突破性的新技术是否“增强”或改善了现状，而不是仅仅挤占了人类劳动力。
Acemoglu指出，这本书厘清了新技术产生“增强”效应需要采取的形式，它不仅能提高工人的效率，还确实创造了以前不存在的新型就业机会。
同时，Acemoglu还对人们普遍担忧AI可能抢走人类生计的问题进行了解释：“自动化不是我们的敌人，过度自动化才是。”书中对AI提出了批判的观点，强调了其对就业、工资以及民主的负面影响。
当然，Acemoglu和Johnson也为如何利用新技术造福社会提供了一系列技术重定向的政策建议，其中包括：（1）市场激励；（2）大型科技公司的分拆；（3）税收改革；（4）对工人的投资；（5）隐私保护和数据所有权；（6）数字广告税。
针对当下围绕AI无休止地炒作，以及推动投资热潮和科技股强劲上涨的现状，Acemoglu继续用研究做出了分析和解答。
AI的经济效益
今年4月，Acemoglu又发表了一篇论文《The Simple Macroeconomics of AI∗》，更加明确地评估了有关AI新进展对宏观经济影响的说法。
在这篇论文中，Acemoglu提到了ChatGPT的现象级爆火，并指出了由此引发的人们对AI变革性影响的预期，包括前面讲到的高盛和麦肯锡的预测。通过一些理论、模型和分析框架，Acemoglu探讨了这些预测是否现实。
Acemoglu认为，任何技术（包括AI）对宏观经济的影响最终都取决于两点。
一是我们在生产过程中所做的事情（经济学家称之为任务）中有多大一部分会受到影响，二是我们将从这种影响中获得多少生产率提升或成本节约。
在此基础上，根据最近研究的数据，他计算出全球大约4.6% 的经济活动将受到影响，这将带来大约15%的成本节省。这意味着AI在十年内只会使全要素生产率（TFP）增加0.66%。由于AI带动的投资热潮，GDP的增幅可能会更大一些，或许在1%~1.5%的范围内。
Acemoglu用现有数据和经济理论描绘了AI更加温和、现实的前景。
在他的研究中，贯穿始终的思想是：从技术发展的历史看，进步不是自动的，而是取决于我们对技术作出的选择。
技术会对社会制度、权力平衡和资源分配产生影响，通过正确的选择，可以让像AI这样的新技术，可以发展成为一股对人类有益的力量，尽可能地缩小或消除不平等现象，创造更多新的机会，为更多的人赋权，实现真正的共同繁荣，而不是通过自动化取代人类或将大多数人边缘化，或是让权力和财富进一步集中在少数人手中。
最后，Acemoglu设想了未来几年AI可能的三种发展方式。
第一种，也是迄今为止最良性的，炒作慢慢降温，投资在“适度”使用该技术的应用得以稳定发展。
在第二种情况下，这种狂热还会持续一年左右，导致科技股崩盘，使得投资者、高管和学生对这项技术的幻想破灭。Acemoglu称之为“AI春天之后便是寒冬”。
第三种也是最可怕的情况是，这种狂热多年来不受抑制，导致公司裁员无数，向AI投入数千亿美元却不知道将用它做什么。而当技术不奏效时，公司又不得不争先恐后地试图重新雇佣工人，然后整个经济普遍受到负面影响。
Acemoglu表示，在公司高管内部，人们对于AI都有着严重的FOMO（害怕错过）情绪，很难想象相关的炒作会很快放缓，而且当炒作加剧时，下降幅度也不太可能是缓和的。所以最有可能是第二种和第三种情况的某种组合。
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