三位诺贝尔经济学奖得主认为，在人工智能领域有三种值得关注的事情

詹姆斯·奥多尼尔

2026 年 5 月 11 日

    在 2024 年获得诺贝尔经济学奖前的几个月，Acemoglu发表了一篇论文，这让他在美国硅谷几乎没什么粉丝。与大型科技公司 CEO 们所承诺的——对所有白领工作进行改革——相反，Acemoglu估计人工智能只会对美国生产力带来微小的提升，并不会消除人类工作的必要性。他写道，人工智能在自动化某些任务方面还可以，但有些工作会完全没问题。

    两年后，Acemoglu的谨慎观点并未流行起来。从参议员Bernie Sanders的集会到我在杂货店排队时听到的谈话，到处都在讨论人工智能（AI）引发的就业末日。一些先前持怀疑态度的经济学家开始更愿意接受人工智能可能带来重大变革的观点。上周，一位加利福尼亚州州长候选人表示，他想对企业的 AI 使用征税，并为“AI 驱动的裁员”受害者提供赔偿。

    一方面，数据仍然支持Acemoglu的观点；研究反复发现人工智能并不影响就业率或裁员。但自他做出谨慎预测以来，这项技术已经取得了长足的进步。我与他交谈，以了解人工智能的最新发展是否改变了他的论点，以及除了迫在眉睫的通用人工智能（AGI）之外，他现在还担心什么。

    自Acemoglu的论文以来，AI 领域最大的技术突破之一是自主 AI，即能够超越聊天机器人并独立运行以完成你赋予它们的任务的工具。因为它们可以独立工作而不仅仅是回答问题，公司越来越多地将代理作为一对多的人类工人替代方案进行推广。

    “我认为那只是一个失败的计划，”Acemoglu说。他认为代理人应该被视为增强某人特定工作的工具，而不是能够处理一个人整个工作的灵活事物。

    一个原因与工作中涉及的各种任务有关，这是Acemoglu自 2018 年以来在其人工智能研究工作中一直在研究的内容。例如，一位 X 光技术员需要处理 30 种不同的任务，从记录患者病史到整理乳腺 X 光图像档案。Acemoglu说，工人可以自然地在不同格式、数据库和工作风格之间切换来完成这些任务，但一个 AI 需要多少个独立的工具或协议才能做到同样的事情？

    代理是否能够放大 AI 对就业的影响，将取决于它们最终能否处理人类自然完成的任务之间的协调。AI 公司正激烈竞争，证明它们的 AI 代理能够在更长的 时间内独立工作而不出错，有时会夸大结果——但 Acemoglu表示，如果代理不能流畅地在任务之间切换，许多工作将免受 AI 接管。

    多年来，大型科技公司一直以惊人的薪资招聘人工智能研究人员。但我向阿西莫格鲁询问了我在招聘方面注意到的一个不同现象：人工智能公司都在建立自己的经济学团队。

    OpenAI 在 2024 年聘请了杜克大学的 Ronnie Chatterji 担任其首席经济学家，并宣布去年 Chatterji 将与哈佛经济学家、前奥巴马顾问 Jason Furman 合作研究人工智能和就业。Anthropic 组建了一个由 10 位顶尖经济学家组成的团队进行类似的研究。就在上周，Google DeepMind 宣布聘请了芝加哥大学的经济学家 Alex Imas 担任其“AGI经济学总监”。

    Acemoglu 注意到同事也纷纷被这些职位吸引。“这是有道理的，”他说：AI 公司很清楚，由于就业问题，公众对 AI 的怀疑情绪正在增长。而且他们有强烈的动机来塑造围绕其技术的经济叙事（考虑一下 OpenAI 关于新时代产业政策的最新提议）。

    “我希望我们不会遇到的情况，”Acemoglu说，“是他们只对经济学家感兴趣，以进一步他们的观点或进一步炒作。”这种紧张关系笼罩在“人工智能经济学”这个新兴领域上；令人担忧的是，关于人工智能对工作的影响的一些最有影响力的研究可能会越来越多地来自那些从有利结论中获益最多的公司。

    我不认为 AI 使用起来很困难；我们大多数人通过使用普通语言的聊天机器人来与之互动。但Acemoglu说我们应该考虑它如何与引发早期技术变革的软件相比，比如用于制作幻灯片的 PowerPoint 和用于文档的 Word。

    “任何人都可以将这些安装在他们的电脑上，并让它们做他们想做的事情，”他说。它们会相应地传播。

    “我们还没有看到基于 AI 的应用程序在可用性上达到同样的水平，”他说。即使任何人都可以与 AI 模型聊天，普通工人通常需要一段时间才能从中获得实际和高效的使用。这就是为什么 AI 尚未对就业市场或经济产生重大影响的部分原因。因此，Acemoglu 密切关注的其中一个关键信号是创建使 AI 更易于使用的应用程序。

    但他承认，一段时间内，我们将看到各种关于人工智能的相互矛盾的证据：例如，大学毕业生发现就业市场越来越差，但人工智能对生产力的没有明显影响。他说：“存在巨大的不确定性。”而这正是目前人工智能经济中最令人信服的一点：言论的确定性以及其他所有方面的不确定性