主要观点总结
本文报道了关于人工智能（AI）技术的投资和影响方面的讨论。文章指出，尽管AI技术在许多领域取得了进展，但对其经济影响和收益回报仍存在争议。多位专家对AI技术的潜在经济影响持保守态度，并对技术的成本、长期影响和收益表示担忧。文章还提到了一些专家对AI技术成本的质疑，以及对AI能否实现超级智能的怀疑。此外，讨论还涉及了AI技术的其他成本、不良使用风险以及可能的泡沫破裂等问题。投资者被提醒要注意观察人工智能应用的进展和企业盈利能力的变化，以判断泡沫是否即将破裂。
关键观点总结
关键观点1: AI技术投资巨大，但对经济影响的预期存在争议。
文章指出，尽管有大量的投资用于AI技术，但对其经济影响的预期并不像一些乐观者所想象的那样大。
关键观点2: 专家对AI技术的潜在经济影响持保守态度。
多位专家对AI技术的长期经济影响表示担忧，并对其成本、收益和潜在风险提出了质疑。
关键观点3: AI技术成本高昂，但收益回报存在不确定性。
文章讨论了AI技术的高成本，以及实现预期收益回报的不确定性。
关键观点4: 投资者需观察人工智能应用的进展和企业盈利能力的变化。
投资者被提醒要注意观察人工智能应用的进展情况，以及企业盈利能力的变化，以判断泡沫是否即将破裂。
正文
Acemoglu估计，在未来的十年甚至更长时间里，生成式AI技术对美国的生产力和经济增长的推动作用可能会比很多人预期的少。他认为，
只有大约四分之一的任务能够通过AI自动化，这意味着AI只会影响不到所有任务的5%。
尽管技术随着时间的推移会变得更加先进，成本也会降低，但Acemoglu认为，AI模型的进步速度不会像许多人想象的那样快或令人印象深刻。
此外，他质疑AI是否会创造出新的工作任务和产品。他认为，这些影响并不是“自然规律”，不能期待AI技术会自动带来大量新的工作和产品。
因此，他预测AI在未来十年内对经济的实际影响会很有限，AI只会使美国生产力增加0.5%，GDP仅增加0.9%。
这会导致投入的数百亿美元可能会被浪费，
而且美股“七姐妹”获得的数万亿美元市值可能是历史上最大的泡沫。
资料显
示，受访人麻省理工学院教授Daron Acemoglu有多部著作，包括《国家为何失败：
权力、繁荣和贫穷的起源》和最新著作《权力与进步：
我们为技术和繁荣而展开的千年斗争》。
下文摘录了作者Nathan对Acemoglu和Covello采访的部分内容，这段内容可能会帮助您比其他人更早意识到AI泡沫的全部程度，从而避免未来巨大的投资损失：
Allison Nathan：
高盛经济学家预测未来10年AI会使生产力增长约9%，GDP将增长6.1%，而您预测未来10年AI只会使美国生产力将增长约0.5%，GDP将增长约1%，可能比许多预测者（包括高盛）的预期要小得多，
为什么您对AI的潜在经济影响不那么乐观？
Daron Acemoglu：
预测差异似乎更多地围绕着AI对经济产生影响的时间，而不是该技术的最终前景。生成式AI有可能彻底改变一些领域，但这些变革不会在未来10年内发生。
现在的生成式AI主要是通过自动化某些任务或提高工人的效率来改善现有流程，而不是创造新的、大规模的变革。
短期内，AI能自动化的任务数量有限。
很多需要现实世界互动的任务，像交通、制造、采矿等，AI短期内无法显著改进。
AI的主要影响会在纯脑力任务上，但这些任务的数量和规模不大。
为了量化这一点，我首先研究了Eloundou等人的综合研究，他们发现生成式AI和其他AI技术可以改变20%以上的生产任务，但这是长期预测。
另一项研究估计，未来10年内只有约23%的任务能通过AI经济高效地自动化，这意味着只有约4.6%的任务会受到AI影响。平均劳动力成本节省约为27%。未来10年内，AI对生产力的提升约为0.53%到0.66%，对GDP的增长约为0.9%。
Allison Nathan
：最近的研究估计使用AI可以节省10%至60%的成本，但您认为只能节省30%左右。为什么呢？
Daron Acemoglu
：有三项详细研究了AI节省成本的效果。其中一项（Peng等人）估计节省高达56%，但它研究的任务很简单，比如用AI帮助程序员写HTML。这种任务容易用AI完成，但复杂任务不会这么容易。因此，我忽略了这项研究，只考虑了其他两项更现实的估算。
Allison Nathan
：历史上，技术发展往往会改进并降低成本。人工智能技术会不会也有类似的趋势？
Daron Acemoglu
：当然有可能。但我不相信单纯增加数据和计算能力能快速提升AI的能力。很多人认为更多数据和计算会让AI变得更好，但AI能力翻倍具体意味着什么？
比如在客户服务或复杂文本总结方面，没有明确的指标证明AI输出会好两倍。此外，数据的质量很重要，目前还不清楚从哪里获得更多高质量的数据。最后，当前AI技术本身可能有局限性。人类认知涉及多种复杂过程，而当前的AI还远远无法达到类似《2001：太空漫游》中的HAL 9000那样的智能水平。
Allison Nathan
：即便您对未来5到10年AI的影响持保守态度，是否也有下行风险？
Daron Acemoglu
：确实有风险。技术突破总是可能的，但即使有突破也需要时间见效。如果AI在改进复杂任务方面表现不佳，那么即使是我的保守估计也可能过高。大公司可能会迅速采用AI工具，但小公司采用的速度会更慢。
Allison Nathan
：从长远来看，您认为AI实现超级智能的可能性有多大？
Daron Acemoglu
：我怀疑AI能否在更长远的时间内实现超级智能。AI可能在20-30年内彻底改变科学过程，但人类仍然是主导。真正的超级智能AI能够在没有人类干预的情况下完成所有工作，但我认为即使30年后这种情况也不太可能发生。
