由中國廠商所開發的 AI 應用 DeepSeek 橫空出世，造成許多投資人高度擔憂，恐慌情緒不只席捲華爾街，更造成許多 AI 廠商股價暴跌，台灣股市和股民也深受其害。
然而，先不論 DeepSeek 僅僅透過超低成本，就打造出超高效率的 AI 模型，這件事情本身究竟是真是假，產業界認為 AI 推動全球經濟發展的關鍵，仍然在於如何提高人類現有生產力。
儘管許多 AI 公司不斷飛漲的價值令人興奮，但是 AI 能夠提升人類生產力的證據，至今卻仍然十分稀少。
證據不足亦敲響了許多投資人、開發者，內心對 AI 未來發展之路的警鐘，專家則認為人工智慧將帶領全球經濟走向 3 種情況，同時為世界留下影響深遠的後果。
樂觀、悲觀與極端
對於樂觀主義者來說，他們認為 AI 將是促進未來經濟繁榮的原動力；悲觀主義者則擔心聊天機器人只是一場「小把戲」，而非真正意義上的典範轉移，而且投入訓練模型的數十億資金，將來也不會產生足夠回報。
至於第三種觀點相對之下更為「極端」，有些人認為，最終 AI 只會令有權有勢的菁英受惠，使得他們變得更為富可敵國，導致底層勞工通通失業。
假如 DeepSeek 這類「低成本、高效率」的 AI 模型沒有任何造假，使 AI 應用變得更加便宜、普及，那麼上述 3 種經濟影響顯然將更快浮現，同時哪個陣營的觀點能夠勝出，更會決定全球經濟的未來面貌。
帶領人類走向科技奇點
首先在「樂觀」的情況下，未來 AI 將會不負眾望，於更廣泛的經濟體系中不斷擴散，促進人類生產力的激增，進而推升民眾薪資與經濟成長。
日前高盛分析師估計，當到 2034 年時，美國的 GDP 將因 AI 增加 2.3%；麥肯錫全球研究院更進一步預測，到了 2040 年美國 GDP 將提升 5% 到 13%；甚至在一些比較激進的研究中，專家認為未來 10 年之間，全球 GDP 每年平均可以增長 6 個百分點。
不過上述的「超樂觀」預測自然也有前提，那就是人類將逐漸走向「科技奇點」，並且使機器變得比人類更聰明，同時 AI 也不會突然變壞，單純只關心人類的福祉。
發展 AI 只會讓富者更富？
至於在「悲觀」的情況下，專家認為 AI 從實驗室走向商業市場的過程將步履蹣跚。
舉例來說，榮獲 2024 年諾貝爾經濟學獎得主的 Daron Acemoglu 就指出，在未來 10 年之內，那些原本由人類所執行的工作任務中，大約只有 5% 會被 AI 所取代，而人工智慧對整體 GDP 的貢獻，其實也僅僅只有 1%。
在「樂觀」和「悲觀」以外的第三條路，專家推測，AI 應用於未來將變得十足強大且無可避免，但其影響卻一言難盡。
特斯拉執行長馬斯克就曾提出看法，指出 AI 發展將導致人類拋棄對「工作」的認知，未來將會出現一個「完全不需要工作」的時刻；然而若 AI 全面取代人類勞動力，而非單純提高人類的生產力，結局將是人類工作機會將一波波的流失。
在這種情況下，全球經濟成長不僅仍維持上升趨勢，甚至可能出現加速，但成長所帶來的利益將全都歸於任何早一步投入 AI 發展，或者懂得利用 AI 取代人類的領導者及企業。
重現 30 年前的「生產力悖論」
根據 Daron Acemoglu 著作《Power and Progress》中指出的研究，他表示在歷史長河中，每當科技進步都會促進人類經濟繁榮，但對於勞動力即工人權益來說，卻往往卻處於劣勢。
諾貝爾經濟學獎得主 Robert Solow 於 1987 年就提出過「生產力悖論」，以當時正在蓬勃上升的電腦時代為背景，表明當資訊技術領域發展太過迅速時，生產力成長反而會出現減速。
時間來到 2025 年，消失近 30 年的生產力悖論開始因為 AI 再次出現，同時人工智慧所帶來的熱潮，跟實際生產力成長之間的差距，甚至比當時 PC 蓬勃發展的時代還要來得更大。
借助 AI 提高生產力證據仍然不足
根據統計資料，現今美國勞工每小時產出僅有 1.86% 的年度成長率，遠遠不及 1990 年代中期到 2000 年代中期，因網際網路徹底改變經濟而出現的 3.3%。
即便深入研究數據細節，依然很難找到 AI 驅動人類生產力激增的實質證據，比方美國政府雖然投入大量資金，全力興建半導體晶圓廠，甚至重啟核電廠加速能源建設，藉此支援 AI 產業，但過去在 PC 和網路革命中，顯著提升的 IT 人員雇用、投資及研發支出，卻幾乎沒有呈現波動。
單純從數字來看，對於 AI 驅動經濟發展的悲觀主義者，似乎於觀點方面佔了上風。不過在 2024 年公開的一項研究卻表明，雖然 AI 革命才剛剛發起約 2 年，但就有 40% 的美國成年人使用過人工智慧，相比之下 PC 在推出 12 年後、網際網路於登場 4 年之後，其實才達到了相同成就。
普及速度更快，超越 PC 及網路
目前 AI 的普及速度比起個人電腦、網際網路都要來更快，已經成為統計上無法忽略的事實；投入 AI 革命的多家企業，如 NVIDIA、微軟、Google、亞馬遜等，其市值相對於美國 GDP 已經成長達 15%，對比網路發展的黃金時代，這個數字也不過僅 10%，甚至還花了 5 年才達成。
從樂觀的角度看，人工智慧的受惠者不是只有大型企業；微軟經濟學家 Sida Peng 即指出，在軟體開發領域中，使用 AI 輔助撰寫程式碼，即透過 GitHub Copilot 協同作業的工程師，任務完成速度比起未使用 AI 工具的人快上 56%。
另一項登上《Science》期刊的研究也表明，ChatGPT 能夠讓人類的文章寫作速度提高 40%，甚至寫作技巧較差的人，還可以在 AI 輔助下使自己的文章品質出現顯著改善。
保持社會凝聚力，關鍵在公平分配
在經濟層面上，無論 AI 未來將造成的衝擊，究竟是「樂觀」、「悲觀」或者「極端」，唯一能確定的事情，即是 AI 還在蓬勃發展，暫時不會有所停歇；人類整體生產力成長雖明顯加快，但並未超過當時個人電腦和網路革命所帶來的速度。
更加關鍵的問題在於，若是在 AI 發展的早期階段，換句話說就是「現在」，人工智慧的效益及缺陷無法得到公平分配，那麼社會凝聚力的衝突就會被大加突顯，不僅是在全球經濟影響上，更是在人類的勞動權益方面。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、《Project Syndicate》。首圖來源：Bing AI
