---
schema_version: "library-reader-v1"
source_type: "original_book"
title: "AI经济：机器人时代的工作、财富和社会福利（被科技洪流裹挟的每个人，都需要在AI时代做出自己的选择）"
author: null
edition: null
publisher: null
year: null
isbn: "9787213100970"
library_document_id: "047e618c-de46-43fe-9dc3-84a4dab9fd04"
source_sha256: "8d22343cb9934604eebf143b3063c9568282fe03a946d04e2da3dd693ba3f20c"
pdf_physical_page_count: 514
pdf_physical_page_index_base: 0
range_start: 60
range_count: 10
html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/047e618c-de46-43fe-9dc3-84a4dab9fd04?start=60&limit=10"
markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/047e618c-de46-43fe-9dc3-84a4dab9fd04.md?start=60&limit=10"
previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/047e618c-de46-43fe-9dc3-84a4dab9fd04.md?start=50&limit=10"
next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/047e618c-de46-43fe-9dc3-84a4dab9fd04.md?start=70&limit=10"
---
# AI经济：机器人时代的工作、财富和社会福利（被科技洪流裹挟的每个人，都需要在AI时代做出自己的选择）
> 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=60 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
尽管大部分经济学家认为这样的增长率令人惊叹，但在未接受过正规经济学教育的人眼里，它们也许看起来很不起眼。而复利（Compound Interest）是个绝妙的东西。若复利累积23年，则2.8%的增长率可产生近90%的人均GDP总体增长。对于5.6%的年增长率（德意志联邦共和国实现过），总增长将达到250%。难怪对整个工业化世界来说，经济学家通常称这一时期为“黄金时代”（Golden Age），也难怪德国人将其叫作“Wirtschaftswunder” ， 即 “ 经 济 奇 迹 ” （ EconomicMiracle）。
但好事同样也有结束的时候。该时期之后，几乎所有国家的经济增长率都大幅回落。在大约15年内，记录在案的全球经济增长仅勉强高于1870—1913年的水平。造成这种急剧变化的原因仍然存在争议，但似乎很明显的是，1973—1974年和1979—1980年两次石油价格的剧烈上涨起了重要作用。与此同时，随着基于美元的固定汇率制（Fixed Exchange Rate Regime）的崩溃，国际货币体系（International Monetary System）崩溃了，通货膨胀率飙升。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=61 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
20世纪70年代，在经历了一段时期的高通胀后，各国央行和政府采取各种政策用以再次降低通胀，包括高到天际的利率。他们最终成功地抑制了通货膨胀，但代价是非常高的失业率。这是术语“滞涨”（Stagflation）开始被广泛使用的时候。人们对经济前景的悲观情绪蔓延开来。
随后，经济增长开始回升，最初以发达经济体为中心，后来又受到新兴市场快速增长的推动。2001—2007年，全球经济平均增长近4%。虽然没有“黄金时代”那么高，但比那之后的情况要好得多。这给人的印象是，好时光又回来了。但实际上，这些全球总量具有误导性。除去以中国为首的新兴市场的超高增长，大多数西方国家的增长率呈下降趋势。
新兴市场的快速增长并非源于一些新的、变革性技术驱动，这种激增多半源于其人均GDP与西方相当水平之间的巨大差距，这为追赶型增长提供了广阔的空间。新兴市场国家所要做的全部事情，就是采用西方已经使用的技术，然后像变戏法一样，快速增长随之而来。我说的是“他们所要做的全部事情”，这可能会缩小/消除或者至少减少与西方差距所需的变革规模，它涉及巨大的社会和政治变革。
然而，随着新兴市场日益靠近领先者，仅靠追赶就可能实现的增长开始回落。虽然其持续到现在，但开放国际贸易对产出和生活水平的巨大推动只是一次性的变革。因为你无法一直保持开放。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=62 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
值得注意的是，新兴市场的迅猛增长拉动了整个世界的增长率，使得亿万人口摆脱了贫困。虽然有计算机和互联网的帮助，但其来源本质上是商业和政治，而非技术。
然后发生了一系列震惊世界的事件。[23]碰巧的是，它们也不是技术性的。对2007—2009年的全球金融危机（GlobalFinancial Crisis ， 简 称 GFC ） 及 其 导 致 的 随 后 的 大 衰 退（Great Recession）来说，其根源在于金融领域，而非技术领域。此外，尽管涉及所谓的金融技术出了问题，但说到底，GFC的原因还是在于人性、制度和公共政策中始终存在的某些弱点。[24]
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=63 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
经济长期停滞的背后
全球金融危机及随后的大衰退之后的几年中，量化的经济增长速度一直很缓慢。[25]这种经济扩张步伐的急剧放缓使得大量学术论文如洪水般涌现出来，试图对其加以解释。一些经济学家认为这是“新常态”。他们中的很多人一直聚焦于这种放缓的需求方面。杰出的美国经济学家拉里·萨默斯（LarrySummers）复兴了“长期停滞”（Secular Stagnation）这一概念，它于20世纪30年代在世上转了一圈，并在第二次世界大战后幸存过一段时间，后来长期的战后扩张给了它似乎致命的一击（看上去经济思想永远不会真的消亡，它们仅仅拖着脚走下舞台，显然受了致命伤，但只是为了晚些时候再重返舞台）。
长期停滞背后的基本观点是，由于各种各样的原因，总需求表现出持续低于总供给的趋势。其结果是，为了防止这种情况造成大范围的失业，财政和货币当局不得不诉诸特殊的刺激政策，比如，大幅增加预算赤字、利率降至接近于零，以及启动用新发行的货币支付购买债券的庞大计划。
一些（但绝非全部）支持该观点的经济学家强调，不平等的加剧是长期停滞潜在的根本原因。约瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）是这种观点的著名倡导者。另一些经济学家接受这种相关性，但认为其因果关系是相反的，也就是说，生产率增长速度的减缓加剧了不平等。[26]还有一些人倾向于将总需求的缓慢增长主要归因于银行的疲软、债务的悬置和各种监管，以及使公司更加小心谨慎的多种限制和阻碍。这种辩论会一直持续下去。幸运的是，我们无须在此预判结果。不过，我们确实需要讨论一些关于经济增速放缓的其他可能的解释。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=64 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=65 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
经济增速放缓的原因是什么
对虚弱经济表现的需求导向解释也可以很容易地体现在供给方面。因为疲弱的总需求往往导致对工厂、机器、建筑、软件的投资支出的疲弱。此类支出的减少将抑制生产率的增长，因为其减少了工作者工作必须要用到的资本数量。
但有些经济学家对当前世界经济状况给出了一种解释—其明显是由供给方面驱动的。实际上，其本质上是技术性的。也就是说，他们认为经济增长乏力的根本原因是技术进步速度的减缓。[27]
这些经济学家中最著名、最令人信服的是美国学者罗伯特·戈登。[28]他认为，最近全球经济增长的放缓不能简单地归咎于总需求的疲弱或工作人口增长的减缓。就我们目前所知的是，生产率的潜在增长似乎已经显著放慢。
戈登说，我们应该在长期历史背景下看待这个问题。他认为，我们应将第一次工业革命视为一次性事件。在那之前，经济几乎没有进步，在那之后，更确切地说是第三次即最近一次工业革命结束之后，经济进步也可能接近于零。因为他提到，迄今已发生过三次工业革命。多亏了机器人和AI的出现，我们现在也许即将经历第四次。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=66 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
过去的每一次工业革命均与关键技术的突破相关。第一次工业革命（那个特指的“工业革命”）大约发生在1750—1830年，与蒸汽机、棉纺和铁路的早期发展有关（虽然铁路在几十年后才开始影响经济）。第二次工业革命大约发生于1870—1900年，与电、内燃机和电话的发现发明有关联，之后还出现了各种互补性的发明，比如大量的家用电器、汽车和飞机。
根据戈登的推断，第三次工业革命始于1960年左右，与计算机相关联，引出了万维网（World Wide Web）和移动电话。
戈登认为，最近生产率增长放缓是因为这样的事实——第三次工业革命的意义远不及前两次的重大，其尾声阶段正在当下上演。他曾说过，很多用计算机代替重复性文书工作的发明都出现在很久之前，即20世纪七八十年代。
与此同时，最近的发展主要集中在娱乐和通信设备的改进上。诚然，这为家庭生活和工作之余的休闲和消费都提供了机会，但对人均产出的增长没有多大贡献。特别是它们不符合过去两个世纪以来支撑经济发展的传统技术进步模式，即用机器取代人力。
你可能会以为计算机化肯定符合这种范式。然而，诺贝尔奖得主、经济学家罗伯特·索洛（Robert Solow）于1987年发表过著名的讲话：“你可以看到，计算机时代无处不在，但除了生产率统计信息方面。”[29] （请注意，20世纪90年代后期美国生产率的上升表明，计算机带来的收益是真实存在的，但与很多其他进步一样，其表现延迟了）美国企业家、风险投资人彼得·蒂尔（Peter Thiel）更加精辟地描述了对近期技术领域的失望之情。他说道：“我们想要会飞的汽车，结果得到的却是140个字符。”（译者注：140个字符指社交平台上对发布信息的长度限制）
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=67 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
罗伯特·戈登关于技术进步很大程度上已接近尾声的论断具有轰动性。想想看，新兴市场快速发展的脚步不可逆转地放缓，整体经济进步基本上趋零，生活水平几乎完全没有提高，下一代的未来不会比现在的人好很多，他们会回到第一次工业革命之前的状况和前景（不是生活水平）。毫无疑问，如果这确实是我们的未来，那么它代表着一场天翻地覆的变化——可能会带来严重的政治后果。因此，我们所有人的风险都非常高。但戈登是对的吗？
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=68 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
生产率增长悲观看法的四种反驳观点
一般来说，对戈登主导的对当前和未来生产率增长的悲观看法的主要反驳观点大致有四种，它们不一定相互矛盾，甚至未必有竞争性。我不打算试着给它们每一个打分，我将再一次把这个机会留给别人。我只想说，我认为它们都有价值，“真正”的答案是包含这四种观点的混合体（这种情况不是第一次出现了）。
第一种反驳观点是，我们没有恰当地量化生产率的增长情况。因此，生产率下降也许仅仅是统计上的错觉。正因如此，或许没有具有说服力的依据来假设——我们未来的生产率将会增长极慢，并由此导致生活水平下降。
这似乎太言之有理了。毕竟，除了最简单的经济体，在最佳时机生产率增长也很难量化。但我们刚刚经历了一场数字骚动，它重塑了我们的生活方式，并彻底改变了广告、报纸、银行等各行各业。
此外，在这个新的数字世界中，许多可用的新服务都会免费提供给用户，这和与之处于竞争状态且常常被替代的非数字版本形成了鲜明对比。例如，人们在YouTube上点击观看视频，而不是去电影院。对经济学家而言，某种事物的价值与其在市场上的定价紧密相关，这是个特别困难的问题。但是，某些数字服务没有价格，并不意味着其价值为零。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=69 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
有明确的迹象表明，对GDP（及相应的生产率）缺乏记录的现 象 很 普 遍 。 在 美 国 ， 经 济 分 析 局 （ Bureau of EconomicAnalysis）报告称，信息产业目前对GDP的贡献不到4%，几乎与其在1980年的贡献完全相同（那时万维网还没有发明出来），更别提其他行业了。[30]这有可能是真的吗？
人们已经做了各种努力来估计GDP及相应生产率缺乏记录的程度。在英国，由英格兰银行（Bank of England）前副总裁查理·比恩（Charles Bean）爵士领导的一项研究得出结论，对2005—2014年的数字经济状况缺乏记录情况的纠正可使年GDP增长率增加0.35%—0.65%。这听上去可能不算多，但如果将其加到量化了的生产率增长上，你就会得到一个数字，这个数字不包括1950—1973年的所谓黄金时代，其与1800年以来的平均记录相差无几。查理·比恩爵士的估算可能用力过猛。
这一结论得到了马丁·费尔德斯坦（Martin Feldstein）教授的支持，他认为，这种调整GDP统计数据的任务“困难到超乎想象”——以革命性技术变革带来的各种隐形价格变化和质量改善作为依据。[31]请注意，这样做很困难的部分原因在于，并非所有新数字经济中的变化都带来了改善，就像任何曾尝试打电话给他们的电力或天然气供应商的人都可以证明这一点那样。所以说，这是一个权衡改善的部分和变得更糟的部分的问题。
下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/047e618c-de46-43fe-9dc3-84a4dab9fd04.md?start=70&limit=10)