生成人工智能（AI）具备了模仿人类创造力方面的能力，预示着重大经济变革的浪潮。根据经济历史学家保罗·大卫关于广义目标技术（GPT）的标准，这种形式的人工智能影响着所有人类活动，不断提高效率，并促进了一系列新的创新。
关于生成AI的预期，公众讨论经常在极端乐观和悲观之间摇摆不定。然而，存在更广泛的共同行动关注，即引导其应用，管理其影响，以及优化其社会效益。解决这个问题超越了道德思考，并包括迫切需要重新思考教育、知识管理，以及培养批判性思维技巧来对抗潜在的错误信息和知识的轻视。
生产力前景
通过人工智能实现生产力增益的潜力是巨大的，可能不仅限于重复性任务，还可能延伸到编程和撰写等复杂活动。然而，这些生产力增益的实现并非一蹴而就，因为需要学习和重新组织。历史模式表明，随着新技术的出现，生产力在数十年内会发生演变，这反映了计算机的延迟生产力回报，正如“索洛悖论”所指出的那样。
公平利益分配
一个重要考虑因素是对预期收益的分配。达隆·阿塞莫格鲁和西蒙·约翰逊在他们于2023年出版的书籍《权力与进步》中，警告说，过分重视创新而不是劳动可能导致生产力提高，但没有相应的改善就业或工资的趋势。
环境责任
最后，气候变化的紧迫挑战和对环境过渡的需要要求重新定义和重新评估生产力和经济增长的价值尺度。将AI的益处导向可持续增长是至关重要的。
总之，使生成AI成为实现共享繁荣的工具需要全面的辩论、研究、合作、连贯的公共政策，以及至关重要的评估实验。这项集体责任是巨大的，必须在普遍怀疑的氛围中加以导航，正如École Nationale des Ponts et Chaussées的教授、Cercle des économistes成员皮埃尔·雅克在即将举行的Aix-en-Provence经济见面会上所强调的。
关键问题与答案：
– 生成AI是什么？ 生成AI指的是能够从大型数据集中学习，生成新内容，从文本、图片和音乐到代码和药物分子等等的人工智能模型。
– 为什么生成AI被认为是广义目标技术（GPT）？ 像蒸汽机或计算机一样，生成AI在各行业产生广泛的影响，不断改进，并引发进一步的创新。
– 在生成AI时代，教育扮演着什么样的角色？ 教育必须适应，教授批判性思维、数字素养和适应以人工智能主导的职场的技能，为AI承担更多认知任务的未来为员工进行准备。
挑战与争议：
1. 就业和技能置换： 随着AI自动化更多复杂任务，存在人类就业岗位被取代的风险，导致经济和社会挑战。
2. 数据隐私与安全： 生成AI系统需要大量数据，引发重大的隐私和安全问题。
3. 道德和道德考量： 存在关于生成AI在深度伪造、错误信息中的使用以及其侵犯知识产权或产生偏见结果的担忧。
优势：
– 创新： 生成AI促进了跨领域的快速创新和理念生成。
– 效率： 它自动化和优化任务，可能导致显著的生产力增益。
– 个性化： AI在医疗保健、教育和消费品领域提供个性化解决方案。
劣势：
– 职业自动化： 在某些领域可能导致失业，因为AI取代了人类工作者。
– 数据依赖： AI生成的输出质量严重依赖输入数据的质量，而数据可能存在缺陷。
– 道德问题： 引发对版权、创意的质疑，以及在制造虚假叙述方面的潜在滥用。
鉴于上述观点，与生成AI共同促进繁荣需要坚实的公共政策、创新的教育项目和充分知情的公共辩论。有关更广泛AI领域的更多信息，请查阅AI专注机构和研究机构的有用资源。以下是一些相关可信的机构链接：
– 人工智能促进协会（AAAI）
– 自然研究期刊（搜索有关生成AI的文章）
– 世界经济论坛（搜索他们对AI和经济的见解）
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