# 人工智能推动生产力飞速提升：一份全面解读与实操指南 2023年5月10日，布鲁金斯学会发布了一份重要报告，名为《人工智能推动生产力飞速提升》。报告指出，以ChatGPT为代表的大语言模型正在成为强大的工具，不仅能显著提高工作人员的生产力，还能加速创新步伐，为经济增长奠定基础。然而，这种快速进步在带来巨大好处的同时，也隐含着重大风险。因此，引导人工智能朝着造福整个社会的方向发展，是当下至关重要的任务。 未来几年内，数百万劳动者——包括医生、律师、经理和销售人员等——将经历划时代的转变：利用人工智能大幅提升生产力。最新一代人工智能系统的潜力，已通过ChatGPT的广泛传播得到生动展现。这个基于大语言模型的工具，通过生成连贯且与上下文契合的文本，迅速吸引了数亿用户的关注。它并非默默无闻的创新，而是功能强大、用户基础庞大的代表性产品。 其他公开推出的大语言模型还包括谷歌的Bard和人工智能初创公司Anthropic的Claude。需要特别注意的是，生成式人工智能并不仅限于文本：近年来，我们还见证了它在创建图像方面取得的进展，例如Midjourney、Stable Diffusion或DALL-E。最近甚至出现了结合文本、图像、视频、音频以及机器人功能的多模态系统。这些技术都属于**基础模型**——基于深度神经网络的庞大系统，经过大量数据训练后，能够适应各种不同的任务。由于信息和知识工作在美国经济中占据主导地位，这些智能机器将大幅提升整体生产力。 --- ## 一、人工智能对生产力的影响评估 生成式人工智能的最新进展，是由软件、硬件、数据收集以及对尖端模型的持续投资共同推动的。根据Sevilla等人的观察，过去十年中，用于训练尖端人工智能系统的计算资源每六个月就翻一番。与此同时，生成式人工智能系统的能力也在持续增长，使其能够完成许多过去只有认知工作者才能胜任的任务，例如： - 撰写优雅的句子 - 生成计算机代码 - 概括文章内容 - 集思广益 - 组织计划 - 翻译其他语言 - 撰写复杂的电子邮件 ### 应用领域与影响范围 生成式人工智能具有广泛的应用领域，将对各行各业的工人、职业和活动产生影响。与过去大多数自动化进步不同，它是一种影响认知工作的智能系统。据近期一篇研究论文指出，在某种程度上，大语言模型可能会影响到美国80%的劳动力。 ### 实证研究成果 近期的研究文献估计了人工智能对特定职业或任务的生产力影响： - **Kalliamvakou** 发现，使用名为Codex的工具（基于大语言模型GPT-3的先前版本），软件工程师的编码速度可以提高一倍。 - **Noy和Zhang** 发现，许多写作任务的完成速度也可以加快一倍。 - **Korinek** 根据25个语言模型使用案例估算，经济学家使用大语言模型可以提高10%～20%的生产力。 那么，这些特定任务中的收益，能否在实际场景中转化为显著的增益呢？答案是肯定的。**Brynjolfsson、Li和Raymond**的研究表明，在呼叫中心运营商使用该技术后，他们的生产力提高了14%，对于经验最少的工人，提高幅度甚至超过30%。此外，与使用生成式人工智能作为辅助工具的运营商互动时，客户更积极，员工的流失率也因此降低。这一系统通过捕捉和传达关于如何解决问题、取悦顾客的隐性知识来创造价值——而这些知识过去只能从在职经验中学习。 >