中国社会科学报：新一代人工智能有助提升要素生产率
◇杜传忠
随着我国进入高质量发展阶段，大力推进人工智能等新一代信息技术与实体经济深度融合，有助于实现动力变革、质量变革、效率变革，切实提升全要素生产率。正如习近平总书记所指出的，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。
人工智能提升要素生产率的三重机制
人工智能作为第四次工业革命的通用性目的技术，对要素生产率的提升作用主要表现为三重机制。
第一，通过对劳动、资本等生产要素的功能倍加和智能替代，促进要素生产率提升。人工智能强化和提升了资本、劳动等生产要素功能，使其得以更高效利用。比如，通过承担那些程序化、流程式工作，人工智能有助于让劳动者专注于更具优势和创造性的工作。人工智能还通过智能技术平台，尤其是新型智能工具，不仅替代了体力劳动，还实现了对部分脑力劳动的替代。数据、算力、算法等作为新型生产要素，通过融合、改造和提升传统生产要素，提升全要素生产率。
第二，通过智能自动化的推广应用，提升要素生产率。人工智能的应用，推动传统自动化发展到智能自动化阶段。与传统自动化技术相比，智能自动化技术主要借助于机器人、传感器等，自动适应和敏捷处理多种复杂的物理任务，通过互联互通、智能网络传输等解决大量更加复杂的业务。传统自动化技术主要解决某一特定领域的业务，而智能自动化能够解决大量跨行业、多领域的业务。随着人工智能通用性水平的进一步提高，通过大规模、可重复性的操作实现强化学习、自我学习、深度学习，智能自动化提升生产效率的效能将更为显著。
第三，通过促进科技创新及成果转化，提升要素生产率。技术创新始终是提升要素生产率的根本力量。在人工智能等新一代信息技术作用下，借助于互联互通、大数据集成、强大的计算能力和越来越复杂的高级算法，迭代创新、迂回创新、强化创新、深度创新和开放创新等创新方式将日趋普遍，创新效率也将进一步提升。另外，创新组织、创新模式等也将发生深刻变革，多种形式的各类新型研发机构将大量涌现，科技创新成果的渗透、溢出和扩散过程将明显加快，由此将有力推动要素生产率的提升。伴随人工智能与实体经济的深度融合，除了技术创新外，商业模式创新也将大量涌出，技术创新与商业模式创新并行推进、相得益彰，共同助推要素生产率的提升。
人工智能的提升效应具有时滞性
尽管人工智能对要素生产率的提升具有很大潜力，但从现实情况来看，人工智能提升要素生产率具有一定的时滞性。这与20世纪后期传统信息技术对生产率的影响类似。当时，电子计算机在美国得到大量应用，但在生产率的提升方面却不显著，由此引发了“计算机应用无处不在，而它对生产率的推动作用却微乎其微”的所谓“索洛悖论”。事实上，以电子计算机为代表的传统信息技术对要素生产率的提升，需要具备相应的条件，其对生产率的作用显现存在一个时滞。事实上，以乔根森为代表的许多经济学家，都对20世纪90年代中期之后信息技术的生产率提升效应进行了实证验证。人工智能作为通用性目的技术和新一代信息技术的代表，对要素生产率提升作用的发挥也需要经历一个时滞，主要原因在于：一是需要具备相应的新型基础设施，促进人工智能技术的全面商业化应用。包括利用超级计算、云计算等方式提供算力；利用数据平台、数据交易中心等方式提供数据；加大对核心算法、应用算法的研究力度，实现人工智能技术在各个产业中的扩散和应用。二是需要加强互补式创新，实现人工智能技术研发与产业发展之间的良性互动。利用机器学习系统的自我学习能力激发互补式创新，在产业发展过程中为核心技术创新提供更多的经验借鉴和数据支持。三是需要加大配套投资，重构企业生产模式和组织流程。人工智能技术的应用，要求具备相应的高水平人力资本，也要求企业实现生产模式、组织结构和业务流程再造，但这个过程往往较为复杂，使之形成新的协同关系，为此需要进行大量配套性投资。对数字化、智能化转型企业而言，除了对内部流程、组织进行再造和重新配置外，还需要重构其产业链和供应链，上述方面都需要经历一定的时间和过程。
正因如此，尽管近年来人工智能技术在全球得到快速发展，商业化应用场景也在不断增加，但全球生产率增长却明显放缓。从技术内容看，人工智能技术目前正由图像识别、语音识别等个别领域应用，扩散到服务业、制造业、农业各细分行业的广泛应用。无论是技术本身的进一步成熟，还是与应用场景的深度融合，都需要一定的条件与时间。
切实推进人工智能发展应用
目前，我国凭借丰富的应用场景和商业模式创新，在人工智能应用方面走在世界前列。我国政府高度重视人工智能技术的发展和应用，现已建立15个“国家新一代人工智能创新发展试验区”，并发布实施了一系列促进人工智能发展、应用的规划和行动计划。但总体上看，我国在人工智能基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面，与世界领先水平还存在明显差距，在智能产业化和产业智能化方面有待进一步推进和深入，通过发展人工智能提升要素生产率还有很大的空间。面临新一轮科技革命和产业变革，我国应重点采取以下措施，加快推进人工智能发展应用，着力提升全要素生产率，助力经济高质量发展。
第一，大力加强人工智能基础理论创新以及核心算法等技术创新，抢占人工智能发展的制高点。在有效保障数据安全的前提下，遵循开放开源原则，进一步提高数据信息的质量与共享性，支撑人工智能技术的创新发展。在算力方面，加大对算力基础设施的投资力度，建设新型基础设施网络，为人工智能技术的广泛应用提供坚实基础。在算法方面，加大力度进行人工智能核心算法攻关，丰富各商业场景中的人工智能应用型算法。
第二，构建更加完善的智能产业生态系统。企业层面，引导、鼓励企业针对人工智能技术的特性进行流程再造、组织变革，在优势领域加快打造人工智能全球领军企业，推动人工智能技术对新型生产要素的深度挖掘和对传统生产要素的改造提升。产业层面，强化智能感知、智能交互和智能决策等场景驱动，组织开展制造、交通、农业、医疗、健康、城市管理等领域的人工智能系列重大应用示范，降低算力成本，提高算法性能，加快产业互联网标准建设，高质量推进产业智能化和智能产业化，构建更加完善的智能产业生态系统。
第三，优化人工智能发展应用的软硬环境。加快推动5G、工业互联网、数据中心、计算中心等新型基础设施建设，夯实人工智能发展应用的坚实基础。同时，进一步完善相关政策，大力培养、引进各层级人工智能人才，重点是对于拔尖人才、领军人才的培育，强化制度、规则和标准创新与重建，优化人工智能发展应用的软环境。
（本文系国家社科基金重大项目“新一代人工智能对中国经济高质量发展的影响、趋向及应对战略研究”（20＆ZD067）阶段性成果）
（作者系南开大学产业经济研究所教授）
https://epaper.csstoday.net/epaper/read.do?m=i&iid=6160&eid=42550&sid=196341&idate=12_2021-11-03
朱民：提高服务业劳动生产率是我国最大挑战，人工智能正颠覆未来
朱民：提高服务业劳动生产率是我国最大挑战，人工智能正颠覆未来5月25日，2019清华五道口全球金融论坛“金融供给侧改革与开放”在北京召开。清华大学国家金融研究院院长，国际货币基金组织原副总裁朱民在会议上表示，中国经济走向高收入阶段供给侧改革的重点，是产业结构调整和劳动生产率的提升，“我认为这是我们面临最为关键的挑战”。
李丹萍
5月25日，2019清华五道口全球金融论坛“金融供给侧改革与开放”在北京召开。清华大学国家金融研究院院长，国际货币基金组织原副总裁朱民在会议上表示，中国经济走向高收入阶段供给侧改革的重点，是产业结构调整和劳动生产率的提升，“我认为这是我们面临最为关键的挑战”。
“中国经济面临很大的问题，人均增长速度能不能稳住，人均GDP能不能往上走，这是我们面临的最大的宏观挑战”，朱民指出，当下这个时间点至关重要，今后5年中国经济发展将决定中国今后的50年，也会决定世界经济未来十年、二十年。
“提高服务业的劳动生产率是我国面临的最大挑战”，朱民认为，市场化的改革和开放毫无疑问是提高服务业的一个发展的劳动生产率提高的特别重要的方面。此外，人工智能可以为我们提供新发展路径，并且人工智能正在颠覆未来。
一是人工智能会改变、更新和创新几乎所有的产品和服务；二是人工智能会改变和创新制造业和服务业本身；三是人工智能会改变物质和财富的生产和分配；四是人工智能会改变社会的组织架构、形态、文化和价值等。（蓝鲸保险李丹萍lidanping@lanjinger.com）
现场速记全文如下：
朱民：尊敬的肖主任，邱勇校长，尊敬的各位来宾，各位朋友，我今天看到很多老朋友，感谢和欢迎大家来参加我们这个活动，作为主办方，再次表示欢迎和感谢。
我今天想给大家报告一下我的观察，我称之为——在中国走向高收入阶段供给侧改革的重点，就是产业结构的调整和劳动生产率的提高。我认为这是我们面临最为关键的挑战。
中国的经济走到今天有长足的增长，大家看78年的时候人均160美元，现在10000美元，这是典型的中等收入陷阱的入口，10000美元能不能往上走？与此同时大家可以看到，我们增长的速度2012年以后逐渐下滑，滑到现在6以上。
所以中国经济面临很大的问题，人均增长速度能不能稳住，人均GDP能不能往上走，这是我们面临的最大的宏观挑战。中国的发展处于历史的关键点，我们做了数据分析，我们对比数据发现，中国是红线走到一万美金后的走势，走不上去就落入墨西哥、巴西、马来西亚的轨迹，走上去就走上韩国和我国台湾省的轨迹。
今天的这个点是特别的关键，今后五年中国经济的发展决定中国未来五十年，也会决定世界经济未来十年、二十年。增长的过程永远是不容易的，新经济国家追赶图显示，60年代的时候，全球增长速度很高，从美国人均15%到20%、23%左右，但是发生了拉美危机、亚洲危机以后增长速度下跌，不但没有赶超反而回缩了，曲线往回走。一直到2000年开始，经济增长再一次飞速，逐渐速度下降，但是逐渐在实行赶超，最近达到了美国的GDP30%左右。拉美的起点在62到66年，是右边的高点。然后拉美的速度在80年代开始下跌，80年代整个往后退的，没有赶超，90年代增速上升没有赶超，一直进入本世纪又开始逐渐恢复，在拉美这个国家2012到2016年占美国GDP的比重和1962和1966年占美国GDP的比重，50年前和50年后几乎是一样的。这是一个巨大的发展背景，50年没有赶超。不是说50年没有增长，生活水平仍在提高，但是世界都在变，50年没有赶超。这有无数的教训和故事，这都是我们需要学习的。中国在这个关键点上面临的挑战，不容低估。
我们在关键点走的时候，发生了深刻结构性变化。比如说农业的就业和占GDP比重在下降，工业都逐渐先上升后逐渐下降，都是上升和下降的过程，服务业普遍的直线上升，普遍的比重不断提高。这是一个典型的世界发展结构变化，没有问题。中国同样是这个结构，红线是中国的服务业，大家可以看到2013年以后中国的服务业逐渐超过，占50%，超过了工业，工业的比重逐渐下降，所以中国在结构转变上和世界的整个结构转变是完全一致的，没有问题。
所以中国在结构转变上和世界的整个转变是完全一致的，没有问题。但是问题还是有的，问题在这张图，我们用工业的劳动生产率去除以所谓的服务业劳动生产率，如果是1的话是一样的。但是大家可以看到进入2000年以后工业进入了高科技的工业，工业劳动生产率的速率提高很高，今天工业的劳动生产率是服务业劳动生产率的120%。当我们不断的提高服务业比重的时候，你提高一个百分点服务业的比重丢掉二十个百分点的劳动生产率，如果这个格局继续下去，你的增长速度一定下降。
这不仅是中国，这是全世界在过去50年、80年的经验，同样符合这条线。所以提高服务业的劳动生产率，成为了最大的挑战。
我们把服务业分成两类：分成市场化的服务业和非市场化的服务业。市场化的服务业比如说金融业、酒店业都是市场化的服务业，大部分的教育、医疗、政府活动都是非市场化的服务业。所以这个曲线特别有意思，市场化的服务业在2000年以后整个劳动生产率是不断提高的，我们做了大量的数据的分析。但是非市场化的服务业进展非常缓慢，差距非常大。所以提高非势场化的服务业变成了一个很重要的方面。
如果和国际比，中国市场化的服务业的劳动生产率和整个世界的格局基本上在人均1万美元的水平是相符的。美国在最高，是在绿的那条线，所以这个曲线是基本一致的。
整个市场化金融业的劳动生产率高于世界平均水平，这个平均水平现在是这样的，我们的商业零售和电商，劳动生产率在世界比是高的，这是因为我们有很好的电商比重，电商我们走在前面。所以我们也有很好的服务业劳动生产率是特别好的。这个特别有意思，我们的信息和计算机服务业我们叫商务服务业在中国特别不发达。所以这两块的服务业的劳动生产率特别低，这个很有意思，我们还在琢磨这个数据怎么能说明特别了是我们的信息和计算机服务业我们没有单独的服务业，所以信息和计算机的行业现在还是挺？发达的。
健康和教育远远低于劳动生产率世界的一般水平。教育，美国的水平也很低，因为美国的教育投入很高，但是学生的考试成绩很差，这个蓝点（PPT）在这一块还是很低的，非市场化的服务业还是很低。怎么解决这个问题？提高服务业的劳动生产率，所以就要继续改革和开放。刚才，阎庆民主席也提高了进一步的金融改革，包括雨露副行长包括我们的郭树清党委书记，服务业对外开放，文化产业对外开放，医疗卫生对外开放，教育，特别是金融，我就不重复的从去年总书记在博鳌会上宣布以后，我们的服务业现在其实是一个大规模的开放。
金融、教育、文化、医疗等服务业有些开放，现在是设计、审计、物流、电子商务等服务业正在开放，电力、民航、铁路、石油等等公用的服务业都在开放，所以整个的开放是一个很重要的方面。
市场化的改革和开放毫无疑问是提高服务业的一个发展的劳动生产率提高的特别重要的方面。所以这是我们现在在做的一个很重要的事情。
但是从世界的经验来看，在今天这个环境下，仅有改革开放我们还不够，我们还要加上科技的力量。因为当劳动生产率差距是如此之大的时候，我们需要科技的力量来赶上制造业的水平，来维持我们经济增长的速度和稳定。所以人工智能在这里会起很大的作用，人工智能正在颠覆未来，它几乎改变了所有的制造业和服务业，它改变军事，现在无人机可以精准射杀人，如果一千架无人机编队进行武装攻击，这将是一个什么样的战争？
改变物质和财富的生产和分配，这个从根本上又变了。财富的分配最早起源于农民和工人，工人的差别是蓝翎和白领，白领是白领的制造业和金融业，今天我们进入的是所有人和科技创新业的差别，是有专利和没有专利的差别，这个收入分配就比较困难了。因为从农民到工人，蓝领到白领是通过教育通过努力可以达到的，专利不完全是教育和努力。所以财富的分配是一个很大的问题，改变整个的社会组织架构，最终我觉得人工智能现在起很大的作用。
这个是我对人工智能最近的发展做的一个应用的十个主要的方面：我在给深圳市政府做深圳的人工智能发展战略，学了很多东西。人工智能现在可用的东西很多，计算机视觉，语音感知和处理，图像生成最后导航的无人机等等，这样技术已经很成熟，只是一个应用、系统化和平台的问题。
工业中的比如说产量优化，比如说维护、预防性的体检检测，用的已经很多了。
我在这里讲一下我在深圳的观察，我发现制造业进入三个维度的数字化过程：第一，垂直维度是第一次能够把制造业从生产的车间这个平面产生数据，汇总到财务、战略和云。所以每一分钟都在产生无数的数据，这是我们第一次有海量的实际生产线的数据，能够应用，这个改变了整个的生产过程；
第二，供应链的管理，供应链的管理它的效率和迭代也改变了整个的产品质量，这又是一个很大的变化。300多家供应链的企业都在深圳一个小时的车程之内，他们可以每周一次会议，通过人工智能网络不断的迭代，不断的创新和出新产品。所以这个供应链的管理，是一个很大的事情。
第三，产品在开始生产的时候，就会出现一个我们叫“digital turn（音）”，出现一个虚拟的产品过程。实体产品在生产的过程中，虚拟产品根据两维的信息不断的更新和设计自己，生产的过程就是新产品的设计过程，整个设计完全变化了。制造业的三维变化这是一个巨大的发展空间。
我们看到富士康、海尔运用三维空间的管理已经很明显。
制造业的自动化是一个巨大的过程，全世界每万人的工人的机器人韩国最高530个，中国很低只有22个，机器人和自动化，这是一个巨大的市场。而中国制造业是全世界最大的，2004年的时候中国的制造业还只是和德国相等，今年中国的制造业是美国日本和德国的总和。所以把这些都加起来，制造业提供劳动生产率未来的空间是巨大的，就是从1万亿美元往上走，这是第一条。与此同时也创造了很大的压力给服务业，所以服务业还要猛追。
物流，这是一个典型的服务业劳动生产率。物流现在从生产地到客户的整个的过程自动化程度非常高，我们都可以看到完全自动化的仓库、库存。我们现在看到的外卖小哥、快递小哥那么多的物流只是整体物流产业链的7%。所以这是一个巨大的市场，物流是一个12万亿人民币，占GDP15%的市场，从7%到70%的话，是一个巨大的发展。
金融，这是2000年我在UBS的美国的交易大厅照的照片。当年一千个人24小时全球交易，我在中国银行工作非常震惊，我想中国银行能有这么一个交易场所，我真是死也值了。
15年以后人去楼空，被什么取代呢？都被机器取代了。人工智能不是第三方支付，它第一个是在执行理财、交易、配送，现在完全是人工智能化。这个楼都没人了，都变了。所以金融科技动金融业在存款、贷款、支付、融资、投资管理，我觉得这是巨大的。AIG，是一个保险公司，它在探讨人工智能对保险业的颠覆，正在到来，所以这个变化是巨大的。
医疗，这是一个巨大的服务业我们开放还很不够。医疗，远程的护理、诊断、支持风险评估、研发管理、营销，人工智能走的非常的广泛。
我把我们国家做医疗的人工智能做了一张图表，把它进行分类，把六类业务内容，在远程预防和护理有无数的企业已经做得很好。影像识别，现在肺癌很普遍，通过眼睛测试你的糖尿病，现在已经很普遍。
医疗方案也很多，研发也很多。我特别惊讶的是医院的运营的优化和营销反而很少，我想唯一能解释的是因为医院现在还不完全是市场化的运作。所以它的技术化和现代化也就比较落后，所以这个挺有意思。
所以人工智能加总分析的话对整个宏观经济的影响很大的，中国可以从6.3%提高到7.0%左右到2035年的话。这个从中国跨越鸿沟，从关键点往前走我觉得是特别重要的。我们已经有一定的基础了，我把中国所有的主要的人工智能企业分成十类，金融、安防、无人机、无人驾驶、机器人等等十个主要的行业分成应用、技术和基础来。我们的强项用黄的颜色标出，还是在计算机视觉、语音识别，我们的云计算正在赶上，以阿里为首，阿里占一半左右，三大巨头在世界上还是有竞争力的。我们的强项在应用，但是我们逐渐在技术层面有所突破，所以这是一件很好的事实，中国最大的强项是需求端好，供给端不平衡，视觉与图像现在开始领先。
在这个基础上技术就可以往前推动，人工智能最大的特点是规模会推动技术，这又是一个很新的办法，这给了我们一个新的创新和赶超的新的途径。当中国的电商在整个商务比重超过美国以后，规模带来效率，现在阿里巴巴每秒的支付的处理速度是美国最快速度的3倍到4倍。所以这个就是规模带来的技术，有这个路径我们对未来就很有信心，可以继续发展。
所以国务院发了几个文强调我们的人工智能的战略目标，2020年是一个同步，2025年领先，2030年是成为世界的中心。所以这个重大的人工智能战略在支持改革和开放，来提高我们的服务业劳动生产率。回到赶超，我们把很多国家放在一起的话，大家可以看到很漂亮的蓝颜色的是波兰，它也有一个反弹，紫颜色是智利也有赶超，这个是韩国，已经是美国人均GDP的65%，中国正沿着韩国的路往前走。这是关键的五年，这是关键的供给侧改革的五年，这是关键的市场化开放和科技化的未来发展的五年，所以中国正在迈入高收入阶段，关键是劳动生产率的提高，迎接挑战，我们需要继续改革开放，迎接挑战，我们需要加快科技的发展，这是最大的助力。
未来已来，世界一定精彩，谢谢大家！
根据嘉宾现场演讲整理，未经本人审阅
（本文来自于界面）
如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
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