諾貝爾經濟學獎獲得者之一的阿西莫格魯認為，如果AI繼續沿着目前軌迹發展且不受監管，它可能會損害競争、消費者隐私和選擇、過度自動化工作、加劇不平等、不當地壓低工資，并且無法提高生産力。
文｜《财經》研究員 樊朔
編輯 | 郭麗琴
當地時間10月14日，瑞典皇家科學院宣布，将2024年諾貝爾經濟學獎授予三位來自美國大學的經濟學家：達龍·阿西莫格魯、西蒙·約翰遜和詹姆斯·羅賓遜，以表彰他們在“研究制度如何形成并影響繁榮”中作出的貢獻。三位經濟學家将平分1100萬瑞典克朗獎金。
諾貝爾獎官網顯示，達隆·阿西莫格魯1967年出生于土耳其伊斯坦布爾，在倫敦政治經濟學院取得博士學位，目前在美國麻省理工學院經濟系擔任教授。西蒙·約翰遜于1963年出生于英國謝菲爾德，在麻省理工學院獲得博士學位，目前在麻省理工學院斯隆管理學院任職。詹姆斯·羅賓遜則出生于1960年，在哈佛大學獲得了經濟學博士學位，目前在芝加哥大學哈裡斯公共政策學院任教。
多年來，三位經濟學家互相合作出版了多部著作。阿西莫格魯與約翰遜曾合著《權力與進步：我們在技術與繁榮上的千年鬥争》，還與羅賓遜一起編寫了《政治發展的經濟分析：專制和民主的經濟起源》和《國家為什麼失敗？》，其中後者引起了極大的學術及輿論影響。
其中，阿西莫格魯是近年來諾貝爾經濟學獎預測的熱門人選。在 2011 年美國經濟學家調查中，阿西莫格魯在“60歲以下最受歡迎的在世經濟學家”名單中排名第三，僅次于保羅·克魯格曼和格雷格·曼昆。2015 年，根據經濟學研究論文(RePEc) 的資料，他被評為過去十年被引用次數最多的經濟學家。
在接到諾貝爾經濟學獎組委會電話時，阿西莫格魯正在雅典一間酒店的陽台上，在那之前他剛做了一次學術演講。
值得一提的是，阿西莫格魯非常關注AI（人工智能）的最新進展，且對AI抱有謹慎和擔憂态度。他告訴諾貝爾獎的從業人員，在面對窮國與富國的差異問題時，社會制度的總體發展是主要決定因素。同時，阿西莫格魯也表達了他對技術的擔憂：“人工智能有很大的潛力，如果我們使用不當，它将是進一步加劇不平等的主要原因。一些人工智能行業參與者會收集和操縱資料，進而進一步削弱民主。而且，它将真正導緻兩極社會的出現，我認為我們已經開始遭受這種不利影響了。”
此前的10月8日，2024年諾貝爾實體學獎得主加傑弗裡·辛頓雖被稱為“AI教父”，但在接受媒體采訪時表示，獲得諾貝爾獎對他來說，意味着公衆會更重視他的“AI威脅論”觀點。辛頓于2023年從谷歌公司辭職，原因是他認為AI再發展下去一定會威脅到人類。
證明了制度對一個國家繁榮的重要性
談及頒獎理由，諾貝爾經濟學獎委員會主席雅各布·斯文森表示“縮小各國之間巨大的收入差距是我們這個時代最大的挑戰之一。獲獎者證明了社會制度對于實作這一目标的重要性。”
中國人民大學經濟學院教授聶輝華撰文表示，1993年，美國經濟學家道格拉斯·諾斯獲得了諾貝爾經濟學獎。他的主要貢獻之一，就是通過研究荷蘭和英國在16世紀-18世紀的興起，發現了一個重要的結論：有效率地保護産權的制度是促進經濟增長的關鍵因素。此後，留給經濟學家證明的一個問題是：如何證明制度是經濟增長的原因，而不是經濟增長反過來塑造了好的制度？
2001年，阿西莫格魯、約翰遜和羅賓遜發表在《美國經濟學評論》（AER）的文章《發展差異的殖民地起源》使用“當地殖民者的死亡率”作為工具變量（IV），對制度和經濟增長的因果關系進行了論證。聶輝華介紹，三位經濟學家的這一研究破解了制度和經濟增長之間的雙向因果關系識别難題。
諾貝爾經濟學獎委員會回溯三位經濟學家在研究中聚焦的殖民運動：當歐洲人在全球大肆殖民時，一些地方的殖民者的目的是剝削土著居民以獲得利益。而在另一些地方，殖民者為了歐洲移民的長期利益，建立了包容性的政治和經濟制度。獲獎者的研究表明，各國繁榮程度不同的一個原因是殖民化過程中引入的社會制度不同。随着時間的推移，引入了包容性制度國家的人民往往普遍富裕起來。有些國家則陷入了掠奪性社會制度和低經濟增長的困境。引入包容性制度将為所有人帶來長期利益，而掠奪性質的制度隻會為當權者帶來短期利益。
諾貝爾經濟學獎委員會指出，制度與繁榮之間的相關性并不一定意味着雙向因果關系。富裕國家與貧窮國家在許多方面不同，除去制度，或許還有其他原因導緻了各國發展情況的不同。阿西莫格魯、約翰遜和羅賓遜發現，目前繁榮差異的一個重要解釋是殖民者從16世紀開始引入的政治和經濟體系，或者選擇保留的體系。他們使用殖民者的死亡率等資料，發現一個因果關系：殖民者死亡率越高，今天的人均GDP（國内生産總值）就越低。這也意味着，殖民者死亡率意味着殖民一個地區有多“危險”，這也就影響了殖民者建立的制度類型。
以美國和墨西哥邊境的諾加萊斯市為例，諾加萊斯被一道栅欄一分為二，北邊是美國亞利桑那州的諾加萊斯，那裡的居民相對富裕，平均壽命較長，大多數孩子都能完成高中教育，人們的财産是相對安全的，并享有自由選舉的權利。南邊的部分是墨西哥的索諾拉州諾加萊斯，盡管這是墨西哥相對富裕的一部分，但那裡的居民通常比栅欄北側的居民要貧窮得多。有組織的犯罪使得開辦和經營公司充滿風險。三位經濟學家認為，導緻差異的決定性因素不是地理或文化，而是制度，諾加萊斯是殖民時代根源模式的一部分。
對人工智能持質疑态度
在2024年諾貝爾獎評選中，大衆看到了AI的“攻城略地”，多個獎項頒給了AI科學家，其中傑弗裡·辛頓更被稱為“AI教父”，并力推“AI威脅論”。實體學獎授予美國普林斯頓大學的約翰·霍普菲爾德和加拿大多倫多大學的傑弗裡·辛頓，以表彰他們“為推動利用人工神經網絡進行機器學習作出的基礎性發現和發明”；化學獎部分授予了谷歌旗下DeepMind公司科學家德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，以表彰他們研發出的AI模型“Alpha Fold2”在蛋白質結構預測方面的成就。
阿西莫格魯一直以來也對AI持質疑态度。
2021年，阿西莫格魯在為《牛津AI治理手冊》撰寫的文章《AI的種種危害》中指出，如果AI繼續沿着目前軌迹發展且不受監管，它可能會損害競争、消費者隐私和選擇、過度自動化工作、加劇不平等、不當地壓低工資，并且無法提高生産力。此外，AI 還可能扭曲政治話語，削弱民主的基石。
例如，AI 對資料的大量需求可能導緻隐私侵犯、不公平競争和行為操縱。在資料共享中，個體的資料不僅對自己有影響，還會對他人産生影響，這可能導緻資料的外部性，既可以是正面的也可以是負面的。在某些情況下，資料市場可能效率低下，導緻資料交易的價格接近于零，而使用者實際上可能願意為保護他們的隐私支付更高的價格。在AI技術引入後，消費者剩餘可能會減少，因為企業可以利用AI技術更好地預測消費者行為并據此調整價格。
阿西莫格魯還建議，由于市場解決方案可能不足以解決問題，需要适當的監管來限制AI的潛在危害。AI的發展與國際競争緊密相關，是以需要全球性的監管措施。鑒于審查可能随着AI技術的廣泛應用而變得更加困難，應當采取預防性監管原則，減緩AI技術的使用。
在今年釋出的研究中，阿西莫格魯認為，AI對生産力的推動作用将是有限的，在未來十年内對美國經濟産出的貢獻可能連1%都不到。目前争論的焦點在于，AI是否能有效地自動化複雜任務，并由此激發顯著的經濟增長。
阿西莫格魯認為，AI目前隻能自動化一小部分正常任務，并不能有效協助員工處理更複雜的問題。AI要顯著提高生産力，需要能夠自動化大約40%的工作任務。
這一觀點與高盛的預測形成了鮮明對比，高盛曾預測生成式AI可能會使全球GDP增長高達7%，相當于近7萬億美元。
阿西莫格魯使用了“全要素生産力”（Total Factor Productivity，TFP）來評估AI對生産力的提升。他提出，AI在面對“難以學習的任務”時尤其低效，例如那些嚴重依賴情境的決策任務。
阿西莫格魯的測算結果顯示，在未來十年内，AI對TFP的推動不會超過0.66%，相當于年均增長約0.064%；當要識别和處理艱巨困難的任務時，TFP的總體增長上限更隻有0.53%。
阿西莫格魯認為，AI對GDP增長的影響将大于TFP，因為自動化和任務互補性（部分自動化使工作變得更容易）會帶來更多的投資。但據他估計，所帶來的增長同樣有限：如果人工智能帶來有限、适度的投資，未來十年内，對GDP的總體增長将在0.93%至1.16%之間；如果人工智能引發大規模的投資熱潮，未來十年内，對GDP的總體增長将在1.4%至1.56%之間。
此外，他指出，即使AI帶來的新工作任務和新産品将促進GDP增長，但并非所有貢獻都是正面的。因為這項技術可能會産生一些具有操縱性、惡劣性質的新工作，盡管也會産生與之抗衡的其他新工作。例如，生成式AI的潛力巨大，前途無量，但前提是它能夠主要用于提供更完善、更可靠的資訊給人類。生成式AI目前帶來的回報仍然難以捉摸，除非整個産業發生根本性的重新定位，包括對最普及的模型（如大型語言模型LLMs）進行重大改變。他提出的産業改變，是專注于讓AI能夠提供更可靠的資訊，以提高不同類型工種（如教育工作者、醫療保健專業人員、水電工等工匠）的邊際生産力，而非優先開發通用的類人對話工具。