人工智能能否开启新的增长时代，取决于竞争政策、教育和投资能否迅速适应这项技术。诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁指出，但前提是我们的制度必须同样充满活力。这一警示贯穿于阿吉翁为法国总统马克龙共同主持的人工智能委员会所撰写的2024年国家报告《人工智能：法国的雄心》始终。

报告指出，人工智能带来的生产力提升将更多取决于围绕其构建的制度体系，而非算法本身。报告还将人工智能与历史上重塑生产力、就业和创新格局的通用技术，电力、信息技术和互联网并列。

“人工智能是影响所有经济领域的通用技术，”阿吉翁早些时候如是说。数月后，他便被宣布为三位诺贝尔经济学奖共同获奖者之一。

由生成式模型驱动的人工智能正以惊人的速度普及，这些模型能创造出逼真度惊人的文本和图像。Netflix耗时两年半达到百万用户规模，Instagram仅需两个半月，而ChatGPT仅用五天便达成这一成就。

阿吉翁指出，如此迅猛的普及速度预示着人工智能在十年内重塑经济格局的潜力。

人工智能如何提升生产力

阿吉翁指出，人工智能通过两种途径驱动生产力增长。其一是人们熟悉的货物与服务生产环节的自动化。其二则是更具变革性的创新领域，思想创造过程的自动化。

阿吉翁与经济学家本·琼斯、查德·琼斯合作，建模分析了人工智能如何提升这两个领域。现实研究已开始验证他们的预期。布林约尔夫森等人发现，在一家为中小企业提供企业软件咨询的财富500强公司中，使用ChatGPT的员工在一个月后每小时解决的问题增加了14%，两个月后又增加了25%。

科研领域也呈现相似趋势。某材料发现实验室测试人工智能工具后报告称，使用人工智能使发现的新材料数量增长44%，专利申请量提升39%。

先行者将获最大收益

对企业领导者而言，信息清晰明确：在技术尚未成熟时，有指导地早期采用人工智能工具就能带来可量化的收益。

阿吉翁根据以往技术革命推算，人工智能有望在十年间将年均生产力增长率提升约0.7个百分点，这一增幅与信息技术（0.8个百分点）和电力（1.3个百分点）带来的提升相当。对法国而言，十年后国民收入可能因此增加2500亿至4000亿欧元。

但阿吉翁强调，这些收益唯有在惠及大众而非被少数主导企业垄断时才能实现。

为何就业岗位可能增长而非消失

技术焦虑并非新鲜事。蒸汽机、电力和工业机器人都曾引发大规模失业的担忧。然而每当新技术出现时，创造的就业岗位往往多于被取代的岗位。

阿吉翁通过法国企业数据发现，采用自动化或机器人的企业通常会增加雇员，因为生产率提升使其在国际竞争中更具优势。当前人工智能也呈现类似趋势。

其团队在2018至2020年间调查了9000家企业，对比了采用人工智能工具的企业与匹配的未采用企业。总体而言，使用人工智能的企业就业人数有所增长。技术和管理岗位的增长最为显著，而行政和销售职能的增长相对较弱。但即使是常被贴上“风险职业”标签的会计师和电话营销员，在考虑生产力效应后，其净需求也呈现正增长。

报告结论指出，真正面临替代风险的岗位不足5%。多数岗位将被重塑而非消亡。关键仍在政策：通过精准培训与转型支持，人工智能的益处将超越其颠覆性影响。

丹麦的“灵活保障”模式提供了实践范例。失业者在接受再培训期间可获得长达两年的90%薪资补贴。欧洲工商管理学院的亚历山德拉·鲁莱特证实，此类安全网能消除企业倒闭引发的健康与死亡风险。

阿吉翁将此与美国现状对比：安全网薄弱导致“绝望致死”现象激增。制度设计而非人工智能，决定了颠覆性变革将带来韧性还是困境。

信息技术革命的启示

1990年代的IT热潮始于生产率的飙升，却以市场集中度的上升告终。谷歌、亚马逊、微软和沃尔玛等企业迅速利用数字规模优势，通过并购实现扩张。它们的垄断地位逐渐阻碍了新企业的进入。

阿吉翁的研究表明，2000年后美国新企业创建率急剧下降，而企业平均利润率却持续攀升。并非所有企业都更盈利，而是高利润率的“超级明星”企业抢占了市场份额。结果是，即便数字技术不断进步，生产率增长却趋缓。

他警告称，人工智能可能重蹈覆辙。少数全球性企业已主导人工智能价值链的上游环节，如云计算和专用芯片领域。若缺乏有针对性的竞争政策，未来十年可能重演先增长后停滞的循环，随着市场集中度提升，繁荣终将消退。

政策新前沿

为避免此种局面，阿吉翁委员会提出融合竞争政策与产业政策的战略方案：

重塑竞争政策

鼓励开源模式，保障训练数据获取渠道。将欧盟《数字市场法案》覆盖范围扩展至整个AI价值链，从云服务延伸至基础模型。监管机构必须阻止现有企业利用数据控制权阻碍新进入者，同时警惕过度监管，其对初创企业的扼杀效应远超对大型企业的约束。

投资共享基础设施

计算能力已成为关键基础设施。政府应联合产业界建设更多本地数据中心，在掌控核心技术的同时降低人工智能能耗。报告呼吁对高性能计算进行重大投资，使科研人员和小企业都能平等使用。

强化人力资本

从基础教育到终身学习，人工智能素养必须普及。报告建议在公共科研资金中设立“人工智能例外条款”，使顶尖科学家能在高校与私营部门之间分配时间而不影响学术地位。这种在美国常见的混合模式，有助于欧洲留住人才而非流失至硅谷。

这些措施共同旨在促进创新而不形成垄断，这是信息技术时代未能实现的平衡。

真正的制约因素

当被问及随着创意日益稀缺，人工智能的潜力是否会减弱时，阿吉翁给出了审慎的回答。在他看来，人工智能通过加速知识整合与再利用，反而使创意更易涌现。

令他忧虑的并非技术枯竭，而是制度惰性，政府、监管机构和教育体系适应速度过慢的风险。他强调，增长永远是技术与制度共同作用的结果。人工智能的前沿正快速推进，欧洲能否跟上步伐，取决于其制度架构的演进速度。

“这项技术具有革命性，”他总结道，“关键在于我们的制度能否及时改革，以充分释放其潜力。”