「布鲁金斯学会：生成式人工智能将产生巨大的积极的生产力效应」 2023年5月10日，布鲁金斯学会（Brookings Institution）发表其名誉高级研究员马丁. 贝利（Martin Neil Baily）、斯坦福数字经济实验室主任Erik Brynjolfsson、美国弗吉尼亚大学经济学教授Anton Korinek联合撰写的研究报告《思想的机器：人工智能驱动生产力繁荣的案例（Machines of mind: The case for an AI-powered productivity boom）》。文章指出，人工智能作为一项通用技术，将影响广泛行业，该技术的迅速进步可以带来巨大的好处，但同时也存在着巨大的风险，因此，确保引导其进步的方向，使全社会受益至关重要。 文章首先指出，数字技术可以推动广泛的经济增长。决定长期繁荣和福利的主要因素是生产力的增长速度。图1将劳动生产率的总体增长分解为两个部分：全要素生产率（这是一个衡量技术影响的标准）以及劳动力构成和资本密集度的贡献。该图说明，劳动生产率变化的关键驱动因素是全要素生产率的变化，而全要素生长率增长缓慢也是美国最近经济迟滞的关键原因之一，这导致美国更难对抗通货膨胀，侵蚀了工人的工资和恶化了预算赤字。如图1所示，从20世纪90年代开始，生产力在大约10年的时间里激增，这主要是由计算机和通信方面的巨大投资浪潮推动的，这反过来又推动了企业的转型。尽管期间出现了股市泡沫以及劳动力和资源的重大重新分配，但工人的生活普遍得到改善，美国的联邦预算也在1998年至2001年间实现了收支平衡。 图1：1948-2022年劳动生产率增长的组成部分变化