NG南宫娱乐· NG南宫28官方网站· APP下载创刊40周年特刊 AI重塑世界:我们需要的不仅是代码更是韧性(下)
栏目:南宫28 发布时间:2025-10-20
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  AI驱动的增长爆发还将颠覆金融市场与政府财政。一方面,投资需求将飙升:EpochAI模型显示,今年对AI的最优投资应为25万亿美元(是当前的50倍),同时基础设施、工厂等非科技资本需求也将激增;另一方面,储蓄意愿会下降——人们预期未来收入暴涨,就会倾向于即时消费。这种供需错配将推高实际利率,可能达到20%—30%。资产价格陷入博弈:利率上升压缩股票估值,经济加速又可能提振盈利,学者们的观点将有明显分歧;土地等资产因供给固定或受益于AI的能源需求,但高利率又会重创其估值。

  高利率会加剧政府债务负担,既需支付巨额利息,又面临失业催生的再分配诉求;不拥抱 AI 的国家将遭遇资本外流与财政紧缩双重挤压。但当前市场尚未为这种剧变定价。麻省理工学院的研究显示,新AI模型发布时债券收益率反而下降,说明投资者尚未将爆发式增长纳入预期。斯坦福大学的巴兹尔·哈尔佩林(Basil Halperin)指出,“市场并未高概率预测这种情况的发生”——这种滞后可能意味着,若AI进展如硅谷所料,全球将面临颠覆性震撼。

  人类正走向未知疆域。通用人工智能的发展可能带来史无前例的繁荣:商品极大丰富,疾病得以治愈,甚至突破能源与寿命的限制;但也可能加剧不平等、引发金融动荡和安全问题。正如经济学家罗伯特·卢卡斯(Robert Lucas)所言,经济增长对人类福祉的影响如此深远,“一旦开始思考其意义,便再难关注其他事物”,而人工智能正将这种效应放大到极致。当前的核心矛盾在于:技术进步速度远超制度的适应能力。实验室的竞速逻辑难以逆转,监管框架尚未成型,社会对“如何分配增长红利”仍无共识。若要驾驭这场变革,需在三方面着力:建立全球协作的AI安全机制,避免“底线竞争”;通过税收、教育改革缓解收入分化,为普通劳动者提供转型支撑;央行与政府需提前规划,应对高利率、资本流动等宏观挑战。

  AI的加速发展令人振奋的同时也伴随着安全隐患。谷歌DeepMind的研究警示了四种危险路径:恶意滥用(如利用AI制造生物武器)、目标错位(AI与人类诉求偏差,如“回形针狂魔”场景)、操作失误(因现实复杂性误判后果)、结构性风险(多AI竞争加剧系统性问题)。

  各实验室在加速推进AI研发的同时,OpenAI、Anthropic等实验室也一再宣称“安全优先”。马斯克一度呼吁暂停研究;未来生命研究所(FLI)的评分显示,谷歌DeepMind、OpenAI、Anthropic三家在“评估大规模风险”上做出了实质努力,但xAI、深度求索等则未公开相关行动。目前,实验室试图通过“基于人类反馈的强化学习”让AI拒绝有害指令,或用第二层AI监控风险对话。不过,AI处理复杂任务能力的增长速度远超人类对其工作原理的理解。“可解释性”研究试图破解AI决策黑箱,提升模型透明度。研究者还基于“推理模型”构建“忠实思维链模型”,确保其行动理由与动机一致。这些安全措施或许有效,但若拖慢模型速度、增加成本,便会陷入两难。

  未来,AI的发展仍可能因数据枯竭、投资减少或监管加强而放缓。部分专家持风险论,同时,也有部分专家仍保持乐观。而我们的核心问题始终是:研发要为应对潜在灾难做足准备。避免商业竞争的残酷现实使安全问题退居其次,始终是AI发展的重中之重。

  人类或许会发现自身的智能可以被超越,但文明的存续仍将依赖智慧——对风险的敬畏、对公平的追求,以及对变革的理性接纳。人类需要的不仅仅是技术突破,更是与之匹配的文明韧性。

  [综合编译自《经济学家》杂志《超级智能经济学》《人工智能实验室的孤注一掷式竞争让人无暇顾及安全问题》《如果人工智能让全球经济增长爆发会怎样》等文]

  文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品,原载于社会科学报第1972期第7版,未经允许禁止转载,文中内容仅代表作者观点,不代表本报立场。

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