报告下载页面：
https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy#0
（文字译自报告作者博客文章，图片选在原报告）
2018年9月，麦肯锡（MGI）发布报告《人工智能对全球经济影响的模拟计算》，认为人工智能有可能显着提高整体经济生产力。即使考虑到转型成本和竞争效应，到2030年它也可能使总产量增加约13万亿美元，并使全球GDP每年增加约1.2％。这种影响堪比19世纪的蒸汽动力，20世纪的工业制造和21世纪的信息技术对世界经济的影响（或更大）。
关于人工智能最受关注的问题，可能是智能机器造成的人类下岗要比机器创造的工作岗位更多。但MGI的研究发现，从长远来看人工智能的采用不会对净就业产生重大影响。到2030年对人工智能的额外投资可以为就业贡献5％，创造的额外财富可以推动劳动力需求，再将就业率提高12％。
虽然整体情况是积极的，但也有坏消息。
首先，感受人工智能的好处需要时间，特别是在生产力方面。MGI的研究表明到2030年，人工智能对增长的贡献可能比未来五年高三倍或更多。
这与所谓的索洛计算机悖论是一致的：生产率的提升相对于技术进步存在迟滞，这是数字革命期间的一个值得注意的现象。部分原因是在初期面临执行和转型成本提高的问题，人工智能的经济影响估计往往会被忽视，MGI的模拟计算表明，这些成本将消耗五年内总潜在收益的80％，到2030年下降到三分之一。
人工智能革命的另一个令人不安的潜在特征，是它的好处不可能公平分享。由此产生的“AI分歧”将加剧数字鸿沟，这些分歧已经助长了经济不平等并破坏了竞争。这些分歧可能出现在三个方面。
第一个鸿沟将出现在公司层面。完全采用人工智能技术的创新型前沿公司可以在现在和2030年之间将现金流量翻倍，这可能需要雇佣更多的工人。这些公司会将那些不愿意或无法以同样的速度实施AI技术的公司甩到身后。而完全没有采用人工智能的公司，由于失去了市场份额，他们的现金流可能会下降20％，从而使他们面临裁员的压力。
第二个鸿沟涉及技能。AI技术的普及使得自动化或劳务外包更加普遍，特别是脑力或者体力上的“重复性劳动”。MGI的模拟计算表明，重复性任务和少量数字技术为特征的岗位需求可能会从总就业占比的40％下降到2030年不到30％；而对非重复性活动或高水平数字技能的工作岗位的需求份额从大约40％上升到超过50％。
这种转变可能导致工资差异的拉大，需要高水平数字技能的非重复性工作的工资总额占比大约上涨13％。而重复性和低数字技能类别的工人会遇到工资停滞甚至减少，他们在工资总额中的占比将从33％下降到20％。
第三个AI分歧是国家之间，这种态势目前已经很明显，并且似乎将进一步扩大。这些国家（主要是发达国家）将自己定位为人工智能领导者，与今天相比，可以获得额外20-25％的经济效益，而新兴经济体可能仅增加5-15％。
发达经济体在采用人工智能方面具有明显优势，因为它们在实施以前的数字技术方面更进一步。他们还有强大的动机来采用人工智能：低生产率增长，人口老龄化和相对较高的劳动力成本。
相比之下，许多发展中经济体的数字基础设施不足，创新和投资能力薄弱，技能基础薄弱。再加上低工资和充足的生产力追赶空间的动力抑制效应，这些经济体似乎不太可能与人工智能采用中的先进同行保持同步。
这些分歧并非不可避免。特别是发展中经济体可以选择采取前瞻性思维方法，包括加强其数字基础并积极鼓励人工智能的采用。而为了确保满足不断变化的工作场所需求，企业可以在支持教育升级和持续学习低技能人员方面发挥更积极的作用。这些分歧也不一定完全是消极的。对性能更高的企业资源的重新分配，可以使经济更加健康，这可能为他们提供新的竞争优势。
但这些分歧带来的风险不容低估。愿景和毅力对于人工智能革命发挥作用至关重要，因为它会在长期收益之前带来短期的痛苦。如果这种痛苦与人工智能带来的分配不公平叠加在一起，就可能会引发对该技术的强烈抵制，克服之就将得到更高生产率，收入增长和就业增长需求的良性循环。
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