AI投資狂潮將影響全球經濟

近來由於美國AI公司的投資狂潮，帶動台股相關供應鏈公司的股價暴漲，以致台股加權指數觸及19,000點歷史新高。AI投資固然帶動相關產業成長，但更值得關注其對整體生產力及就業的影響。

1956年一群認為機器很快就能複製人類智能的科學家，在一場會議中創造了「人工智慧」（簡稱AI）的字眼。其後在1959年，葛麗絲．霍普（Grace Hopp）所率領的團隊，為反擊IBM壟斷大型電腦系統，開發了一個僅具算術運算功能的「通用商業語言」（簡稱COBOL）軟體。而最近一波從2000年代初期迄今的AI投資熱潮，其關注焦點則是對辨識圖片、翻譯文本、學會下圍棋及西洋棋等特定任務的處理。

廠商開發AI的動機是利潤，而生成式AI是近來最具獲利性的產品。最近五年全球投資在AI的金額，由2019年的311億美元，最多增加到2021年的725億美元，而在2023年則下降到425億美元。最近一、二年最大兩筆投資都在生成式AI，包括由微軟持股49%的OpenAI進行100億美元投資，以及由谷歌及亞馬遜主導的Anthropic進行60億美元投資。

不過，受限於經濟學的「邊際報酬遞減法則」，未來AI公司恐不願再進行大規模投資。從成本面來看，可提供AI演算的資料已被搜集殆盡是開發生成式AI面臨的最大問題。因此，再增加開發人力、電力及電腦運算數量，邊際產出也很快會下降。微軟前執行長比爾．蓋茲近來就表示類似觀點：「生成式AI發展已達極限，即使有GPT5，也不會出現如同GPT2至GPT4的飛躍。」再者，如同最近OpenAI執行長奧特曼所言，「在情感認知、道德判斷和藝術創造力上，人類擁有AI難以比擬的優勢。」這代表機器智能發展有其極限。而在實務上，近來提升生成式AI產品的效能所費不貲；開發GPT4的啟始成本為8億美元，而每次訓練費用200萬-1,200萬美元則為開發GPT3.5成本的五倍。

在需求面上，目前GPT4使用者每月需負擔20-25美元，超過一般民眾願意接受的水準。因此，未來AI公司可能朝降低費率、增加客戶數目，從而達到收益最大的方向，包裝其產品服務組合。

上述開發AI產品所面臨的問題，可能使奧特曼的看法成真：「人類水平的AI即將出現，但其對世界影響力較預期小。」 其中一個主因是以AI產品取代一些既存技術，並不符成本效益原則。例如，迄今43%銀行、95% ATM、以及80%面對面金融交易仍在使用COBOL軟體。而實務資料也顯示，從1980至2019年間，美國曾出現個人電腦、網際網路、以及智慧型手機等三項重要創新。然而，其總要素生產力平均每年只增加0.7%。相對地，技術創新較少的1940至1970年間，平均每年總要素生產力卻增加2.2%。

AI投資對就業的影響取決於下列三項效果：一，AI取代現有人力，造成勞動需求下降的「置換效果」；二，AI提升廠商利潤，促使廠商擴大生產規模，導致增加勞動需求的「生產力效果」；及三，AI創造新的工作種類與需求，因而增加勞動需求的「新工作產生效果」。但目前看來，還未出現明顯效果。

最近一份有關美國各地區使用機器人的研究指出，每多增加一台機器人，會使3.3名工人失業；換言之，置換效果在主導。不過，前面提及的過去三項創新，可以結合生成式AI產品提供的服務，從而增加消費者的效用滿足。因此，生產力效果及新工作產生效果可能更具主導力。

目前有關AI對於整體經濟影響的研究主要來自歐美，我國未來則宜投入更多資源來研究類似主題。