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来源：华尔街见闻
美联储官员对人工智能的经济变革潜力愈发关注，但对其是否已引发生产力革命仍持观望态度。
尽管AI投资正推动美国经济增长的很大一部分，央行决策者仍处于“判断为时过早”的阶段，不愿像1990年代互联网繁荣时期那样做出重大政策押注。当时，时任美联储主席的艾伦·格林斯潘认为，创新能够促进经济更快增长，同时又不引发通胀，并以此为由维持低利率。
美国财政部长Scott Bessent上月向CNBC表示，2026年上半年“AI的实施在生产力方面将真正开始产生影响”。他认为下任美联储主席应对AI生产力繁荣的可能性保持“开放心态”，避免重蹈扼杀互联网繁荣的覆辙。
在五位美联储候选人中，已有四人近期表态支持AI生产力论。特朗普国家经济委员会主任Kevin Hassett称AI正以“惊人速度”提升工人生产力，贝莱德高管Rick Rieder表示“我们正处于生产力革命中”。
这一争论正值美联储面临关键时刻。主席鲍威尔任期将于六个月后结束，而通胀仍高于目标水平，使得央行在利率政策上面临分歧，AI对就业市场的潜在冲击更增添了政策制定的复杂性。
生产力数据显现积极信号
圣路易斯联储近日的研究发现，自ChatGPT发布三年来，生成式AI可能已将劳动生产率提升了1.3%。研究人员通过定期调查询问工人使用AI节省的工作时间，发现AI采用率较高的行业与生产力提升存在明显关联。
该研究共同作者Alexander Bick表示：“令我惊讶的是，这一信号在行业层面已如此清晰地显现出来。相关性已经存在。”
彭博经济学首席美国经济学家Anna Wong指出，生产力繁荣对央行而言是“梦想成真”，对宏观经济学家而言则是“独角兽”，每隔几十年才出现一次。她认为宏观层面的证据尚不明确，但微观层面的证据正开始显现。
企业层面的实践也支持这一观点。HVAC设备AI服务公司Bluon Inc．首席执行官Peter Capuciati估计，其AI工具可为技术人员每周节省多达8小时的工作时间。目前约16万名技术人员使用免费版本，1.3万人付费使用完整服务。
数据质量制约准确判断
多伦多大学研究AI和工作未来的学者Kristina McElheran指出，缺乏“企业AI使用的细致、高保真数据”是当前面临的根本问题。许多引人注目的研究基于“真正有问题的信息”。
“我们正盲目飞入这场AI革命，”McElheran表示。“我们没有政策制定所需的统计数据，也没有管理者所需的统计数据。”建模者只能“采用过去的趋势，试图将其应用到我们面前快速发生的事情上”。
这一数据困境使得美联储官员在制定政策时更加谨慎。虽然技术变革往往需要数年时间才能在经济中发挥作用并体现在数据中，但央行正面临在关键时刻做出判断的压力。
当前美联储理事Christopher Waller的表态相对谨慎，称他“毫不怀疑”AI将推动经济发展，并“希望”实现持续的生产力增长。负责监管的副主席Michelle Bowman则更多在监管工作背景下讨论AI。
就业冲击引发新担忧
AI技术的双面性为政策制定增添了复杂性。虽然技术进步通常会推动生产力提升，但也可能对就业市场造成冲击。美联储最近的褐皮书调查显示，AI正拖累招聘需求，特别是入门级职位。
Capital Economics研究指出，信息技术行业作为AI的早期采用者，在为美国经济增长贡献更大份额的同时，其就业人数却在萎缩——这既是生产力提升的证据，也反映了技术传播的风险。
Macropolicy Perspectives LLC创始人Julia Coronado指出，与1990年代互联网繁荣时期公司利用创新扩大就业不同，现在企业更可能使用AI来减少员工数量。
西北大学教授、《美国增长的兴衰》作者Robert Gordon表示，他愿意“从通常的生产力悲观主义中转变”。这位85岁的学者认为AI可能带来比过去几十年更快的增长，“大概在2%左右的中等水平，可能不会很长时间达到3%，也许一两年”。
但Gordon也担心即将到来的时代可能出现更黑暗的一面，AI可能创造“一系列伴随白领失业的新社会问题”，而“在一个白领工作是每个年轻人抱负的社会中”，这将带来严峻挑战。
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