为什么现在 AI 已经没啥热度了？
2024-11-19 阅读 12
更新于 2024年11月21日
不完全如此。关于人工智能的炒作还在继续，热度仍然很高。
而且，这问题是 2024 年 10 月 8 日发布的。同一时期，多名学者因人工智能相关的研究而获得诺贝尔物理学奖、诺贝尔化学奖。如此颁奖在世界范围内引起很大的争议，相关锐评在网络上随处可见——我们先不管这热度算是怎么来的，你就说热度高不高吧。
谷歌趋势显示人工智能的热度在 2023 年急剧超越互联网和电子计算机过去几个月里，网络上有很多人在贩卖关于人工智能的课程，我屡次看到知乎手机 app 推送低价试用的人工智能速成课。
我们知道，要拿漫天炒作、难以落地的玩意快速变现，常见的手段无非是拉投资、骗经费、吃补贴、卖课、做无需认证的保健品——玩弄“信息差”。这不是“人工智能”特有的现象，读者可以看看氢能源、可控核聚变发电、高价保健品、量子计算等玩意在世界范围内的表现。“人工智能速成课”贩卖的通常是被他人超越的焦虑与相应的安慰剂，有时掺上一点发财梦。读者可以在很多网络平台看到“淘汰你的不是人工智能，而是会用人工智能的人”之类卖课广告。比这更广泛地，人们正在往各种产品里加上“AI”字样——读者可以想起之前这么操作过的“量子”、“区块链”、“基因”和熄火更快的“石墨烯”。
截止 2024 年 10 月，生成式人工智能用比可控核聚变发电更大的规模烧钱、吃电、亏损，尚未带来任何经济冲击，更不要说“爆发”或“工业革命”了。欧美各国的失业率、全要素生产率、白领跳槽率等未发生明显波动，工资增长趋势也没有明显变化。当前市场上推出“人工智能计划”的公司数量远远超过了实际用例的数量。未来数年内，人工智能基础设施的建设将花费约 1 万亿美元，现在还不知道相关人工智能企业要怎么收回这些投资——与历史上的一些技术进步相反，用当前的人工智能代替人来做更新数据之类“人工智能相对擅长”的事的成本高于人自己做。大语言模型还没有实现成本效益。这些情况给了相关公司继续炒作来维持热度的需求。
根据美国人口普查局对 120 万家美国企业的分析，2023 年 9 月有 3.7% 的企业在使用人工智能， 2024 年 2 月有 5.4% 的企业在使用人工智能[1]。
一贯怀疑人工智能泡沫的麻省理工学院经济学教授 Daron Acemoglu 估计，在今后十年间，人工智能只会使美国的全要素生产率增长至多 0.71%，更现实的预测是增长不到 0.55%；这一时期，人工智能会使美国 GDP 增长约 0.9% 到 1.1%，考虑较大的投资热潮则为 1.6% 到 1.8%[2]。他做出如此预测的理由之一是，受人工智能和相关技术影响的任务占所有任务的比例约 4.6%[3]~
读者可以考虑“会出现一些与人工智能相关的新任务”。不过，Acemoglu 还提到，这 4.6% 的任务里约有四分之一是“对人工智能来说更难学习”的类别，例如评估应用程序、诊断健康问题、提供财务建议——这样的任务没有明确定义的、客观地衡量成功的标准，经常涉及复杂的环境相关变量、难以在不同的对象或项目间迁移。比 Acemoglu 乐观的学者给出的估计要好看一些，例如认为生成式人工智能将在未来十年内将全球 GDP 提高约 7%，或是到 2040 年可以让全球 GDP 年增长率增加 3 到 4 个百分点。
附赠：
