第三份申报是美国国度经计揭捉?究局(NBER)在本年 11 月份揭橥的一篇文┞仿，个中对于为什么在 AI 技巧方面进行的所有的研究和投资对于临盆力的影响微乎其微这一问题，来自麻省理工学院和芝加哥大年夜学的经计揭捉?家分别给出了他们的答复。

尽管 AI 出现出势弗成挡的成长之势，但大年夜整体上来说，今朝并不是全部经济情况都受这一趋势影响，至少大年夜数量上来说是如许。麻省理工学院斯隆商学院的 Erik Brynjolfsson 和 Daniel Rock 以及芝加哥大年夜学商学院的 Chad Syverson 在比来揭橥的论文中将这一现象称之为“期望与统计数据的冲突”。他们为这一现象供给了一些可能的解释，个中包含对新技巧的虚假期望以及衡量不精确等问题。他们想要商量的是 AI 技巧在实际中被采取及推广存在滞后性的问题。

这在之前汗青上也存在先例。电念头是在 19 世纪 80 年代出现，但直到 20 世纪 20 年代，电机赓续传播，工厂改建大年夜范围临盆线之后，它在临盆力方面的感化才凸显出来。来自“人工智能指数”小组的Erik Brynjolfsson 表示，AI 也将会遵守类似的成长路径，但速度会更快。这一指数将会资世人们更快地获得所须要的信息，大年夜而做出更好的决定计划，加快 AI 在实际中的采取速度。

诚然，对 AI 持质疑立场的大年夜有人在，但 Brynjolfsson 显然不属于这类。他说道：“即就是十分强大年夜的技巧，汗青上也有如许的先例，可能会须要数年的时光才发挥出它的感化。对我来说，AI 技巧肯定无疑会绽放它的光彩。”

以上三份申报筹划侧重点各有不合，但根据这些申报内容以及对作者的查访，我们发清楚明了他们共有的两大年夜主题：

1、技巧本身只是肯定 AI 成长轨迹及其可能产生的影响的一个身分。经计揭捉?、当局政策和社会"大众,"的立场也将在个中起到重要感化。

2、汗青上一些重要技巧的采取模式，大年夜最早的电力到之后的计算机，这些模式可能也实用于 AI。然则即便模式类似，速度可能并不类似。如不雅 AI 的采取速度，真如浩瀚研究者所猜测的那样更快的话，那比拟以前的转型来说，AI 技巧带给我们的转型后不雅可能会加倍苦楚。

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【义务编辑：谢海平 TEL：（010）68476606】

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本文标题：三份研究报告，聚焦AI的三大主要话题

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