人类在立异方面有着不错的效果。农业机械化、蒸汽机、电力、现代医学、核算机和互联网，这些技能从底子上改动了国际。虽然如此，国际前沿经济体人均 GDP 的趋势添加率从未逾越每年百分之三。

　　当然，添加加快是或许的。[1] 在添加开端之前会有那么一段时刻，或许至少是在添加远挨近于零的时分。但曩昔改动游戏规矩的技能没有打破百分之三的门槛的实践给了咱们一个基线。只需强有力的根据才干让咱们等候一些天壤之别的东西。

　　可是，许多人达观地以为人工智能能够担任这项作业。他们说，人工智能与之前的技能不同，由于它一般能够履行比从前技能更广泛的使命，包含立异进程自身。一些人以为它或许导致“悉数事物的摩尔定律”，乃至是与疫情和核战争相同的危险。Sam Altman 说，OpenAI 将经过首要创造通用人工智能，然后问询它怎样挣钱来完结盈余，这让出资者感到震动。四年前，Demis Hassabis 在英国皇家科学院描绘了 DeepMind 的使命，分两步进行：“1. 处理智能问题。2. 用它来处理其他悉数。”

　　人工智能是否应该与前史上其他巨大的创造区别开来？它是否会像巨大的学者约翰 - 冯 - 诺伊曼和 I.J. 古德估测的那样，有一天会自我完善，引发智力爆破，并导致经济添加的奇点？

　　本文和经济添加文献都没有扫除这种或许性。相反，咱们的意图仅仅为了下降您的期望。咱们以为人工智能能够像互联网那样具有“革新性”，前进出产力并改动习气。可是，在完结一些人所猜测的加快添加的路途上有许多令人生畏的妨碍。

　　在这篇文章中，咱们汇集了咱们遇到的最好的论据，阐明为什么革新性人工智能难以完结。为了防止拉长文章，咱们不会深化重申他们的观念。咱们不是榜首个提出这些观念的人。咱们的奉献是把他人首要提出的一套经过充沛研讨的、多学科的观念整理成一个归纳事例。以下是咱们观念的一个扼要概述：

　　革新性人工智能的愿景始于一个在一切具有经济价值的使命上与人类相同好或更好的体系。哈佛大学卡尔人权方针中心的一篇谈论指出，许多尖端人工智能试验室都提出了这个明晰方针。可是，衡量人工智能在一组预订使命上的体现是有危险的——假如实践国际的影响需求履行咱们乃至不知道的使命怎样办？

　　因而，咱们以其调查到的经济影响来界说革新性人工智能。出产力的添加简直明晰地体现了新技能何时有用地履行有用的作业。有一天，强壮的人工智能能够履行一切富有成效的认知和体力劳动。假如立异进程自身能够完结主动化，一些经济添加模型猜测，人均 GDP 添加不只会打破每年 3%，还会加快。

　　这样的国际是很难完结的。正如经济学家William Baumol在 20 世纪 60 时代初度指出的那样，不平衡的出产力添加或许会遭到最单薄部分的约束。为了阐明这一点，请考虑一个包含两个范畴的简略经济：编撰思维文章和制作修建物。幻想一下，人工智能加快了写作，但没有加快修建。出产力前进了，经济就添加了。可是，一篇思维文章并不能很好地代替一栋新修建。因而，假如经济依然需求人工智能不能改善的东西，如修建，这些范畴就会变得相对更有价值，并吃掉写作的收益。写作速度的 100 倍前进或许只会导致经济规划的 2 倍前进 [2]。

　　这个比如与曩昔几十年来出产力添加的广泛方式并没有什么不同。Eric Helland 和亚历克斯 - 塔巴罗克 Alex Tabarrok 在他们的Why Are the Prices So Damn High?一书中引用了 Baumol 的观念，解说技能怎样前进制作业和农业等部分的出产率，下降电视和食物等产出的相对价格，并前进平均工资。可是，电视和食物并不能很好地代替医疗保健和教育等劳动密集型服务。这些服务依然很重要，就像制作修建物相同，但实践证明很难前进其功率。因而，它们的相对价格现已添加，占有了咱们收入的更大比例，并拖累了经济添加。Acemoglu、Autor 和 Patterson运用美国前史经济数据证明，各范畴的不均衡立异的确减缓了总的出产率添加。

　　Aghion、Jones 和 Jones解说说，构思自身有一些简略遭到瓶颈影响的进程。[4] 大多数使命的主动化与一切使命的主动化对添加的影响天壤之别：

　　...... 经济添加或许不会受制于咱们做得好的当地，而会受制于那些必不行少但却难以改善的当地。当运用于人工智能主动出产构思的模型时，这些考虑相同能够阻挠爆破性添加。

　　考虑一个两步的立异进程，包含总结 arXiv 上的论文和将液体移入试管。每一步都取决于另一步。即便人工智能完结了论文总结的主动化，人类依然需求自己试验来写下一篇论文。（在实践国际中，咱们还需求等候 IRB 附和咱们的拨款）。在“假如咱们能够完结创造主动化会怎样”一文中，Matt Clancy 供给了最终一剂直观的信息：

　　创造已开端相似于一个讲堂项目，每个学生担任项意图不同部分，在每个人都完结之前，教师不会让任何人脱离……假如咱们不能把一切的作业都主动化，那么效果就会很不同。咱们不会仅仅以较慢的速度得到加快 -- 咱们底子就没有加快。

　　咱们的观念是，瓶颈的概念 -- 从 60 时代的鲍莫尔到今日的 Matt Clancy-- 值得更多的报导。[5] 这清楚地标明晰为什么人工智能前进的妨碍在一一起比独自时更严峻。人工智能有必要改动一切重要的经济部分和立异进程的进程，而不只仅是其间的一部分。不然，咱们应该将人工智能视为相似于曩昔的创造的或许性就会添加。

　　或许论说中缺少对出产和立异中难以改善的进程的详细阐明。但走运的是，这方面有许多比如。

　　精密运动操控方面的开展大大落后于神经言语模型的开展。当“在几个隔间之外，生成模型的开展感觉在质量上更令人形象深入”时，机器人研讨会正在考虑应对办法。Moravec 的悖论和 Steven Pinker 在 1994 年的调查依然适用：“三十五年来人工智能研讨的首要经历是，困难的问题是简略的，而简略的问题是困难的”。最难的“简略”问题，如系鞋带，依然存在。机器人技能的打破会紧随生成建模的打破吗？OpenAI闭幕其机器人团队并不是一个激烈的信号。

　　在咱们看来，假如在操作物理国际方面没有取得开展，那么经济添加就不或许大幅加快。现在的许多经济瓶颈，从住宅和医疗保健到制作和运送，都有相当大的物理国际成分。

　　与革新性人工智能相关的开放性研讨问题清单仍在拉长。学习因果模型便是其间之一。Ortega等人展现了一个简略的事例，其间采纳举动的序列模型会在没有取得因果模型的状况下呈现幻觉。Murray Shanahan以为认知和具有身体是不行分割的：认知的存在是为了身体的生计和开展，在身体的感觉运动循环中不断调整，并且认知自身树立在身体的物理承受力上。看着球场上的勒布朗 - 詹姆斯，咱们倾向于附和这一点。François Chollet以为功率是中心，由于“无限的先验或经历能够发生简直没有泛化才能的体系”。此外，Cremer 和 Whittlestone列出了更多技能专家没有达到共同的问题。

　　更多的资源并不能确保会有所协助。Ari Allyn-Feuer 和 Ted Sanders 在“到 2043 年革新性 AGI 的或许性 1%”中提出，行走和活动（对蠕虫的神经学仿照）是简略但依然难以处理的方针使命：“虽然蠕虫不是一个大商场……（但）咱们现已彻底失利了，虽然咱们付出了巨大的尽力，也没能制作出人工智能步行者、人工智能司机或人工智能放射科医师。这有必要被视为一个看跌的信号”。

　　咱们或许不需求处理这些开放性问题中的一些乃至悉数。并且咱们必定能够取得更多的打破（咱们中的一个正在直接研讨其间一些问题）。但相同，咱们还不能明晰地否定它们，然后添加咱们的瓶颈。在人工智能取得这些缺失的才能之前，其间一些乃至连儿童都具有，最好将它们视为仿照和传达文明的东西，而不是像Yiu、Kosoy 和 Gopnik所提出的那样，将其视为一般智能。

　　现在的办法或许还不行。它们的极限或许很快就会呈现在咱们面前。将核算量再扩展一个数量级将需求在硬件上添加数千亿美元的开销。根据 SemiAnalysis 的说法：“这是不实践的，并且考虑到现在的过错率和量化估量，模型也很或许无法扩展到这个规划。”核算成本的继续下降或许会有所协助。但咱们或许现已用尽了硬件优化的低垂果实，现在正在进入一个减速的时代。摩尔定律以各种名义继续存在，但革新性人工智能的要害要素或许是咱们是否会在摩尔定律中止之前完结这一方针。

　　接下来看看数据。Villalobos等人正告说，高质量的言语数据或许在 2026 年耗尽。该团队主张将数据功率和合成数据作为出路，但到现在为止，正如Shumailov等人所展现的那样，这些还远远不是完好的处理方案。

　　在算法方面，咱们对其时架构能做什么和不能做什么的了解正在前进。Delétang和Dziri等人确认了 Transformer 架构的特别困难的问题。有人说，大型言语模型的所谓“呈现才能”依然会让咱们感到惊奇。但不必定。Schaeffer等人以为，呈现的呈现“是由于研讨者对衡量规范的挑选，而不是由于模型行为跟着规划的扩展而发生底子改动”。在对未来才能的不规矩性提出主张时，咱们有必要慎重。OpenAI在一段时刻内不会练习 GPT-5，这很阐明问题。或许他们认识到，旧式的人类修补比大规划的免费午饭更令人食欲大开。

　　人类依然是开展中的一个约束要素。人类的反应使人工智能的产出更有协助。只需人工智能的开展需求人类的投入，人类就会约束出产力。现在，数以百万计的人类对数据进行注释以练习模型。他们的人道，特别是他们的专家常识和创造性的火花，变得越来越有价值。The Verge 报导：”一位工程师告知我，买苏格拉底对线 美元。”

　　这种状况不太或许在短期内改动。Geoffrey Irving 和 Amanda Askell主张让人类发挥更大的作用：“由于咱们正在尽力使自己的行为契合人们的价值观，最重要的数据将是来自人类的关于其价值观的数据。”人工智能是一种最先进的对齐技能，乃至现已达到了国会山的台阶，它也底子不方案将人类从这个进程中移除：“从久远来看，咱们的方针不是撤销人类监督，而是使人类监督尽或许有用。”即便是更长时刻的可扩展的调整主张，如与人类法官一同进行人工智能争辩，也是在稳固而不是消除人类专家。技能专家和大众好像都期望将人类留在圈内。

　　人类常识有很大一部分是隐性的、未记载的和涣散的。正如Friedrich Hayek所声称的那样，“假定一切常识都被灌输到一个人的脑中……便是假定问题消失并忽视实践国际中一切重要和有意义的作业。”Michael Polanyi以为”咱们能知道的比咱们能说的多“。Carlo Ginzburg标明附和：”没有人能够仅仅经过运用规矩就能学会怎样成为鉴赏家或确诊家。关于这种常识，有一些要素在起作用，而这些要素是无法衡量的：一丝气味、一个目光、一种直觉。“最终，Dan Wang借用比如说道：

　　进程性常识是那种很难写成指令的常识。你能够给一个人一个设备齐全的厨房和一个特别详细的食谱，但除非他现已有了一些烹饪经历，不然咱们不应该期望他能做出一道好菜。

　　Ilya Sutskever最近主张问询人工智能”一个具有巨大洞察力、才智和才能的人会做什么？“以逾越人类的体现。隐性常识是咱们以为这在许多重要场合不太或许开箱即用的原因。这便是为什么咱们或许需求在实践国际中布置人工智能，让它能够边做边学的原因。可是，咱们很难幻想这种状况会在某些状况下发生，尤其是像运营跨国公司或教孩子游水这样的高危险事例。

　　在咱们作为记者和人工智能研讨者的日常作业中，咱们经常感到惊奇，有多少问题在互联网或书本上没有很好的答案，但一些专家有牢靠的答案，但他们却懒得记载。在某些状况下，就像大厨或勒布朗・詹姆斯相同，他们乃至或许无法明晰地表达他们的作业办法。

　　涣散的隐性常识是遍及存在的，这一观念支撑了这样一个假定：朴实的、会集的、脑力劳动的智力报答是递减的。有些问题，如逃离博弈论的泥潭或猜测未来，对大脑来说或许太难了，无论是生物的仍是人工的。

　　咱们或许彻底走错了方向。假如咱们的一些妨碍被证明是不行逾越的，那么咱们或许离完结人工智能能够做人类能做的悉数的要害路途还很远。Melanie Mitchell 在《为什么人工智能比咱们幻想的更难》中引用了 Stuart Dreyfus 的话：“这就像是声称榜首只爬上树的山公在向登陆月球跨进“。

　　咱们依然很难详细阐明咱们正在测验构建什么。咱们对智能或人类的实质知之甚少。相关的哲学问题，如品德位置、感受性和个人身份的根据，几千年来一向困扰着人类。就在写这篇文章的前几天，神经科学家 Christof Koch输掉了与哲学家 David Chalmers 打的四分之一世纪的赌注，即咱们现在现已发现了大脑怎样完结认识。

　　因而，现在的咱们正在向黑私自抛掷骰子，把赌注押在咱们最好的预见上，有些人以为这只能发生随机的拾人牙慧。当然，这些预见依然值得寻找；Matt Botvinick 深化探讨了其时的开展能够告知咱们关于咱们自己的哪些信息。可是考虑到了解缺少，咱们应该再次下降咱们的期望。十年前，David Deutsch提出了一个有先见之明的观念，着重了指定咱们想要的切当功用的重要性：

　　“AGI”一词便是此类合理化的一个比如，由于该范畴曩昔被称为“AI”——人工智能。但人工智能逐步被用来描绘各种不相关的核算机程序，如游戏玩家、搜索引擎和谈天机器人，直到添加了“通用”的 G，使其能够再次指代实在的事物，但现在的意义是 AGI 仅仅一种更聪明的谈天机器人。

　　经济转型的前史是一个偶尔的进程。许多要素有必要一起呈现，而不是一个要素胜过一切其他要素。独自的技能只需在准则答应其选用，鼓励其广泛布置，并答应环绕新技能进行广泛的社会重组的状况下才有意义。

　　一个比如是欧洲怎样战胜前现代的添加约束。技能前进仅仅一个要素。Kenneth Pommeranz 在他颇具影响力的同名作品中也主张命运，包含煤炭库存和便当的地理位置。Taisu Zhang 在《儒家思维的规则与经济学》中着重了社会等级准则。Jürgen Osterhammel 在《国际的改动》中把 19 世纪的添加归功于流动性、帝国体系、网络，以及更多逾越单纯工业化的要素：“将 [出产安排和财富创造] 作为独立的变量和推进整个时代开展的仅有动力来历，是不适当的简化主义……现在是将工业革新去中心化的时分了。”

　　一切人都附和，前史并非不行防止。咱们以为这也适用于人工智能。就像咱们应该对前史上的巨人理论持怀疑态度相同，咱们也不应该这么快就跳到人工智能添加的巨大技能理论。

　　并且重要的要素或许不在人工智能一边。添加的首要驱动力，包含人口和全球化，正在后退。

　　人工智能或许无法精确完结最需求主动化的部分的主动化。咱们现已“知道”怎样战胜许多约束添加的首要要素，并具有这样做的技能。可是，社会和政治妨碍减缓了技能的选用，有时乃至彻底阻挠了选用。相同的状况也或许发生在人工智能上。

　　Comin 和 Mestieri调查到，新技能运用强度的跨国改动解说了 20 世纪收入改动的很大一部分原因。虽然 1954 年曾愿望核电会导致电力“廉价到无法计量”，但自 90 时代以来，核电在全球初度动力消费中的比例一向停滞不前。商业超音速飞行在美国空域被彻底制止。此外，Callum Williams 供给了更多直观的比如：

　　虽然部分或悉数代替伦敦地铁司机的技能现已存在了几十年，但伦敦公共运营的地铁司机的收入挨近该国中位数的两倍。政府组织依然会要求你一次又一次地填写供给个人信息的纸质表格。而在全球人工智能浪潮的中心旧金山，实践中的差人依然被雇用在顶峰时段指挥交通。

　　Marc Andreessen 不是技能失望主义者，但他直言不讳地指出：“我乃至不以为需求规范的论据……人工智能对大多数经济来说现已是违规的，并且简直对一切的经济都将是违规的。我怎样知道呢？由于技能在大多数经济中现已是违规的了，并且跟着时刻的推移，这一点会越来越实在。”Matt Yglesias 和 Eli Dourado对人工智能会导致添加革新持怀疑态度，他们指出了包含住宅、动力、交通和医疗等部分的监管和杂乱的实践进程。这些恰好是咱们现在的添加瓶颈，它们占了美国 GDP 的三分之一以上。

　　人工智能乃至或许会下降出产力。现在最大的用例之一是交际媒体引荐体系，这很难说是出产力上的意外收成。Callum Williams继续说：

　　GPT-4 是一个面对规划请求的 NIMBY 的天赐之物。在 5 分钟内，他能够写出一份长达 1000 页的对立定见。然后，有人有必要对其作出回应……律师将成倍添加。“在 20 世纪 70 时代，你能够用 15 页纸做一笔数百万美元的买卖，由于从头打字是件很费事的事，”Brown Rudnick 律师事务所 Preston Byrne 说。“人工智能将使咱们能够在榜首份草案中包含 1000 个最有或许的边际事例，然后各方将为此争辩数周。”

　　仅仅是主动化还缺少以完结经济的转型添加。正如 Daron Acemoglu 和 Simon Johnson 在他们的新书《权利与前进》(Power and Progress）中指出的那样，前史上充满着一些作用一般的技能，它们简直没有发生革新性影响。与人类雇员比较，快餐亭很难改动游戏规矩。诺贝尔奖取得者 Robert Fogel 记载到，以相同的办法，铁路对添加没太大影响，由于它们只比其代替品运河和公路好一点。大型言语模型的许多直接运用，从客户服务到编撰营销案牍，都呈现了相似的状况 [7]。

　　OpenAI 自己的经济学家估量，大约“19% 的作业岗位至少有 50% 的使命露出于”GPT-4 以及或许根据其构建的各种运用程序。有些人以为这将改动游戏规矩。但换个方向考虑，这是不是这意味着逾越 80% 的工人只需不到 50% 的使命遭到影响，很难挨近彻底主动化。他们的办法标明，牢靠性至关重要的范畴将在一段时刻内坚持不受影响。

　　很能阐明问题的是，虽然出资服务行业现已数字化，数据无处不在，许多个人使命现已主动化，但整体就业人数却在添加。相同，虽然有人猜测人工智能将代替放射科医师（Hinton：“中止练习放射科医师”），但放射科的作业岗位在 2021 年创下了前史新高，估计还会有更大的添加。Allyn-Feuer 和 Sanders 回忆了自 1960 年以来业内人士对主动驾驶的31 项猜测。27 个猜测是过错的，这其间八个是由埃隆 - 马斯克处理的。在一切这些状况下，人工智能面对着将练习数据中不存在的、不总是可读的、或危险太大无法布置的“长尾”使命主动化的应战。

　　此外，经济的很大一部分或许现已包含出产具有深入社会性质的产出。即便人工智能能够使一切出产主动化，咱们依然有必要决议出产什么，这是一个社会进程。正如Hayek从前暗示的那样，中心方案很难，不只由于其核算成本，并且还由于“缺少取得信息的途径……信息不存在”。一个或许的意义是，人类有必要积极参与商业、政治和社会，以决议他们期望的社会相貌。

　　教育或许在很大程度上是为了鼓励学生，教他们进行社会互动，而不只仅是传递实践。艺术的大部分价值来自于其社会布景。医疗保健将情感支撑与更具功用性的确诊和处方相结合。国际象棋的复兴很难彻底归功于超人的人工智能。而商业是关于拟定方针，与人类商洽，办理和鼓励。或许咱们今日的作业现已与弄清楚提示什么问题以及怎样提出问题没有什么不同。

　　这儿还有更深层次的一点。GDP 是衡量一些人对其他人的出产效果的注重程度的一个虚拟方针，其间很大一部分涉及到彼此之间的交际活动。正如咱们中的一个最近所写的那样，咱们或许注重人类出产的产品，正是由于它们是稀缺的。只需人工智能出产的产品不能代替社会性的产品，就会是稀缺的，这种产品将取得越来越多的“人类溢价”，并发生鲍莫尔式的效应，对添加发生影响。

　　人工智能的前进必将继续，而咱们才刚刚开端感遭到它的影响。从更牢靠的算法到更好的方针，咱们都期望能有进一步的打破。人工智能的确曾给咱们带来过惊喜。

　　可是，正如本文所概述的，很多的妨碍阻止了广泛的革新性影响。这些妨碍应该被归纳起来看。处理一个子集或许是不行的。处理一切这些妨碍是一个更难的组合问题。在此之前，咱们不能盼望人工智能来铲除咱们自己不知道怎样铲除的妨碍。咱们也不应该把未来的打破作为确保 -- 咱们或许明日就能完结，也或许在很长一段时刻内都不会完结。

　　关于咱们的观念，咱们听到的最常见的答复是，人工智能研讨自身或许很快就会主动化。然后，人工智能的开展将爆破性添加，发生强壮的智能，处理咱们提出的其他妨碍。

　　但这是一条狭隘的路途。虽然人工智能研讨最近取得了明显的前进，但咱们转型的许多妨碍遍及存在于人工智能研讨自身的主动化进程中。即便咱们开宣布高度智能的机器，这也缺少以完结整个研制的主动化，更不用说整个经济的主动化了。为了树立一个能够处理其他一切问题的智能，咱们或许需求首要处理其他一切问题。

　　因而，人工智能将是一个远远高于其他创造的事例并没有完毕。或许咱们应该把它看作是一个改动前史的“一般的”技能，一个能够催化之前的巨大创造的添加。让咱们回到Aghion、Jones 和 Jones那里：

　　...... 咱们把人工智能作为主动化进程中的最新方式，这一进程现已继续了至少 200 年。从珍妮纺纱机到蒸汽机，再到电力和核算机芯片，自工业革新以来，出产方面的主动化一向是经济添加的一个要害特征。

　　回想一下，蒸汽机也是通用的。你或许不以为它像大型言语模型那样具有一般性。可是咱们能够幻想，将（其时无限的）煤块转化为动力会怎样促进一个 19 世纪的实业家与前史的完结发生联络。

　　蒸汽机的确促进了经济添加，使国际大变。但咱们想着重的是，人工智能最终会像蒸汽机相同，而不是在逾越它。那么，该怎样看待人工智能呢？

　　人工智能最杰出的危险或许是那些一般的强壮技能的危险。人工智能开展成为自主的、不行操控的和不行了解的生计要挟的状况，有必要铲除经济转型一切必要的相同困难的妨碍。因而，咱们以为人工智能最急迫的损害是那些现已存在或在不久的将来或许存在的损害，如成见和误用。

　　不要把未来的添加预期过度地放在一个范畴的开展上。瓶颈理论主张撒下一张大网，盯梢许多立异范畴的开展，而不只仅是人工智能的明星子范畴的开展。商场也附和这一点。假如革新性的人工智能很快就会到来，实践利率会跟着对未来巨大财富或危险的预期而上升。可是，Chow、Halperin 和 Mazlish正是测试了这一理论，发现 10 年期、30 年期和 50 年期实践利率很低。

　　因而，出资于整个立异和社会中最困难的问题。在跳到最近人工智能范畴最炫意图开展之前，请暂停一下。从现在并不盛行的技能研讨应战到几代人一向存在的人际关系难题，社会的各个范畴将需求一流的人类才智来完结人工智能的许诺。

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