人工智能的全球影响：注意差距

本文探讨了人工智能 (AI) 对全球经济的不均衡影响，强调其影响将取决于 (i) 各国行业对 AI 的暴露程度，(ii) 各国整合这些技术到其经济的准备情况，以及 (iii) 各国获得基本数据和技术的途径。通过将这些方面输入全球多部门动态一般均衡模型，文章表明 AI 将加剧国家间收入不平等，不公平地使发达经济体受益。事实上，发达经济体的估计增长影响可能是低收入国家的两倍多。虽然 AI 准备情况和获取能力的改善可以缓解这些差距，但它们不太可能完全抵消它们。此外，AI 驱动的生产率增长可能会减少汇率调整的传统作用，因为 AI 对非贸易部门的影响很大——这是一种类似于反向 Balassa-Samuelson 效应的机制。在基准情景下，全球 GDP 将在未来十年内增长近 4%（高 TFP 增长情景）或 1.3%（低 TFP 增长情景），潜在 TFP 增长率为 0.8-2.4%。然而，这些收益分布不均，发达经济体受益不成比例——这反映了它们更强的 AI 准备情况和暴露程度，以及他们对高科技基础设施和数据的更大获取能力。美国脱颖而出，在高低 TFP 增长情景下，预计产出增幅分别达到 5.6% 和 1.9%。欧元区和其他发达经济体也实现了显著增长，这得益于它们相对较高的 AI 暴露程度和准备情况。中国在中等增长结果中排名靠前，这得益于高 AI 准备情况，但由于与发达经济体相比，制造业相对于服务业的重要性较低，因此暴露程度相对较低。在“有限 AI 访问”情景中，新兴市场和低收入国家面临 AI 技术获取限制，导致这些国家与全球平均水平的差距扩大。在“增强 AI 准备情况”情景中，即使政策干预可以缩小差距，但不太可能完全消除 AI 采用的不平衡跨国影响。其他关键国际宏观经济变量，如汇率和经常账户，表现出不太明显的行为。人工智能驱动的生产率冲击，特别是在非贸易部门，可能会导致发达经济体的货币相对于新兴市场和低收入国家贬值，因为非贸易价格面临下行压力。