AI实际创造了多少价值？

{"text":[[{"start":8.15,"text":"过去一年里，围绕AI实用性的讨论成熟了许多。随着越来越多人亲眼看到它在自己工作领域能发挥什么作用，彻底否认其能力的声音已经减少。如今的争论焦点，转而变成它究竟能创造多大价值。"}],[{"start":25.32,"text":"支持者与批评者在一个问题上长期存在分歧：报告显示程序员产出有所提升，但现实中似乎并未出现相应的产品或价值创造热潮。一篇新论文使双方都能声称自己的立场得到了印证。"}],[{"start":40.86,"text":"麻省理工学院研究人员默特•德米雷尔(Mert Demirer)及其合作者在研究中跟踪了软件开发人员在采用AI工具前后的工作情况。重要的是，他们从多个层面进行了衡量，包括编写代码的数量、编辑的独立文件数、所参与的项目或功能数量，以及新软件的实际发布次数。"}],[{"start":61.26,"text":"他们发现，在这个“漏斗”最顶端，影响最为显著：程序员创建或编辑的文件数量增加了近300%。但到了提交审查的独立工作项数量这一层，增幅减半，只剩约150%；再往下到完整软件发布数量时，这一增幅又缩小为前者的五分之一左右，最后只剩大约30%的提升。"}],[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":83.52,"text":"让一家公司的核心产品产出提升30%，无疑是可观的涨幅，但这项研究仍然表明，人们对AI生产力影响的感知，乃至部分直接衡量指标，都可能与AI最终真正创造的价值大相径庭。对某项具体任务而言，那种既能切身感受到、也确实能被量化出来的“爆炸式”效率提升，往往在相关工作经过审核并发布生产级成果所涉及的所有人工瓶颈之后，只会转化为温和得多的整体收益。"}],[{"start":113.38,"text":"此外，研究人员在考察由AI辅助带来的软件产量增长是否推动了消费时，几乎没有发现相关证据。过去一年中，移动应用发布数量大幅上升，但下载量却并未增加——大多数新应用甚至连一个相当小的用户群都没能吸引到。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":131.62,"text":"值得注意的是，生产率和价值创造弱于某些人预期的这一发现公布之际，正值优步(Uber)首席执行官达拉•科斯罗萨西(Dara Khosrowshahi)披露，公司在一个季度内就花光了整个2026年的AI预算，并计划将大部分AI使用切换到成本更低的模型，只在特殊场景中保留前沿工具。随后又出现了关于在法律工作中使用AI的新研究，研究发现，将廉价开源AI智能体与偶尔充当“顾问”的顶级模型搭配使用，可以用低得多的成本获得更好的效果。"}],[{"start":162.49,"text":"把这一切视为证据，认为AI创造真实价值的能力被严重夸大了，或者至少认为大手笔砸钱购买最新模型往往没有必要，这样的看法并非不合理。不过，德米雷尔和他的合著者认为，更可能的解释是，目前的组织架构和市场机制尚未准备好利用真实存在的潜在收益。过去几次技术革命的证据也支持这一观点：生产率的真正跃升以及岗位的大规模替代，主要来自新公司和新流程，而不是由既有企业在旧有工作流程上简单嫁接新技术。"}],[{"start":197.21,"text":"以19世纪末至20世纪初的电力为例，如果工厂只是用巨大的电动机取代巨大的蒸汽机，而其余机器设备和生产布局保持不变，生产率的提升十分有限。真正的繁荣是在几十年后才到来，当时工程师为每个工作台都安装了各自的小型电动机。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":217.42000000000002,"text":"现有的软件公司和知识工作公司，只是把AI嵌入原有工作流程和组织结构，因此只获得了相对有限的生产率提升；而Anthropic和OpenAI这类围绕AI而建立、产品由AI编写和审阅的公司，在使用量、收入和生产率上却都在爆炸式增长。这种反差或许正是同样一套动态在这里重演、只是速度快得多的早期证据。"}],[{"start":242.64000000000001,"text":"我怀疑双方阵营说的都对。眼下很多企业在AI上的使用和投入确实效率不高。但已经实现的生产率提升，反映的是强大的新工具与并不匹配的组织结构和流程之间的相互作用。这些摩擦和瓶颈只会随着时间推移逐渐缓解。"}],[{"text":"[john.burn-murdoch@ft.com](mailto:john.burn-murdoch@ft.com)，@jburnmurdoch"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1780706982_9407.mp3"}