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注：本文来自美联储理事沃勒在弗吉尼亚州阿灵顿举行的华盛顿特区金融科技周上的讲话

感谢您今天给我这个机会，与大家探讨人工智能（AI）。¹ AI 是一种强大且飞速发展的技术，已经吸引了所有人的注意力。如果你看过足够多的科幻作品，你就会知道，重大的技术变革通常要么是反乌托邦的，要么是乌托邦的——机器人要么接管世界，要么改善世界。这些两极分化的观点在经济学家和技术专家中也同样常见。一方是悲观论者——他们坚信新技术将摧毁就业、加剧不平等并集中权力。另一方是技术乐观主义者——他们坚信，如果我们让技术自由发展，我们将站在生产力、增长和创造力实现前所未有的飞跃的门槛上。像通常一样，关于 AI 的真相可能介于两者之间。经济政策制定者的工作是区分炒作和夸张与硬数据和可靠分析，并理解 AI 对经济增长、生产力和更广泛的经济究竟意味着什么。

我将重点关注历史上"重复"出现的重大技术变革的三个层面。首先，技术变革是我们生活中永恒的一部分，而且它几乎总是具有颠覆性的。它会彻底改变我们工作和社交的方式。其次，它会以令人不安的方式改变现有的权力关系。最后，技术变革可靠地提高了生产力和我们的生活水平，同时改善了我们的生活质量。我的目的是描述 AI 可能如何沿着这些路线影响我们的生活，以及它与过去的技术变革有何不同。

我们一直经历着那些极大地改变经济和日常生活的技术变革。在 19 世纪 80 年代，电力还是一种新奇事物，仅限于少数富裕的城市居民和一些有限的工业用途。到 1920 年，一半的家庭用上了电；到 1940 年，近一半家庭拥有了冰箱；到 1945 年，85% 的家庭实现了电气化。汽车的使用也迅速增长。汽车注册量从 1906 年的 14 万辆增加到 1929 年的 2300 万辆，而当时家庭总数还不到 3000 万。这些进步以深刻的方式改变了日常生活。技术变革的另一个方面是新技术的采用速度。在过去的 50 年里，我们经历了新技术以两倍的速度被采用：个人电脑在 20 年内普及——互联网在 12 年内——而智能手机的普及只用了 6 年。现在，AI 的发展甚至更为迅速。我倾向于认为，受 AI 影响的劳动者的转型也将加速，但没有人真正知道。这样的预测显然超出了我作为经济政策制定者的能力范围，因此我将仅限于讨论当前的情况。这次讨论的重点在于，技术变革是我们生活中永恒的一部分——它总是在发生，并将持续发生——而 AI 似乎正遵循着采用和变革速度越来越快的模式。

尽管技术是我们生活中的常量，但每当新的创新出现时，它也会扰乱我们的生活。我们工作和生产的方式会改变。工作岗位消失，新的岗位出现。我们的社交生活也会被打乱，通常是往好的方向——但有时也不尽然。我们过去常常写信并邮寄给亲人来沟通。这既费时又昂贵。现在我们发短信或使用 FaceTime 或 Zoom 随时与朋友和家人交流。这使得跨越地理和时间维持关系变得更加容易。但它也可能削弱那些社会联系。当我走进一个派对，看到一半的人在那里盯着他们的屏幕时，我可以看出技术可能导致更少的社会互动，而不是更多。技术颠覆，像其他任何事情一样，既有收益也有成本。但是，正如我稍后将论证的，我认为我们需要让这种颠覆发生，以便在认识到成本的同时也认识到收益，从而使我们能够过上更好的生活。

我的第二个观点是，技术创新能够以深刻的方式改变权力关系。当古腾堡发明印刷机时，他剥夺了天主教会对文字的权力，并将其民主化。当个人电脑出现时，权力从管理大型机的人转移到了个人用户手中。当互联网到来时，对新闻、信息和评论文章的控制从主要新闻机构转移到了任何拥有网页的人手中。AI 也将做同样的事情。它将从"专家"手中夺取权力，并将其转移给"非专家"。就像古腾堡的印刷机一样，AI 很可能将专业知识民主化。曾经需要专门培训的工具已经变得对更广泛的人群可用。我们已经看到这发生在软件编码领域。一名使用 AI 诊断工具的护士或一名依赖生成式模型来排除复杂设备故障的技术人员，可以更有效地执行更高阶的任务。它很可能也会对科学发现产生同样的影响。那些曾经通过对权力的控制来收取经济租金或超额报酬的人将会失去这些租金。但在这个过程中，我们的生活也将得到改善。

每当一项新技术出现时，经济学家遇到的第一个问题总是关于就业：这种技术将取代人，还是让他们更有效率？挑战在于，对于创新而言，成本和收益之间往往存在时间上的不一致性。颠覆首先到来；收益则需要时间。当一项新技术出现时，我们总是更容易看到可能消失的工作，但很难看到将被创造出来的工作。当汽车出现时，很容易看到马鞍制造商的工作将会消失。但当时并不明显的是，马鞍制造商的技能可以用于制造汽车座椅，而且更高生产率的汽车生产将创造更多、薪酬更高的工作。十年前，如果我说一个叫 TikTok 的东西即将出现，可能没有人能够想象到这一点，或者社交媒体会创造出一种现在已经成熟的职业——网红。

这种模式似乎正在重复——只是速度更快。斯坦福大学经济学家最近的一项研究发现，与受 AI 影响较小的职业相比，受 AI 影响最大的职业就业率下降了约 13%。² 这些收缩主要出现在支持和行政岗位——这些领域往往最先被自动化。AI 的这种早期影响与我从商业联系人那里听到的情况一致。尤其是零售商正在削减呼叫中心和 IT 相关职位的招聘。到目前为止，大多数公司表示这是通过自然减员来处理的，但一些零售商表示明年有可能裁员。纽约联储的一项调查也传达了类似信息，该调查发现很少有企业报告因 AI 导致的裁员；他们反而利用该技术对员工进行再培训。³ 话虽如此，AI 正在影响这些公司的招聘，一些公司因 AI 而缩减招聘规模，另一些公司则增加精通使用 AI 的员工。然而，展望未来，由于使用 AI 而导致的裁员和招聘计划缩减预计将会增加，特别是对于拥有大学学位的员工。

回到我的最后一个观点上来，历史告诉我们，技术能提高生产力和我们的生活水平。我们最初总是谈论它将如何替代劳动力。这是马克思资本主义理论的基本前提——机器将在生产中取代人类，这将使失业率飙升到如此之高，以至于引发社会革命，导致资本主义终结和社会主义乌托邦的兴起。然而，这一理论犯了一个根本性的错误，即未能看到资本和劳动力是互补的，而不是替代的。更多的机器意味着公司可以生产更多的产出，但这也需要更多的劳动力。仅仅查看经济数据这一点就很明显。以不变价格计算，美国的资本存量比 1950 年高出七倍。然而，1950 年 9 月的失业率为 4.4%，而截至 2025 年 8 月，失业率为 4.3%。这就是为什么经济学家通常是技术乐观主义者——历史一再表明，采用新技术会带来经济增长和更多的就业，而不是更少。技术颠覆是经济学家自 1942 年约瑟夫·熊彼特命名以来一直在研究的一个概念的一种形式：创造性破坏。这个话题从未像现在这样具有现实意义，我注意到就在上周，诺贝尔经济学奖的一部分授予了两位经济学家，他们探讨了提高生产率的颠覆如何提升生活水平。⁴

AI 无疑将产生输家和赢家，但除了关于 AI 收益将如何分配的问题之外，还有一个更根本的问题，即即使在宏观层面上，这些收益将如何衡量。公司正在使用 AI 来提高生产率，从而在相同投入水平下实现更大的产出。这种收益计入国内生产总值（GDP）及其必然结果——国民总收入。

在美国，伟大技术创新的一个共同特征是激烈的竞争迅速压低了成本，并导致了快速和广泛的采用。如果硬件和软件创新持续降低 AI 的成本，那么我认为其在整个经济中持续扩散的障碍很少。显然，这种前景正在推动我们所看到的 AI 投资激增。这会持续吗？这部分将取决于 AI 是否能带来某些人认为它会带来的生产率提高。

劳动生产率衡量的是每工作小时的产出。数据波动很大，但过去几年的平均增长率低于过去十年或几十年的水平。一个关键问题是 AI 是否会促进生产率增长的复苏。任何持续高于 2% 的生产率增长都倾向于支持实际收入和生活水平的提高，而不会带来通胀压力。作为货币政策制定者，我期待 AI 能够实现这一点。

虽然我们经常关注技术如何增强市场活动和生产力，但它也增强了非市场活动的价值。例如，谷歌地图让我在观光时能更轻松、更快速地游览外国城市。虽然这种价值是非市场活动，不会体现在 GDP 中，但它显然让我的生活更美好。代理式 AI 有潜力为我节省大量闲暇时间，这些时间原本会用于规划假期、支付账单或预约医疗。这种我的福祉的增加并未直接在 GDP 中衡量。但如果这些节省时间的 AI 活动让我有空从事更多的市场生产，那么 GDP 就会增加。我毫不怀疑 AI 将促进 GDP 和国民收入增长，但其许多好处可能在于改善我们的非市场活动。

每一种改变我们生活和工作方式的技术都既带来希望也带来风险。AI 也不例外。欺诈、虚假信息、偏见和网络安全威胁已经出现。任何足够强大到可以改善生活的工具也可能被滥用。政策制定者的任务是管理这些风险，同时不减缓推动创新的步伐。历史表明，维持进步的是适应，而非回避。每一波技术浪潮都颠覆了行业和就业，但随着时间的推移，它也提高了生产力，增加了实际收入，并改善了生活水平。

我们看到管理技术变革带来的颠覆有不同的方法。欧洲通常选择先监管——在技术充分发展之前遏制潜在的危害。美国正在走一条不同的道路，依靠其实验传统和市场活力。这种开放性长期以来一直是一个竞争优势。它使美国在早期的技术浪潮中——从互联网到先进计算——处于领先地位，并且它也能在 AI 领域做到同样的事情。随着时间的推移，与许多同行（包括欧洲）相比，这种愿意实验的态度已转化为更快的生产率增长和更强的经济表现。

三十年前，美国拥抱了一项新的颠覆性技术——万维网。欧洲则更为谨慎，受到试图控制这项创新的法规和传统产业的拖累。结果当然是，美国引领了一场全球技术革命，这场革命颠覆了媒体和其他行业，但也带来了就业和广泛共享的繁荣，在过去的三十年里轻松超过了欧盟。也许美国主导的网络通信和计算创新最重要的遗产是它培养了一种创业和创新的文化，这种文化实际上极大地促进了美国在 AI 领域的领导地位。美国的传统是发明和利用技术，而不是畏缩不前。在有风险的地方，我们采取合理措施来减轻风险，而不是试图完全避免风险。承担风险是我们市场经济的核心；它推动创新，我们必须保持这一点。

就像在座的各位领导者一样，美联储也在边做边学。我倡导采用一种全系统范围的方法，以持续教育我们的团队，并支持对最新一波创新进行实验——从大语言模型和代理式 AI 到编码和支付领域的应用。这就是为什么我将在 10 月 21 日召集行业领袖，作为我们支付创新会议的一部分，讨论"支付领域的 AI"。这些交流，结合我们亲自动手的技术研究，使我们能够在美联储内部应用这些技术，并支持整个私营部门的创新。

总之，AI 的发展速度比前几波创新更快。这种速度意味着颠覆和收益都将更早到来。挑战在于跟上步伐——帮助工人和企业进行调整，以便效率的提高转化为更高的实际工资和整个经济的持续增长。对于政策制定者来说，我们必须让颠覆发生，并相信长期收益将超过任何短期成本。

谢谢。

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1. 此处表达的观点是我个人的观点，不一定代表美联储理事会或联邦公开市场委员会同事的观点。

2. Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, and Ruyu Chen (2025), "《煤矿里的金丝雀？关于人工智能近期就业影响的六个事实》(PDF)", 工作论文, 斯坦福数字经济学实验室, 八月。

3. Ben Hyman, Jaison R. Abel, Natalia Emanuel, Nick Montalbano, and Richard Deitz (2025), "《企业是否因 AI 而缩减招聘规模？》", 纽约联邦储备银行, Liberty Street Economics (博客), 9月4日。

4. 奖项的另一半授予了 Joel Mokyr，他的工作强调了社会对新思想持开放态度并允许变革作为经济发展引擎的重要性。

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