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人工智能已经到来，并正在给全球经济带来深远的影响。

流向人工智能的投资在规模上很可能会超过过去为建设铁路、电网和互联网而投入的巨额资金。从短期来看，人工智能热潮是推动经济增长的一次积极的需求冲击，对于美国以及作为硬件供应方的亚洲国家来说尤其如此。但并不是所有国家都赶上了这股浪潮，而且，如果不能实现人工智能的更广泛应用，那么太多的国家可能会掉队。

虽然需求冲击正在发生，但人工智能真正的希望在于未来：其有望带来积极的供给冲击，从而大幅提高生产率并推动全球增长。增长提升的具体幅度难以预测，不过其数量级大概是未来十年每年上升0.5个百分点左右。生产率的提升可能需要一定时间才能显现出来，因为技术变革很少一蹴而就。为了释放人工智能的潜力，企业必须重新思考、重新设计并重新构建产品线、业务程序和工作流程。员工和消费者也需要探索利用新模型的最佳方式。互联网的价值远远不止能够建立一个主页，其真正的收益来自于新商业模式的出现以及互联互通带来的持续改进。

这一次的繁荣在很大程度上是由对数据中心等人工智能基础设施的大规模投资推动的，而超大规模云服务提供商正在引领这场竞赛。虽然这些大型企业拥有盈利能力很强的核心业务，但它们正越来越多地转向债务市场融资。仅在过去两年中，它们在投资级债券发行中的占比就增长到了原来的十倍以上，从不足1%上升至10%，且仍在继续增长。这种情况发生在一个高度集中且大量存在循环交易的行业之中：超大规模云服务商投资前沿模型实验室，而这些实验室反过来又向那些投资企业购买数据能力。

风险在于，人们的预期可能远远领先于生产率的提升，这为短期的失望埋下了伏笔。根据阿玛拉定律，我们往往会在短期内高估一项新技术的影响，而在长期又低估其影响。不仅如此，人们还担心日益强大的模型可能会脱离人类的控制或削弱网络安全防护。在某个时点，这些风险可能会同时出现，对宏观经济和金融稳定构成挑战。

到那时会出现什么情况？如果开发人工智能的企业收入或盈利表现大幅低于预期，则市场对其未来盈利能力的信心可能动摇，从而拖累这些企业的股票价格。涉及前沿模型的令人不安的事件或网络攻击可能削弱市场信心并引发金融稳定风险。在一种严重情景下，市场可能出现调整，这种调整会沿着高杠杆、循环关联的人工智能生态系统层层传导。鉴于大量人工智能资产被跨境持有，上述损失还可能蔓延至全球各地。

就业市场也可能遭受严重的扰动。根据我们的研究，全球大约40%的工作岗位都会受到人工智能的影响。在发达经济体中，这一比例高达60%左右。不同工作受到的影响不尽相同，一些工作很可能会被人工智能强化，另一些则可能被技术取代。现在预测就业受到的影响为时尚早——到目前为止，就业市场尚未受到明显冲击，但工作的性质正在改变，且这一进程很可能会加速。

此外，网络安全风险也可能发生。随着金融日益数字化并日益互联互通，网络扰动正逐渐成为系统性风险的一个重要来源。人工智能进一步加剧了这一问题的紧迫性，因为它加快了漏洞的发现、利用和攻击，将攻防循环压缩到了机器速度。一次影响支付、交易或存款提取的大规模攻击可能立即造成损失并动摇市场信心。如果某个关键节点（包括金融体系之外的节点，如关键基础设施）遭遇运营扰动，这种扰动可能会迅速演变为更广泛的信心冲击。

我们必须做好准备来应对并缓解这些风险。同时，我们必须避免人工智能的收益仅由少数特权群体享有的情况。所谓的“少数”不仅指少数个人，也包括少数国家。事实上，发达经济体的增长提升幅度可能是低收入国家的两倍以上，这反映了各国在获取技术能力、就绪程度以及应用水平方面的差距。

那么在实践中，政策制定者可以做些什么？

各国需要根据人工智能的独特特性制定政策，同时保持足够的灵活性，以适应其不确定的发展路径和快速变化的节奏。以下三个核心原则可为我们指明方向。

第一：维护宏观经济和金融稳定。

不论应对何种冲击，首要任务都应是维护稳定。

好消息是，监管机构无需从零开始。现有的工具（包括资本和集中度方面的监管要求）能够遏制金融体系中风险的积累。总体而言，目标应是鼓励更广泛的主体参与人工智能生态系统的融资活动。各国应当通过诸如银行抗风险能力测试等方式，加强抵御网络风险的能力。监管机构在这些问题上已经加强了国际协调，这应当持续下去。

央行必须保持警惕，因为人工智能对通胀的影响将因国而异。维持物价稳定至关重要，尤其是在其他因素也在推升通胀压力的情况下。

在财政方面，政府应从人工智能转型的视角出发，重新审视其中期计划。人工智能或许能够促进经济增长，但也可能降低劳动收入、加剧不平等并侵蚀税基。各国需要财政空间对基础设施和技能培养开展投资，并缓解最脆弱群体受到的冲击。同时，各国也需要建立适应人工智能时代的税收制度。在债务水平已然高企的背景下，政策制定者需要作出艰难的选择。

最后，政府和私人部门必须尽快提升网络防御能力。要想应对网络安全风险，就需建立覆盖整个系统、注重关键服务持续性的运营韧性框架。应根据不同经济体网络成熟度的差异，对政策重点作出调整。

第二：为应用与创新创造条件。

可靠的数字基础设施和高技能的劳动力将成为各国成功应用人工智能的基础。在这方面，全球各国存在巨大的差异。根据我们的人工智能就绪指数，发达经济体的数字基础设施水平约为低收入国家的三倍。

许多经济体还需要建设更多的能源基础设施来支持人工智能的部署，因为其会大幅推高电力需求。据国际能源署预计，到2030年，数据中心用电量将占到全球电力消费的3%。换言之，到那时，数据中心的电力需求将超过目前整个日本的用电量。在人工智能时代，各国需要制定中期战略以可靠地扩大电力供应。

但是，要充分释放人工智能带来的生产率提升，仅靠更完善的基础设施和高技能的劳动力还远远不够。许多经济体还需要更充裕的私人风险资本来为初创企业提供融资并鼓励创新。治理水平较高、政府能力较强的国家可以在人工智能的研发领域开展公共部门投资，以此作为对私人资本的补充。以撒哈拉以南非洲为例，为了动员私人资本投资人工智能基础设施，相关国家既需要改善营商环境，也需要提供有针对性的政府补贴和担保。

一个充满活力的人工智能经济应允许企业顺畅地进入和退出。企业必须有能力实施重组并重新配置资源，以便人工智能切实提升其经营绩效。然而，企业往往面临结构性的、偏向传统投资的税收扭曲；同时，企业还受到繁琐行政程序的束缚，这抑制了它们的增长并压缩了利润空间。政府可以通过推动税收制度现代化、改革破产制度以及提高法律确定性，为企业提供支持。

第三：支持劳动者并创造机会。

人工智能将接手目前由劳动者承担的部分任务，但这并不一定意味着这些劳动者会失去工作。他们可能会转入新的岗位、承担一系列不同的职责，而这些职责能够通过人工智能得到增强。随着生产率提升带来的收益扩散至整个经济，他们甚至可能在其他企业获得更好的工作机会。

IMF关于亚太地区的研究凸显了上述的一部分因素。在该地区人工智能风险敞口较大的职业中，雇主的需求已经下降了约10%。同时，对于能够利用人工智能提高工作效率的劳动者的需求正在增长。一些几年前还不存在的新职业正在出现，例如提示词工程和人工智能智能体开发。

劳动力市场应保持足够的灵活性，以便企业招聘到所需人才。同时，因技术冲击而下岗的劳动者可能需要支持。政策挑战在于如何在这两种需求之间取得恰当的平衡。我们必须帮助人们、尤其是年轻人掌握认知、创造和技术方面的技能，使他们能有效运用人工智能。失业保险等传统社会安全网仍然十分重要，但政策制定者还需要越来越多地运用积极的劳动力市场计划，对劳动者进行技能提升和再培训。政府应合理校准税收制度，避免对自动化形成过度的鼓励或抑制。

以上这些原则应能帮助各国顺利迈进人工智能时代。当然，各国既不能也不应单独行事。鉴于前沿模型的能力正在快速提升，加之各国的相互关联日益紧密，政府、人工智能企业和其他利益相关方开展协作将至关重要。从IMF角度来说，我们将根据自身在宏观经济领域的核心职能，继续提供政策建议，开展能力建设，并在必要时给予资金支持。

世界正在经历一场技术转型，其可能迫使我们重新思考如何保护关键基础设施、如何维护金融稳定，甚至让我们重新审视诸如我们应如何工作等基本理念。这难免令人不安。我们必须认真对待公众对人工智能的担忧——人们自然希望了解人工智能会给自己和家人带来何种影响。但与此同时，人工智能也有望创造一个生产率更高的世界，人类可以借助自己发明的技术实现过去从未想象过的成就。

让我们共同迎接这一挑战，并在前行中不断学习。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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