自2005年以来，美国非农劳动生产率（即每小时工作的经济产出）以1.4%的年速率低速增长。 2022年，该生产率更是下降1.7%，创四十年来最大跌幅。[1] 如果人工智能（AI）的蓬勃发展能够帮助扭转这一趋势，将生产率增长恢复到二战以来2.2%的长期平均水平，则美国GDP预计可增长10万亿美元，相当于每个家庭贡献15,000美元。[2]
大多数其他发达国家也面临类似的生产率挑战。 AI可以帮助应对这一问题。借助AI技术，员工可以腾出更多时间，专注于解决核心问题和需要创造力的工作，从而为开启新一轮创新及打造更快乐、更高效的员工队伍奠定基础。 AI还可以帮助各国更好地应对其他迫在眉睫的难题，包括劳动力短缺、债务、通胀和能源转型。
在各种形式的AI技术中，生成式AI的用途和认知度自2022年11月ChatGPT问世以来飞速上升。 根据领先的技术研究和咨询公司高德纳（Gartner）的数据，生成式AI已成为各种主要人工智能类型中最成熟的一种，其许多有价值和变革性的突破已经实现，进一步的效益可能会在两到五年的时间内趋于稳定。[3]
图片来源：https://www.zdnet.com/article/generative-ai-tops-gartners-top-25-emerging-technologies-list-for-2023/
随着越来越多的公司和员工开始利用生成式AI，高盛（Goldman Sachs）预计，未来十年全球生产率可能会每年增长7%左右。[4] 该投行还预测，这将导致多达3亿个全职工作岗位的流失，[5] 不过同时也会创造数百个新的岗位类别。
对比之下，AI支持者认为，该技术不会导致广泛的裁员，反而可以通过提高敏捷性、开辟新的收入来源和提高客户满意度来帮助企业持续扩大规模。 尽管员工在学习新技能时需要支持，有些人还会改变职业，但如果员工的转型和其他风险得到充分管理，那么生成式AI可以为经济增长做出实质性贡献，并助力构建更可持续、更具包容性的世界。[6]
当然，在当前流动性紧张和利率高企的环境下，企业可能难以获得资金来部署AI或提高员工技能。 幸运的是，易峯提供的证券融资是一种极具吸引力的累进式解决方案。
现实影响
此类投资带来的效率提升可谓成效显著。
斯坦福大学和麻省理工学院的研究人员最近发表了一项研究，该研究被认为是同类研究中首个针对真实场景的大规模调查，其评估了生成式AI工具在一年时间里对一家《财富》世界500强软件公司客服人员生产率的影响。[7]
该调查中记录的生产率提升幅度并没有之前实验中那么显著，这可能是因为真实世界中的工作流程比谨慎的实验任务更为复杂。 但结果依然引人注目：采用生成式AI工具的员工，其工作效率比没有采用该工具的员工平均高出14%。
值得注意的是，技能水平最低的员工效率提升了35%，提升幅度最大。 另一方面，对于技能水平最高的员工而言，使用AI带来的帮助微乎其微，甚至毫无益处。
此外，在受控环境中进行的两项独立研究发现，业务专业人员使用AI工具后，每小时撰写的业务文档量[8] 可增加59%，而程序员使用AI工具后，每周编码的项目量最多可增加126%。[9] 这些研究还发现，AI可以帮助缩小技能水平最低与技能水平最高的员工之间的差距。
在所有研究中，AI的使用均增加了每小时产出量，在涉及业务文档撰写的研究中，工作质量也显著提高——这大概是因为使用AI的专业人员能够更快地完成文档初稿，从而有更多时间来修改和润色最终版本。
广泛的应用场景
当然，除了生成内容，AI也被用于从自动贷款审批到高级医疗诊断等更为广泛的场景。 AI已被用于缓解交通拥堵，为学生提供个性化的课程内容，并为制造、物流和客户服务的精简及自动化铺平道路。
AI对企业效率的影响广泛而显著。 例如，沃尔玛已战略性地采用AI来优化从库存、仓库管理到配送计划的各个环节，并声称员工的工作效率已因此提高了多达15%。[10]
AI最普遍的益处是帮助降本增效，但希望部署AI并提高员工AI使用技能的企业需要进行大量前期投资，而在当前利率高企、银行不愿放贷的环境下，这类投资可能很难到位。 由于企业难以投入足够资源来利用AI和其他新的数字技术，因此可能会延误生产率的提升进程，[11] 进而牵制企业的短期盈利能力并可能影响其长期生存。
证券融资可加速AI变革生产率的进程
证券融资可帮助跨越这一屏障。 借助证券融资，长期投资者和企业家能够以所持加密货币或股票为抵押品来筹集资金，从而参与AI相关主题的投资，或者将资金用来提升自己公司的AI能力。
投资者无需牺牲当前投资组合的上行潜力，即可利用证券融资所得资金选择性地把握AI不断带来的各种效率提升机会。
[1] https://www.reuters.com/markets/us/us-fourth-quarter-labor-costs-revised-higher-productivity-growth-lowered-2023-03-02/
[2] https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/rekindling-us-productivity-for-a-new-era#at-a-glance
[3] https://www.zdnet.com/article/generative-ai-tops-gartners-top-25-emerging-technologies-list-for-2023/
[4] https://edition.cnn.com/2023/03/29/tech/chatgpt-ai-automation-jobs-impact-intl-hnk/index.html#:~:text=300%20million%20jobs%20could%20be%20affected%20by,of%20AI%2C%20says%20Goldman%20Sachs&text=As%20many%20as%20300%20million,according%20to%20Goldman%20Sachs%20economists.
[5] https://edition.cnn.com/2023/03/29/tech/chatgpt-ai-automation-jobs-impact-intl-hnk/index.html#:~:text=300%20million%20jobs%20could%20be%20affected%20by,of%20AI%2C%20says%20Goldman%20Sachs&text=As%20many%20as%20300%20million,according%20to%20Goldman%20Sachs%20economists.
[6] https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[7] https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-04-24/generative-ai-boosts-worker-productivity-14-new-study-finds
[8] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4375283
[9] https://arxiv.org/abs/2302.06590
[10] https://www.cnbc.com/2023/03/27/how-walmart-is-using-ai-to-make-shopping-better.html
[11] https://www.ft.com/content/21384711-3506-4901-830c-7ecc3ae6b32a