我们如何才能知道人工智能是死胡同，还是生产力革命

作者:Eric Peters,One River资产管理公司首席信息官

存在三种主要可能性。当时我正在与一位宏观首席信息官讨论人工智能，我们俩在我的办公室里，比较着各自的思维模型。

第一种可能性是，当前这些公司所走的大型语言模型路线最终被证明是一条死胡同。如果是这种情况，那么我们会发现，更多的计算资源投入并不会持续提升这些系统的智能水平，反而会达到一个临界点，边际收益开始递减，而成本却持续攀升，最终我们将得出结论：这种方法终究无法通向某种利润丰厚的通用人工智能（AGI），更别提超级人工智能（ASI）。

第二种可能性是，我们正走在正确的道路上，当前大规模且加速进行的投资最终将带来惊人的利润。但从现在到实现这一目标，至少还需要几年时间。在这段过渡期内，为支持人工智能而展开的基础设施建设竞赛会引发通货膨胀，正如我们已经在电价上涨中看到的那样，但经济尚未实现实质性的生产力提升。这一情景虽不像第一种死胡同假设那么悲观，但股票市场依然会对此感到厌恶。

第三种可能性是，人工智能投资已经在以我们能够看到的方式以及可能不太明显的方式对经济产生有意义的积极影响。如果这已经属实，那么人工智能的影响似乎有可能比大多数人目前预期的要快得多。而用这样一个简单的思维模型来简化世界，只有三种可能性。去理解这个世界时，真正的问题在于如何判断这三种情形中哪一种才是正确的。或者说，在任一特定时点，市场会认为哪一种情景更接近真相。

目前还无法确定这三种情形中哪一种是绝对正确的。但是否存在某些迹象，能帮助我们增强对其中一种可能性的信心呢？这正是我与首席投资官讨论的核心所在。

若第一种可能性即“死胡同”情景成立，我们可能至少需要几年时间才能确认。或许当你通过大型语言模型连接足够的算力时，一种新的超级智能会奇迹般诞生。鉴于已有如此多的资本投入这场竞赛，主要参与者似乎不太可能短期内放弃。

因此，如果我们短期内无法验证“死胡同”情景的正确性，是否存在迹象表明第二种可能性才是正确的呢？

如果人工智能建设带来的通胀成本今天就出现了，但其效益要几年后才会显现，那么我们现在会看到什么情况？通胀会是一个方面。人工智能基础设施建设对投资资本的巨大需求会使其他行业缺乏资金。由于当前的人工智能投资并未带来任何实际的生产力提升，经济表现可能会很反常，甚至显得病态。

但如果第三种可能性是正确的呢？如果人工智能已经在提高生产力，那么我们应该会看到经济表现相当不错。也许会出人意料地好。因为我们的经济学博士们更擅长回顾过去而非展望未来，所以他们不太可能看到从未有过的事物的迹象。

因此值得注意的是，尽管面临关税上调、贸易中断、移民停滞、自发性移民工人外流以及巨额AI投资支出，通胀率仍保持在极低水平。

这或许就是我们判断的依据。