美國經濟目前高度依賴人工智慧（AI）帶來的生產力提升預期，但現實中這些效益尚未完全實現。《大西洋月刊》警告，如果 AI 泡沫破裂，其影響可能比想像中更嚴重。

《大西洋月刊》舉例說明指出，儘管 AI 在程式設計領域被視為可能取代人類的工具，但智庫「模型評估與威脅研究」（METR）近期研究發現，AI 的實際生產力提升遠低於預期。

今年 7 月，METR 對一組經驗豐富的軟體開發者進行測試，隨機分組使用或不使用 AI 工具完成程式設計任務。

研究前，專家預測 AI 可提升約 40% 效率；實驗結果顯示，參與者認為 AI 只提升約 20%，而實際產出分析更發現，使用 AI 的開發者完成任務的速度比未使用者慢了 20%。

METR 研究團隊表示：「沒有人預料到會出現效率下降的結果，我們甚至根本沒考慮過這種可能性。」

一位參與者形容 AI 輔助過程「就像有一位過分自信的初級開發者在你身後盯著你看。」

經濟繁榮背後的泡沫風險

值得注意的是，雖然 AI 在程式設計等領域尚未完全實現生產力，但美國經濟似乎仍受益於 AI 帶來的投資熱潮。

科技巨頭估值飆升，數千億美元投入 AI 基礎設施，支撐股市與實體經濟。然而，企業利潤增長有限，實際就業改善也不明顯。

METR 指出，AI 系統存在「能力與可靠性差距」。AI 雖能完成驚人任務，但在現實工作中難以保持穩定性與準確性。開發者需花大量時間檢查與修改 AI 生成的代碼，反而降低生產力。

部分專家認為，AI 尚處於「生產力 J 型曲線」初期下降階段：企業初期部署困難，生產力下降，但最終可能因技術整合而提升。

投資熱潮與經濟影響

更重要的是，生成式 AI 引發的投資熱潮，使美國經濟在某種程度上高度依賴這項技術，而依賴越高，就可能摔得越重。

《大西洋月刊》指出，自 2023 年以來，標普 500 指數超過一半漲幅來源於七大科技巨頭，包括 Google(GOOGL-US) 、亞馬遜 (AMZN-US) 、蘋果 (AAPL-US) 、Meta(META-US) 、微軟 (MSFT-US) 、輝達 (NVDA-US) 與特斯拉 (TSLA-US) 。

然而，除了股價外，這些公司在其他方面增長有限，AI 投入與實際收入差距巨大。

據《華爾街日報》報導，過去兩年，Google、亞馬遜、Meta 與微軟的自由現金流下降約 30%。

截至 2024 年底，Meta、亞馬遜、微軟、Google 與特斯拉在 AI 資本支出上總投入約 5600 億美元，但 AI 相關收入僅約 350 億美元。

OpenAI 與 Anthropic 收入增長迅速，仍未盈利，估值遠超實際收入。

《大西洋月刊》指出，投資者對巨額投入抱高度期望，但若信念破滅，可能引發大規模股票拋售，造成市場劇烈回調。

歷史案例與泡沫警示

需要記得的是，20 世紀 90 年代網路泡沫曾引發大量投資失衡，許多企業燒錢卻無實際成果，使標普 500 指數在 2000 年至 2002 年間下跌近 50%。

雖然最終網路確實改變經濟格局，但這也使大量投資者血本無歸，而相較之下，AI 泡沫規模更大，對美國經濟的潛在影響也更廣。

今年上半年，企業 AI 支出對 GDP 增長貢獻，甚至超過所有消費支出總和。

專家認為，這些支出在某種程度上相當於「大規模私營部門刺激計劃」，若 AI 泡沫破裂，可能導致整體支出下降、就業流失、經濟增長放緩，甚至引發衰退或金融危機。

AI 對就業的實際影響

《大西洋月刊》指出，即便我們確實身處 AI 泡沫之中，也存在一個積極面向：關於 AI 會突然造成大規模失業的擔憂，可能被過度放大了。

經濟學家 Sarah Eckhardt 和 Nathan Goldschlag 近期進行的一項分析，透過五種不同的 AI 接觸度衡量標準，評估了這項新技術對多項勞動力市場指標的影響。

結果顯示，AI 對這些指標幾乎沒有顯著作用。

研究指出，受 AI 影響最小的勞動者（如建築工人和健身教練）的失業率上升速度，反而是受影響最大的勞動者（如電話行銷員與軟體開發者）的三倍。其他多數研究也得出了類似結論。

炒作可能推動企業擴大應用

然而，這其中還存在一種更為詭異的情況：即便 AI 工具未能真正提高生產力，其周圍的炒作仍可能促使企業持續擴大應用範圍。

麻省理工學院經濟學家 Daron Acemoglu 表示：「我從企業反覆聽到同樣的說法，中高層管理者收到董事會指令：工作中必須有一定比例的內容使用 AI，以滿足績效要求。」

這種情況下，企業甚至可能裁員或放慢招聘步伐，因為它們像 METR 研究中的軟體開發者一樣，誤以為 AI 提升了生產力。

而最終造成的結果將是導致失業率上升，且無法通過實際生產力提升來抵消影響。

類似現象並非無跡可尋。電腦科學家 Cal Newport 在其 2021 年著作《沒有電子郵件的世界》中指出，20 世紀 80 年代，電腦、電子郵件與線上日曆讓知識型工作者能自主處理溝通與日程安排。

這讓許多公司解雇了秘書和打字員，但結果事與願違，高技能員工反而花更多時間處理電子郵件、撰寫會議紀要與安排會議，生產力大幅下降，企業不得不雇用更多人力以完成相同工作量。

對 20 家財富 500 強企業的研究也顯示，那些因技術導致「人力配置失衡」的企業，在薪資支出上比實際所需多出約 15%。

Newport 提醒：「電子郵件是一種看似提高生產力，但實際效果相反的技術。我擔心 AI 可能重蹈覆轍。」