当前经济与政策思考：人工智能影响经济增长的三条可能路径

人工智能影响经济增长的三条可能路径 ——当前经济与政策思考 证券研究报告/宏观策略专题报告2023年03月22日 分析师：杨畅 执业证书编号：S0740519090004电话：021-20315708 Email：yangchang@r.qlzq.com.cn 联系人：夏知非 Email：xiazf@r.qlzq.com.cn 相关报告 投资要点 ChatGPT是OpenAI公司推出的对话式通用人工智能工具，在大规模的参数与海量的训练数据赋能下，它可以完成对话、问答、机器翻译、写代码等一系列自然语言任务； 2023年3月15日，OpenAI发布ChatGPT的“升级版”——多模态大模型AI“GPT -4”，其亮眼的表现再度引发市场关注，包括微软、谷歌、百度在内的多家科技巨头也纷纷宣布将GPT或类似AI加入到产品当中； ChatGPT或类似AI产品的创新型发展，或在以下三条路径对经济增长带来影响： 第一，直接或间接推升潜在增长水平。直接贡献方面，ChatGPT可以刺激数字经济相关产业链增量，包括上游的高性能算力芯片、新型基础设施建设以及下游的多个领域应用如办公软件升级、智能手机/汽车/家居、智能装备、智能管理系统等。间接贡献方面，通过拉动数字经济产业链发展，实现对实体经济的赋能。 第二，可能催化劳动力、数据、制度等生产要素的变革，包括对劳动力带来的辅助效应、补充/替代效应；对数据标注带来的需求催化；对数据产权制度、知识产权制度和信息监管制度带来的优化需求； 第三，AI一方面通过辅助作用提升单位劳动力的产出效率，另一方面通过补充/替代效应来实现对简单劳动力的弥补甚至替代，利于降低服务价格长期上涨的斜率。 风险提示事件：政策变动风险。 内容目录 1.人工智能影响经济增长的三条可能路径.-3- 2.风险提示.........................................................................................................-8- 图表目录 图表1：GPT模型发展历程................................................................................-3- 图表2：RLHF发展历程.....................................................................................-4- 图表3：ChatGPT推升经济增长的贡献思考......................................................-5- 图表4：主要地区劳动力总量增速下行...............................................................-7- 1.人工智能影响经济增长的三条可能路径 ChatGPT是OpenAI公司推出的对话式通用人工智能工具，在大规模的参数与海量的训练数据赋能下，它可以完成对话、问答、机器翻译、写代码等一系列自然语言任务。 2018年6月，OpenAI发布了第一代GPT-1模型，GPT家族产品从此拉开序幕，之后的每一代GPT相较于上一代模型的参数量均呈现出爆炸式增长。根据哈尔滨工业大学自然语言处理研究所的《ChatGPT调研报告》，除了参数上的增长变化之外，GPT模型家族的发展从GPT-3开始分成了两个技术路径并行发展，一个路径是以Codex为代表的代码预训练技术，另一个路径是InstructGPT为代表的文本指令预训练技术。但这两个技术路径不是始终并行发展的，而是到了一定阶段后进入了融合式预训练的过程，并通过指令学习、有监督精调以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等技术实现了以自然语言对话为接口的ChatGPT模型。也就是说，除了大模型GPT-3.5，ChatGPT的核心技术还包括了训练这一模型的“钥匙”——“基于人工反馈的强化学习”（RLHF）。 图表1：GPT模型发展历程 来源：《ChatGPT调研报告》、中泰证券研究所 RLHF概念在2008年被提出，最初指代在TAMER框架下，引入人类标注人员作为系统的额外奖励，主要目的是加快模型收敛速度，降低训练成本，优化收敛方向。在2017年前后，深度强化学习（DRL）逐渐发展并流行起来。在这一阶段，RLHF主要被应用于模拟器环境（例如游戏等）或者现实环境（例如机器人等）领域，而利用其对于语言模型进行训练并未受到重视。 在2019年以后，RLHF与语言模型相结合的工作开始陆续出现。OpenAI从2020年开始关注这一方向并陆续发表了一系列相关工作，如应用于文本摘要，利用RLHF训练一个可以进行网页导航的代理等。后来，OpenAI将RLHF与GPT相结合的工作，提出了InstructGPT，主要是利用GPT-3进行对话生成，旨在改善模型生成的真实性、无害性和有用 性。 2022年12月，OpenAI在诸多前人工作的积淀之下推出了ChatGPT。ChatGPT以GPT-3.5作为基座，依托其强大的生成能力，使用RLHF对其进行进一步训练，从而取得了显著的效果。 图表2：RLHF发展历程 来源：《ChatGPT调研报告》、中泰证券研究所 近期，GPT-4的发布也带来了新的市场热点：2023年3月15日，OpenAI发布能接受图像和文本输入的ChatGPT升级版——GPT-4，其在各种专业和学术基准测试中已做到人类水平的表现再度引发市场关注；而就在前一天，谷歌也宣布了一系列即将推出的生成式人工智能功能，用于其各种工作空间应用程序，包括谷歌Docs（文档）、Gmail、Sheets（表格）和Slides（幻灯片）。3月15日，谷歌宣布开放大语言模型PaLMAPI， 向开发者和企业提供AI工具和资源，以便让更多人能够从AI中受益。3月16日，微软宣布将人工智能工具Microsoft365Copilot融入其办公软件套件，包括Word、Excel和Outlook电子邮件等；Copilot是一个处理引擎，建立在GPT-4的基础上，它能帮用户执行多种任务，包括总结较长的电子邮件、在Word中草拟故事和在PowerPoint中制作幻灯片等；微软将GPT-4嵌入Office办公中，再度为GPT技术提供了新的落地场景。3月16日，百度发布了一款全新的生成式对话产品——“文心一言”，它基于百度自主研发的文心大模型技术，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，这也是百度在人工智能领域的重大突破。 ChatGPT类AI技术的创新型发展，对于经济增长水平的影响，或存在以下几个路径： 路径之一：可能推升潜在增长水平 总的来看，根据索洛新古典增长模型，长期经济增长率由劳动力增加和技术进步决定，其中劳动力与资本被假设可以互相取代，而技术的创新型发展则是技术的重要进步方式。 具体来看，第一，直接贡献方面，ChatGPT可以刺激数字经济相关产 业链增量。《“十四🖂”数字经济发展规划》指出，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。《规划》设定了到2025年实现数字经济 核心产业增加值占GDP比重达到10%的目标，涵盖数据要素市场、产业数字化、数字产业化、数字化公共服务、数字经济治理体系�个方面。从2015年至今，数字经济平均增速持续高于GDP增速，2021年数字经济占GDP比重已经由2015年的27%提升至40%。ChatGPT类AI在数字经济中重点辐射的领域包括： 上游方面，ChatGPT类大模型AI的研发基础在于充足的算力，相关领域需求会受到带动，包括高性能算力芯片以及相关新型基础设施建设如数据的传输（5G、区块链）、数据存储（数据中心）、数据分析（大数据）等。 中游方面，自然语言处理、人工智能生成内容（AIGC）等技术是ChatGPT能够实现开发和应用的关键，随着ChatGPT以及与其类似的AI大模型的商业化，增量市场将不断扩大，相关技术创新也得以变现。根据 《ChatGPT调研报告》，2022年11月30日，OpenAI推出全新的ChatGPT后短短几天内，注册用户超过100万，2个月活跃用户数已达1个亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。在此以后，与OpenAI合作密切的微软迅速上线了基于ChatGPT类技术的NewBing，并计划将ChatGPT集成到Office办公套件中，谷歌也迅速行动推出了类似的Bard与之抗衡；除此之外，苹果、亚马逊、Meta（原Facebook）等企业也均表示要积极布局ChatGPT类技术。国内方面，百度的文心一言已公之于众，阿里巴巴表示其类ChatGPT产品正在研发之中，京东表示将推出产业版ChatGPT，科大讯飞表示将在数月后进行产品级发布。 下游方面，ChatGPT类产品的广泛应用有助于促进诸多领域的产品革新，更好的用户体验势必拉动终端需求增长。ChatGPT类AI的应用场景分为线上端和实体端：在线上端，ChatGPT是强大的辅助工具，可以在开发端进行程序编写、成为搜索引擎或在日常办公软件中协助提升工作效率、在智能手机/汽车/家居等产品中提升反馈能力和控制功能、在自媒体行业协助进行影音画高效分析和产出以及在教育/陪护/咨询等领域提供多种人机互动服务等。在实体端，ChatGPT类产品可以赋能工业数字化转型，包括智能装备、智能经营管理系统等。 第二，通过数字经济对实体经济的赋能作用，ChatGPT类产品的间接拉动作用也可能会被放大。根据中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书（2022年）》，数字经济整体投入产出效率由2002年的0.9提升至2020年的2.8，2005-2017年，数字技术对服务业效率提升作用最大；2017年之后，对工业效率的提升最大。从前述ChatGPT类产品对数字经济产业的潜在促进影响可以看出，其产品应用功能强大、且下游应用领域十分广泛，这不仅有利于促进产品自身的需求增长，还有利于提升各领域生产效率，尤其是实体经济领域，从而间接拉动经济增长。 图表3：ChatGPT推升经济增长的贡献思考 来源：中泰证券研究所整理 路径之二：可能催化生产要素变革 生产要素包括资本、土地、技术、劳动力、数据、制度等，ChatGPT类 AI带来的变革或主要在后三个方面： 第一，劳动力方面，ChatGPT类AI带来的影响可分为辅助效应和补充/替代效应。辅助效应指通过应用新技术，辅助现有劳动力开展劳动，并通过降低重复简单劳动的频次，实现生产效率的提升，AI总体作为提升生产效率的工具。例如前文提到的，微软将ChatGPT嵌入日常办公软件中，供用户提升产品使用体验；ChatGPT还被搭载至由聊天机器人驱动的Bing和Edge，帮助人们从搜索和网络中获得更多信息，成为强大的搜索引擎；致力于开发健康领域通讯工具的法国初创公司Nabla近日 成功将GPT-3与传统人工智能模型结合，推出新工具NablaCopilot，该工具能够在就诊后自动生成高度结构化的医疗报告，成为医生可靠的辅助工具。 补充/替代效应指对话式AI可以在某些领域为弥补劳动力不足而进行简单的代理工作，甚至可以直接替代某些简单工作。最典型的案例是智能对话机器人在智能客服领域的发展，《2021年中国智能客服市场报告》显示，2025年智能客服市场规模或将突破百亿，2021-2025年CAGR达35.8%，行业增长迅猛。而对话式AI技术的迅猛发展，将直接带来人工客服领域的变革，相关劳动力或面临的大规模替代。 第二，数据要素上，将带来对数据标注的催化。海量的训练数据是AI大模型开发和升级的基础。从近日公布的GPT-4模型可以发现，其理解能力、可靠性的提升主要得益于AI技术的趋势性提升，而实现图片和文字同时处理的多模态能力，则是打破趋势的关键性提升，实现这一提升的关键就在于采用数据标注，使得文字、图片、声音等所有数据