人工智能、服务全球化和收入不平等

BIS工作文件 编号1135 人工智能、服务全球化和收入不平等 作者：GiulioCornelli，JonFrost和SaurabhMishra 货币和经济部 2023年10月 JEL分类：D31，D63，O32。 关键词：人工智能，自动化，服务，结构转变，不平等。 国际清算银行工作文件由国际清算银行货币和经济部门的成员撰写，并不时由其他经济学家撰写 ，并由银行出版。这些论文涉及的主题是热门主题，具有技术性。其中表达的观点是作者的观点 ，不一定是国际清算银行的观点。 该出版物可在BIS网站（www.bis.org）上获得。 ©BankforInternationalSettlements2023.Allrightsreserved.Briefexcerptsmaybereplicatedortranslatedprovidedthesourceisstated. ISSN1020-0959(打印) ISSN1682-7678(在线) 人工智能、服务全球化和收入不平等 GiulioCornelli，JonFrost和SaurabhMishra2023 年10月 Abstract 与人工智能（AI）相关的经济活动如何影响经济中各个群体的收入？这项研究使用了2010-19年的86个国家的小组，发现对AI的投资与更高的收入不平等有关。特别是，人工智能投资与最高等值家庭的实际收入和收入份额更高有关，而第五位和最低等值家庭的收入份额下降。我们还发现，与人工智能相关的现代服务出口呈正相关。在劳动力市场，总体就业萎缩，从中等技能管理角色转变为高技能管理角色，劳动力在收入中的份额减少。 关键词：人工智能、自动化、服务、结构转变、不平等 JEL分类:D31,D63,O32 SaurabhMishra：Taiyo.AI联合创始人兼首席执行官；布鲁金斯学会非居民研究员；saurabh@taiyo.ai。 GiulioCornelli：国际清算银行（BIS）高级金融市场分析师；苏黎世大学（UZH）；giulio.cornelli@bis.org。 乔恩·弗罗斯特：国际清算银行美洲经济主管；剑桥替代金融中心（CCAF）研究分支机构；jon。frost@bis.org。 作者感谢CarlottaBalestra，SharoChe，EehardErst，LeoardoGambacorta，LaraJarez，KariePerset，以色列OsorioRodarte，AdreaZaccaria以及墨西哥学院（Colmex）和浙江大学国际商学院（ZIBS）研讨会的参与者。我们感谢AlejadroParada的研究援助和MartiHood的编辑支持。这项工作是在SarabhMishra在斯坦福人类中心人工智能研究所工作时开始的；我们感谢斯坦福人工智能指数的团队。这里表达的观点是作者的观点，不一定是国际清算银行的观点。 1.Introduction 在现代经济中，人工智能（AI）是不可忽视的力量。1人工智能系统越来越能够在越来越多的特定任务中满足或超越人类的能力-从游戏Go到图像识别再到复杂的预测。因此，它们正在应用于各个经济部门。一些人认为，这将成为整体生产率提高和全球经济增长的强大引擎，提振所有船只(麦肯锡全球研究所，2021年)。其他人认为人工智能是非常危险的，对人类构成威胁，因为它有可能带来指数级的改善和意想不到的影响（Barratt，2013；Bostrom，2014）。鉴于人工智能最近的突破，例如ChatGPT等强大的大型语言模型（LLM）的出现。2所谓的生成AI，3潜在的经济影响越来越明显。 人工智能采用最激烈争论的方面之一是它与收入不平等的关系。特别是，尖端的人工智能技术有可能颠覆各个行业，导致劳动力市场、技能要求和收入分配的变化。人工智能的简单应用已经在一系列行业中使用了几年(McElhera等人，2023) 。这些有助于优化业务决策（例如信贷申请），支持商务（例如产品推荐），自动化客户服务（例如聊天机器人），改善生产（例如机器人流程优化）等。然而，到目前为止，人们对人工智能相关的经济活动如何与不同社会群体——最富有的群体、中产阶级和最贫穷的群体——的实际收入变化或原因知之甚少。 本文提供了与AI相关的经济活动以及全球样本中社会不同子阶层收入份额变化的经验证据。具体来说，我们研究了2010-19年全球86个经济体的人工智能投资、不同收入分位数的收入和其他经济指标之间的联系。我们使用了各种新的数据来源，这些数据来自CapitalIQ、Crchbase和NetbaseQid等国家和子行业的私人投资。我们将其与UNCOMTRADE和IMF国际收支有关商品和服务贸易的详细数据以及UNU-WIDER，世界银行PovcalNet，卢森堡收入研究（LIS），OECD的收入分配和劳动力市场数据相结合，标准化世界收入不平等数据库（SWIID）（Solt，2020）和国际劳工组织（ILO ）。通过这一点，我们研究了随着过去十年人工智能投资的增加，收入的差异变化。 我们的分析至少有四种潜在机制，人工智能采用可能影响收入份额和收入不平等。首先是人工智能推动经济结构转型的潜力，特别是向高生产率现代服务的转变。如果这种机制成立，那么我们可能会看到现代服务业的生产和收入增加，而其他地方的收入不会改变。这将导致更大的不平等。第二种机制是基于技能的技术变革（Acemol，2002），或有利于技术工人的技术发展类型。这种偏见可能是由于采用技能互补(而不是技能替代)技术而产生的。如果人工智能采用这种方式，结果将是不同部门的熟练工人的收入增加。第三种机制是更大的市场集中度，即成功的公司（例如应用人工智能技术的公司）能够以牺牲他人为代价迅速获得市场份额，从而使这些公司的所有者（以及潜在的工人）受益。这些机制中的每一种都倾向于将人工智能的采用与更高的不平等联系起来。相比之下，第四种机制是人工智能替代传统上由高技能或合格劳动力执行的任务。 1AI可以定义为设计和构建智能代理，这些智能代理从环境中接收规则并采取影响该环境的行动（Norvig和Rssel，2020）。人工智能的这种观点汇集了许多不同的子领域，如机器学习、大数据分析、计算机视觉、语音处理、自然语言理解、推理、知识表示和机器人技术，旨在实现否则需要使用人类智能的结果。有关替代定义，请参阅OECD（2019），FSB（2017），Microsoft（2022）和Google（2022）。 2ChatGPT由研究实验室OpenAI开发，并于2022年11月作为原型公开发布。GPT代表发电预训练变压器。 3生成AI可以定义为一类能够生成文本，图像和其他媒体等内容的AI模型。 降低技能溢价。相关地，人工智能应用的预测能力可以促进新的（资本密集程度较低的）公司的进入，这可以降低集中度。它也可以替代专业技能。这些机制在实践中是否成立很大程度上是一个经验问题。 我们的结果坚定地推动了人工智能与迄今为止更高的收入不平等相关的方向。 首先，人工智能投资与更高的实际收入和各国最富有的十分之一（d10）的收入份额有关。 其次，它与实际收入没有变化有关，并且底部十分位数（d1）的收入份额显着降低。这在统计上是一致显著和稳健的。中间十分位数（d5）的实际收入略有增加，但收入份额总体上仍在下降。就经济意义而言，人均人工智能投资的一个标准差变化与最高分位数（d10）的实际收入增长近1300美元有关，他们在国民总收入中的份额增加了。 在五年内0.1个百分点。类似地，人均人工智能投资的一个标准差的增加与同期底部十分位数的收入份额下降约0.05个百分点有关。 第三，在人工智能的类型中，我们发现与房地产、网络技术和机器人中使用的人工智能的不平等有着特别强的关联— —这将与专注于人工智能可以帮助自动化的机械任务和“低级”服务的作用的解释相一致。除此之外，我们发现人工智能投资与经济的更广泛变化相关，特别是更高的全要素生产率(TFP)和现代服务出口。这与人工智能为软件和信息服务等现代服务的全球化做出贡献的潜力相一致。 第四，我们发现人工智能投资与就业相对于人口之间存在负相关关系，并且从中等技能就业转向高技能和管理就业 。我们还发现劳动力在收入中的份额有所减少。 总体而言，我们的结果似乎与迄今为止已经采用的那些类型的人工智能所导致的结构转型和技能偏见的技术变化是一致的。虽然我们还不能以更确凿的方式理清这些机制，但我们确实发现了从制造业到现代(专业)服务业的相对转变，这与更大的人工智能投资和更大的收入不平等相吻合。 当然，我们承认我们的经验策略的局限性，该策略基于相对较短时间段的国家一级数据。鉴于固有的局限性，我们不主张因果关系。此外，自2010年以来采用的人工智能形式可能并不代表在撰写本文时采用的LLM，生成式人工智能和其他模型。需要进一步研究，以更好地了解发挥作用的机制，并为我们样本中的一系列国家评估这些机制。尽管如此，我们认为这种宏观层面的面板分析提供了有用的总体见解，可以提供一般性见解并为进一步调查奠定基础。 我们的分析有助于越来越多的关于人工智能对经济影响的文献。其中大部分是围绕人工智能潜在的正外部性和负外部性的讨论而组织的。4关于正外部性，人工智能的使用可以提高生产率、收入增长和就业增长，并允许更便宜的投入，使不同的经济部门受益(Aldercci等人，2019;Roc，2019)。事实上，有人称人工智能为“新电力”(Ng，2017)或“通用技术”，准备加入蒸汽机或电动机，在许多不同领域推动创新(Bryjolfsso和McAfee，2014;Bryjolfsso等，2017)。人工智能的采用及其影响因经济部门而异(麦肯锡，2021年；Mishra等人，2021年)。采用机器翻译等人工智能功能可以提高经济效率，特别是在数字贸易或电子商务平台中（Bryjolfsso等，2018）。然而，这些作者认为，人工智能的全部影响可能只有在互补浪潮中才能实现。 4外部性是由一个经济行为者导致的成本或收益，并由另一个经济行为者产生。例如，当人工智能直接取代人类劳动力时，对人类劳动力的需求可能会随着工资下降(Korinek和Stiglitz2020)。相反，人工智能导致了对计算机科学家的需求增加，并大大提高了他们的工资。 创新被开发和实施；因此，软件服务的生产率影响可能会在十年或更长时间的滞后后出现在经济统计中(Bryjolfsso等人， 2017)。同样，人工智能等数字技术的消费者剩余和福利收益可能无法被GDP等经济统计数据所捕获（Bryjolfsso等，2019 ）。例如，在线地图和照片推荐算法等“免费”服务可能会记录在国民账户中，但其对消费者的价值并未在经济统计中得到明确体现（Varia，2018）。有证据表明，人工智能职位增长(人工智能活动的代表)与更高的产出增长和主观幸福感相关，特别是当现有的产业结构更集中于现代(或专业)服务时(Maridis和Mishra，2022)。因此，人工智能可以为未来创造机会，但它可能尚未充分反映在GDP核算或其他总体衡量中（Mishra等人，2020b）。 人工智能增长的潜在负外部性尤其与人工智能采用的分配影响、市场集中度和相关的社会危害有关。值得注意的是，人工智能的研发相对集中，由少数几个司法管辖区的大公司和政府推动。人工智能和自动化可能有助于更大的工资分散(Goldi，2020年)。它还与制造业停滞，中产阶级空洞化（Korie和Stiglitz，2021）以及对某些技能的需求减少（HagadRst，2018）有关。一项著名的研究认为，在未来十年或二十年内，美国近一半的工作面临通过计算机化（包括AI）实现自动化的风险（Frey和Osbore，2017）。事实上，全球化和自动化都被认为是世界各国收入不平等加剧的原因。5人工智能技术可以完成可能需要人类智能的任务，无论是机械的、思考的还是基于感觉的(Rst和Hag，202