人工智能未来有哪些发展趋势？深圳市三人行管理咨询有限公司著名品牌营销专家、首席咨询李桉华老师认为：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。
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）。
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。
《“十四五”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、数字经济治理体系五个方面。
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。
左一：著名品牌营销专家 李桉华老师 左二：著名咨询专家 许元德老师 右一：著名咨询专家 王海兵老师
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。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；
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、声音等所有数据都能被AI统一识别和处理。
对制度的催化。人工智能技术创新带来产品升级的同时，也产生了诸多风险，这将对现有的监管制度体系带来一定考验，并将催化制度的适应与调整。根据中国版权协会的《约束抑或变革：ChatGPT的法律风险分析及应对》，在我国现有的法律体系内，ChatGPT面临窃取数据、算法操纵、信息殖民、违法和有害言论等风险。
可能压制服务价格上行现阶段，全球劳动力增长面临较大压力，从中国、美国、欧洲及中亚、中东及北非四大地区的劳动力人口合计增速来看，已从上世纪90年代1.1%的中枢水平降到了2010-2019年的0.6%，并于2020年在新冠疫情的叠加影响下首次由正转负。
劳动力总量的压力，催生了服务价格长 期通胀的预期。但是，ChatGPT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，有可能会降低服务价格长期上涨的斜率。
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