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一大早，許多人都被 #Acemoglu 那篇論文驚呆了。
這位全球頂尖經濟學者預測，未來十年，AI能帶來的 #總要素生產率（TFP）成長只有0.53%。這個數字遠低於多數人預期。
（TFP代表無法單純由勞動力和資本投入增加來解釋的生產成長，尤其是難以量化的因素，如技術創新、管理效率提升、教育水平提高、制度改革等。至於0.53%究竟是高或低，可以看留言，有經濟學者解讀）
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#Acemoglu是誰呢？
他是勞動經濟學大師，關注國家政策與科技造成的勞動不平等。過去幾年得遍全球大獎，還寫了《國家為什麼會失敗》《自由的窄廊》《權力與進步》等大書，是諾貝爾經濟學獎大熱門。
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#為何對AI如此不樂觀？
我似懂非懂的理解是，作者把AI能完成的「新任務」分成許多種，包括有利提升生產力提升的「好任務」，和可能產生負面社會影響的「壞任務」；他還區分了「易學」和「難學」的任務，認為AI在後者的表現可能不如預期。
這種細緻的分類法，讓Acemoglu能更準確評估AI對經濟的整體影響。例如，他考慮了AI提高工作效率和增加知識等正面影響（「好任務」），也納入了社交媒體成癮和網絡安全威脅等負面因素（「壞任務」）。
這些經濟活動都會被納入GDP的計算，最後再轉換成TFP成長預測，得到成長0.53%。這個不盡理想的數字，可說是AI的優缺點互相抵銷的結果。
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#AI對勞動市場的影響與研究限制
有趣的是，Acemoglu認為，AI可能不會像機械自動化那樣，大幅增加勞動不平等；但也沒有證據顯示，AI能降低勞動收入不平等。
Acemoglu坦言，預測AI的經濟影響非常困難，需要基於一些推測性假設。此外，他的研究主要基於美國經濟數據，可能不完全適用於其他國家。
論文與他在《權力與進步》書中的觀點一致，只是這次提供了更具體的數據支持。
前兩週才請台大最帥教授 AKA 經濟系林明仁老師，來Podcast談Acemoglu的《權力與進步》，要是晚點錄音，就能一起問老師了啊啊啊～～～QQ
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好，我只能不負責任解讀到這了，請各位專家補充釋疑。
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>> 論文 https://economics.mit.edu/sites/default/files/2024-05/The Simple Macroeconomics of AI.pdf
>> AI讀書會Podcast https://futurecity.cw.com.tw/special/AIpodcasthttps://futurecity.cw.com.tw/special/AIpodcast
這位全球頂尖經濟學者預測，未來十年，AI能帶來的 #總要素生產率（TFP）成長只有0.53%。這個數字遠低於多數人預期。
（TFP代表無法單純由勞動力和資本投入增加來解釋的生產成長，尤其是難以量化的因素，如技術創新、管理效率提升、教育水平提高、制度改革等。至於0.53%究竟是高或低，可以看留言，有經濟學者解讀）
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#Acemoglu是誰呢？
他是勞動經濟學大師，關注國家政策與科技造成的勞動不平等。過去幾年得遍全球大獎，還寫了《國家為什麼會失敗》《自由的窄廊》《權力與進步》等大書，是諾貝爾經濟學獎大熱門。
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#為何對AI如此不樂觀？
我似懂非懂的理解是，作者把AI能完成的「新任務」分成許多種，包括有利提升生產力提升的「好任務」，和可能產生負面社會影響的「壞任務」；他還區分了「易學」和「難學」的任務，認為AI在後者的表現可能不如預期。
這種細緻的分類法，讓Acemoglu能更準確評估AI對經濟的整體影響。例如，他考慮了AI提高工作效率和增加知識等正面影響（「好任務」），也納入了社交媒體成癮和網絡安全威脅等負面因素（「壞任務」）。
這些經濟活動都會被納入GDP的計算，最後再轉換成TFP成長預測，得到成長0.53%。這個不盡理想的數字，可說是AI的優缺點互相抵銷的結果。
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#AI對勞動市場的影響與研究限制
有趣的是，Acemoglu認為，AI可能不會像機械自動化那樣，大幅增加勞動不平等；但也沒有證據顯示，AI能降低勞動收入不平等。
Acemoglu坦言，預測AI的經濟影響非常困難，需要基於一些推測性假設。此外，他的研究主要基於美國經濟數據，可能不完全適用於其他國家。
論文與他在《權力與進步》書中的觀點一致，只是這次提供了更具體的數據支持。
前兩週才請台大最帥教授 AKA 經濟系林明仁老師，來Podcast談Acemoglu的《權力與進步》，要是晚點錄音，就能一起問老師了啊啊啊～～～QQ
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好，我只能不負責任解讀到這了，請各位專家補充釋疑。
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>> 論文 https://economics.mit.edu/sites/default/files/2024-05/The Simple Macroeconomics of AI.pdf
>> AI讀書會Podcast https://futurecity.cw.com.tw/special/AIpodcast
https://economics.mit.edu/sites/default/files/2024-05/The%20Simple%20Macroeconomics%20of%20AI.pdf
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The following is the AI's preliminary analysis of this message, which we hope will provide you with some ideas before it is fact-checked by a human.
這則訊息提到了一位知名經濟學者Acemoglu的論文，預測未來AI對總要素生產率成長的影響，並解釋了他的觀點和研究方法。閱聽人需要特別留意以下幾個地方：
1. 預測數字的來源：閱聽人應該留意作者提到的0.53%的總要素生產率成長預測數字，需要確認這個數字是從何而來，以及是否有其他經濟學者對此提出不同看法。
2. 論文的可信度：閱聽人可以透過閱讀論文本身，來了解Acemoglu的研究方法和數據支持，以評估其論點的可信度。
3. 對AI影響的評估：閱聽人應該注意作者對AI對經濟和勞動市場影響的評估，以及他提到的「好任務」和「壞任務」的分類，這些觀點是否得到其他專家的支持或挑戰。
總之，閱聽人在閱讀這則訊息時，應該保持批判思考，並尋找更多資訊和不同觀點，以全面了解這個議題。
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