德意志銀行的吉姆·賴德表示：“我們所有人都缺乏足夠的想象力，難以預判未來會誕生哪些全新崗位，大眾很容易沿用當下的工作框架去推演技術變革後的就業圖景。”



德意志銀行稱，市場熱議的“超級智能”大概率永遠無法實現，但即便沒有這項終極技術突破，美國經濟依舊能夠從人工智能普及帶來的生產力提升中持續獲益，AI的經濟紅利並不需要等到超級智能落地才能兑現。

這家跨國投行對“超級智能”作出定義——巧合的是，就在上月，美國總統特朗普下令美國聯邦政府改用“超級智能”一詞，替代原有的“人工智能”官方表述。該行把技術層級劃分為普通人工智能、通用人工智能與超級智能三個階段，超級智能是位於通用人工智能之上的更高層級連續技術譜系。銀行報告解釋，通用人工智能能夠在單一特定認知任務上達到甚至超越人類水平；而超級智能，則要求在人類全部智力領域，全方位碾壓人類的思考、推理、創造與決策能力。

德意志銀行研究部門主題策略師阿德里安·考克斯與研究機構Exponential View創始人阿齊姆·阿扎爾，在近期聯合發佈的報告中寫道：想要抵達超級智能這一目標，核心前提是實現遞歸自我改進（RSI）。遞歸自我改進指AI系統可以脱離人類持續干預，自主迭代算法、優化自身架構、不斷升級能力，形成自我強化的正向循環，這也是當下AI領域爭議最大的技術猜想之一。

德意志銀行的基準情景判斷是：受限於AI程序與系統運行速度上存在的底層物理約束，人類很難最終實現超級智能。考克斯和阿扎爾在報告中寫道，目前已有零星數據可以證明AI已經開始釋放生產力增益，但現階段，全球企業在AI算力基建、模型訓練、數據儲備方面的鉅額前置投入成本居高不下，高額資本開支短期反而拖累整體生產率數據，形成“投入先行，產出滯後”的局面。

研究人員還提到，各大AI超大型科技企業持續加碼資本開支，直接拉動半導體廠商、算力硬件以及上下游配套產業鏈的盈利增長，AI產業鏈如今貢獻了美國經濟增量的三分之一至一半，已經成為支撐美國經濟擴張最核心的支柱板塊之一。

他們寫道：“過去三年，美國股票財富與居民收入之比從約1.8攀升至接近2.5，資本市場上漲帶來的財富效應，推高美國家庭賬面資產，進而支撐居民消費意願，而消費又是美國GDP最大的組成部分，這條傳導鏈條正在持續運行。”

德意志銀行全球宏觀與主題研究主管吉姆·裏德表示：“回顧工業革命以來250至300年的歷史，每當一項顛覆性新技術問世，社會都會重複同樣的擔憂論調——新技術會摧毀大量工作崗位。從蒸汽機、電力到計算機，每一輪技術革命初期，失業恐慌都會在社會廣泛蔓延，但最終的現實結果往往和悲觀預期不一樣。我們不斷看到，技術帶來的生產率提升，會創造出新的社會財富，催生新的勞動需求，只是崗位形態、工作內容會發生徹底改變。”

他以福特汽車創始人亨利·福特舉例。1913年，亨利·福特決定對T型車生產線實施部分自動化改造，流水線自動化在當時引發巨大社會爭議，大量工人擔心崗位被機器替代，爆發強烈抗議。裏德説，自動化改造之後，福特大幅壓低汽車生產成本，讓更多普通民眾買得起汽車；汽車市場規模快速擴張，整車產業鏈隨之延伸，配套零部件、電池製造、銷售維修等領域需要大量新增勞動力，最終創造了數量遠超被自動化替代的新崗位。

“我們所有人集體缺乏想象力，無法想象未來的工作會是什麼樣子，”裏德説，“人類很難憑空想象出當下還不存在的職業，這是歷次技術變革時代共有的侷限。但我始終認為，只要生產力持續提升，社會就會完成自我調整，新的就業機會終將不斷湧現。”