每隔十年，運算世界便會瀕臨一場革命，舉例來說，1990年代的網絡商業(yè)化和2000年代的行動通訊與云端運算，甚至是2023年是生成式人工智能徹底改變了現有格局。CPT Markets分析師指出，自從Apple已故創(chuàng)辦人Steve Jobs于2007年推出iPhone以來，迄今為止尚未有任何單一產品能夠再次引發(fā)「科技新時代」的希望，直到生成式人工智能的問世為止。然而，截至2023年底，科技行業(yè)正競相將生成式人工智能從實驗室的研究項目，融入到各種應用最廣泛的數字產品和服務中，并廣泛應用于日常生活。
人工智能正以其復雜的方式影響全球經濟，尤其是勞動力市場。一般來說，自動化與信息技術的改良主要是影響簡單又重復的工作，而人工智能之所以如此獨特，是因為其能夠影響既復雜又高技能的工作。由此，我們可以得知，相較于新興市場和發(fā)展中經濟體，已開發(fā)經濟體將面臨更大的人工智能風險，整理如下:
在已開發(fā)經濟體中，約有60%的工作可能會受到人工智能的影響。約有一半工作將因人工智能整合而受益，提高生產力;但另一方面，人工智能的應用可能大規(guī)模執(zhí)行目前由人類負責的重要任務，降低勞動需求，導致薪資下降和招聘減少，甚至在極端情況下，部分工作將可能受人工智能影響而消失。
相較之下，在新興市場和低收入國家，其所受人工智能直接影響相對較少，主要原因在于，這些國家缺乏基礎設施或熟練的勞動力來充分發(fā)揮人工智能的好處。
而人工智能除了對勞動市場產生影響，也會對收入層面產生極端差異。
充分運用人工智能的勞工相較于經驗不足的同仁，將能獲取更高的薪資，而若以年齡區(qū)分，年輕勞工更容易適應人工智能生產模式，相對較年長的勞工可能會面臨適應上的挑戰(zhàn)。
人工智能不僅能顯著提升高收入工作者的效能，更能促使他們的薪資水平更上一層樓。此外，引進人工智能的企業(yè)將能提升其生產力，從而增加資本回報，進一步擴大了社會上不平等現象。
隨著人工智能正于全球迅速應用，為了協(xié)助各國制定適切政策，國際貨幣基金組織制訂了人工智能準備指數，用以評估各國在數字基礎設施、人力資本和勞動力市場政策、創(chuàng)新和經濟整合，以及監(jiān)管和道德等范疇的應變狀況。
結果顯示，富裕的經濟體包括已開發(fā)經濟體和一些新興市場經濟體，通常比低收入國家更具采用人工智能的能力，好比說，新加坡、美國和丹麥在這所有四個追蹤類別中均取得了卓越的表現。為此，CPT Markets分析師指出，已開發(fā)經濟體應首要考慮人工智能的創(chuàng)新與整合，同時建立健全的監(jiān)管框架;而新興市場和發(fā)展中經濟體其首要任務則是需透過投資于數字基礎設施和具備數字技能的勞動力，以建立堅實的基礎。
近期，隨著人工智能風潮的崛起，軟件巨頭Microsoft首次在過去兩年多超越了蘋果，躍居全球市值最高的上市企業(yè)。CPT Markets分析師表示，對比這兩家公司，可以看出由于市場對智能型手機需求的疑慮，使得他們認為Apple未來的成長空間有限，相對而言，Microsoft在執(zhí)行和展現盈利增長方面表現更為優(yōu)越，原因在于Microsoft于人工智能領域的發(fā)展路徑更加清晰，能夠清楚地表達人工智能將如何促進公司的成長，使其長期前景更加引人矚目。
舉例來說，Microsoft推出了一系列的工具，讓「人工智能融入零售商的營運」，不僅有助于提升零售商客戶的購物體驗，同時也強化了店面員工的支持，進而優(yōu)化零售媒體活動，為各種規(guī)模的零售商提供了更簡便的途徑，使他們能夠輕松應用人工智能技術。
展望未來，盡管生成式人工智能的初期增長趨勢較為緩慢，但關于人工智能話題的熱度將有增無減?？萍紭I(yè)本身可能是最早受益的行業(yè)之一，預計將有更多的職務被人工智能取代。
舉例來說，Amazon與Microsoft已計劃利用生成式人工智能來提升員工生產力，而這趨勢可能導致企業(yè)減緩對人力的大規(guī)模招聘，以免削弱獲利率。值得一提的是，Microsoft初期試用生成式人工智能后，發(fā)現在員工之間會呈現一種「病毒式」地擴散，即當員工看到周圍的同事都在使用時，就會很快接受這項新科技，因為一旦試用于工作中，就會欲罷不能。
隨著科技領域將生成式人工智能捧上云霄，但對于生產式人工智能實際應用的質疑也漸浮出水面，CPT Markets分析師整理一些要點供讀者參考:
由于生成式人工智能是以龐大語言模塊為基礎，因此其依賴的是機率，而非傳統(tǒng)運算系統(tǒng)的硬邏輯。
雖然生成式人工智能可以協(xié)助編程或是字處理，但其風險在于可能會產生不正確的信息，以及與實際情況脫節(jié)的「幻覺」，即若產生錯誤結果，那么將會削弱企業(yè)的商業(yè)價值。
目前，與生成式人工智能有關的工作大部分仍需「人機協(xié)作」，以發(fā)現錯誤并將語言模塊與真實的數據庫鏈接，才能獲取可驗證的正確解答。
許多企業(yè)要從生成式人工智能獲取價值，必須先以他們自己的數據訓練人工智能模塊，但大部分企業(yè)缺乏成熟的數據能力，導致其不僅無法使用自家數據，更是無法使用人工智能。
成本也是企業(yè)緩慢使人工智能科技的原因之一，例如Microsoft將人工智能技術應用于其辦公室軟件包，月費定在30美元，使一些客戶的軟件成本增加近一倍，雖然這能顯著提升員工生產力，但高昂的價格可能使客戶僅讓一小群員工使用這項科技，而這意味至少在短期間，新的人工智能產品及服務對科技公司的營收及獲利幫助有限。
2023年，人工智能成為推動股市強勁上升的一大催化劑。然而，在2024年，人工智能是否仍能發(fā)揮革命性的影響，或僅是IT領域中功能有限的額外工具，這個問題將在今年是否更加明朗，投資人值得留意。
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