AI以驚人速度進步。最新模型已可在幾乎無需人類監督的情況下，完成耗時的複雜任務。然而，支持「AI驅動生產力大幅提升」的證據相當薄弱。
經濟學家該如何判斷AI是否真的推升生產力？大致可以觀察3件事：技術採用的普及程度、實際使用強度，以及在具體任務中能多大幅度提升產出。
採用率確實上升。聖路易聯邦準備銀行資深經濟政策顧問畢克與同事追蹤發現，2025年11月，約41%美國勞工在工作中使用生成式AI工具，高於一年前的31%。
使用強度同樣關鍵。畢克發現，僅約13%工作年齡人口每天使用AI。整體工時中涉及生成式AI的比重仍偏低，僅從2024年底的4.1%上升到2025年中的5.7%。
AI實際投入工作時，帶來的效益可能相當可觀。在針對波士頓顧問公司顧問的研究中，哈佛商學院學者德拉夸發現，AI可以使實際專業任務的生產力提升12%至25%。
組織流程尚未開始重組
綜合上述因素的「粗略估算」顯示，迄今為止，AI對生產力的影響仍相當有限。如果同時考慮使用生成式AI的工時增幅，與新科技提升效率的幅度，過去一年AI對生產力成長的貢獻約為0.25到0.5個百分點。
這些現象凸顯「AI正推動生產力榮景」說法背後更深層的缺陷。生產力大幅提升，往往不只因為勞工更頻繁使用新工具，而是企業圍繞著新技術重組生產流程。
英國央行經濟學家約佐夫近期領導的研究發現，高階主管每週使用AI的時間僅約1.5小時，且10位高階經理人中有9位表示，尚未看到勞動生產力出現顯著改善。換言之，組織層面的「重新布線」幾乎還沒開始。AI本身或許真的正在發生「大事」，但目前，它在總體經濟數據中的存在感仍然相當微弱。
（本文由「經濟學人」獨家授權轉載）
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