布法羅大學管理學院的最新研究表明，投資人工智慧的國家對其生產力和經濟成長產生了重大影響，但他們應該採取策略方法。

發表於決策分析雜誌,研究發現人工智慧創新（以人工智慧相關專利的數量和資本投資）在有高技能人員在場的情況下效果最佳勞動力量和適當的互聯網基礎設施，以充分發揮其潛力。

「人工智慧創新具有改變經濟的潛力，但我們的研究表明，更多的專利和投資並不會自動轉化為更高的生產效率，」布法羅大學管理科學與系統學教授、合著者Raj Sharman博士說。「策略方法包括高速網路存取熟練勞動力是實現人工智慧全部優勢的關鍵。

為了研究人工智慧創新的影響，研究人員分析了 10 個國家在 11 年期間的人工智慧專利、資本和勞動力數據。他們使用隨機生產前沿模型，結合柯布-道格拉斯函數和恆定彈性替代模型，評估資本和勞動力等傳統經濟投入與人工智慧投入之間的關係，以確定生產效率。

研究人員發現，雖然美國在人工智慧創新方面處於領先地位，專利數量最多，但英國的生產效率最高。同時，中國在人工智慧創新方面排名第四，但生產效率在研究國家中最低。

沙曼說：“美國在人工智慧研究方面擁有悠久的歷史和豐富的資源，但並未表現出最佳的效率。”“儘管英國在人工智慧方面的投資較低，但其表現卻更好，因為他們更好地利用了資源，並且更有效地將人工智慧融入了工作中。”

展望未來，研究人員表示，國家和企業需要將重點從增加人工智慧創新轉向提高實施和使用該技術的效率。這意味著投資網路頻寬、提高員工技能並策略性地優化資源，以實現最佳結果。

更多資訊：Ying-Chih Sun 等人，用於評估全球人工智慧投資績效效率的隨機生產前沿模型，決策分析雜誌（2024）。DOI：10.1016/j.dajour.2024.100504