ChatGPT 於 2022 年 11 月首次亮相，幾乎立即引起了轟動。它為大多數用戶提供了第一次嘗試新型人工智慧的機會，這種人工智慧使用現有數據和已發布的材料來創建稱為生成人工智慧的內容。

一旦最初的熱潮消退，經濟學家們就迫不及待地想知道誰在使用這項技術、使用頻率、他們用它做什麼，以及他們是在工作中、在家裡，還是兩者兼而有之。一般認為，大眾採用某項技術的速度和力道可以預測其效果經濟影響。

根據統計，截至 8 月，近 40% 18 至 64 歲的美國成年人使用過生成式人工智慧新調查研究。在就業者中，28% 在工作中使用它，而近 33% 在工作之外使用它。這種接受率明顯快於大眾接受網路（兩年後 20%）或個人電腦（三年後 20%，最早的研究人員可以測量到）。

《公報》訪問了哈佛大學甘迺迪學院伊莎貝爾和斯科特·布萊克政治經濟學教授、哈佛大學教育研究生院經濟學和教育學教授戴維·J·戴明(David J. Deming)，了解他和合著者亞歷山大·比克(Alexander Bick) 的經濟政策顧問。為了清晰和長度，採訪內容已經過編輯。

相對於個人電腦和互聯網，為什麼衡量美國人接受 ChatGPT 等生成式人工智慧工具的速度很重要？

對於這樣的新技術，我們對它的使用量、使用者以及使用目的有一些基本的了解非常重要。為此，您需要進行高品質的、具有全國代表性的調查。因此，我們重新創建了當前人口調查（CPS）的所有問題措辭和結構，這是每月產生失業率的大型調查。它是美國勞動力市場數據的主要來源。

CPS 早在 1984 年就開始詢問有關家庭個人電腦使用的問題。2001年，它開始詢問有關網路使用。因此，我們採用了相同的問題排序，以生成式人工智慧取代了這些技術，這樣我們就可以直接將其與其他技術的採用速度進行比較，向同一個人提出相同的問題。

這就是我們數據中顯示的使用率（39.4%）實際上高於個人電腦和互聯網在產品週期同一階段的使用率。

您和您的團隊對這些發現感到驚訝嗎？

我個人對如此高的使用率感到驚訝。每當我告訴同事這件事時，我總是會問：“你認為我們發現了什麼？”在我告訴他們之前。我的大多數同事都是像我一樣的老年學者，因此我們往往低估生成式人工智慧的使用。當我詢問研究生或本科生時，他們估計的數字往往高於我們發現的實際數字。我認為這確實告訴了你一些事情。我們發現年輕人生成式人工智慧的使用率遠高於老年人，這在其他技術中很常見。

我並沒有想到這就是我們要找到的東西。我只是對答案感興趣，因為我讀過很多東西表明它主要是炒作，而且我讀過很多東西表明它是下一個大事件。因此，我們想知道真相在哪裡。

是什麼原因導致如此迅速的採用？

我可以給你一些有根據的猜測。一是生成式人工智慧是建立在前兩項技術之上的。你可以想像這樣一個事實：人們家裡有電腦，並且可以訪問互聯網，作為基礎層，讓你可以輕鬆採用一些新技術，例如生成式人工智慧。

個人電腦剛發佈時體積龐大且價格昂貴，並不是每個人家裡都有它。網路更便宜，但我們建立了這個令人難以置信的網格，使人們能夠相互聯繫。沒有這兩件事，就不會有生成式人工智慧。我認為它被迅速採用的原因之一是基礎技術已經存在，從某種意義上說，你可以將生成式人工智慧視為網路的補充創新。

不同人口群體的採用率並不統一。男性、年輕人、受過大學或研究生教育的人以及從事白領工作的人更有可能並且更頻繁地使用生成式人工智慧。是什麼造成了使用差距？

關於年輕人和受過更多教育的人採用技術的說法實際上是幾乎所有新技術的共同點。在對個人電腦的採用的研究中，人們發現了同樣的事情。與個人電腦相比，唯一不同的是性別。

20 世紀80 年代，女性在工作中使用電腦的比例高於男性，主要是因為行政助理或秘書的工作以及一般的辦公室工作以女性為主，她們使用電腦，而生成式人工智慧並不集中在職業中。它無所不在。我們發現 STEM 和管理職業的使用率較高，而這些職業確實偏向男性。

我不認為訪問可以解釋這一點，因為很多人在工作中使用電腦。我們發現跨職業的採用非常非常廣泛。在 STEM 工作和管理領域這一比例最高，但 22% 的藍領職業正在使用人工智慧。除個人服務業外，各職業類別的使用率均在20%以上，因此在各地都很普遍。

如果你看看有多少公司表示正在使用它，你會發現實際上正式將其納入營運的公司比例相當低。人們非正式地將它用於許多不同的目的，幫助編寫電子郵件，用它來尋找內容，並用它來獲取有關如何做某事的文件。我認為很多變化反映了這樣一個事實：有些人喜歡修補，公司並沒有告訴你不要使用它，但他們不一定正式要求你使用它。

這是我們真正有興趣追蹤的事情。我們已經開始討論下一波浪潮，我們將嘗試隨著時間的推移更新數據，詢問更多有關使用的問題，並深入研究一些懸而未決的線程。

這是針對此主題的首次全國性調查。企業和技術主管是否應該考慮根據這些發現採取行動？

我絕對會說是的。另一種思考方式是，如果你回到 1984 年，告訴人們，「嘿，有一種新東西，叫做個人電腦。我有一個水晶球。二十年後，每個人都會擁有一個這樣的東西，每一項新技術的發展和每一項新產品都將以其為基礎。

現在知道了這一點，你會採取什麼不同的做法？你會改變很多。你可以賺數十億美元。

我認為這項調查是在說：“我們沒有水晶球，但看起來生成式人工智慧確實會達到那樣的規模。”因此，那些能夠首先並且最好地利用它的人將獲得戰利品。所以是的，我認為他們應該關注。我想他們中的很多人已經是了。

就像互聯網是許多其他技術的基礎層一樣，您會發現那些弄清楚如何使用它的人科技它是如此多才多藝，可以很好地完成很多事情，但還沒有一個殺手級應用程式——那些發現殺手級應用程式並在其基礎上構建一些東西的人將真正真正獲利和受益。我認為這就是未來五年或十年的情況。

這些公司致力於打造人類水準的智慧。這很好，但是有很多商業應用程式不需要這樣做。它們需要用這個東西作為輸入來構建，而不是產品本身。所以，我認為在接下來的幾年裡你會看到很多這樣的事情，這將是非常令人興奮的。

提供者：哈佛公報

這個故事是由哈佛公報，哈佛大學的官方報。欲了解更多大學新聞，請訪問哈佛大學。引文