ChatGPT发布3年了，现在已经进入AI时代，但大家平时会有一种割裂的感觉，一方面看新闻、股市、还有汇报，都是All in AI，多么颠覆生产力，另一方面自己工作中好像AI的价值依然有限，公司也没有因为应用AI而业绩爆发。这个不是你独特的感受，而是一种普遍的现象，甚至有个名词叫“生产力悖论”，在此推荐阅读纽约客的这篇文章《AI大繁荣下的“利润荒”：我们从历史中学到了什么？》
https://ybzavo65ti.feishu.cn/wiki/YWHYwC87Ai3H1Sk7R13cazmPnob关键内容
1. 尽管企业对生成式 AI 投资了 300 亿至 400 亿美元，但调查报告显示95%的组织没有获得任何财务回报。
AI在头脑风暴和初稿方面非常出色，但它无法保留客户偏好的知识或从之前的编辑中学习。它重复同样的错误，并且每次都需要大量的上下文输入。
在经济许多领域中的应用有限，比如休闲和酒店业、零售业、建筑业、房地产业以及护理行业。
最成功的 AI 投资是由那些在特定工作流程领域使用高度定制化工具的初创公司做出的。
2. 通用型技术——最具变革性的技术——也必须等到能够与之互补的基础设施、技能和产品得到发展后，才能发挥最大效用，而这一过程可能很长。
瓦特在 1769 年发明了蒸汽机。三十年后，英国大多数棉纺厂仍然依靠水车驱动，部分原因是运输煤炭用于蒸汽机很困难。直到 19 世纪初蒸汽动力铁路的发展，这种情况才有所改变。
电力的传播也很缓慢，并没有立即带来全经济范围内的生产率增长。
计算机的发展也遵循同样的模式， 1987 年《时代书评》的一篇文章中，诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛评论：“你到处都能看到计算机时代，但在生产力统计数据中却看不到。
3. 在某些情况下，新技术甚至可能降低生产力增长，因为它们具有极强的颠覆性，并且难以融入现有的工作方式。只有到后来，生产力提升才会显现——这种模式被称为“J 曲线”。
在技术 J 曲线中，一旦“摩擦”被克服，生产力就会腾飞。但由于沿着曲线的旅程可能漫长，很难预测哪些公司将成为赢家和输家。
