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专题：聚焦2026年IMF和世行春季年会

　　新浪财经 康路 发自美国华盛顿

　　在人工智能（AI）技术快速迭代的当下，真正决定经济影响的关键，已不再是模型能力本身，而是应用的深度与扩散的路径。

　　麻省理工学院FutureTech负责人、CSAIL首席研究科学家尼尔·汤普森（Neil Thompson）在国际货币组织春会期间对话新浪财经时指出，当前AI对生产率的提升仍然有限，核心瓶颈在于企业落地应用的成本、流程重构以及组织能力。他认为，AI正在重塑的不是“岗位”，而是“任务结构”，这将对就业形态和技能要求产生深远影响。从全球视角来看，AI既可能通过知识普及带来新发展机会，也可能因资本与技术集中而加剧不平等。随着AI进一步嵌入经济体系，收入分配向资本端倾斜的趋势正在显现，这也成为政策制定者必须正视的核心问题。

　　尼尔·汤普森博士现任麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）首席研究科学家，同时担任斯隆管理学院数字经济计划（IDE）研究员，并领导FutureTech研究团队。在他的带领下，FutureTech团队专注于研究人工智能发展的前沿趋势，分析这些趋势如何支撑科学进步与经济增长，并产出具有严谨方法论的研究成果，为政策制定与产业决策提供参考。

　　附部分对话实录：

　　1．新浪财经：AI什么时候才能真正转化为可衡量的生产率提升？目前阻碍这一进程的关键瓶颈是什么？

　　尼尔·汤普森：目前我们看到的是，AI的实际应用还相当有限。尽管技术本身已经取得了非常惊人的进展，但如果你看企业内部真正采用的比例，以及使用的广度，其实仍然很有限。这也就意味着，目前生产率方面的影响还比较有限。不过，我们可以预期，随着应用的持续扩大，这种影响会逐步显现。而且我们确实看到应用正在加快发生。当然，从开始采用到真正进入生产流程，这中间也需要一定时间。

　　2．新浪财经：那你认为瓶颈在哪里？而且不同国家可能不一样，我们具体说美国，美国在AI应用和普及上的瓶颈是什么？

　　尼尔·汤普森：其实我们还没有完全确定的答案。我所在的实验室以及其他机构都在做相关研究，目前我们有一些初步的判断。其中一个原因是，构建这些系统通常成本很高，而且企业往往需要对现有流程进行大量调整才能很好地使用AI，这本身就需要时间。比如有一些关于制造业的数据表明，当企业开始采用AI时，初期反而会出现生产率下降，因为它们原本有一整套高度优化的流程，这些流程需要重新调整，在这个调整阶段，生产率会下降，然后才有可能恢复并提升。

　　另一个原因是，企业管理层仍在摸索这些系统到底能做什么，以及如何正确管理它们。我和一些高管交流时，他们说第一次推出AI产品，可能要花费是第十次的5到10倍时间，因为他们还在学习，比如：如何确保安全？如何保证质量？需要做哪些测试？这些能力的建立本身也需要时间。

　　3．新浪财经：国际货币基金组织年会现场有很多政策制定者，他们非常关注AI对就业的影响，比如AI是否会替代大量工作。从你的角度看，AI更可能是重塑任务，而不是完全替代工作吗？这对企业如何设计工作流程意味着什么？

　　尼尔·汤普森：我认为，在思考这个问题时，关键是要从“任务层面”而不是“职业层面”来理解自动化，因为真正被自动化的是任务。

　　一个岗位通常包含多种任务，其中有些对AI来说很容易完成，但也有很多是非常困难的。所以回答你的问题，我认为两种情况都会发生。一方面，有些领域AI会变得非常擅长，从而替代原本由人完成的大量工作，比如客服就是一个已经非常明显的例子。

　　但更广泛来看，我们会看到大量岗位被“重塑”，也就是说，一部分任务发生变化，一部?br />