近年来AI及5G等新兴科技被市场寄给相当大的期望，尽管股市一直涨，但事实上这些愿景仍然面临相当大的挑战，能否真正促进全球生产力的进步其实仍是个大哉问。
就经济学的实证研究来看，数字经济对于全球生产力增长的促进其实是很有限的，而现今所谓的新兴科技是否真能突破生产力悖论的壁垒，并非确切的前景。这里讨论的生产力，是指最常用的衡量指标──劳动生产力，其计算的是商品与劳务产出相对于投入生产的劳工工时之比例，通常也认为生产力越高将带动薪资的增长。
信息应用的无形壁垒
虽然一般认为技术进步是改进生产力的重要因素，这个概念常年以来都被深信不疑，但这可能并不完全禁得起实证研究。据诺贝尔奖经济学家Robert Solow发现，大概30多年前的美国，尽管当时信息技术蓬勃发展，计算能力增加了近100倍，但劳动生产力的增长率却从1960年代的3%，下降到1980年代的1%。
而这个现象又被称为索罗计算机悖论（Solow Computer Paradox），表现在计算能力上的投入与产出效率不成正比。这对于持续向数字经济转型的现代社会，是一面无形的高耸壁垒，也是许多专家学者研究的题目。尽管大多数意见仍然认为信息科技的发展及人工智能的演进，对于社会经济的帮助是正面的，但直到数十年后的现在，此现象仍未被真正的突破。
且这也并非只存在于宏观现象，事实上，先不用问消费者，许多制造商对于引入5G等新兴科技设备以促进生产仍然有诸多迟疑，尽管的确有愿意尝试的企业，但往往仅限于特殊产业。到底为什么需要5G？这个理由，直到现在还不真的明朗。当然，其中过程有许多值得去思考，不是说发展5G或AI等科技没有必要，但能有多大的改变，目前仍以想象居多。
第二轮生产力悖论
当然也会有反驳的想法认为，30多年前的理论并不适合适在当代。的确美国在1990年代末和2000年代初生产力年增长率再度回到约2.5%，IT密集产业也有不错的表现，但根据实证研究，更多其实是由于就业的下滑过快，而非信息技术的进步。且自2004年开始，全球就又陷入了第二轮生产力悖论。
这个年代出现了Facebook，苹果公司（Apple）的乔布斯（Steve Jobs）也正走向传奇，所有人都对数字经济转型抱持着热烈的信念。早在2005年，Apple就开始研发以金刚玻璃为面板的多点触摸平板手机。对Apple及全球而言，iPhone的问世是非常重要的里程碑，也奠定了Apple日后成为科技巨头的基础。
乔布斯在2007年发布初代iPhone。（Source：Flickr/Nobuyuki HayashiCC BY 2.0）
但于此同时，全球经济增长也开始陷入了停滞，当然这与2008年的金融危机也有关，这问题光从总体经济面不好解析。但的确直到今日，世界经济仍未确切摆脱此困境，经济学家很难声明索罗悖论的死亡。以台湾的数据来看也是如此，这段时期通信业也非常发达，但实资薪资早已停止增长。
世界经济论坛在2015年的报告中就曾警告，全球生产力增长的停滞将导致经济扩张受到相当大的压力，而去年更直指全球经济已进入“同步停滞期”。而AI、机器人这些概念其实很早就有，在这30多年间，通信技术也已从第1代迈向第5代，然而悖论依旧在。虽然美好的愿景持续被描绘了数十年，但或许反而会继续迎来第三轮生产力停滞。
期望与统计的冲突
近年来，对新兴科技将带来怎样经济效用的研究并不少，美国国家经济研究局在2018年曾发布过一份报告《人工智能与现代生产力悖论：期望与统计的冲突》表示，如今人工智能技术在很多领域都已超越人类，但在过去十年，实质生产率增长却下降了一半。所以尽管乐观者众，但对于这些新兴技术的愿景，肯定有些事实，有些想象，该如何厘清，是一个必须了解的问题。
怀疑者认为，这可能是由于人工智能和机器学习等技术反而导致资源分配不均，令许多人的收入处于停滞状态。还有经济学家也大多承认，新兴科技应用与充分发挥其潜力之间始终存在一定差距。目前最主流的说法则认为，这是资本存量仍不足的问题。综观以往的技术革新及工业进步，新兴技术要带来全面变革最需要的其实是时间，其效用曲线呈现J Curve。
J曲线是一种常见的统计现象，在经济及政治上常被发现，图为资本市场的J曲线，表述了投资与收益的时间趋势。（Source：Wikipedia）
乐观主义者深信，人工智能等新兴领域所取得的突破，形成了全新的、具有重要经济意义的潜在通用技术核心（General Purpose Technology），长期肯定会出现正面的效益，就如同蒸汽机、铁路、电力、计算机及网络一般。
但必须知道，很多时候这些新兴技术带来的垄断前景，除了拉高成本之外，也带来资源分配的不均，反而压抑住了生产力的增长。所以有一种解释生产力悖论的说法更为粗暴，那就是现在的科技巨头都太赚钱，导致其他产业投入信息化的成本太高，反而本末倒置。当然这也仅仅是一种想法，但值得深思。
至少近期台湾的5G发展似乎也面临同样问题，一个仅2,300多万人口、并不算大的岛国市场，频谱标金居然创下1,300多亿的天价。这是否代表新兴科技若产生积极的寻租行为，将会令用户所需要承担的成本更高，反而陷入生产力悖论其中。而据GSMA最新研究显示，频谱价格过高的确会对消费者造成负面影响，包含较低的网络覆盖率及较慢的数据传输速度。
鲍莫尔成本病
其实无论悲观或乐观的论述或许都是对的，若要更深入去理解，可能要先从鲍莫尔成本病（Baumol’s Cost Disease）开始讲起。经济学家鲍莫尔将产业分为两个部门，一个是技术先进部门，一个则是生产力停滞的部门，然而其观察发现，停滞部门薪资却出现相对高涨的现象。原本他是针对音乐家等艺术行业做研究，不过后来模型被衍伸至其他服务业及公部门。
尤其是提到公部门的就业就很明显，薪资通常超出一般的工薪阶级，但就生产力而言，增加的很缓慢，如果真的有这回事的话。生产力悖论在这里当然也能找到，以全球来讲，台湾政府已算是相当积极在致力于数字化及网络化，自1994年以来国企开始民营化，公务员人数曾一度下降，但在2008年后却又再度增长，甚至近年舆论还频频质疑政府是否正滥用派遣工。
且尽管近年来政府主打数字创新政策，但增聘人力速度反而有越快趋势，据统计，2018年有近2.06%的增长，与以往约1%相比显得特别高，尤其这个数字还包含公营业务的退休潮。当然这现象的背后还有许多原因，政府组织的改革影响更大，且综观世界各国的政府人员数量也并不都只增不减，要来说明生产力悖论并不够。
行政机关公务员人数占比趋势。（数据来源：铨叙部万维网）
但从公部门内部来看，行政机关跟其他机构相比也明显生产力较为低落。尽管办公室信息化已很普遍，但劳动力并未有质的飞跃。甚至如人工智能等革命性技术，反而被认为是经济陷阱，例如自驾系统。
新兴科技的观感与辩论
司机这个职业存在历史很久，早在内燃机之前，就有畜力车伕，或许现在的出租车，只要油够就能日行千里，与过去相比算是进步很多，但若有一天真能投入Level 5的自驾系统，这些司机可能不是面临薪水上涨，而是失业。或许这天还很远，但这也是许多人对新兴科技发展的担忧。
当然这个问题早已受到许多的辩论，所以如今很多新兴科技的发展方向，转而讲求的是人类赋能，而非取代。且基本上主流意见认为，长期而言，劳动力本来就是流动的，不做司机还有其他工作可以做，就如同人类此前几次技术革命一样。所以相较之下，鲍莫尔成本病反而是个好现象，令服务业有足够的薪资来养活那些无法直接参与技术进步的劳工。
当环境越富裕，人类就会去追寻其他需求。当人们能很轻易吃饱，就可能会想去买辆车，若汽车也跟着廉价，就或许会想多去旅游，多听几场演唱会，多吃餐厅美食，去追寻更多的欲望。而那些生产力还低落的产业，当其需求越来越大时，薪资自然会上涨，并引发劳动力再分配。而依鲍莫尔理论来看，最终流向停滞部门的劳动力将压抑技术进步所带来的整体经济增长，似乎与生产力悖论有异曲同工之妙，不过这也仍有争议。
必须注意的是，鲍莫尔成本病并不是说服务业薪资比制造业高，只是相对其劳动生产力的增长而言，薪资涨幅相对高。整体来讲，服务业是许多开发国家产业结构的主要部分，商品制造比重较低。若新兴科技对于服务业的影响有限，自然对全球经济增长的帮助就不明显，但这解释还不够充分。
且如台湾的数据显示，尽管服务业产值占比过半，但也并非完全向上，自2002年起，台湾加入WTO后，制造业占比持续增加，这背后有更加复杂的原因。
自2002年以来，台湾服务业实质生产毛额占GDP比例反而有下降趋势。（数据来源：中华民国统计信息网）
事实上，近年来劳动生产力与薪资增长正逐渐脱够，衍生出所得分配不均的困境，如今两者之间已无太大因果关系。当然批判资本主义并非本文重点，就不再赘述。且这背后还有许多贸易条件恶化及服务业附加价值太低等问题。
无形资产与统计幻觉
真正必须厘清的问题是，新兴科技到底对社会的价值体现在哪里？从以上论述来看，光只用生产力的角度来思考可能并不够，至少对新兴科技抱有憧憬的人来说是如此。现在的统计方法，可能无法真正的衡量新兴技术的效益，就是乐观者的主要论点之一。这并非狡辩，就从生产力悖论来讲，无形资产概念的引入，可更好的弥补理论的不足。
许多服务贡献的效用也的确很难被测度，实际上服务业这个产业分类，就可说是一种统计幻觉，简化的说法，除了第一、第二级产业外，笼统都叫做服务业，尽管近代经济学家还提出了，第四产业公部门及第五产业文化产业等，但仅是概念，而服务业的范畴本质上是以上皆非。且从成本病的角度来看，服务业因应成本高昂而相对提高的产值估计，其实对许多经济学家而言意义并不大，这也是从总体面很难解释问题的原因之一。
不过就如同乐观者的意见所称，人工智能是一种新的通用技术核心基础，可说是新兴科技中最有代表性的，算是一种无形资产，且未必不能衡量。以资本市场来讲，能展现在这些新兴科技公司的市值其中。当然这还不够有说服力，毕竟网络泡沫也才刚过去20年而已。更广为接受的看法是，AI的资本存量具有类似基础建设的效益，就如同网络泡沫留下的硬件仍然是未来信息经济发展的基础。
莫拉维克悖论
尽管从总体面很难找到答案，但若论AI对劳动力的流动及对产业结构的冲击，或许可以从莫拉维克悖论（Moravec’s Paradox）的角度来切入。专家发现，人工智能虽然可比人类更精于计算，但要重现人类感知的能力，却相对困难。计算机下棋很容易胜过人类，但要识别人脸、理解语言等这些连婴儿就可表现的简单举止就不容易，这样的现象可说是划清了机器与人类的界线。
这个想法早在数十年前就已被提出，并挫折了专家学者对于人工智能研究的乐观预期，当然学界至今也仍然不断的向这条界线挑战。在80年代后期人工智能学者提出了Nouvelle AI与嵌入式推理等概念，试图赋给人工智能躯体以打破与外界的藩篱，形成今日被广为谈论的技术形象。以此为衍生，可以想见，AI将越多的呈现出类人的反应。
这样的影响在于，人类与机器能更方便的进行交流交互。当机器能听懂自然语言，甚至能讲述自然语言，也就能够更好的提供信息服务。且莫拉维克悖论还提示了，未来劳动力流动的方向，及对生产力偏见的启发。目前主动开始尝试引进AI技术的，就是如金融业等人力成本较为高昂，且需要传达更专业信息的服务业。
过去机器已然拥有无与伦比的算力，但往往只能通过人类专业的操作才能被动呈现出需要的消息，而如今能主动感知外界的人工智能，将会降低人类操作机器的专业门槛，意即计算能力的进一步普及。
新兴科技的指向
简单来讲，新兴科技令人类与具规模的计算能力及数据运用之间的距离被拉近了，进而不再需要重复专业人员的中介。包含5G、云计算、大数据甚至是区块链等，就是在令普通人们也能更加善用计算机的能力，并使其进一步规模化，这需要的就是各种新兴科技的结合。
若说个人计算机的普及仍然使运用信息技术的成本过于高昂，那么现代的新兴科技，就是能进一步降低成本的解决方案。当然这还不是定数，毕竟还有如安全问题等成本也同样急剧上升，但基本上可令服务业的增长能更确切的被衡量。
尽管仍然会导致部分从业人员的失业，但整体来看，这只不过是限缩了服务业定义的范围而已，将原本客服人员提供的产值转嫁给维护AI系统的工程人员及系统商身上，就像是AI专家对莫拉维克悖论的挑战。
结论
总而言之，现今新兴科技能够有效促进专业信息的传递及应用，例如教育及医疗保健等产业都符合此性质，并且也同样被市场预言为即将发生显著改变的产业。或许也将有机会解决鲍莫尔成本病等问题，如被诟病已久的医疗成本上升，甚至是高等教育的普及。
以美国为例，服务正变得比商品更加昂贵，尤其是教育与医疗特别突出。（数据来源：美国劳工统计局BoH“CC BY-SA”）
不过就如前所述，鲍莫尔理论的解释力并不够，在学界仍有歧见。从实证来讲目前如美国的教育及医疗服务价格增长，就远比工资涨幅更高，且有拉大的趋势，而这往往被归咎于市场垄断的力量，就如同前述的5G问题，且这种现象在其他服务业也有所发生。扩大来看，这也是近年来各国政府对科技巨头的担忧。
所以就算新兴科技真能直观的改善服务效率，但最终能否促成社会整体的进步，还要许多制度面的配合。最后必须理解的是，实例的进步不必然会促成总体的进步。否则就如同悲观者所预言，新兴科技将会加剧失业，扩大资源分配的差距。政府应尽早思考这样的问题，并引导技术化为令社会进步的力量，而不是成为科技先进的反乌托邦。
经典科幻电影《银翼杀手》剧照。（Source：Flickr/brett jordanCC BY 2.0）
（首图来源：shutterstock）