向通用人工智慧 (AGI) 的過渡近年來一直是人們極大興趣和猜測的話題。許多研究人員和產業領導者認為，AGI（指能夠執行人類層級的所有任務的人工智慧系統）可能很快就會成為現實。在題為「向 AGI 過渡的情景」的工作論文中，經濟學家 Anton Korinek 和 Donghyun Suh 深入研究了 AGI 發展的經濟影響。
本文首先考察了技術進步、產出和薪資之間的關係。作者提出了一個框架，將人類工作分解為具有不同複雜程度的原子任務。他們認為，技術中的進步能夠實現日益複雜的任務的自動化，隨著AGI的出現，可能會導致所有任務的自動化。
本文分析的一個關鍵面向是自動化與資本累積之間的競爭。如果自動化進展得夠慢，人類總會有足夠的工作，薪水可能會繼續上漲。然而，如果人類可以執行的任務的複雜性是有限的並且實現了完全自動化，那麼工資可能會暴跌。作者也考慮瞭如果大規模自動化超過資本積累，導致勞動力供過於求，那麼在完全自動化發生之前工資可能會下降。
研究表明，生產力成長的自動化可以為所有人帶來廣泛的回報成長生產要素。另一方面，稀缺、不可複製因素造成的成長瓶頸可能會加劇薪資下降。作者強調了理解任務在複雜性空間中的分佈及其對經濟成果的影響的重要性。
雖然本文對AGI 發展的潛在後果提供了寶貴的見解，但它也承認圍繞AGI 發展的不確定性過渡。作者強調，任務在複雜性空間中的分佈在決定經濟結果方面起著至關重要的作用。他們考慮無界分佈和有界分佈，後者反映了人腦的有限計算能力。
總體而言，Korinek 和 Suh 的研究有助於推動有關當今時代工作未來的持續討論人工智慧和自動化。透過分析向 AGI 過渡的不同場景，本文揭示了對產出、工資和人類福祉可能產生的影響。對於尋求了解 AGI 發展的經濟影響的政策制定者、研究人員和行業領導者來說，它是寶貴的資源。