IBM深蓝超级计算机击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫已经过去了21年，这是人工智能技术发展的历史性时刻。
此后，人工智能逐渐走进人们的日常生活，比如手机、汽车、冰箱、电视等。
但世界经济似乎并没有展现出人工智能的力量。
在发达经济体中，生产率增长现在比过去五十年来的任何时候都要慢。
与此同时，国民生产总值和生活水平多年来仍相对停滞。
此情此景，不禁让人生疑。
技术创新往往伴随着生产力的提高，同时带来经济增长和社会福祉的飞跃。
例如，20世纪电力在美国普及后，劳动生产率开始以每年4%的速度增长，几乎是之前的四倍。
对于当今的生产力难题，有两种观点。
一方面是技术悲观主义者，例如西北大学教授罗伯特·戈登，他认为人工智能技术是问题所在。
逐年推动经济增长的创新有电力、城市环卫、化工、医药、内燃机和现代通信技术等六项创新。
这些比 Siri 和 Alexa 等人工智能更具变革性。
另一方面，技术乐观主义者则反驳说，当今的云计算、大数据和“物联网”是人工智能革命的核心，它们的好处已经被世界各地的公司和消费者所享受。
英国经济学家乔纳森·哈斯克尔和斯蒂安·韦斯特莱克等学者认为，问题在于国民经济核算统计根本无法捕捉到这些好处。
国内生产总值的概念首次出现于 20 世纪 30 年代，用于衡量一个经济体用于生产有形商品的金额。
相比之下，无形商品和服务日益主导当今的经济。
如果GDP能够反映当地的无形经济，那么当地的生产率增长看起来就会好得多。
这两种理论都有一定的道理，虽然电力确实改变了工作和家庭生活的结构，但 Google Home 却没有。
GDP 确实不包括谷歌、Facebook 和苹果等对消费者福祉做出重大贡献的免费在线服务。
但生产力难题可能还有第三种更直接的解决方案。
即使存在第三种解决方案，我们也必须承认最新的人工智能革命尚未开始。
事实上，经济学家 Erik Brynjolfsson、Daniel Rock 和 Chad Syverson 在国家经济研究局的一份工作文件中表示，企业需要花费大量时间来充分利用新技术，尤其是通用技术。
事实上，技术革命只有在足够数量的新技术出现并且互补的有形和无形创新开始之后才会发生，这通常需要至少25年的时间。
经济学家博扬·约万诺维奇（Boyan Jovanovic）和彼得·卢梭（Peter Rousseau）在《通用技术》（Universal Technology）中写道，创新可以随着时间的推移而改进并产生进一步的创新。
自 1800 年代以来，一系列创新刺激了经济革命，其中蒸汽机推动了 1890 年代至 1920 年代的第一波工业化浪潮；电力为 1890 年代至 1930 年代的第二波浪潮提供动力。
电力、信息技术带来了第三次工业革命，它始于20世纪70年代，随着20世纪90年代互联网的爆发而达到顶峰，为当前正在进行的第四次工业革命铺平了道路。
关键驱动力是人工智能，它使机器人更加智能，便于大数据分析，并且可以定制几乎任何产品来控制复杂的工业流程。
由于通用技术可以应用于一切领域，因此它们的采用需要很长时间才能达到临界规模。
例如，电力用了二十多年才超越蒸汽，又用了近四十年才成为无可争议的发电来源。
这是有道理的，为了利用电力，政府必须投资全国电网；企业家必须发明灯泡、电缆和开关等硬件；官员们必须就电流、电压和电源形状达成一致；最终，企业必须创造与新能源兼容的适销产品。
现代信息和通信技术采用类似的过程。
该设备大约用了20年时间才超过全部资本存量的1%。
2014年至2018年，这一比例升至5%，2018年再次升至8%，并大致稳定。
同样，人工智能革命的第一次现代推动发生在 2006 年，当时 IBM Watson 计算机系统在 Jeopardy 竞赛中赢得了 10,000 美元。
五年后，谷歌 DeepMind 团队开发的 AlphaGo 计算机系统以 4:1 击败了世界上最伟大的围棋选手之一李世石。
从那时起，皮肤癌和语音识别领域取得了重大突破，但大多数与人工智能相关的活动仍然是科技巨头或高度专业化、快速发展的初创公司的特权。
约万诺维奇和卢梭记录了生产力统计中的匹配模式。
以电力和信息技术的历史为例，在新的通用技术出现后的头 25 年里，生产率增长仍然缓慢。
接下来是长达十年的加速期，增长率跃升至 4% 左右，然后再次减速至 1% 左右。
生产率增长的滞后并不令人意外。
通用技术的真正潜力需要一段时间才能显现出来，之后公司需要更多的时间来决定如何相应地调整其生产流程。
因此，世界目前正在经历人工智能的繁荣和生产力增长的衰退也就不足为奇了。
好消息是，人工智能相关的商业活动正在加速发展。
目前美国开发人工智能系统的公司数量是去年的14倍。
工业机器人也比以前更加普遍。
年复一年，全球工业机器人的数量大致停滞不前。
2011 年至 2018 年间，这一数字几乎翻了一番。
到 2020 年，机器人库存预计将比去年增加近两倍。