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今天的人工智能，是否会重复昨天IT生产率悖论的故事？

这当然是个好问题，但也是个很难的问题。问题在于，IT生产率悖论有多种解释，而非是确定性现象，不同的解释甚至指向相左的结论。

其中一种指出IT有利于生产力改善。

到20世纪90年代后期，有迹象表明，通过引入信息技术，工作场所的生产力得到了改善，特别是在美国。实际上，IT投资与生产力之间存在着显着的正相关关系，至少在这些投资用于补充组织变革时是如此。IT设备行业本身以外的生产力收益的很大一部分来自零售，批发和金融。

所以，AI可能跟IT有相似的地方，一开始生产率提高只是局部现象，总体来看是负增长是有可能的。

原因是

1. AI技术的趋势 - 至少在最初 - 将用于对整体生产力影响甚微。
2. 同时运行基于IT和基于AI的流程导致效率低下，需要两组独立的活动和人力来调解它们 - 通常被认为是技术对齐问题
3. 糟糕的用户界面使用户感到困惑，妨碍或减缓对节省时间的设施的访问，这些用户界面在内部彼此之间以及在工作流程中使用的术语不一致 - 部分由企业分类法解决
4. 极其糟糕的硬件和相关的启动映像控制标准迫使用户在操作系统和应用程序发生冲突时陷入无穷无尽的“修复”过程。
5. 由各种AI公司推动的技术驱动变革直接受益于更快速的“升级”
6. 直接以核心业务流程和学习成本为代价，牺牲一批IT公司去开发AI导致生产力下降
7. 引入新技术的盲目假设必须是好的，必须导致更高的可测量生产率。

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