早上好。感谢全美商业经济协会邀请我今天在此发言，也感谢贾里德担任我们的主持人。1 我很荣幸能与我的前同事迈克尔以及我的前学生兼研究助理Ging Cee同台，并期待接下来的讨论。
在经济学领域，人工智能(AI)和生产率是我最喜欢探究的领域之一。在我成为美联储理事之前的二十年里，我研究并贡献了关于创新经济学的学术成果，并在我的研究中使用了机器学习。在我目前的职位上，我继续沿着这条探究之路前行，并经常谈及人工智能的进展、这种进展对经济的影响，以及美联储实现充分就业和物价稳定的双重使命目标。2 今天，我很感激有机会向各位简要更新我的思考。虽然我持适当的谨慎态度，但从长远来看，我对人工智能能够为新产品和新流程——即创新——做出贡献并让我们的生活更美好持乐观态度。
人们正以多样且有趣的方式使用人工智能，包括更快地撰写爱情小说、构思新食谱，甚至裁决婚姻纠纷。3 看到企业以新颖、创造性的方式试验人工智能，我感到非常兴奋，我期待从我的小组成员那里了解更多。在美联储，我们坚持最高的安全标准并保持谨慎。与此同时，与许多组织一样，美联储也看到了使用人工智能来总结研究和其他文件、生成代码、规划行程等方面的价值。4 正如您可能想象的那样，在理事会和整个联邦储备系统内，正在进行广泛的研究工作来审视人工智能及其对经济的影响。5
人工智能可以通过快速处理和组合知识来加速创意生成——这是保罗·罗默内生增长理论的一个关键要素——从而促进生产率增长。6 通过向所有人（而不仅仅是专家）提供强大的分析工具，人工智能实现了创新的民主化：它让更多人能够成为发明家、创新者和企业家，创造一个创意自我生成的循环，即创意催生更多创意。这种民主化支持了罗默的观点，即创意可以被反复分享而不会被"耗尽"，通过让更多人为经济增长做出贡献，有可能改变创新模式。毫无疑问，人工智能将催生新的任务和职业，其中许多是我们今天无法想象的。考虑到当今60%的职业在1940年并不存在，这并不令人惊讶。7 自二战以来，飞机设计师、计算机应用工程师和网络安全分析师已成为人口普查认可的职业。
人工智能前景广阔。尽管如此，我对其普遍应用持谨慎态度。人工智能的出现有望成为经济学家约瑟夫·熊彼特近一个世纪前描述的创造性破坏的最新例证。我们似乎正迎来几代人以来最重要的工作重组。这种转型可能创造新的机会，但也可能伴随一些代价。在最近的一次演讲中，我讨论了这样一种可能性：在创造就业之前，工作岗位可能会被取代，以至于在经济转型期间，失业率可能上升，劳动力参与率可能下降。8 这种结果可能给许多工人及其家庭带来困难。
表明转型已经开始出现的证据已经显现，尽管现在从总量上看到其影响还为时过早。某些职业的劳动力需求已经下降——最明显的是程序员领域，人工智能在该领域已取得重大进展。同样，过去几年，应届大学毕业生的失业率有所上升，而此时一些雇主正在部署人工智能来完成以前由初级员工执行的任务。尽管如此，总体失业率仍处于4.3%的低位，近期的裁员指标也保持温和。因此，我们尚不清楚劳动力市场转型的确切演变路径及其强度。
可以肯定的是，我所思考的人工智能转型可能对货币政策产生深远影响。现在观察其确切轮廓还为时过早，但我正在仔细研究这一转型的几个方面。请允许我简要提出两个问题供大家思考。
首先，如果人工智能持续提高生产率，即使劳动力市场的动荡导致失业率上升，经济增长仍可能保持强劲。在这样的生产率繁荣期，失业率上升可能并不表明经济松弛加剧。因此，我们通常的需求侧货币政策可能无法在不增加通胀压力的情况下缓解由人工智能造成的失业期。这意味着货币政策制定者将面临失业与通胀之间的权衡。虽然货币政策可以发挥作用，但教育、劳动力及其他非货币政策可能更适合以更具针对性的方式应对这些挑战。
其次，我正在思考人工智能如何在短期内以及随着时间的推移影响中性利率。回想一下，中性利率是一个长期概念，它阐述了与无通胀和充分就业相一致的均衡利率水平。人工智能投资背景迫使我们理解短期内正在发生的情况。在对未来生产率提升的预期下，我们已经看到与人工智能相关的数据中心和芯片业务投资激增，尽管利率水平总体上相对于过去20年处于高位。由于投资推动了强劲的总需求，当前的中性利率可能高于疫情前水平。当人工智能带来的生产率提升得到更充分实现时，或者如果劳动力市场转型导致收入不平等加剧（在其他条件相同的情况下，富裕消费者获得更大份额的收入，这可能降低中性利率），这种情况可能会逆转。
人工智能将深刻地改变经济和我们的生活——我相信最终是向好的方向。我简要讨论了人工智能可能如何影响劳动力市场和中性利率，但还有许多其他因素需要审视。现在观察任何变化的确切轮廓都为时过早。最后，我想提醒在座的各位，你们将通过细致的观察和深思熟虑的分析，在帮助雇主——以及政策制定者——实时理解这些快速变化的动态方面发挥关键作用。感谢你们的工作。我期待接下来的对话。
1. 此处表达的观点是我个人的观点，不一定代表我在联邦公开市场委员会(FOMC)的同事们的观点。返回正文
2. 参见 Lisa D. Cook (2024), "Artificial Intelligence, Big Data, and the Path Ahead for Productivity," 在亚特兰大、波士顿和里士满联邦储备银行于2024年10月1日在佐治亚州亚特兰大举办的"技术驱动颠覆"会议上的演讲。返回正文
3. 参见 Alexandra Alta (2026), "The New Fabio Is Claude," 纽约时报, 2月8日；另见 Rachel Rood (2026), "AI Played Marriage Ref for My Husband and Me. What Does It Do for You?" Ideastream Public Media, 2月12日。返回正文
4. 参见"AI Use Case Inventory 2025," 可在美联储网站获取：https://www.federalreserve.gov/AI-use-case-inventory-2025.htm#consolidated-use-cases。返回正文
5. 参见 Lisa D. Cook (2025), "AI: A Fed Policymaker's View," 在2025年美国国家经济研究局夏季研究所（剑桥）的演讲，7月17日。返回正文
6. 参见 Paul M. Romer (1990), "Endogenous Technological Change," 政治经济学杂志, 第98卷（10月），第S71–S102页。返回正文
7. 参见 David Autor, Caroline Chin, Anna Salomons, and Bryan Seegmiller (2024), "New Frontiers: The Origins and Content of New Work, 1940–2018," 经济学季刊, 第139卷（8月），第1399–1465页。返回正文
8. 参见 Lisa D. Cook (2026), "Economic Outlook," 在迈阿密经济俱乐部（迈阿密）的演讲，2月4日。返回正文