原文标题：Harnessing AI for economic growth

中文摘要：布鲁金斯学会高级研究员Martin Neil Baily与研究分析师Aidan T. Kane在《利用人工智能促进经济增长》研究报告中指出，人工智能技术正经历加速演进，其中生成式AI模型的能力持续增强。这一技术演进态势既催生关于AI提升生产力与经济增长潜力的讨论，引发关于其对劳动力市场和业务流程更广泛影响的担忧。

研究团队重点解析了生成式人工智能的经济效应，系统论证其是否具备通用技术的资质特征——类比工业革命时期的发电机与数字时代的计算机等历史性创新技术，评估其驱动经济结构变革与持续提升生产力的内在机制。

研究进一步创新性地将生成式AI纳入"发明方法的发明"（Invention of Methods of Inventing, IMI）理论框架，着重考察该技术在科学研究与研发活动中的赋能效应。分析表明，当前科学发现与应用转化的复杂性与成本呈现指数级增长趋势，导致知识边界拓展难度显著加剧。若人工智能能有效缓解该趋势并提升科研生产率，则可通过知识生产函数传导机制持续增强整体经济生产力水平。

作者研究了人工智能可能产生重大影响的四个关键行业：

电力行业（发电与输配电）：通过预测性分析与卫星影像处理优化电网运营，降低系统故障风险

医疗健康产业：辅助临床诊断决策，自动化处理预约调度与病历转录等行政事务

金融服务领域：革新风险管理、欺诈识别与量化交易等核心业务模块

信息技术领域：提升软件工程效率，优化客户服务系统与视觉设计工作流

（编译：潘立华、秦川）