人工智能的生产力红利正在走进家庭
一项由南加州大学马歇尔商学院金融与商业经济学助理教授张苗（Ben Zhang）联合撰写的新研究显示，生成式人工智能不仅在职场提升效率，也在家庭环境中带来了显著的生产力收益。然而，研究同时指出，数字鸿沟正在扩大，老年人和低收入美国人正被这一波技术红利边缘化。
过去关于生成式人工智能的讨论，大多集中在其对就业、企业效率和宏观经济增长的影响。相比之下，人们在家中如何使用这类工具、以及由此带来的效率变化，长期以来缺乏系统研究。这篇新工作论文正是试图填补这一空白。
首批聚焦“家庭场景”的AI生产力研究之一
该论文由张苗与斯坦福商学院的 Michael Blank 以及加州大学洛杉矶分校安德森管理学院的 Gregor Schubert 共同完成，是最早专门研究“人工智能在家庭使用场景中如何改变行为和效率”的工作之一。论文目前已发布在 arXiv 预印本平台上。
研究团队利用了 2021 年至 2024 年间超过 20 万个美国家庭的互联网浏览数据，细致追踪了用户在线行为的变化。分析结果表明，目前生成式人工智能带来的最大生产力提升，并非首先体现在办公室，而是更早出现在家庭日常事务中。
ChatGPT 如何改变家庭中的“生产性”任务
研究重点考察了 ChatGPT 的采用情况及其对一类被定义为“生产性”的数字任务的影响。这类任务不以娱乐为目的，而是包括：
- 求职与职业信息搜索
- 旅行规划与行程安排
- 家庭财务管理与相关信息查询
数据表明，使用 ChatGPT 的家庭在完成上述任务时的效率，比未使用者高出 76% 至 176%。也就是说，同样的在线事务，使用生成式人工智能可以在显著更短的时间内完成。
不过，研究还发现一个耐人寻味的现象：被节省下来的时间，并没有主要被投入到教育、技能提升或其他“更高生产性”的活动中，而是大量流向了休闲娱乐，例如：
- 在社交媒体上发帖与互动
- 观看视频流媒体内容
- 进行其他在线娱乐活动
张苗指出，这种大幅效率提升其实并不难理解：“在家庭环境中，人们并不是经过专业训练的知识工作者。他们往往需要在多个网站之间来回切换、拼凑信息。ChatGPT 则可以通过一段对话整合这些步骤，从而极大简化流程。”
数字鸿沟正在扩大：谁在使用生成式AI？
除了生产力提升，研究还揭示了一个更令人担忧的趋势：不同人群在使用生成式人工智能上的差距正在拉大。
研究发现：
- 年轻、收入较高的美国人更快、更广泛地采用了生成式人工智能工具；
- 年长者和低收入群体的采用速度明显滞后；
- 这种“生成式人工智能数字鸿沟”并未随时间缩小，反而呈现扩大趋势。
这一结果对经济前景构成潜在风险。社会对生成式人工智能的乐观预期，很大程度上源于一种设想：像 ChatGPT 这样的工具可以成为“人人口袋里的博士”，让低技能劳动者也能获得类似高学历人群的知识与能力，从而在求职、理财和技能提升上获得新的机会。
但研究表明，如果低收入人群并未真正使用这些工具，那么这种“平衡器”的承诺就难以兑现。他们可能因此错失：
- 利用 AI 优化求职策略和简历的机会；
- 借助 AI 进行家庭财务规划的能力；
- 通过 AI 辅助学习和技能提升的潜在收益。
认知度不低，采用率却仍然偏低
研究团队特别指出，老年人和低收入美国人采用缓慢，并不是因为“没听说过”这些工具。数据显示，这些群体对 ChatGPT 等生成式人工智能的认知度其实相当高。
换言之，问题不主要在于信息传播，而更可能在于：
- 数字技能与使用门槛
- 设备与网络接入条件
- 对隐私、安全或可靠性的担忧
- 使用动机与场景不清晰
研究者认为，这些障碍为政策干预提供了明确方向。例如：
- 推出面向弱势群体的数字素养培训项目；
- 改善低收入家庭对设备和高速网络的可及性；
- 通过有针对性的公共项目，帮助人们理解 AI 在求职、理财和学习中的具体用途。
他们同时呼吁，政策制定者在讨论人工智能的生产力影响时，不应只关注劳动市场和企业层面，还应重视发生在家庭和日常生活中的那一大块“隐形生产力”，这一部分目前在政策讨论中几乎被忽略。
精细数据揭示“沙发上的生产力革命”
这项研究依托的是高时间分辨率的互联网浏览数据，使研究人员能够近乎实时地观察用户行为的变化，而不是依赖回忆性、自我报告的问卷调查。
这种方法带来了两点重要价值：
- 更有力地识别了生成式人工智能对生产性任务的实际影响；
- 揭示了传统经济指标（如国内生产总值）难以捕捉的、发生在家庭场景中的效率变化。
研究表明，生产力提升已经在大规模发生，但主要发生在客厅和沙发旁，而非只在办公室和会议室里。同时，这些提升目前并未被不同人群平等分享。
展望：让AI红利真正“普惠”
总体来看，这项研究为“人工智能与经济机会”的讨论补充了关键一环：
- 生成式人工智能已经在家庭层面显著提高了处理日常事务的效率；
- 但受益者目前主要集中在年轻和高收入群体；
- 老年人和低收入人群的采用滞后，正在形成新的数字鸿沟。
研究者强调，理解这些家庭层面的动态，并探索如何扩大对生成式人工智能工具的公平访问，可能与推动企业和行业层面的 AI 采用同样重要。只有当更多社会群体都能实际使用并从中获益时，生成式人工智能“提升整体经济机会”的潜力才有可能真正实现。
