2023年5月20日，以“坚定信心，高质量金融发展服务中国式现代化”为主题的2023清华五道口全球金融论坛在京盛大开幕。

诺贝尔经济学奖获得者迈克尔·斯宾塞在论坛上发表主旨发言。他在演讲中就全球货币政策动态、人工智能带来的影响、全球增长等热点话题发表观点。

(资料图片仅供参考)

针对全球货币政策动态，他指出，尽管当前全球已经在很大程度上走出新冠疫情的影响，但资本市场和全球经济不确定性仍然没有下降。当前，政策重中之重是控制通货膨胀，尤其对于美国央行和欧洲央行而言，“通胀是暂时的”的说法是错误的。

对于人工智能，迈克尔·斯宾塞认为，供应约束是制约经济增长的原因，因此，技术进步带来的生产力增长会有积极影响。尽管技术的快速发展带来了失业、不良使用等担忧，但从技术层面看，不利影响不会是永久性的。因此，我们可以期待机器人领域有超额进步，使得数字足迹进一步发展和扩大。

迈克尔·斯宾塞对全球增长前景持谨慎乐观态度。他认为，当前全球经济中存在着严重供应方制约因素，但我们可以对长期前景持谨慎乐观态度。一方面，人工智能技术会带来乐观影响；另一方面，供给侧政策或产业政策也会产生影响。

以下为迈克尔·斯宾塞与魏晨阳（清华大学金融科技研究院副院长）的对话速记

魏晨阳：斯宾塞教授，欢迎您参加2023年清华五道口全球金融论坛。很高兴能邀请您再次来论坛做主旨演讲，也非常感谢您在过去几年里给予的支持。

斯宾塞：非常感谢。我很感激这个机会，希望明年的论坛我们能坐在一起进行演讲。

魏晨阳：当然。因为今年我们有很多来自国内外机构、智库和知名机构的嘉宾，所以我们今天发言时间有些短。首先，我仍然想从“不确定性”这个关键词开始。我记得在过去的两年里，在您演讲中，我们都会谈到具体的事件和政策的不确定性，以及疫情带来的所有挑战等等。

现在，新冠疫情带来的挑战在很大程度上已经过去。但我们身边的不确定性仍然丝毫没有减少。所以，我的第一个问题，是关于人们真正担心的关键问题之一——全球货币政策。我们在美国经济和世界其他地区看到了好消息，也看到了不确定性。我刚刚看到了美国第一季度GDP增长和就业数据，这些数据超出了预期。人们也在谈论，这也许会改变人们对未来利率走势的看法。

同时，我们刚刚经历了硅谷银行和第一共和银行的倒闭，从金融系统性风险的角度来看，我们正身处多事之秋。鉴于这一情况，我不认为当今的股市对目前的状况有清晰的反应。因此，我问的第一个问题是，您如何看待全球货币政策动态？当然，最重要的是美联储的政策。

斯宾塞：首先，请允许我同意您的观点。尽管我们已经在很大程度上把疫情置于身后，或者使其成为我们生活中的一部分，但资本市场和全球经济的不确定性似乎没有下降。因此，重中之重在于控制通货膨胀和货币政策。所以您应该对此很了解。对于央行（尤其是美国和欧洲的央行），糟糕之处在于，“通胀是暂时的”这一说法，要么大错特错，要么是其时间跨度超过了其承受范围。因此，我们经历了一段三十年来从未见过的利率快速增长时期。这一现象只有在保罗·沃克的早期监管时期才能看到。这是令人意想不到的，尤其是对于那些在低通胀环境或通货紧缩环境中生活了至少20年甚至更长时间的金融部门的人们。

所以有很大不确定性。首先，资本市场仍然受到货币政策走向的驱动。我认为央行并不知道在某一点上货币政策的发展方向。他们只是在对抗通胀方面表现得很坚定。我认为，市场仍在某种程度上希望一旦通胀结束——这时间并不确定，让我们姑且称之为18个月后的事情——我们将回到以前的利率环境。

但这存在相当大的不确定性。包括我在内的很多人认为，我们不太可能回到那个通胀得到控制、利率上升的环境。我们之所以这样认为，也不必花太多时间去论证，是因为全球供应条件在多个方面发生了变化——老龄化、劳动力市场行为的差异、生产力的下降，这些因素至少让我们有理由认为这不是我们以前生活的世界。因此，这存在很多不确定性，似乎不可能通过简单的方式解决。

甚至以最近的银行业为例——硅谷银行和另外两家银行都倒闭了。然后是摩根大通最近对第一共和银行的收购。备受尊敬的摩根大通首席执行官杰米·戴蒙德说，这可能是动荡的结束。但也有人说，卖空者将转向其他一些地区银行。所以即使在这个维度上，我们也不知道我们是否把动荡抛在了后面。人们似乎一致认为，银行业的压力，特别是地区性银行的压力，加剧信用问题。

因此，我们在第一季度出现了增长放缓。不确定的是，在通胀得到控制之前，经济放缓的幅度会有多大，甚至是否会陷入衰退。即使这样，人们认为要把通货膨胀率从3.5降到2可能非常困难。也许他们应该在这一过程中放弃。

央行永远不会这么说，因为如果他们这么说，他们会失去信誉。但还有一系列问题是——什么时候可以停止并宣布胜利？银行的案例很清楚地显示，快速上升的利率环境使长期资产失去价值，同时增加了它们的融资成本，因为如果它们对上升的短期利率没有反应，那么它们就会失去储户，并开始出现资产负债表问题。这种情况不会消失。在许多其他地方，人们对私人债务准备金市场等感到担忧。

总之，当有如此大规模的更迭时，无论是货币政策还是经济组合的基本面 - 我不喜欢“意外”这个词，可能是“意料之外的事件”，人们没有预见到的事情。我们还没有走完这一步。所以这就是我认为我们所处的情况。具体来说，目前的问题是：美联储是否会再加息一两次，然后开始降低利率？有人说，是的。也有人说，不。他们将无法降低利率，因为如果他们这样做，通货膨胀将开始回升。这是一个关于美国经济长期利率平衡的问题。

魏晨阳：从宏观环境和政策动态来看，我完全同意您的观点。我认为每个人都还在为寻找一个未来的明确道路而探索。但我认为除此之外，我还想在技术方面找到一些清晰且不那么不确定的东西。我相信您一直在密切关注这件事。我们刚刚见证了人工智能世界。人们说这就像是手机界里的iPhone时刻。ChatGPT在几乎每个领域都引发了大量讨论，让人们非常兴奋地谈论新的想法、开始新的实验。我知道您一直在关注全球范围内的金融科技。所以我真的很想听听您对最近的发展的看法，以及您认为这些对未来经济的影响是什么？

斯宾塞：我们目前还处于早期阶段。那些身处人工智能领域中的人们早已看到了这个时刻的到来。但对于我们其他人来说，它的到来让我们出乎意料，我们正处于的早期阶段。这些模型功能惊人。很难知道从哪里开始。科技行业有一些重要的领导者公开表示，我们应该放慢速度，因为我们实际上并不掌控所有这些实际应用案例，包括我们可能不想看到的案例。Alphabet和谷歌的首席执行官曾经被问起，这一技术将在哪些领域产生最大的影响。我认为他的答案是正确的，那就是大语言模型将对整个知识经济领域产生全面且巨大的影响，我的意思是几乎所有的领域：金融、媒体，软件开发、科学研究、各种商务业务，上百个领域。我认为，从积极的方面来看，一旦人们学会了如何使用它，我们就有可能实现巨大的生产力提升。就其本身而言，在一个受资源约束、生产力下降的世界里——因为供应的约束实际上是对增长的约束，生产力增长是一件好事，这是完全积极的。

让我为持有担忧态度人们说一两句话，我认为人们的担忧分为三类：一类与工作有关。如果您和年轻人交谈，包括那些知识分子。他们说，天哪，如果它那么强大，使生产力大幅增长，那我们还会有工作吗？让我们举一个具体的例子，大语言模型可以编写计算机代码，这是已经给我们展示过的。它非常擅长写代码，并可以为编写计算机代码的软件工程师提供强大的数字帮助。这有可能大大提高生产力，但那些认为自己可能会从事计算机代码编写工作的人，尤其是对年轻人来说，理所当然地担心还能不能找到工作。因此，这是一个与工作有关的问题，它是否可用，以及人们为使用这项技术必须在技能方面进行的转变。

第二个担忧与不良使用有关。因此，这些模型在几秒钟内生成内容，而且更好。这很令人印象深刻。所以我认为，人们在这里说（发展）慢一点。在某种程度上说，我们不确定这会给我们带来什么影响，也没有人会板上钉钉地认为这是利大于弊。所以我们能听到一个强大的呼声，让我们慢下来。

我现在住在意大利。意大利禁止使用ChatGPT。因此，如果您尝试从这里使用ChatGPT，您不会成功。他们告诉开放人工智能和微软，这里不能使用，以及涉及根据欧盟相关政策的隐私问题。

因此，回到知识经济部分，人工智能不会直接影响经济中人们需要亲力亲为的部分，例如餐馆服务员、疗养院护士，晚上打扫办公楼的保洁人员，建筑工人等。在这些方面，这项技术还不够强大。因此，与分工方面有关的一系列问题没有被谈论太多。如果它对知识经济产生了重大影响，并且最终表现在收入上，更可能是对经济中收入较高那部分人产生影响。

在技术上，我们可能会在经济发展中出现对分配分工产生不利影响的趋势。我不认为这些是永久性的，因为我不认为数字领域的技术进步速度如此之快，以至于我们可能会期待机器人等领域的一些超额进步，使数字足迹进一步扩大，并将其扩展到所谓的经济的原子或物理部分，而不只是知识部分。但这都是猜测。但回到你的主题，这肯定会增加不确定性。

所以我想我会把它描述为一系列非常令人兴奋的发展，在很多方面人们可以获利或导致忧虑，但这些都非常强大。让我再提一件事。我认为，这方面的主要参与者是掌握计算机技术的少数人，那些拥有构建这些东西而不仅仅是使用它们的能力的人。因为“构建和创造”与“使用”是有区别的。

但我认为，他们之所以有所保留，保留了相当一部分实力以及更强大的版本，是因为它本身有不可预测性。它做的事情甚至连开发人员都不能完全理解。因此，在谷歌方面的人在参加“60分钟”采访节目时，他们透露，巴德曾接触过一些孟加拉语的舞会场景。据他们所知，时长仅仅有2分钟。在之后的训练过程中，他们发现巴德学会了孟加拉语。他们也不知道为什么，也不知道它是怎么做到的。因此，这给了我们充分理由，在我们对其有更深入的了解之前，要有所保留。

请让我讲另一个轶事，如果禁止这些大语言模型进行访问搜索和事实核查的能力，那它就只能胡编乱造、或者说是制造幻觉。巴德有一次被要求写一篇关于通货膨胀的小文章，就是我们刚刚讨论的话题，它确实写了，而且文章也像模像样。在这篇短文的最后，它提供了给人们进一步阅读的五篇参考文献，包括书、论文和文章，但是问题是这些文献都不存在，完全是巴德编出来的。因为人类在撰写论文时通常在结尾都会有（更多参考文献），巴德学习了这个行为，并为感兴趣的人提供进一步阅读的资料。所以它提供了五个“可以阅读的内容”。现在，如果被允许访问谷歌搜索，那我们就可以说，既然这些文献不存在，也许我们应该编一些确实存在的东西。

这是一个例子，直到我们清楚地知道这里产生的是什么，无论是偶然的，还是恶意的、反目的的，或是违背社会规范的目的。我认为在实施这些东西时要有一定程度的谨慎。

魏晨阳：所以原则上，我们在可预测性和设置一些规则、边界来控制整个事物的发展和应用方面遇到了困难，这是所有人的难题。

斯宾塞：我想是的。我不认为这是良性使用的永久障碍，但其影响是如此深远，我认为他们想要治理，并确保至少有合理程度的了解，了解它们是如何工作的，以及滥用的可能性是什么。所以我认为大多数政府、监管机构、责任方或潜在用户以及开发者自己可能会达成一套原则，这些原则必须涉及实施和应用方法。而且，任何功能强大的高速发展部署会比低速发展部署更具破坏性。因此，还有另一个广义的经济转型论点，支持不要让人、经济、就业等方面暴露在这可能出现的技术和经济风暴中。

魏晨阳：我想回到全球增长和生产力问题上来，我知道您在这个问题上思考了很长时间。特别是考虑到我们刚刚在前两个问题中讨论的内容，不确定性，未来的政策动态，以及技术进步，包括其中一些令人兴奋，一些不可预测的组成部分。那么，您对全球经济未来生产力还有什么新的看法？

斯宾塞：你和我之前都谈到过，我的参考框架是，我们在全球经济中存在着严重的供应方制约因素，或者说，相对于最近的过去，以及几乎整个全球经济都公布了令人印象深刻的增长数字，这些因素正在抑制生产力增长。中国的增长就是一个很好的例子。印度的潜在增长率也很高，我认为它仍然很高。但我认为这些限制会起作用。不过，它们会影响通货膨胀和货币政策。这就像我所说的短期蓝图。

出于两个原因，我对长期前景持谨慎乐观的态度。第一点，我认为，即使没有对现阶段人工智能世界的了解，只是前期人工智能大语言模型的应用，仅这一项技术也有可能产生重大影响。现在我更加乐观了。我认为这确实是一套强大的工具，如果我们以正确的方式使用它们。我一直在对投资界的朋友们说，即使只专注于软件开发，潜力也非常大，而这只是产生的影响的一小部分。

同样，我们刚刚谈到的问题，速度、破坏性等等，以及怎样管理过渡而避免冲击等等。因此，届时中国可能更容易应对这些问题。那么，对于那些生活在一个意识形态倾向相对较少的体系中的人来说，它会出现问题吗？所以这是一个问题。

另一问题是，我认为尽管这会带来一些复杂的问题，但人们对可能称之为供给侧政策或有时是产业政策的广泛领域产生了很大兴趣。这在西方仍然存在争议。但在决定这两个问题时，我们几乎都是出于经济表现的原因，更不用说与韧性、自给自足等有关的原因了。我们只需要制定这些政策。

因此，我们正走在一条与中国相似的轨道上。事实上，几乎每个经济体都是如此。有一部分有点令人担忧。我认为，地缘政治紧张局势可能会失控，并在全球经济中产生超乎想象的分裂局面，而以这种去中心化的半非合作方式进行。然而，这就是现实里事态的方向。其中有一些好的部分是大力投资于有潜力产生包容性增长模式，甚至是可持续包容性增长模式的技术。

举最后一个例子，每个人都意识到，如果把一切都委托给私营部门，就无法解决可持续发展问题。这是不可能的。我们需要大量的技术来解决这个问题，并鼓励人们采用它。而我们现在所处的环境，政府在公共部门扮演着更重要的角色。在美国是这样，并且情况一直如此。它一直拥有大量的上游研究和技术开发公共部门投资。因此，这是一个边缘的变化，但这一次更多的是干预主义。

一旦进入这个领域，就会犯错误，而那些对此持反对态度的人说，好吧，我们只会犯太多错误而导致资源浪费。我的观点是我们别无选择。我们必须走下去。所以我认为未来在这个维度上与一两年前有些不同。虽然我们现在听到了很多关于它的消息，但没有听到那么多，焦点一直集中在通货膨胀和央行等方面，这主导了讨论。

问题在于，我们所处的环境，政府发挥着更积极的作用。挑战在于，它使一切都成为一个更多边化的全球经济，一个比我们过去更复杂的经济。如果美国政府正在实行补贴旨在推动可持续发展议程的各种活动，而欧洲人看到了这一点，说我们有不同的方法，这会带来竞争问题。我们有碳的价格，而另一方价格更高。它使重建世界贸易、技术转让和投资秩序的问题变得更加复杂。所以我认为这是不可避免的，但我们需要应对日益增加的复杂性。

魏晨阳：我想再次感谢您的这一次分享，和以前一样，时间过得很快。我衷心希望，正如您明年所说，我们将能够在清华大学五道口金融学院的同一个会议室里与您讨论问题。非常感谢您抽出时间，感谢您在过去几年里对清华大学五道口金融学院的支持。我期待能与您面谈，期待明年能见到您。非常感谢您，迈克。

斯宾塞：谢谢您。这是我的荣幸，贵院是一个重要的学术机构。所以我很荣幸能起到帮助作用，哪怕是很小的帮助。

魏晨阳：您对我们学院来说是非常重要的。