德银认为，市场上热议的“超级智能”很可能无法成为现实。但即便这项终极技术始终没有突破，人工智能的广泛应用仍将持续提升美国经济的生产效率，AI带来的经济收益无需等到超级智能出现才会显现。
这家跨国投行给出了“超级智能”的界定。值得注意的是，上个月美国总统特朗普要求联邦政府改用“超级智能”一词，取代此前官方使用的“人工智能”说法。德银将技术发展划分为三个层级：普通人工智能、通用人工智能和超级智能，其中超级智能位于通用人工智能之上，属于更高阶的技术体系。报告解释称，通用人工智能可以在某一项特定认知任务中达到甚至超过人类水平，而超级智能则要求在人类全部智力范畴内，于思考、推理、创造和决策等方面全面超越人类。
德银研究部主题策略师阿德里安·考克斯与Exponential View创始人阿齐姆·阿扎尔在近期联合发布的报告中提到，要实现超级智能，关键前提在于递归自我改进（RSI）。所谓递归自我改进，是指AI系统无需人类持续介入，就能自主迭代算法、优化自身结构并不断提升能力，从而形成自我增强的良性循环。这一设想也是当前人工智能领域争议最大的技术假说之一。
德银的基准判断认为，受制于AI程序和系统运行速度存在的底层物理限制，人类很难最终实现超级智能。考克斯与阿扎尔在报告中指出，目前已有一些零散数据显示AI开始带来生产率的提升，但眼下全球企业在算力基础设施、模型训练和数据储备上的前期投入依然高昂，大规模资本开支在短期内反而拖累了整体生产率数据，呈现出“前期投入在先、产出效益滞后”的态势。
研究人员还提到，大型科技企业持续扩大资本开支，带动了半导体厂商、算力硬件及上下游配套产业链的盈利增长。目前AI产业链对美国经济增量的贡献约占三分之一到一半，已成为支撑美国经济扩张的重要支柱之一。
报告写道：“过去三年间，美国股票财富与居民收入的比值由约1.8升至接近2.5。资本市场上涨带来的财富效应，抬升了美国家庭的账面资产，进而支撑了居民的消费意愿。而消费是美国GDP的最大组成部分，这一传导链条目前仍在持续发挥作用。”
德意志银行全球宏观与主题研究负责人吉姆·里德表示：“回看工业革命以来的250至300年，每当有颠覆性技术出现，社会都会重复类似的担忧，认为新技术将摧毁大量就业岗位。从蒸汽机、电力到计算机，每一轮技术变革初期，失业焦虑都会在社会上广泛蔓延，但最终结果往往并不像悲观预期那样糟糕。我们一再看到，技术带来的效率提升会创造新的社会财富，催生新的劳动需求，只不过岗位形态和工作内容会发生根本性的变化。”
他以福特汽车的创始人亨利·福特为例。1913年，亨利·福特决定对T型车生产线进行部分自动化改造，当时流水线自动化引发了广泛争议，不少工人担心岗位被机器取代，并发起强烈抗议。里德称，自动化改造后，福特大幅降低了汽车生产成本，使更多普通家庭有能力购车。汽车市场随之迅速扩大，整车产业链也随之延伸，零部件制造、电池生产、销售和维修等领域都需要大量新增劳动力，最终创造出的新岗位数量远超被自动化替代的岗位。
里德说：“我们整体上都缺乏想象力，很难设想未来的工作会是什么样子。人们很难凭空构想出当下尚不存在的职业，这是历次技术变革时期共同的局限。但我始终相信，只要生产效率持续提升，社会就会自我调整，新的就业机会也将源源不断地涌现。”
