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即使AI代理人廣泛普及，已開發國家的年GDP成長率仍可能落在4%至5%。
Crypto Briefing報導，Google DeepMind AGI經濟學主管亞歷克斯・伊馬斯（Alex Imas）在7日的MTS Podcast中提出這項看法。他表示，自動化雖能提高產量，但價格變化會影響增產幅度反映在官方成長率中的程度。
伊馬斯指出，關鍵不只在生產能力，也在價格。自動化能降低商品與服務的生產成本，而成本下降可能進一步帶動售價下滑。
GDP衡量經濟體生產的商品與服務價值。自動化商品若大幅降價，即使產量增加，GDP數字也未必能完整呈現增產幅度。
伊馬斯以農業為例。農業占GDP的比重已從約40%降至2%，但產量大幅增加。
這個例子說明，產量增加與整體經濟成長率未必同步變動。價格下跌讓消費者能取得更多商品與服務，但官方成長率未必能完整反映技術進步或福祉變化。
伊馬斯認為，即使AI為經濟帶來新的生產能力，對成長率的影響仍可能有限。Crypto Briefing報導，他質疑AI產量增加時，價格與需求是否能維持不變。
伊馬斯在10月14日的發言中表示，美國約2%的經濟成長率已反映AI與生產力提升的貢獻；若沒有這些因素，要維持相同成長率也會相當困難。
10月29日，伊馬斯與安德魯・柯（Andrew Koh）、尚恩・萊格（Shane Legg）共同發布《Organizing Intelligence》論文，探討AI系統之間的協作，以及組織協作的方式如何影響經濟結構。研究團隊先前分析代理人協作對市場結構、就業與薪資的影響，本刊曾有報導。
伊馬斯強調，經濟學家應研究能追蹤整體經濟福祉的模型，而不只關注生產能力。AI增加的產量如何經由價格與需求反映在成長率上，是他討論的核心。
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