IMF 在 2026 年發布的政策筆記《人工智慧的全球經濟與金融影響：情境規劃演練的啟示》，內容來自一場由 IMF 與維吉尼亞大學「變革性 AI 經濟學計畫」（EconTAI）共同舉辦的高層研討會，集結了 AI 技術專家、學者與經濟學家的閉門討論成果。 報告的核心論點：AI 對宏觀經濟的影響，不能單純從模型能力的進步速度去預測，而必須同時考量擴散的速度與廣度，以及制度與基礎設施有沒有準備好吸收這項技術，換句話說，前沿模型再強，如果擴散過程被現實條件卡住，宏觀層面的生產力效益就難以兌現。 研討會辨識出三個會限制 AI 短期影響力的具體限制。第一，實體與組織層面的瓶頸，能源與電網容量、資料中心基礎設施，以及仍然需要實體在場的任務性質，都可能在前沿能力快速進步的同時，限制整體經濟層面的生產力提升。第二，AI 對勞動市場的影響，關鍵在於自動化如何改變工作任務的組成與專業內容，而不只是看整體就業是否被取代，這意味著不同職業之間，可能出現分歧很大的薪資與就業效果。第三，市場結構與獨佔利潤的問題，運算與資料層面的規模經濟效應，可能放大「贏家全拿」的動態，提高國家內部與國家之間不平等加劇的風險。 報告也建立了兩種擴散情境進行情境規劃：在基準情境中，AI 採用受到法規、基礎設施與組織摩擦的限制，呈現不均勻的擴散；在「失控擴散」情境中，採用速度在各產業大幅加快，自動化擴張範圍更廣，勞動市場的衝擊也更為前置。兩種情境下，生產力效益都可能相當顯著，但在國家內部與國家之間的分配，都會是不均勻的——已開發經濟體因為準備程度更高、取得管道更廣，將更有能力掌握這些效益。 與其試圖預測單一的 AI 未來，更務實的做法是讓宏觀經濟與制度框架保持足夠的彈性，以應對一個範圍廣泛、充滿不確定性的擴散路徑與轉型風險。 資料來源： https://www.imf.org/-/media/files/publications/imf-notes/2026/english/insea2026002.pdf