新技術總是會催人激動。鐵路的發明導致英國在19世紀40年代出現“鐵路熱”(Railway Mania)，投資者紛紛涌入鐵路股。上世紀20年代，收音機曾以類似的方式激發人們的想象力。而在不那么久之前，人們對互聯網普及的狂熱情緒使納斯達克(Nasdaq)指數在1995年至2000年期間上漲4倍。這種歇斯底里的背后除了“害怕踏空”的心理外，還源自人們對于創新能在多大程度上——以及多快——增進人類福祉和提高生產率抱有很高的期望。但最初的泡沫每每都會隨著現實與預期發生碰撞而破滅。
生成式人工智能(generative AI)——尤其是OpenAI的ChatGPT之類的大型語言模型(LLM)——的興起也引發了類似的狂熱。自去年11月ChatGPT推出以來，有關該技術（從撰寫論文到生成代碼，它可以自動完成各種任務）潛在經濟影響的興奮報告層出不窮。高盛(Goldman Sachs)估計，它可以推動提高生產率，從而使全球國內生產總值(GDP)在10年期間提高7%。
在很大程度上，估算技術所帶來的益處是一種猜測游戲。多數專家的共識是需要一段時間才能看到回報。的確，先前技術的影響經常被使用“J曲線效應”概念化，即最初采用時生產率可能下降，之后才會急劇上升。生成式AI會遵循類似的路徑嗎？
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