1987年，經濟學家暨諾貝爾獎得主羅伯特·索洛（Robert Solow）對資訊時代停滯的發展提出了尖銳觀察：在1960年代晶體管、微處理器、積體電路與記憶晶片問世後，經濟學家與企業預期這些新技術將顛覆職場並帶來生產力激增，然而生產力成長反而放緩，從1948年至1973年的2.9%降至1973年後的1.1%。

新型電腦有時反而產生過多資訊，生成繁複報告並大量列印紙張。原本被看好能促進職場生產力的技術，數年來卻成為失望。這一意外結果被稱為索洛生產力悖論，源自索洛對此現象的觀察。

索洛在1987年《紐約時報書評》文章中寫道：「你可以在各處看到電腦時代，但在生產力統計數據中卻看不到。」

關於企業高層如何使用人工智慧的數據顯示，歷史似乎正在重演，經濟學家與大型科技創辦人對該技術對職場與經濟影響的承諾變得複雜。儘管標普500指數中有374家公司在財報電話會議中提及AI，且多數表示技術導入完全正面，根據2024年9月至2025年的《金融時報》分析，這些正面採用並未反映在更廣泛的生產力提升上。

美國國家經濟研究局於今年2月發表的研究指出，針對美國、英國、德國與澳洲約6,000位CEO、財務長及其他高層管理者的調查顯示，多數人認為AI對其營運影響甚微。約三分之二的高層表示使用AI，但每週使用時間僅約1.5小時，且有25%受訪者表示職場完全未使用AI。研究指出，近90%的企業表示過去三年AI對就業與生產力沒有影響。

然而，企業對AI未來在職場與經濟的影響仍抱持高度期待：高層預測未來三年AI將提升生產力1.4%、產出0.8%。雖預期就業將減少0.7%，但受訪員工反而預期就業增加0.5%。

2023年，麻省理工學院研究者宣稱AI導入可使員工表現較未使用者提升近40%。但未見預期生產力增長的數據，令經濟學家質疑AI何時或是否能帶來企業投資回報，2024年企業在AI上的投資已超過2,500億美元。

Apollo首席經濟學家托斯滕·斯洛克（Torsten Slok）在部落格中援引索洛40年前的觀察寫道：「AI無處不在，唯獨在宏觀經濟數據中看不到。」他指出，目前在就業、生產力與通膨數據中皆未見AI影響。

斯洛克補充，除「七大科技巨頭」外，其他企業的利潤率與盈餘預期中也無AI跡象。

他引用多項學術研究，呈現AI與生產力效用的矛盾畫面。去年11月，聖路易聯邦儲備銀行在《生成式AI採用狀況報告》中指出，自2022年底ChatGPT推出後，累積生產力成長超額增加1.9%。然而2024年麻省理工學院研究則預測未來十年生產力僅增0.5%。

諾貝爾獎得主達隆·阿西莫格魯（Daron Acemoglu）當時表示：「我不認為十年0.5%的增長應被輕視，總比零好，但相較業界與科技媒體的承諾，仍令人失望。」

其他研究提供可能原因：人力資源解決方案公司ManpowerGroup的2026年全球人才晴雨表調查近14,000名來自19國的員工，發現2025年AI常態使用率增加13%，但對技術效用的信心卻下降18%，顯示持續存在不信任感。

波士頓諮詢集團研究指出，AI採用在某階段甚至可能適得其反，導致「AI腦疲勞」。針對1,488名美國全職員工調查顯示，使用三種或以下AI工具時生產力提升，但使用四種以上時自評生產力大幅下降，員工表示因過度使用技術而感到腦霧或犯更多小錯誤。

IBM首席人力資源官尼克爾·拉莫羅（Nickle LaMoreaux）表示，今年該科技巨頭將增加三倍年輕員工招聘，暗示儘管AI能自動化部分工作，取代初階員工可能導致中階管理者短缺，危及公司領導力培養。

當然，這種生產力趨勢可能會逆轉。1970至80年代的IT熱潮最終帶來1990年代至2000年代初的生產力激增，1995至2005年生產力成長率提升1.5%，結束數十年低迷。

史丹佛大學數位經濟實驗室主任埃里克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）在《金融時報》專欄指出，這一趨勢可能已開始逆轉。他觀察第四季GDP成長3.7%，儘管上週就業報告將新增職位修正為18.1萬，顯示生產力激增。他的分析顯示去年美國生產力跳升2.7%，歸因於AI投資轉向技術效益的釋放。前Pimco執行長暨經濟學家穆罕默德·埃爾-埃里安（Mohamed El-Erian）也指出，就業成長與GDP成長持續脫鉤，部分原因是AI持續採用，類似1990年代辦公自動化現象。

部分生產力提升可能隱藏於日常生活中。史丹佛經濟政策研究所領導的研究利用20萬戶美國家庭的網路瀏覽數據發現，生成式AI提升線上任務效率如求職、旅遊規劃或購物達76%至176%。但研究者發現，AI節省的時間多用於與朋友相聚或看電視，而非用於工作或新技能學習。

斯洛克認為AI未來影響可能呈現「J曲線」：初期表現與成果放緩，隨後爆發性成長。他表示AI生產力增長是否遵循此模式，取決於AI創造的價值。

迄今，AI的發展路徑已與IT前輩不同。斯洛克指出，1980年代IT創新者擁有壟斷定價權，直到競爭者推出類似產品；而今日AI工具因大型語言模型競爭激烈，價格持續下降，使用門檻降低。

因此，斯洛克推測AI生產力未來將取決於企業是否願意利用並持續將AI融入工作環境。他說：「從宏觀角度看，價值創造不在產品本身，而在於生成式AI如何被不同經濟部門使用與實施。」