作为科技革命的源动力，通用目的技术需要通过技术扩散来增强影响力，才能推动生产力进步。本文利用文献引用关系构建人类知识网络，映射现实世界中的创新活动，分析通用目的技术的跨学科扩散过程，并参照上一轮信息通信（IT）革命中技术前沿国的经验，建模估算了本轮人工智能（AI）对劳动生产率的提升作用。模型显示，AI文献的“规模增长”及“融合深化”是技术扩散的关键特征，共同推动全领域的创新活动更为活跃，进而促进劳动生产率加速提升；基于AI技术扩散不及、等同或超越IT的三种情境假设，我们预计本轮AI有望在未来十年内推动劳动生产率的年均增速提高1.3~3.7个百分点。基于“通用目的技术-跨领域扩散-生产力进步”的传导机制，推动通用目的技术快速高效地转化为社会生产力可从三方面出发：维持学科内的高创新活力、提升其他学科与AI的融合水平、加速科技成果转化与推广。

    　　关键词 | 人工智能 技术扩散 知识网络 劳动生产率