Scaling Laws for Economic Productivity: Experimental Evidence in LLM-Assisted Consulting, Data Analyst, and Management Tasks
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摘要
本论文通过一项预注册随机对照实验，测量不同训练算力的13款LLM对500余名管理者、咨询师与数据分析师完成职业任务的速度与质量影响，并以此导出“经济生产率的缩放定律”。研究发现：每向前一年的模型进展约使任务完成时间下降8%；每10倍训练算力提升对应约6.3%的时间缩短；总体上接入任一AI即可将基础每分钟收益(EPM)提高约81.3%，并将含绩效奖金的总每分钟收益(TEPM)提高约146%；约56%的效率提升来自算力扩张，44%来自算法与其他日历时间进步 [page::0][page::2][page::6][page::17].
