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本文為商隱社原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系后臺

人類對AI的恐懼應(yīng)該會成為很長一段時間內(nèi)的重要話題。

前段時間，美國研究機構(gòu)Citrini Research發(fā)布了一篇名為《2028年全球智能危機》的報告，在網(wǎng)上引起了震蕩，很多人陷入了對AI的恐慌，甚至引發(fā)了AI相關(guān)企業(yè)股價的大幅下跌。

這篇報告到底講了什么呢？

它強調(diào)這只是一次“思想實驗”，描繪了AI發(fā)展“過于成功”而引發(fā)的經(jīng)濟崩潰，

比如：

AI效率太高，導致智識不再稀缺，建立在這個基礎(chǔ)上的經(jīng)濟行為將難以為繼，白領(lǐng)被大規(guī)模替代，隨即沒有了收入，房貸違約，金融市場崩潰；

企業(yè)利潤因AI增效而增長，但由于大量人失業(yè)沒有了消費，形成“產(chǎn)出增長但消費引擎失速”的“幽靈GDP”現(xiàn)象；

原有的商業(yè)模式也面臨極大挑戰(zhàn)，一些建立在人類惰性、信息不對稱和品牌依賴上的商業(yè)模式都會因AI的介入而崩塌，比如軟件服務(wù)、中介平臺（外賣、旅行預(yù)訂）、支付處理（信用卡交換費）以及私募信貸等。

這篇報告發(fā)布沒幾天，美國金融科技公司Block又宣布裁員約4000人，從1萬人削減到6000人，理由是公司開發(fā)了名為“Goose”的自有AI工具，效率大增，替代了相當大一部分員工。

以前企業(yè)進行大裁員，幾乎都是遇到了較大的生存危機，但Block全年毛利潤達103.6億美元，同比增長17%，屬于“盈利性裁員”。華爾街對這一行為表示出了極大贊賞，Block股價一度漲超24%。

媒體紛紛驚呼“AI開始對人進行大規(guī)模替代了！”，打工人也進一步陷入到了焦慮之中，認為AI留給人類的時間不多了。

其實，正如我們在前文《“AI讓硅谷10萬人失業(yè)”背后的真相》中所寫的，科技巨頭打著擁抱AI的旗號所進行的大裁員，不排除真有一部分是被AI替代的，但也有相當大的部分是AI不能背鍋的。比如2020-2022年科技企業(yè)的大規(guī)模擴張，疫情期間線上需求激增，美聯(lián)儲將利率降低到了接近零的水平，企業(yè)融資成本大幅降低，直接促使眾多科技企業(yè)開啟了大擴張。于是，亞馬遜員工數(shù)直接翻了一番，谷歌、微軟基本都擴張了近7萬人，那時期國內(nèi)的字節(jié)、美團、騰訊也紛紛突破了10萬人，Block這時期也從近4000人擴張到1.2萬人。

短期內(nèi)吸納了巨量人員是科技企業(yè)在此后幾年接連發(fā)起裁員潮的主要原因。

據(jù)美國就業(yè)信息網(wǎng)站Layoffs.fyi的數(shù)據(jù)，2022年科技企業(yè)全球裁員約16萬人，2023年約為26萬人，2024年接近15萬人，去年又有“硅谷10萬人被裁”這樣的新聞。

而《2028年全球智能危機》，更像是一篇從開始到結(jié)尾都順風順水、升級神速的“爽文”，忽略了技術(shù)在現(xiàn)實中擴展的復(fù)雜性，以及人口、文化、經(jīng)濟、社會、政策等諸多因素對技術(shù)擴展的擠壓和平衡。

目前來看，AI產(chǎn)業(yè)尚未走出“索洛悖論”——1987年計算機已逐漸普及，但經(jīng)濟學家羅伯特·索洛卻發(fā)現(xiàn)“你可以在任何場合看到我們已經(jīng)到了計算機時代，就是沒有在生產(chǎn)率的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中看到任何變化”，即雖然計算機已被大量應(yīng)用，但并沒有帶來生產(chǎn)率的顯著提升。

直到20世紀末期，隨著沃爾瑪通過“零售鏈接”系統(tǒng)將庫存周轉(zhuǎn)率提升40%、戴爾實現(xiàn)按單生產(chǎn)模式革新等變革出現(xiàn)后，計算機技術(shù)才真正釋放生產(chǎn)力。

這說明僅靠新技術(shù)并不足以推動生產(chǎn)力提升，也取決于組織變革、商業(yè)模式創(chuàng)新、政策環(huán)境等一系列因素。

OECD估計，未來十年，AI帶來的勞動生產(chǎn)率僅能增長0.4%-0.9%。

所以，“就業(yè)末日”的威力會被“索洛悖論”所帶來的時滯不斷沖淡，不會短期內(nèi)到來。

但無法否認的一個事實是，AI對就業(yè)造成的沖擊和破壞將是史無前例的，人類就業(yè)的出路在哪里呢？

最近讀了經(jīng)濟學家蔡昉寫的《中國就業(yè)新趨勢：人工智能如何重塑勞動力市場》，就全面系統(tǒng)地分析了這個話題，從中大致能總結(jié)出AI時代人類就業(yè)的三種可能路徑。

首先，比較理想的當然是實現(xiàn)“人機協(xié)同”。

人工智能只是一個技術(shù)平臺，它可能通過自動化破壞崗位，也可以通過改變生產(chǎn)流程創(chuàng)造生產(chǎn)率更高的崗位，引導人工智能走那條道，取決于政策選擇和制度安排。

人的能力包括認知能力和非認知能力，前者包括像算數(shù)推理、詞匯能力、文字內(nèi)容理解、數(shù)學能力和編碼速度，容易度量，也容易被人工智能模仿；后者包括動機、自我控制、適應(yīng)能力、社交技能、同理心和同情心等，這些只會做、不會說，是人特有的隱性知識。

所以人和機器在能力上是具有互補性的，人工智能并不需要以替代就業(yè)為必要動機，機器可以用來提升人的能力，人去告訴機器做什么，可以在更高水平上增加服務(wù)的創(chuàng)意和感受，提升消費質(zhì)量和消費者剩余。

如果機器人只是簡單替代人，批量產(chǎn)出人之前生產(chǎn)的東西，那只是在更快地復(fù)制工業(yè)時代的產(chǎn)品，造成供給嚴重過剩，忽略了消費市場的變化和產(chǎn)品創(chuàng)新。

其次是轉(zhuǎn)到具有“鮑莫爾成本病”性質(zhì)的崗位上。

什么是“鮑莫爾成本病”？

經(jīng)濟中存在這樣一些行業(yè)，它們的生產(chǎn)率提升特別慢，長期來看經(jīng)營成本趨于上漲，且具有極大的需求收入彈性。

經(jīng)濟學家威廉·鮑莫爾最初研究時拿表演藝術(shù)行業(yè)來舉例，后來擴展到相當多領(lǐng)域，像醫(yī)療、教育、社會工作、文體、娛樂、公共管理、社會保障和社會組織等。

這些領(lǐng)域的生產(chǎn)率很難像數(shù)字產(chǎn)業(yè)、制造業(yè)那樣有較大提升，甚至很多還要依賴補貼才能生存，但基本是社會越往前發(fā)展需求越大。

比如這幾年劇場熱、演唱會熱；還有醫(yī)療，性命攸關(guān)，誰也不敢說真的完全讓AI接手，需求只會越來越高；AI時代的教育不是人與人的競爭，而是人與機器的競爭，更需要因材施教，有相當大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

一般社會生產(chǎn)力水平越高，越能供養(yǎng)更多生產(chǎn)力提升慢的“鮑莫爾成本病”性質(zhì)崗位，這也會吸納相當多數(shù)量的就業(yè)崗位。

再次，就是具有“逆庫茲涅茨化”特征的崗位。

經(jīng)濟學中有個概念叫“庫茲涅茨過程”，是勞動力按照勞動生產(chǎn)率從低到高轉(zhuǎn)移，進而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

“逆庫茲涅茨化”就是反過來，從生產(chǎn)率高的跌落到低的，比如白領(lǐng)失業(yè)了去開網(wǎng)約車、做配送。

如果存在大量的“逆庫茲涅茨化”崗位，意味著應(yīng)對技術(shù)的就業(yè)沖擊失敗了，大量失業(yè)人員只能競爭低生產(chǎn)率、低報酬的崗位，技術(shù)進步帶來的生產(chǎn)率提升放在整體上就被抵消了，這也是前文能出現(xiàn)“索洛悖論”的重要原因。

還有很重要的就是人工智能時代的生產(chǎn)率分享機制。

比如引入“AI稅”，作為被AI影響到工作的勞動者進行轉(zhuǎn)崗補償、技能培訓等的經(jīng)費。

擴大公共品的供給也是進行收入再分配的重要手段，一旦社會總供給和總需求中，公共品具有比私人品更高的比重，就會改變勞動要素的市場價格。

比如民眾花費甚多的住房、教育、醫(yī)療，假如都成了公共品，那即便換一份收入比原來低的工作也不會降低生活水平，反而是提高了。

隨著社會生產(chǎn)力的極大提升，推行普惠性的社會福利也有可能實現(xiàn)�，F(xiàn)在的各種社會保障往往發(fā)放給“符合條件”的人群，只能進行最基本的生活保障，且城鄉(xiāng)之間差別較大。而普惠性的社會福利應(yīng)不做區(qū)分發(fā)放，保障水平更高，能隨著生產(chǎn)率的提升而水漲船高。

因為到了AI時代，勞動者就業(yè)的困境不是源于不努力，也不是由于他做了錯誤的選擇，已沒有必要通過區(qū)分發(fā)放社會福利。

還有非常值得注意的一點是，蔡昉還在書中提到，面對AI襲來，政府應(yīng)該設(shè)立一個保護勞動者和就業(yè)崗位的公共利益底線，不應(yīng)該只把自身當作一個發(fā)揮制衡作用的第三方機構(gòu)，也不是一個中立裁決者，因為利益均衡點是天然不存在的，大變局到來時，勞動者和就業(yè)崗位天然便是弱勢的一方，傾斜性施加保護是符合社會利益的行為。

我們曾在文章《光靠努力為什么不能漲薪？》中分析了美國勞動者是如何一步步喪失了漲薪的籌碼。在石油危機、全球化、技術(shù)進步等大變局發(fā)生時，資方往往以提升效率、市場和技術(shù)變化的自然結(jié)果為借口，把經(jīng)濟風險和不確定性系統(tǒng)性地轉(zhuǎn)嫁給普通勞動者，資方反而拿到了更多的博弈籌碼。

本次AI技術(shù)變革，Block那樣的公司，把大裁員又完全歸因于技術(shù)變革，它所開啟的不是AI時代，而是“AI末日”。

所以“人心猛于AI”，新技術(shù)的負面效應(yīng)能否顯現(xiàn)出來或得到遏制實屬事在人為。

歡迎與作者交流、探討~

       原文標題 : 人心猛于AI！