人心猛于AI！
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人類對AI的恐懼應該會成為很長一段時間內的重要話題。
前段時間，美國研究機構Citrini Research發布了一篇名為《2028年全球智能危機》的報告，在網上引起了震蕩，很多人陷入了對AI的恐慌，甚至引發了AI相關企業股價的大幅下跌。
這篇報告到底講了什么呢？
它強調這只是一次“思想實驗”，描繪了AI發展“過于成功”而引發的經濟崩潰，
比如：
AI效率太高，導致智識不再稀缺，建立在這個基礎上的經濟行為將難以為繼，白領被大規模替代，隨即沒有了收入，房貸違約，金融市場崩潰；
企業利潤因AI增效而增長，但由于大量人失業沒有了消費，形成“產出增長但消費引擎失速”的“幽靈GDP”現象；
原有的商業模式也面臨極大挑戰，一些建立在人類惰性、信息不對稱和品牌依賴上的商業模式都會因AI的介入而崩塌，比如軟件服務、中介平臺（外賣、旅行預訂）、支付處理（信用卡交換費）以及私募信貸等。
這篇報告發布沒幾天，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”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年科技企業的大規模擴張，疫情期間線上需求激增，美聯儲將利率降低到了接近零的水平，企業融資成本大幅降低，直接促使眾多科技企業開啟了大擴張。于是，亞馬遜員工數直接翻了一番，谷歌、微軟基本都擴張了近7萬人，那時期國內的字節、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。
短期內吸納了巨量人員是科技企業在此后幾年接連發起裁員潮的主要原因。
據美國就業信息網站Layoffs.fyi的數據，2022年科技企業全球裁員約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尾都順風順水、升級神速的“爽文”，忽略了技術在現實中擴展的復雜性，以及人口、文化、經濟、社會、政策等諸多因素對技術擴展的擠壓和平衡。
目前來看，AI產業尚未走出“索洛悖論”——1987年計算機已逐漸普及，但經濟學家羅伯特·索洛卻發現“你可以在任何場合看到我們已經到了計算機時代，就是沒有在生產率的統計數據中看到任何變化”，即雖然計算機已被大量應用，但并沒有帶來生產率的顯著提升。
直到20世紀末期，隨著沃爾瑪通過“零售鏈接”系統將庫存周轉率提升40%、戴爾實現按單生產模式革新等變革出現后，計算機技術才真正釋放生產力。
這說明僅靠新技術并不足以推動生產力提升，也取決于組織變革、商業模式創新、政策環境等一系列因素。
OECD估計，未來十年，AI帶來的勞動生產率僅能增長0.4%-0.9%。
所以，“就業末日”的威力會被“索洛悖論”所帶來的時滯不斷沖淡，不會短期內到來。
但無法否認的一個事實是，AI對就業造成的沖擊和破壞將是史無前例的，人類就業的出路在哪里呢？
最近讀了經濟學家蔡昉寫的《中國就業新趨勢：人工智能如何重塑勞動力市場》，就全面系統地分析了這個話題，從中大致能總結出AI時代人類就業的三種可能路徑。
首先，比較理想的當然是實現“人機協同”。
人工智能只是一個技術平臺，它可能通過自動化破壞崗位，也可以通過改變生產流程創造生產率更高的崗位，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，前者包括像算數推理、詞匯能力、文字內容理解、數學能力和編碼速度，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的創意和感受，提升消費質量和消費者剩余。
如果機器人只是簡單替代人，批量產出人之前生產的東西，那只是在更快地復制工業時代的產品，造成供給嚴重過剩，忽略了消費市場的變化和產品創新。
其次是轉到具有“鮑莫爾成本病”性質的崗位上。
什么是“鮑莫爾成本病”？
經濟中存在這樣一些行業，它們的生產率提升特別慢，長期來看經營成本趨于上漲，且具有極大的需求收入彈性。
經濟學家威廉·鮑莫爾最初研究時拿表演藝術行業來舉例，后來擴展到相當多領域，像醫療、教育、社會工作、文體、娛樂、公共管理、社會保障和社會組織等。
這些領域的生產率很難像數字產業、制造業那樣有較大提升，甚至很多還要依賴補貼才能生存，但基本是社會越往前發展需求越大。
比如這幾年劇場熱、演唱會熱；還有醫療，性命攸關，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，有相當大的發展潛力。
一般社會生產力水平越高，越能供養更多生產力提升慢的“鮑莫爾成本病”性質崗位，這也會吸納相當多數量的就業崗位。
再次，就是具有“逆庫茲涅茨化”特征的崗位。
經濟學中有個概念叫“庫茲涅茨過程”，是勞動力按照勞動生產率從低到高轉移，進而推動產業結構升級。
“逆庫茲涅茨化”就是反過來，從生產率高的跌落到低的，比如白領失業了去開網約車、做配送。
如果存在大量的“逆庫茲涅茨化”崗位，意味著應對技術的就業沖擊失敗了，大量失業人員只能競爭低生產率、低報酬的崗位，技術進步帶來的生產率提升放在整體上就被抵消了，這也是前文能出現“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崗補償、技能培訓等的經費。
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。
隨著社會生產力的極大提升，推行普惠性的社會福利也有可能實現�，F在的各種社會保障往往發放給“符合條件”的人群，只能進行最基本的生活保障，且城鄉之間差別較大。而普惠性的社會福利應不做區分發放，保障水平更高，能隨著生產率的提升而水漲船高。
因為到了AI時代，勞動者就業的困境不是源于不努力，也不是由于他做了錯誤的選擇，已沒有必要通過區分發放社會福利。
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，政府應該設立一個保護勞動者和就業崗位的公共利益底線，不應該只把自身當作一個發揮制衡作用的第三方機構，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、技術進步等大變局發生時，資方往往以提升效率、市場和技術變化的自然結果為借口，把經濟風險和不確定性系統性地轉嫁給普通勞動者，資方反而拿到了更多的博弈籌碼。
本次AI技術變革，Block那樣的公司，把大裁員又完全歸因于技術變革，它所開啟的不是AI時代，而是“AI末日”。
所以“人心猛于AI”，新技術的負面效應能否顯現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！
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