作者｜宇航猿 编辑｜靖宇 过去两年，关于 AI 的讨论几乎都绕着同一个词打转——失业。哪些岗位会消失，多少程序员会被取代，下一个被端掉饭碗的白领是谁。这个叙事好懂，也足够让人焦虑，所有人都能对号入座。 但前几天我重新听了一期 Dwarkesh Patel 的播客，两位经济学家——芝加哥大学布斯商学院的行为经济学家 Alex Imas，和牛津研究长期增长的经济学者 Phil Trammell——把这个问题整个翻了过来。 他们说，「AI 会取代什么」，其实是个没多少信息量的问题。机器越来越强，能干的事只会越来越多，这是趋势，没什么可争的。真正难、也真正重要的问题藏在反面： 当机器几乎什么都能干了，什么东西还是稀缺的？ 因为经济学里有一条近乎铁律的常识：价值，永远落在稀缺的那一头。一样东西如果要多少有多少，它就不值钱；财富和权力，最终都会流向那些「机器还造不出来」的地方。 顺着这个问题往下想，我发现答案一个比一个反直觉。而且越往深处走，它越不像一个关于「工作」的故事，更像一个关于「谁拥有什么」的故事。 01 「锅」，现在 AI 还背不起来 先从一个具体的怪现象说起。 这两年 AI 在很多专业领域的能力已经逼近、甚至超过普通从业者，但你会发现，律师、会计师、资深工程师这些岗位，被自动化的速度远比想象中慢。为什么？ 直觉答案是「AI 还不够强」。但 Imas 给了一个完全不同的解释：很多时候，你雇一个律师，买的根本不是他写文书、查案例的能力，而是一个能为结果『背书』的责任主体。 你需要的是一个能被吊销执照、能被起诉、能在出事时真正承担后果的「实体」。你需要有人能签字，需要有人能被解雇或被追责，需要一张合规的牌照挂在那儿。这些跟这个律师本人的业务水平几乎毫无关系，纯粹是制度要求「必须有个人站在那个位置上」。哪怕 AI 把活干得比他好十倍，那个「负责」的位置，暂时还是得由人来填。 Trammell 补了一个更精巧的模型，来自经济学家 Gans 和 Goldfarb 最近的研究，叫「O 形环自动化」。它的意思是，一份工作往往不是九个独立任务的拼盘，而是一根链条——你可以自动化掉其中九成，但只要最后那一成 AI 干得比人差，整个产品的质量就会被这最弱的一环拖垮。 于是理性的选择反而是：连那九成都先别自动化。反过来也成立，如果一个人把他负责的那一成干得拖泥带水，他也会把 AI 干得漂亮的那九成一起拉低。 这套模型一下子解释了那个一直让人困惑的现象：为什么明明 AI 的单项能力已经够了，整个岗位却迟迟没被替掉。因为决定一份工作能不能交出去的，不是它最强的环节，而是它最弱、最不能出错的那一环。 讲到这儿，故事好像有了一个温暖的结论：总有一些「人的部分」是 AI 替代不了的，人类只要守住责任、信任、签字画押这条底线就行。 但两位学者紧接着泼了盆冷水。 他们说，这些靠监管、执照、「必须有人负责」撑起来的护城河，大概率是『过渡性』的。 立法、当法官、当陪审员，以及各种把职业锁死在人类手里的牌照制度，在 Trammell 看来都属于过渡安排。人类历史上，「什么必须由人来做」「政治该怎么组织」已经变过太多次了，从狩猎采集的小部落，到帝国，到现代官僚制。一旦某种由 AI 主导的安排，在效率上彻底碾压了旧的组织，它迟早会把旧的挤掉。我们今天觉得「这事必须由人负责」，可能只是因为还没习惯把它交出去。 也就是说，「人类负责」这条底线，能撑一阵，但不是终局。 那么，如果连「责任」都守不住，AGI 之后还有什么是真正、长久稀缺的？ 02 机器人会越来越多，芭蕾舞演员不会 这里，对话拐进了一个更深、也更有意思的方向。 两位学者认为，真正不会消失的稀缺，是「人和人之间的关系」本身，经济学里管它叫「关系性商品」（relational goods）。一场朋友亲自张罗的婚礼、一次真人的心理咨询、一台现场的芭蕾。这些东西的价值，恰恰在于「提供它的是个活人」。 但真正有意思的不是这个结论，而是他们论证它的方式——他们没有诉诸感情，而是搬出了另一个概念： 进化。 Imas 的推演是这样的：假设世上有两种人。一种无所谓，谁能更好地模拟陪伴就用谁，AI 心理咨询师更便宜、更好用，那就用 AI。另一种人，心里有一种近乎道德的抵触，觉得把人际交往外包给机器这件事本身就不对。 那么，哪种人更可能找到伴侣、结婚、生育、把基因传下去？答案相当清楚，是后者。于是「偏好真人」这件事，会被自然选择一代代加强，而不是冲淡。Imas 还提到，遗传学家 David Reich 此前在同一档播客里说过，人类至今仍在被自然选择强烈地塑造。换句话说，哪怕现在有些人对 AI 陪伴无所谓，选择的压力也会把整体偏好往「更离不开真人」的方向推。 这是一个挺锋利的角度：我们偏好真人，也许不是因为我们高尚，而是因为不偏好真人的那批人，在漫长的演化里没能留下后代。 接着，对话里冒出一个特别精彩的画面，把「关系性商品，为什么会越来越贵」一句话讲透了。 Trammell 提到一个被大多数宏观经济模型忽略的概念，叫「投资专属型技术进步」（investment-specific technical change）。通俗地说就是：未来会疯狂变便宜的，主要是「资本品」——机器、算力、机器人；而消费里那些靠真人提供的部分，价格几乎不动。 他打的比方是：一个今年的机器人产品，明年可以变成一百个机器人——制造和算力在指数级膨胀。但芭蕾舞演员的数量，明年还是那么多。一场芭蕾的边际效用，和今天相比基本没变；可一个机器人的边际效用，比今天低得多。所以，如果你用「机器人」这把尺子去量那场芭蕾，我们对它的渴望，会比今天强烈太多太多。 这就是稀缺的魔法。当机器人多到近乎免费，你拿「机器人」当货币去衡量一场真人的演出，它就贵得离谱。不是芭蕾本身变好了，是它周围的一切都在贬值，于是它相对地、近乎疯狂地升值了。就像在一个遍地只有黄金的世界里，一杯干净的水才是真正的硬通货。 讲到这儿，「人」似乎稳稳站上了价值链的顶端：机器负责生产一切，人负责提供机器给不了的那点温度，然后坐收其利。 可如果你真的去看『钱』流向哪里，这个温情的图景立刻就碎了。 Imas 和 Trammell 让我们看看世界上最有钱的那批人，他们的财富到底是以什么形式存在的。 扎克伯格的绝大部分身家是 Meta 的股票。作为控股股东，他完全可以让 Meta 把利润全部拿去分红，自己揣着现金去消费——给妻子的生日请 MMA 教练、请舞者，买尽一切关系性商品。但他没有。他宁可让财富继续滚雪球，让 Meta 拿这些钱去建更多的数据中心。 马斯克更极端，他在认真谈论要在月球上建「电磁弹射器」，他是地球首富，可他显然并不在乎将来给他干活的，研究员是人还是 AI。 两位学者点出一个特征：最富的那批人，对资本有一种「永不满足」的胃口。 普通人挣够了就会转向消费、转向享受关系性商品，可这批人不会——他们的储蓄率最高，于是在足够长的时间里，雪球滚到最后，绝大部分财富都归了他们。而他们要的，恰恰不是芭蕾，是更多的机器、更多的算力、更多能继续生出机器的机器。 所以这里藏着一个残酷的错位：就算「人的价值」真的越来越稀缺、越来越贵，分到这份红利的，也未必是「人」。 稀缺的是关系，可攥着财富的，偏偏是那些根本不想要关系、只想要更多机器的人。 那普通人呢？普通人靠什么，在这场盛宴里分到一口？ 03 AI 是电，还是社交媒体？ 这是整期对话里，我觉得最该被记住的一个问题。 当主持人问，那些不在 AI 产业链上的国家——印度、尼日利亚、乌干达——现在到底该干什么？Imas 没有给那些标准答案（搞教育、建数据中心、培训本国工程师），他反问了一句： AI 到头来，会更像「电」，还是更像「社交媒体」？ 想想供电公司。它几乎是个垄断者，人人都得用电。但我们会觉得电力公司，握着巨大的政治权力和社会权力吗？不会。因为电带来的绝大部分好处，流向了「用电的人」——工厂、商店、千家万户都因此受益，而发电厂只赚一份平稳的钱。 电力的红利，是摊开的。 社交媒体正好相反。人人都在用，表面上还免费，但所有的「租金」——你的注意力、你的数据、广告费——全被平台收走了。同样是「人人都用」，一个把好处摊给了所有人，一个把好处虹吸进了少数几家公司。 AI 会走哪条路，几乎决定了普通人的命运。 如果 AI 像电：未来标普 500 里的每一家公司，都是因为用好了 AI 才挤进去的，AI 的好处摊薄在整个经济体里。那你只要买一份大盘指数，就等于分到了 AGI 的红利。用 Imas 的原话说——尼日利亚只要「买指数」，就拥有了 AGI。 如果 AI 像社交媒体：所有的钱都被 OpenAI、Anthropic 这几家公司收走，而你买不到它们——它们还没上市，收益高度集中在普通人够不着的私人股权里。那普通人和穷国，就被结结实实地甩下了。 什么东西能决定它往哪边倒？ Imas 说，是开源模型。如果开源始终只落后前沿半年到九个月，那么一旦有人摸到 AGI，几个月后人人都能用上同等的能力，AI 就更像电。这就是为什么开源不只是一场技术路线之争，它其实是「财富会摊薄，还是会集中」的总开关。 而就在这里，藏着一段我之前完全没意识到的历史纵深。 主持人抛出一个尖锐的事实：为什么洛克菲勒、卡内基这些一百年前的巨富，他们的后代并没有统治今天的世界？一个常被忽略的原因是——在很长的历史里，普通人根本没办法「拥有整个经济」。 在指数基金出现之前，你想让自己的财富跟着经济一起长大，就必须亲手押中那几家未来会暴涨的公司。押错了，你的财富就原地踏步。过去一百年，经济创造的绝大部分价值，其实高度集中在极少数公司身上——错过它们，再厚的本金也只是停滞。 直到 1970 年代，约翰·博格尔创立先锋集团（Vanguard），推出第一只面向普通人的指数基金，人类才第一次有了一件趁手的工具：不用挑公司，一把买下「整个市场」，搭上经济增长的便车。Trammell 说，这之后大概出现过一个「黄金窗口」——普通人终于可以让自己的财富，以和整体经济差不多的速度增长。 但这扇窗，可能正在慢慢合上。 今天最锋利的价值，越来越多地积累在没上市的私人公司里——OpenAI、Anthropic、SpaceX——这些恰恰是普通人买不到的资产。而普通人手里最大的一笔「资本」是什么？一套房子。偏偏房子是这个世界上最不适合「和 AI 互补」的资产：它的价值在于「离别人近」，可人类，在未来可能并不是重要的生产要素。当生产的中心从「人聚在一起」挪向「机器聚在一起」，房子这种押注在「人」身上的资产，就尴尬了。 当然，也有乐观的一面。发展中国家并非没有「弯道超车」的先例——非洲的移动支付，就直接跳过了信用卡和银行网点这一整代基础设施，M-Pesa 在肯尼亚的普及程度甩开了不少发达国家。Imas 说，一项足够剧烈的技术，确实可能让人直接跳过中间那一步，冲到前面去。 于是，「穷国该干什么」这个看起来很发展经济学的问题，被还原成了一个特别朴素、也特别尖锐的问题：在 AI 即将创造的这堆财富里，你手上有没有一张『所有权』的票？ 听完整期对话，我最大的感受是，我们对 AI 的那点集体焦虑，可能从一开始就瞄错了靶子。 我们都在担心「工作」会不会被抢走。但这两位经济学家用一整套推演说明：工作只是表象。一份工作的背后，是一份收入；一份收入的背后，是你对这个经济体的「一点点所有权」。AI 真正动摇的，不是你会不会失业，而是——当机器几乎可以生产一切，唯一还稀缺的，是『拥有那些机器』的资格。 Imas 还有一句话戳中了我。他说，现在关于 AI 的叙事这么负面，并不是因为坏事更可能发生，而是因为「想象一个还不存在的好东西，比留恋一个正在失去的东西，要难得多」。 描述失业很容易，你只要指着一个具体的人说「你的工作没了」；而描绘一个所有人都受益的未来却很难，因为它还不存在，没有画面。 恐惧，总是跑在希望前面。 他最后那句话听着轻飘飘，分量却很重——「这世上没有反对电的人」。电当年也抢过一些人的饭碗，可今天没人站出来反对电。区别在哪儿？在于电的好处，最终摊给了每一个用电的人。 AI 会不会有一天，也变成一种没人想反对的东西？这恐怕不取决于模型有多强，而取决于一件更朴素的事：当机器什么都能造的时候，那一点造不出来的价值，以及「拥有这些机器」的资格，究竟是被几家公司收进口袋，还是摊到了每一个普通人头上。 这道题，现在还没有答案。但至少，它比「AI 会不会抢走我的工作」，更值得我们焦虑。