人心之患甚于AI：跳出“AI末日论”探寻人类就业新出路

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人类对AI的恐惧或将在未来很长一段时间内成为热议焦点。

不久前，美国研究机构Citrini Research发布的《2028年全球智能危机》报告在网络上引发轩然大波，不少人陷入对AI的恐慌，甚至导致AI相关企业股价大幅下跌。

这份报告究竟阐述了什么内容呢？

它明确表示这只是一次“思想实验”，描绘了AI发展“过于成功”引发的经济崩溃场景，例如：

AI效率过高，使得智识不再稀缺，建立在智识稀缺基础上的经济行为难以为继，大量白领被替代，随之失去收入，房贷违约，金融市场崩溃；

企业因AI增效利润增长，但大量人员失业导致消费能力下降，形成“产出增长但消费引擎失速”的“幽灵GDP”现象；

原有商业模式面临巨大挑战，一些依赖人类惰性、信息不对称和品牌依赖的商业模式，如软件服务、中介平台（外卖、旅行预订）、支付处理（信用卡交换费）以及私募信贷等，会因AI介入而崩塌。

报告发布后没几天，美国金融科技公司Block宣布裁员约4000人，员工数从1万人减至6000人，理由是公司开发的自有AI工具“Goose”大幅提升效率，替代了相当一部分员工。

以往企业大规模裁员多因生存危机，但Block全年毛利润达103.6亿美元，同比增长17%，属于“盈利性裁员”。华尔街对此表示高度赞赏，Block股价一度涨超24%。

媒体纷纷惊呼“AI开始大规模替代人类了！”，打工人的焦虑进一步加剧，认为AI留给人类的时间不多了。

实际上，正如我们此前在《“AI让硅谷10万人失业”背后的真相》中所写，科技巨头以拥抱AI为名进行的大裁员，虽有部分确实是AI替代所致，但也有相当一部分并非AI之过。

比如2020-2022年科技企业的大规模扩张，疫情期间线上需求激增，美联储将利率降至接近零的水平，企业融资成本大幅降低，促使众多科技企业开启扩张。

亚马逊员工数直接翻倍，谷歌、微软基本扩张近7万人，国内的字节、美团、腾讯也纷纷突破10万人，Block在此期间也从近4000人扩张到1.2万人。

短期内吸纳巨量人员是科技企业此后几年接连裁员的主要原因。

据美国就业信息网站Layoffs.fyi的数据，2022年科技企业全球裁员约16万人，2023年约26万人，2024年接近15万人，去年也有“硅谷10万人被裁”的新闻。

而《2028年全球智能危机》更像是一篇情节顺风顺水、技术升级神速的“爽文”，忽略了技术在现实应用中的复杂性，以及人口、文化、经济、社会、政策等诸多因素对技术扩展的制约与平衡。

目前来看，AI产业尚未走出“索洛悖论”——1987年计算机已逐渐普及，但经济学家罗伯特·索洛发现“你能在任何场合看到计算机时代的到来，却在生产率统计数据中看不到任何变化”，即计算机虽被大量应用，却未带来生产率的显著提升。

直到20世纪末期，随着沃尔玛通过“零售链接”系统将库存周转率提升40%、戴尔实现按单生产模式革新等变革出现，计算机技术才真正释放生产力。

这表明仅靠新技术不足以推动生产力提升，还取决于组织变革、商业模式创新、政策环境等一系列因素。

经合组织（OECD）估计，未来十年AI带来的劳动生产率仅能增长0.4%-0.9%。

因此，“就业末日”的影响会被“索洛悖论”带来的时滞不断削弱，不会在短期内到来。

但不可否认的是，AI对就业的冲击和破坏将是前所未有的，人类就业的出路究竟在何方呢？

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最近阅读了经济学家蔡昉所著的《中国就业新趋势：人工智能如何重塑劳动力市场》，书中全面系统地分析了这一话题，从中大致可总结出AI时代人类就业的三种可能路径。

首先，较为理想的路径是实现“人机协同”。

人工智能只是一个技术平台，它既可能通过自动化淘汰岗位，也能通过改变生产流程创造生产率更高的岗位，引导AI走向哪条道路，取决于政策选择和制度安排。

人的能力包括认知能力和非认知能力，前者如算数推理、词汇能力、文字理解、数学能力和编码速度等，容易度量且易被AI模仿；后者如动机、自我控制、适应能力、社交技能、同理心和同情心等，是人类特有的隐性知识，难以被AI复制。

因此，人和机器在能力上具有互补性，AI并非必须以替代就业为目的，机器可用于提升人的能力，人指导机器工作，能在更高水平上增加服务的创意和情感体验，提升消费质量和消费者剩余。

若机器人只是简单替代人类，批量生产人类之前的产品，那只是更快地复制工业时代的成果，会造成供给严重过剩，忽略消费市场的变化和产品创新。

其次是转向具有“鲍莫尔成本病”性质的岗位。

什么是“鲍莫尔成本病”？

经济中存在一些行业，其生产率提升特别缓慢，长期来看经营成本趋于上涨，且具有极大的需求收入弹性。

经济学家威廉·鲍莫尔最初以表演艺术行业为例进行研究，后来扩展到医疗、教育、社会工作、文体、娱乐、公共管理、社会保障和社会组织等多个领域。

这些领域的生产率很难像数字产业、制造业那样大幅提升，甚至很多需要依赖补贴才能生存，但社会越发展，对它们的需求越大。

比如近年来的剧场热、演唱会热；医疗领域性命攸关，没人敢让AI完全接手，需求只会越来越高；AI时代的教育是人与机器的竞争，更需要因材施教，发展潜力巨大。

一般来说，社会生产力水平越高，越能支撑更多生产率提升慢的“鲍莫尔成本病”性质岗位，这也会吸纳大量就业。

再次，是具有“逆库兹涅茨化”特征的岗位。

经济学中有“库兹涅茨过程”的概念，即劳动力按劳动生产率从低到高转移，推动产业结构升级。

“逆库兹涅茨化”则相反，劳动力从生产率高的岗位转向低的岗位，比如白领失业后开网约车、做配送。

若存在大量“逆库兹涅茨化”岗位，意味着应对技术就业冲击的措施失败，大量失业人员只能竞争低生产率、低报酬的岗位，技术进步带来的生产率提升会被整体抵消，这也是“索洛悖论”出现的重要原因。

此外，人工智能时代的生产率分享机制也至关重要。

比如引入“AI税”，作为对受AI影响劳动者的转岗补偿、技能培训等经费。

扩大公共品供给是收入再分配的重要手段，若社会总供给和总需求中公共品比重高于私人品，会改变劳动要素的市场价格。

例如住房、教育、医疗等民众花费较多的领域，若成为公共品，即便换一份收入更低的工作，生活水平也不会降低，反而可能提高。

随着社会生产力的极大提升，推行普惠性社会福利也有可能实现。当前的社会保障多发放给“符合条件”的人群，仅能保障基本生活，且城乡差异较大。而普惠性社会福利应无差别发放，保障水平更高，并能随生产率提升而提高。

因为在AI时代，劳动者就业困境并非源于不努力或选择错误，已无必要通过区分发放社会福利。

值得注意的是，蔡昉在书中提到，面对AI冲击，政府应设立保护劳动者和就业岗位的公共利益底线，不应仅作为制衡的第三方机构或中立裁决者，因为利益均衡点并非天然存在，大变局下劳动者和就业岗位天然处于弱势，倾斜性保护符合社会利益。

我们曾在《光靠努力为什么不能涨薪？》中分析过美国劳动者如何逐步丧失涨薪筹码。

在石油危机、全球化、技术进步等大变局中，资方常以提升效率、市场和技术变化的自然结果为借口，将经济风险和不确定性系统性转嫁给普通劳动者，自身却获得更多博弈筹码。

此次AI技术变革中，像Block这样的公司将大裁员完全归因于技术变革，开启的不是AI时代，而是“AI末日”。

所以“人心之患甚于AI”，新技术的负面效应能否显现或得到遏制，关键在于人的作为。

本文来自微信公众号 “商隐社”（ID：shangyinshecj），作者：浩然，36氪经授权发布。

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