杨立昆批评阿莫迪，观点是否站得住脚？

本文来自微信公众号：字母榜，作者：李熙

大人物之间的公开争论，对普通大众而言比神话里的神仙打架更具看点。神仙打架可能波及凡人，而大人物的对骂既精彩又安全，多关注或许还能增长见识、提升认知。

AI领域的权威人物兼网络红人杨立昆，公开指责Anthropic老板达里奥·阿莫迪“不懂经济”，甚至称辛顿“比达里奥更不懂经济”，这一事件迅速引发关注。

事情的起因是阿莫迪此前在接受美国福克斯新闻网采访时称：“1-5年内，50%的入门级律师、咨询业者、金融业者将被彻底挤出就业市场。”

客观来说，阿莫迪宣称某行业或全行业近半数从业者会被AI取代，如今已成为一种常见现象。就像太阳每天照常升起、特朗普的推文常以感叹号结尾一样，阿莫迪本季度再次发布类似言论也不足为奇。

不过，这段数月前采访的片段近期被杨立昆看到，这位资深的网络活跃者毫不留情，在社交媒体上点名批评：

“达里奥错了，他对技术革命在劳动力市场的影响完全不了解。关于这个话题，大家不要听他的，也不要听信奥特曼、班吉欧、辛顿，或者我。应该相信毕生研究该领域的经济学家。”

随后他列举了五名知名经济学家。

杨立昆并未就此停手，前两天看到“AI教父”杰弗里·辛顿在播客中提到“AI将取代体力和脑力工作岗位”的片段后，再次尖锐评论：

“我和辛顿关系很好，但他对技术革命在劳动力市场的影响，理解比达里奥还少。再次强调：就算AI科学家再厉害，大家也不要相信他们在这个话题上的观点。AI大厂CEO关于劳动经济学的言论更不可信。应该相信声誉良好、专业精通的经济学家。”

图注：大佬锐评大佬

接着他再次列举了同样的五名经济学家。

杨立昆的这些话表面上客观正确，但深入分析就会发现其中的趣味。实际上，杨立昆自己对AI在就业市场的影响有明确看法，而且他列举的经济学家中近一半可能并不支持他的观点。

虽然杨立昆告诉大家不要相信他关于“AI劳动经济学”的看法，但如果有网友反对他的观点，他会毫不客气地反驳。

杨立昆的观点属于与AI末日论对立的乐观派：技术进步带来的工作岗位变动是暂时的，不会引发长期大规模失业潮。

持这一观点的人近年来一直强调，人类历史上所有技术进步和革命在大幅提高生产率后，虽然会有过时行业和岗位消失，但会出现更多更有价值的行业和岗位。本次AI的飞跃与历史上其他技术革命相比，没有本质区别。

搞笑哏图：“AI支持者和AI反对者的交集，是在推特上和杨立昆吵架。”

很多跟帖网友对杨立昆的推荐表示怀疑，因为大家都知道经济学家常常预测不准经济走向。

杨立昆尖锐反驳：“不能因为一位诺贝尔经济学奖得主在某个话题上出错，就认为所有经济学家都会一直出错，这种逻辑站不住脚。”

有网友疑惑：“为什么要听经济学家的？我自己观察世界就够了。每天都有AI导致大公司裁员的消息，名单长得列不完。”

杨立昆回应：“失业潮的原因有很多，AI很适合成为这些原因的‘背锅侠’。当前国际贸易的不确定性，可能是更重要的因素。”

有网友表示：“杨老师，您是不是搞错了？AI和之前的技术飞跃不一样，它开始替代人类的主体性了。”

杨立昆极力反驳：“不！AI在本质上与之前所有技术革命没有区别。阿莫迪等人把AI描述得与过去技术飞跃完全不同，是为了凸显自己的成就。他们要么是自我陶醉，要么是因利益关系而立场不客观。”

网友们纷纷认为，在AI对当前经济局面的影响方面，相信AI从业者可能比相信经济学家更靠谱。毕竟从业者身处一线，有即时反馈，听经济学家的话可能会错失机会。

杨立昆对这些网友的回复充满挖苦：

“你这话就像说物理学家错失了内燃机引擎的商机一样。”

“科技公司CEO对劳动经济学的了解，和一级方程式车队领队对热力物理学的了解差不多。”

“这就像说‘一级方程式车手是最好的物理学家’一样，愚蠢至极。”

杨立昆推荐的五名经济学家，他们关于AI和就业的观点值得相信吗？

曾在北美多家科技大厂工作的经济学博士孙缙蔷（化名）回答了这个问题：

杨立昆列举的五位经济学家，和他自己一样，都是行业内的泰斗、宗师级人物。但经济学界的前辈不一定能跟上新时代，更别说他们不一定都深入了解AI行业。

“他们的地位都很高，但可能太高了。这些老教授年纪大、学术事务繁忙、远离硅谷，观念有些落后很正常。”

而且这五名经济学家中，只有两位和杨立昆一样是乐观派。

其中，杨立昆的法国老乡、去年诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁立场中立。达龙·阿西莫格鲁与大卫·奥托这对搭档对AI的就业影响持保守、消极看法。只有埃里克·布莱恩约弗森与安德鲁·麦卡菲这对研究搭档持积极、乐观态度。

菲利普·阿吉翁虽然因“创新与经济增长”课题获得诺奖，但目前基本未对AI发表过看法。他的社交媒体账号由学生打理，日常内容多是同行职务变动和新书广告。

图注：“趁网红老乡转发的热度，给自己同事的新书打个广告”

埃里克·布莱恩约弗森与安德鲁·麦卡菲的AI乐观派观点，在孙缙蔷博士看来有些过于乐观。

布莱恩约弗森是这些经济学家中研究课题最接近AI的一位，他持续宣扬AI带来的改变既正面又普惠，且各行业资历浅的新人能从AI改进中获益最多。“为了提升日常生活体验，数百万人会拥抱AI。”

但孙缙蔷表示，他听过布莱恩约弗森参加的座谈会，对方一直强调“AI对浅资历者生产力帮助最大”。这与孙缙蔷在业界的实际感受不符，于是他细读了布莱恩约弗森引用的论文，发现研究对象全是人工客服呼叫中心。

孙缙蔷指出，呼叫中心是当代大企业中极少数依赖个人能力而非团队协作的部门。这种单打独斗的岗位，新手确实能通过AI指导快速提升工作效率。

但大多数需要团队协作的岗位，依赖资深者带领新人，通过分工实现最大效益。新人积累经验后成为资深者，整体提升劳动力市场水平。现在AI直接替代了新人入门的简单工作，很难说这对职场新人是普惠性帮助。

达龙·阿西莫格鲁与大卫·奥托的AI负面观点，在孙缙蔷博士看来又过于低估AI的发展速度和深度。

阿西莫格鲁和奥托是MIT经济学系的核心人物，也是“技术与劳动力市场”课题的负责人。孙缙蔷称，他们从1990年代就开始研究“自动化的生产率改善”，过去的思维定式被用来理解现在的AI大潮。但AI发展如此迅速，老观点可能无法适应新形势。

所以阿西莫格鲁现在提到AI基本没有好话。他和奥托沿用过去的观点，认为经济体自动化程度加深后，因技术变革失业的人即使再就业，算上技术进步的溢出效应，收入仍会实质减少。

至于“AI会降低全社会的集体智识”，阿西莫格鲁说这话的频率，和阿莫迪渲染AI末日的频率差不多。

图注：“达龙上个月又说AI让大家变笨了”

即使阿西莫格鲁不说AI坏话时，也没有夸赞AI。比如2024年秋天的论文《AI简明宏观经济学》中，他表示AI不会造成大范围永久性失业，因为“十年内AI能提升的全要素生产率不会超过0.66%”。

这种说法让人联想到诺奖得主罗伯特·索洛和保罗·克鲁格曼。1987年，索洛说：“你在任何地方都能看到电脑，唯独在生产力统计中看不到。”1998年，克鲁格曼说：“到2005年左右，互联网对经济的影响不会超过传真机。”

杨立昆推荐的法国老乡菲利普·阿西莫格鲁，过去几十年研究“熊彼特增长模型”，将熊彼特的“创造性破坏”观点建模。熊彼特1942年在著作中阐述“创造性破坏”时提到，每次这种变化都会产生众多小赢家、少数超级大赢家和许多明显的输家。

芝加哥大学教授艾历克斯·伊马斯从ChatGPT面世起就开始使用，并给邻居大妈的电脑安装了Claude，他最近参考了这一观点：大家担忧的不是未来能否成功，而是现在是否会失败。

在播客节目中，伊马斯说：“假设AI能复刻之前技术革命的就业改善效果，大家要注意一点。你在专著中看到农业和制造业就业收缩、服务业就业剧增的历史曲线图，时间跨度是几十年。如果AI在五年内复制这个效果，社会现在的焦虑就有必要立即转化为托底的公共政策。”

也就是说，现在的人与历史上受技术冲击的劳动者，共享的不是相似的实际境遇，而是相似的心理体验：

痛感和声音最大的群体不是当时生活最苦的人，而是收入跌幅比例最大、生活状况变动最剧烈的人。

大家并没有真的被新技术完全挤出就业市场，最惨的是转行。转行的成本、过程中的阵痛以及之后的收入降低，几乎全由受冲击群体的个人承担。如果技术进步要让这些输家为未来的社会改善当下付出代价，实在缺乏善意。

至于哪个行业、哪些人会成为输家，伊马斯在播客中表示他也不知道。唯一能确定的是AI已经给就业市场的信号带来强烈扰动，其成因机制和未来影响目前无法确定。

如此不确定，是因为伊马斯认为现在通过“AI暴露度”猜测失业的方法完全不可靠。在MIT刊物的报道中，他指出当下的“AI暴露度”方法只有热度，完全忽略了稀缺性和弹性等基础经济学因素。

伊马斯教授举例：

假设有个程序员在一家主打高端约会app的公司工作，他使用AI编程工具后，一天能完成过去三天的工作量。

现在雇主花一份工资能买到三份产出，问题来了：这个程序员的岗位能保住吗？

生产率提升通常会导致产品降价。在当前市场环境下，老板会将这部分收益转化为投资，并降价促销以避免竞争对手领先。降价后的产品会吸引更多顾客。

但顾客会增加多少呢？如果约会app的日活用户能增加几百万，不仅这个程序员的饭碗能保住，公司还可能考虑扩招。如果增长量微弱，这个程序员就会被裁。

将这个例子的思路规范化，就是“AI暴露度”反映不出的关键因素：AI应用后的价格弹性和需求稀缺性的具体数值。这些基础经济数据目前不存在，官方统计部门没有相关统计，OpenAI和谷歌Deepmind也刚招聘经济学专业人才研究这个问题。

AI对社会整体和个人来说是福是祸，连专业的经济学者都不确定，我更无法给出答案。如果我有预测未来的能力，2012年就会和朋友一起投资比特币，现在也不用写稿赚钱了。

我唯一能确定的是，自媒体上任何关于AI对单一国家经济和就业市场超过一年的预测都要打问号，超过三年的基本可以当作玄幻网文，提供的是心理安慰而非事实信息。

如果你想成为AI发展中的少数大赢家，最好先问问自己：

2012年你投资加密货币了吗？如果赚了钱，2020年代前有没有放进冷钱包或换成法币资产？2015-2016年有没有跟着“涨价去库存”的潮流买房？2020年代前有没有脱手解套？

此刻，很难不像前几年某位官方发言人那样，引用一句“答案在风中飘”。