來源：DeepTech深科技

運營/排版：何晨龍

過去半年，關于“AI 會不會搶走我們的工作”的討論愈演愈烈。幾乎每隔幾周，就會有新的研究報告、行業預測或焦慮故事被推上輿論場。科技公司一邊喊著“AI 將賦能每一個人”，一邊悄悄收緊招聘甚至大規模裁員；白領群體中，“我的崗位還能撐幾年”的擔憂悄然蔓延…

最近，“AI 教父”杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）在接受采訪時也聊及這個話題。作為深度學習的奠基人之一、2024 年諾貝爾物理學獎得主，辛頓自離開谷歌后，便持續為 AI 潛在風險發出警示。

圖 | 辛頓接受采訪（來源：Youtube）

辛頓指出，回顧人類歷史，每一次重大技術革命都遵循相似的節奏：淘汰一類勞動，同時開辟新的就業空間。農業機械化把勞動力從土地上解放出來，他們走進了工廠；工廠自動化之后，人們又轉向辦公室和知識型工作。經濟體總能生長出新的需求層次，承接那些被舊技術擠出的勞動力。但 AI 不一樣，它不是守在某一扇門后的自動化工具，而是出現在每一扇門的后面。

一個客服人員失業后轉行學編程，發現 AI 也會寫代碼；再轉向法律文書處理，AI 同樣勝任；嘗試內容創作，AI 依然在場。每一次轉型還沒站穩，就可能被迅速追上。辛頓將這一判斷提升到了文明史的高度：人類一路走來，不斷突破各種局限。食物匱乏靠農業解決，距離障礙靠交通工具解決，體力限制靠機械解決。每一次突破都催生了全新的人類活動空間。而 AI 正在突破的，是人類智力本身。當智力不再構成瓶頸，新的空間在哪里？

辛頓坦言，自己目前沒有答案，也未見到任何人給出令人信服的解釋。他還給出了具體的時間預判：2026 年，AI 將在呼叫中心大規模替代人類客服；數年之內，便可能具備獨立運行、持續數月的軟件工程項目能力。這番言論一經發出，便引發討論。

但并非所有人都認同辛頓的觀點。不久后，另一位“圖靈獎得主”楊立昆（Lecun Yan）便公開回應。他措辭直接：“我敬重 Geoff（辛頓），但在技術革命對勞動力市場的影響這個問題上，他甚至不如達里奧·阿莫迪（Anthropic CEO）了解得多。”

（來源：X）

緊接著，他提出了一個更值得深思的觀點：不要聽 AI 科學家談這個問題，無論他們多么杰出；更不要聽 AI 公司 CEO 的判斷，無論他們多么成功。勞動經濟學的問題，應當交給研究勞動經濟學的學者來回答。

隨后，他點名 @ 了五位經濟學家：菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）、達龍·阿西莫格魯（Daron Acemoglu）、埃里克·布萊恩約弗森（Erik Brynjolfsson）、安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）和大衛·奧托（David Autor）。

這條帖子的價值，不僅在于立場表態，更在于它揭示了當前公共輿論中一個明顯的失衡。在“AI 會不會取代人類工作”這個議題上，聲量最大的始終是兩類人：AI 技術專家和科技公司管理者。前者對模型能力有深刻理解，但對經濟系統如何消化技術沖擊未必具備專業判斷力；后者既有商業動機去渲染 AI 的變革性，也有動機去回避其社會成本。

而真正以勞動力市場為研究對象、積累了數十年方法論和實證數據的經濟學家，在公共輿論中的存在感反而薄弱得多。那么，楊立昆點名的這五位學者，對于 AI 與人類共存的問題究竟持怎樣的觀點？我們不妨逐一了解。

達龍·阿西莫格魯可能是五人中對 AI 經濟影響最為審慎的一位。他任教于麻省理工學院（MIT）經濟學系，2024 年因制度經濟學方面的開創性貢獻獲得諾貝爾經濟學獎。近年來，他將研究重心轉向 AI 領域。2024 年，他發表論文《AI 的簡單宏觀經濟學》，結論出人意料：據其模型估算，AI 在未來十年對美國全要素生產率（衡量經濟體整體效率的核心指標）的提升幅度，大約只有 0.5% 至 0.9%。這一數字，與硅谷流行的“AI 將重塑全球經濟”的宏大敘事之間，存在近乎一個數量級的落差。

圖 | 達龍·阿西莫格魯 (來源：Wikipedia)

圖 | 大衛·奧托 (來源：Wikipedia)

圖 | 埃里克·布萊恩約弗森 (來源：Wikipedia)

圖 | 安德魯·麥卡菲 (來源：Wikipedia)

他的核心立場可以概括為“技術樂觀加制度焦慮”。一方面，他相信技術進步整體上擴大了經濟總量，但另一方面，他對收益的分配極為警覺。在《第二個機器時代》之后，他與布萊恩約弗森合著《機器、平臺、大眾》，進一步論證了數字經濟的一個顯著特征：增長越來越集中于少數平臺型企業和超級明星公司，而普通勞動者在增長中所分得的份額卻持續縮小。這一“贏家通吃”的趨勢在 AI 時代有被加速的可能。

圖 | 菲利普·阿吉翁 (來源：Wikipedia)

1.http://www.nber.org/papers/w32487

2.https://www.nber.org/papers/w34854

3.https://www.nber.org/papers/w32140

4.https://www.lse.ac.uk/lse-player/creative-destruction-ai-and-the-european-recovery

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