AI 导致大规模失业的情况可能还没有那么严重

@阑夕：时报作家 Ezra Klein 写了一篇专栏，说根据他的采访记录，AI 导致大规模失业的情况可能还没有那么严重，坏消息是，严重的问题另有其处：

3 月的一份民调显示，70% 的美国人认为 AI 将导致自己的就业机会减少，高于一年前的 56%，还有 30% 的受访者担心即将失业。

这有什么好奇怪的呢？AI 公司的老板们一直在频繁发出劳动力市场濒临瓦解的警告：

– Anthropic 的创始人表示，最快不超过 5 年，一半的初级白领岗位就会永久消失；

– 微软的 CEO 则声称，大多数文职工作会在 18 个月以内就被 AI 完全接管；

– OpenAI 发布了一份文件，呼吁实行每周 32 小时工作制，通过降低人类生产力来缓解大规模失业；

– 就在 NYT 的大楼外面，有一家我根本没听过的 AI 公司包下了巨幅广告牌，上面写着「停止雇佣人类」；

我可真谢谢你们了。

如果你对这轮 AI 叙事深信不疑，那么毫无疑问投降就是唯一的选择。

AI 被设计为可以廉价模仿人类在电脑上所能做到的所有行为，但它从来不需要睡觉，也无意组建工会，而且确实在许多任务上表现得比真人更为出色。

所以公司当然乐于用机器取代人类，它们也已经在这么做了，Meta、Oracle、Block 都在努力买断员工工龄，并坦然的把 AI 写为原因。

不过谨慎一点总是没错的，这些科技公司可能只是处在一轮招聘周期的末尾，同时想对资本市场讲述一个刺激投资人颅内 G 点的故事，AI 行业的大佬们固然是神经网络的专家，但他们未必也是劳动力市场的专家。

首先，宏观数据没有配合 AI 行业，2026 年 3 月的失业率是 4.3%，去年同期是 4.2%，平均时薪亦保持稳定。

Claude Code 是很牛逼，但软件工程师的岗位需求还在上涨，原因应该不难理解。

主流经济学界也对大规模失业的末日预言持怀疑态度，芝加哥大学的经济学家 Alex Imas 认为，绝大多数讨论 AI 的话题都存在误区：「答案始终取决于什么会变得稀缺。」

– 从人类历史来看，卡路里在很长一段时间里是稀缺的，我们的技能都是服务于寻找食物；

– 农业的发展逐渐解决了食物短缺的问题，然后就轮到商品变得稀缺；

– 工业制造带来了平价商品的海量供给，接着技术变得稀缺了，医生、律师和工程师因为掌握知识而获得高薪；

– 现在我们担忧 AI 会让知识也不再值钱，就像衣服和草莓如今人人都能消费那样，学习的成果也变成了消费品……

但稀缺本身是相对的，AI 可以完成的任务被讨论得太多了，更值得注意的是，有哪些任务是人们不希望 AI 来做的。

以下是计量经济学的一个发现：人类的财富越多，他们对于其他人类的需求就会越多，而不是越少。

于是，更有人味、体验或者意义的商品和服务，是一定稀缺的，有来路的衣裳、有调性的食物、能面对面的医生、让人感到被理解的理疗师、了解自己孩子的家教…… 这些社会关系，将会迎来爆发式增长。

是的，AI 剥夺了人类和电脑共事的场景，而人类又被赶去和人类共事。

事实证明，自动化程度越高，我们就越珍视人的温度。以咖啡为例，过去在家做浓缩咖啡很费劲，如今咖啡机已经人手一台。

所以这导致咖啡店倒闭了吗？当然没有。咖啡师比以往任何时候都多，咖啡店也比以往任何时候都多。咖啡作为商品反而催生了更多对咖啡体验的需求。

这就是稀缺性所赋予的价值。

好了，这是 Alex Imas 的结论，在 AI 的辣手摧花下，人类从事的岗位会进入一个以人性化为标准的时代。但还有一种可能性是，人类劳动力搞不好也不会发生巨大的改变。

1979 年，首款电子表格软件 VisiCalc 在 Apple II 上发布，它能在几分钟内完成过去需要整组会计师花上好几天时间的工作。

当时就有人预言会计师这个行业要无了，然而，此后 40 年间会计师的数量反而增长了 4 倍以上。

亚利桑那州立大学会计学教授 Eldar Maksymov 认为：「电子表格软件挖出了潜藏于市场里的财务需求，这种需求之前没被发现，只是因为成本没能降到够低。」

这是「杰文斯悖论」的一派主张，1865 年，英国经济学家杰文斯发现煤炭并没有因为蒸汽机对于生产率的提升而减少消耗，恰恰相反，因为成本更低廉了，煤炭的应用范围更广泛了。

Eldar Maksymov 相信历史的先例，「在大量采用计算机技术的职业群体里，就业增长速度都远超没有采用计算机的职业群体，成本的下跌，对应需求的增长，最终推动就业规模的扩大化。」

简单来说，能力的提升，会让人类意识到还有更多事情可做。

我的经历似乎也验证了这个说法，10 年前我刚开始做播客的时候，整个团队只有我一个研究员，现在我已经管理着一整支团队运作节目，而这让我的工作变得更轻松了吗？

完全没有，我投入准备的精力更繁重了，因为团队带来的信息增量，让我需要消化和思考的时间成倍增长，而我的播客也越做越大了。

我认识的所有热衷于拥抱 AI 的人，如今都比以前更加忙碌，因为他们能做的事情更多了，不是说好的 AI 会让大家摆脱工作享受生活吗？

当然，至于 AI 到底是提升了生产力，还是制造了提升生产力的假象，结论因人而异：

– 慢慢啃完一本难懂的书，远远好于快速吸收十本书的摘要；

– 认真通透的写完初稿，也比编辑五个由 AI 生成的大纲更能激发想法；

我的意思是，效率感本身是值得警惕的，那些把活儿都交给龙虾去做的人我见多了，但说实话，他们的工作质量都是在下降的。

但还是容我岔开话题，沃顿商学院教授 Ethan Mollick 曾提出过他对 AI 的基准测试：它是否比你在当下能够找到的最适合的人类更加优秀？

在他看来，问题不在于 AI 是否胜过顶级的编辑、程序员、心理医生或是旅行顾问，而是它能否优于你在急需帮助时可以联系到的最佳人选。

我想了一下，过去一年里，我确实觉得 AI 要比我身边的人更为出色：

– 我的编辑很博学，但他需要休息，还得分时间给其他作家；

– 我的按摩师也好得没话说，就是一般而言每个星期她只能接待我一次；

– 我也能找到专业的医生，但挂号却很麻烦……

所以或许我已经触及到了被反复警示过的临界点 ——AI 开始有能力取代我生活中的人类角色。

但事实并非如此。AI 越是强大，我越是需要和身边的人交流：

– AI 认为我应该为某个身体症状引起重视，于是我去看了医生，发现只是普通的过敏；

– AI 对我的个人困境发出锐评，然后促使我和心理医生开始了新的对话；

– AI 帮我验证了一个研究思路，这成了我和编辑讨论的一个新选题；

– AI 让视频制作变得轻松了，因此我可以有更多的要求去和剪辑师沟通……

怎么说呢，尽管我不认为经济完全自动化以及大规模失业浪潮是必然到来的，但也不能完全排除这种概率，AI 是一种与以往截然不同的技术，灵活性和成长性帮它超出了工具的范畴。

更可能的情况是，AI 不会取代所有或者大部分的工作岗位，而是取代其中一部分，但奇怪的是，恰恰是这种可能性让我们准备不足。

一个 AI 替代 800 万劳动力的世界，要比替代 8000 万劳动力的世界更难应对，如果真的是那种「大的来了」事件上演，全面重组经济反而有机会「不破不立」。

疫情就是一个例证：那场冲击如此彻底，以致于社会不能再像以前那样将工人们的不幸归咎于他们自身，于是只好建立了一套前所未有的补贴体系，让成千上万的人得到保障。

而当失业影响的范围更小，我们反而更为残忍，美国因为全球化流失的岗位大约有 200 万个，这在整体就业市场里不是太大的数字，但对这 200 万个具体的家庭来说，却是毁灭性的打击。

如果全国的卡车司机或是营销经理都丢了工作，我们很快就会采取行动，然而如果只是卡车司机或营销经理的失业率翻了 3 倍，那么我们就会像以前一样，暗示这是他们自己的错，给他们几个月的失业保险和培训机会，然后继续对这种结构化的困境视而不见。

另一个现实是，即便 AI 让带有深刻关系的技能变得值钱起来，它同时也会削弱人类学会这些技能的本事。

年轻人和朋友相处的时间已经从 2003 年的 12 小时 / 周减少到 2024 年的 5 小时 / 周，谈过恋爱的高中生比例也从 2000 年的 80% 骤降至 2024 年的 46%，约 1/4 的 00 后在过去一年里没有发生过性行为。

AI 也许是这种社交解体现象的帮凶，它提供了一种数字化的关系模拟，不再让人有动力去体验真实关系里的快乐与痛苦。

如果 Alex Imas 是对的 —— 我相信他是对的 —— 那么我们与他人建立深刻关系的能力，将成为一项核心且高价值的个人资产，而我所担心的，是这恰好也是技术从年轻人身上摧毁的东西。

当我乐观的期待 AI 时代所能创造的未来时，那幅画面充满富足，人类被鼓励过上追随本心的生活，而当乐观被打碎后，世界仍是如此，区别在于财富被垄断，而我们重视的深刻关系，却早就不知道该如何维系。