大人物骂大人物的场景,对普罗大众来说比神仙公开打架还好看。神仙打架不免波及凡人,大人物对骂两句又精彩又安全,多看看说不定还能增广见闻抬高素养。

AI界的大宗师兼大网红杨立昆,指斥Anthropic老板达里奥·阿莫迪“不懂经济”、辛顿“比达里奥还不懂经济”,就如此走红了。

起因是此前阿莫迪在接受美国佛克斯新闻网采访时例行宣称:“1-5年内,50%的入门级律师、咨询业者、金融业者将会被彻底扫除出就业市场。”

平心而论,阿莫迪宣布某行业或全行业的从业者有一半会被AI顶掉,现在已经是一种规律性自然现象。太阳明天照旧会升起,特朗普下条推文会以感叹号结尾,阿莫迪本季度会再次宣布近半数白领将被AI替代。

不过这次数月前采访的切片最近被杨立昆看见,这位老资格玩网人不会惯着谁,指名道姓在社交媒体上转发开骂:

达里奥错了,他对技术革命在劳力市场的影响根本一无所知。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。大家要采信毕生都在研究此领域的经济学家们。”

然后他列举了五名知名经济学家。

杨立昆再接再厉,前两天看到“AI教父”杰弗里·辛顿上播客时说“AI将顶替体力和脑力工作岗位”的切片,再次锐评:

我跟辛顿感情很好。但他对技术革命在劳力市场的影响,理解的比达里奥还少。再次强调:就算AI科学家再厉害,大家也不要听信他们在这个话题上的意见。AI大厂CEO关于劳力经济学的话就更别听了。大家要采信名声可信、专业精通的经济学家。”

图注:大佬锐评大佬

然后他再次列举了同样的五名经济学家。

杨立昆这些话,字面上非常客观正确。不过细究下去,可就有意思了。杨立昆自己对AI在就业市场的影响其实很有看法,而且他列举的那些经济学家将近一半不见得会支持他的看法。

A

杨立昆虽然告诉大家不要听信他关于“AI劳动经济学”的看法,但如果有网友不同意他的看法,他反驳起来不客气。

杨立昆的观点,是和AI末日论针锋相对的乐观派观点:技术进步带来的工作岗位变动是暂时的,从不会带来长期大规模失业潮。

持这种观点的人这几年一直强调,人类史上所有技术进步和革命,让生产率大幅提高后,有的过时行业和岗位会消失,但更多更挣钱的行业和岗位会出现。本次AI飞跃和史上其他技术革命相比。没有性质上的大区别。

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。”

跟贴网友里很多怀疑杨立昆的推荐,因为大家都知道,经济学家时常预测不准经济走向。

杨立昆反驳起来很尖锐:“因为一个经济学诺贝尔奖得主曾经在一个话题上出错,就觉得所有经济学家一直会出错,你这逻辑不行啊。”

有网友疑惑:“听经济学家做啥呢?我睁眼看世界就可以了。天天都是AI让大公司裁人的消息,名单长到列不过来。”

杨立昆反驳:“失业潮的成因有很多,AI适合扮演为这些成因背锅的角色。当下国际贸易中的不确定性,可能是更有力的原因。”

有网友表示:“杨老师你会不会搞错了?AI跟之前的技术飞跃不一样,它的能力在开始代替人类主体性啊。”

杨立昆力驳:“不!AI在定性意义上,和此前所有技术革命并无二致。阿莫迪那些人把AI呈现得性质和过去技术飞跃完全不同,以显得自己的成就巨大。他们不是在自我陶醉,就是因利益纠葛而立场不客观。”

网友们纷纷表示,AI对当下经济局面的影响,听信AI从业者,可能比听信经济学家要好点。毕竟从业者在一线工作、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都是挖苦:

“你这话说的,就跟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,就和一级方程式车队领队对热力物理学的了解差不多少。”

“这就跟说‘一级方程式车手是最好的物理学家’一样,蠢不可言。”

B

杨立昆推荐的五名经济学家,他们关于AI和就业的观点,值得采信么?

曾在北美几家科技大厂供职的经济学博士孙缙蔷(化名),回答我的这个问题:

杨立昆列举的五位经济学家,和他自己的档次相当,都是行内的泰斗、宗师、巨擘。然而经济学界的老人家不一定能赶上新时代,更别说老人家们不一定都深度了解过AI行业。

“咖位都很大,但是有点太大了。这些老教授,年纪又大、整天各种学术事务又太忙、离硅谷又远,观念落后一些很正常。”

而且这五名经济学家,在AI议题上,只有两个是和杨立昆一边的乐观派。

其中,杨立昆的法国老乡、去年获得诺贝尔经济学奖的菲利普·阿吉翁的立场中立。达龙·阿西莫格鲁与大卫·奥托这对教职搭档,对AI的就业影响抱有保守的、消极的看法。只有埃里克·布莱恩约弗森与安德鲁·麦卡菲这对研究搭档,对AI的就业影响抱有积极的、乐观的看法。

菲利普·阿吉翁虽然靠“创新与经济增长”的课题拿了诺奖,但当下基本没有对AI表态过。他的社交媒体账号明说了是学生们在打理,日常发布内容也是同行教职任免动态和新书广告。

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,他们的AI乐观派观点,按孙缙蔷博士的看法,有些过于乐观。

布莱恩约弗森作为这些经济学家里,研究课题离AI最近的一个,持续鼓吹AI带来的改变既正面、又普惠。并且各个行业越是资历浅的新人,越能从AI改进中得益。“为了增益日常生活体验,数百万人将会拥抱AI。”

图注:布莱恩约弗森称“人工智能应该改称为个人智能增幅器”

然而孙缙蔷称自己听过布莱恩约弗森参加过的座谈会节目,其中一直强调“AI对浅资历者生产力帮助最大”。此观点和孙缙蔷在业界的身体感觉有冲突,于是他细读了布莱恩约弗森在座谈会上引用的论文依据,结果发现那些论文的研究对象全是人工客服呼叫中心。

孙缙蔷表示,呼叫中心是当代大企业架构中,极少数依赖于个人能力发挥、而非团队协同作业的部分。这种强调单打独斗的岗位,自然是新手靠AI指导/帮忙一下,工作改进最大。

但大多数要求团队协同作业的经济岗位,需要资深者带领资浅者工作,在分工中获得最大的工作效益。资浅者们积累经验后成为资深者,整体改善劳力市场的水准。现在AI直接把资浅者入门上手的简单工作顶了,很难说对职场新人是种普惠性帮助。

达龙·阿西莫格鲁与大卫·奥托,他们的AI负面观点,按孙缙蔷博士的看法,又太过轻视现在AI的发展速度和深度。

阿西莫格鲁和奥托两人,现在是MIT经济学系的顶梁柱、“技术与劳力市场”课题的实际负责人。孙缙蔷称,这两位宗师从1990年代就开始做“自动化的生产率改善”这课题,过去形成的思维定式也被用来理解现在的AI大潮。然而AI发展快成这样,老观点不改改可能没法适用于新形势。

所以现在阿西莫格鲁说起AI,基本没有好话。他和奥托基本沿用过去自己团队的观点,认为经济体的自动化程度加深后,因技术变革而失业的工作者即使再就业,即便算入技术进步溢出的好处,仍然有实质的收入减少。

至于“AI会降低全社会的集体智识”,阿西莫格鲁说这种话的频率,比阿莫迪渲染AI末日的频率低得有限。

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,也没有在夸AI。比如2024年秋天的论文《AI简明宏观经济学》里,阿西莫格鲁表示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%”。

这个腔调,很难不让人联想到同是诺奖得主的罗伯特·索洛和保罗·克鲁格曼。1987年,索洛说:“你可以在每一个地方看到电脑,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大于传真机。”

图注:克鲁格曼翻车语录

C

杨立昆推荐的法国老乡菲利普·阿吉翁,过去几十年做的是“熊彼特增长模型”,将熊彼得祖师的“创造性破坏”观点建模。熊彼得1942年在著作中阐述“创造性破坏”时,说每次这种变化,都会创造出为数众多的小赢家、少数的超级大赢家,以及许多明显的输家。

从ChatGPT面世起就开始用、给邻居大妈电脑装Claude的经济学者、芝加哥大学教授艾历克斯·伊马斯,最近参考了这个观点:大家担忧的不是未来能不能赢,大家担忧的是现在会不会输。

在出席播客节目时,伊马斯说:“假设AI能复刻之前各次技术革命的就业改善,大家要注意一点。你在专著上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,时间跨度是好几十年。如果AI在五年内复制这个效果,社会现在的焦虑就有必要马上转换成托底的公共政策。”

也就是说,今人与历史上受技术冲击的劳动者们,分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群体,而是收入跌幅比例最大、生活状况变动幅度最强的群体。

大家并没有真的被新技术完全挤出就业市场,最惨是转行。转行的成本、波折时不可避免的阵痛、之后的收入降低,几乎全摊在受冲击群体的每个个人头上。技术进步如果要让这群输家为以后的社会改善在当下垫付代价,太欠缺善意了。

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

如此不笃定,是因为伊马斯说现在从“AI暴露度”猜失业的方法压根就是鬼扯。在MIT刊物的报道中,伊马斯认为当下的“AI暴露度”方法,只有热度,完全罔顾稀缺性和弹性这些基础经济学因子。

伊马斯教授举例:

假使有个程序员,供职的公司主产品是高端约会app。该程序员用AI 编程工具,现在一天能完成过去三天的工作量。

好了,现在雇主花一份工资,能买到三份产出。那么问题来了:这个程序员的工作岗位保得住吗?

生产率提升一般会让产品降价。在当下的市场环境里,老板会把这部分收益转化为投资,并降价酬宾避免竞争对手领先。降价后的产品会吸引更多顾客。

但顾客会多多少呢?如果约会app的日活用户能多几百万,岂止这个程序员的饭碗能保住,公司还会考虑扩招。如果增长量微弱,这个程序员就会被裁。

将此例的思路规范化,就是AI暴露度”反映不出的真正关键因子:AI暴露后的价格弹性和需求稀缺性的具体数值。这种经济学基础数据现在没有,官方统计部门没开列,OpenAI和谷歌Deepmind也刚招经济学专业人才做这个。

AI对社会整体、对你个人来说是祸是福,连业务过硬的经济学者都不知道,我更无法告诉你。我要有那铁口直断的信心、前知祸福的能耐,在2012年就跟朋友上了比特币的大船,现在也不用写稿挣钱了。

我唯一能确定的,就是自媒体上任何AI对单一国家经济和就业市场的影响预测,如果超过一年以上的就要打大大的问号,超过三年以上的基本可以当成玄幻网文,提供的是心理按摩而非事实资讯。

如果你想成为AI发展进程中那少部分大赢家,最好先问问自己:

你2012年上了加密货币的大船吗?如果赚到钱,2020年代前放进冷钱包和法币资产了吗?2015-2016年有没有跟着涨价去库存的时代潮流买房?2020年代前脱手解套了吗?

此刻,很难不像前几年某位官方发言人一样,引用一句“答案在风中飘”。

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