AI时代，什么将稀缺？

导语

谷歌DeepMind AGI经济学主任Alex Imas与Epoch经济学负责人Phil Trammell做客播客，从经济学视角探讨自动化与AI对劳动力市场、收入分配及财富创造的深远影响。他们聚焦于未来什么将变得稀缺、劳动份额能否维持、以及如何征税与再分配AGI创造的财富。

核心观点

• 当AI自动化大量非人力商品时，人类参与生产本身就带有内在价值。这类“关系型部门”的服务或商品，因人类在场而增值，将成为稀缺性的主要来源。但人类经济并非封闭循环，仍会向外购买自动化商品，其占比可能缩小。
• 经济学家在预测劳动力市场方面历史上屡屡失败，大卫·李嘉图在工业革命时期的失业预言便是个典型。与其依赖个体预测，不如建立预测市场，利用群体智慧汇总意见，同时梳理不同情境所需的经济学假设与数据。
• 劳动份额（经济中工资占总产出的比例）数百年来稳定在60%以上，这一“卡尔多事实”令人惊讶。即便会计调整后，劳动份额也未曾真正下降，表明劳动与资本多为互补关系，单独完全自动化某个环节难以实现。
• 网络中调整后的资本份额显示，尚无明显商品被完全自动化，供应链中仍有大量劳动价值。但一个质变正在逼近：某些商品的全供应链可实现自动化，其网络调整资本份额将升至100%，这对总体资本份额的影响尚不明确。
• AI自动化若只是略微降低白领工作成本，但不足以让经济快速增长，则可能落入“混乱中间地带”——GDP增长有限，被替代者难以通过再分配获益。但若通用AI能跨职业替代大量工作，且成本远低于人力，此情境便不再成立。
• 对AI引发的失业，当前数据并无显著证据支持“白领大屠杀”。软件工程等高风险领域就业仍呈正增长，仅初级岗位增速放缓。所谓AI浪潮下的裁员，多为正常经营调整被赋予了AI叙事。
• 软件需求弹性极高，因此其价格下降会促使使用量激增，但这并非市场普遍规律。农业和石油等商品的需求弹性有限，其支出份额随生产率提升而下降。软件是否持续保持高弹性，是决定其经济份额走向的核心。
• 确保AI替代人类工作的过程不破坏整体价值，需极端高可靠性。当前AI虽能完成大多任务，但差错概率可能毁掉成品，阻碍自动化普及。然而，当AI足够先进，人类融入未来生产流程反而成为可靠性负担，将促使生产链针对AI优化。

金句

• "The pessimistic framing of Moore's law is every 18 months, the value of computation halves." —— 对摩尔定律的悲观解读是：每18个月，计算的价值就会减半。
• "Moral emotion against interacting with AI... Which of those two people are going to reproduce? The answer is kind of clear." —— 对与AI互动怀有道德情感的人，未来将成为繁衍优势方，答案显而易见。
• "It's very easy for somebody to say these jobs that you like, they're going away, than to spin up a utopia which doesn't exist." —— 人们轻易预言你钟爱的工作将消失，却难以描绘一个尚不存在的乌托邦。

本内容由 AI 根据访谈字幕提炼，观点归嘉宾所有。