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      圖靈獎、諾貝爾獎得主辛頓警告AI將取代人類工作,圖靈獎得主楊立昆反對:先聽這5個人怎么說

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      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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