楊立昆罵阿莫迪，究竟有沒有道理？

大人物罵大人物的場景，對普羅大眾來說比神仙公開打架還好看。神仙打架不免波及凡人，大人物對罵兩句又精彩又安全，多看看說不定還能增廣見聞抬高素養。

AI界的大宗師兼大網紅楊立昆，指斥Anthropic老板達里奧·阿莫迪“不懂經濟”、辛頓“比達里奧還不懂經濟”，就如此走紅了。

起因是此前阿莫迪在接受美國佛克斯新聞網采訪時例行宣稱：“1-5年內，50%的入門級律師、咨詢業者、金融業者將會被徹底掃除出就業市場。”

平心而論，阿莫迪宣布某行業或全行業的從業者有一半會被AI頂掉，現在已經是一種規律性自然現象。太陽明天照舊會升起，特朗普下條推文會以感嘆號結尾，阿莫迪本季度會再次宣布近半數白領將被AI替代。

不過這次數月前采訪的切片最近被楊立昆看見，這位老資格玩網人不會慣著誰，指名道姓在社交媒體上轉發開罵：

“達里奧錯了，他對技術革命在勞力市場的影響根本一無所知。關于這個話題，大家不要聽他的，也不要聽信奧特曼、班吉歐、辛頓，或者我。大家要采信畢生都在研究此領域的經濟學家們。”

然后他列舉了五名知名經濟學家。

楊立昆再接再厲，前兩天看到“AI教父”杰弗里·辛頓上播客時說“AI將頂替體力和腦力工作崗位”的切片，再次銳評：

“我跟辛頓感情很好。但他對技術革命在勞力市場的影響，理解的比達里奧還少。再次強調：就算AI科學家再厲害，大家也不要聽信他們在這個話題上的意見。AI大廠CEO關于勞力經濟學的話就更別聽了。大家要采信名聲可信、專業精通的經濟學家。”

圖注：大佬銳評大佬

然后他再次列舉了同樣的五名經濟學家。

楊立昆這些話，字面上非常客觀正確。不過細究下去，可就有意思了。楊立昆自己對AI在就業市場的影響其實很有看法，而且他列舉的那些經濟學家將近一半不見得會支持他的看法。

A

楊立昆雖然告訴大家不要聽信他關于“AI勞動經濟學”的看法，但如果有網友不同意他的看法，他反駁起來不客氣。

楊立昆的觀點，是和AI末日論針鋒相對的樂觀派觀點：技術進步帶來的工作崗位變動是暫時的，從不會帶來長期大規模失業潮。

持這種觀點的人這幾年一直強調，人類史上所有技術進步和革命，讓生產率大幅提高后，有的過時行業和崗位會消失，但更多更掙錢的行業和崗位會出現。本次AI飛躍和史上其他技術革命相比。沒有性質上的大區別。

搞笑哏圖：“AI支持者和AI反對者的交集，是在推特上和楊立昆吵架。”

跟貼網友里很多懷疑楊立昆的推薦，因為大家都知道，經濟學家時常預測不準經濟走向。

楊立昆反駁起來很尖銳：“因為一個經濟學諾貝爾獎得主曾經在一個話題上出錯，就覺得所有經濟學家一直會出錯，你這邏輯不行啊。”

有網友疑惑：“聽經濟學家做啥呢？我睜眼看世界就可以了。天天都是AI讓大公司裁人的消息，名單長到列不過來。”

楊立昆反駁：“失業潮的成因有很多，AI適合扮演為這些成因背鍋的角色。當下國際貿易中的不確定性，可能是更有力的原因。”

有網友表示：“楊老師你會不會搞錯了？AI跟之前的技術飛躍不一樣，它的能力在開始代替人類主體性啊。”

楊立昆力駁：“不！AI在定性意義上，和此前所有技術革命并無二致。阿莫迪那些人把AI呈現得性質和過去技術飛躍完全不同，以顯得自己的成就巨大。他們不是在自我陶醉，就是因利益糾葛而立場不客觀。”

網友們紛紛表示，AI對當下經濟局面的影響，聽信AI從業者，可能比聽信經濟學家要好點。畢竟從業者在一線工作、有即時反饋，聽經濟學家的話可能會錯失機會。

楊立昆對這些網友的回復都是挖苦：

“你這話說的，就跟說物理學家錯失了內燃機引擎的商機一樣。”

“科技公司CEO對勞動經濟學的了解，就和一級方程式車隊領隊對熱力物理學的了解差不多少。”

“這就跟說‘一級方程式車手是最好的物理學家’一樣，蠢不可言。”

B

楊立昆推薦的五名經濟學家，他們關于AI和就業的觀點，值得采信么？

曾在北美幾家科技大廠供職的經濟學博士孫縉薔（化名），回答我的這個問題：

楊立昆列舉的五位經濟學家，和他自己的檔次相當，都是行內的泰斗、宗師、巨擘。然而經濟學界的老人家不一定能趕上新時代，更別說老人家們不一定都深度了解過AI行業。

“咖位都很大，但是有點太大了。這些老教授，年紀又大、整天各種學術事務又太忙、離硅谷又遠，觀念落后一些很正常。”

而且這五名經濟學家，在AI議題上，只有兩個是和楊立昆一邊的樂觀派。

其中，楊立昆的法國老鄉、去年獲得諾貝爾經濟學獎的菲利普·阿吉翁的立場中立。達龍·阿西莫格魯與大衛·奧托這對教職搭檔，對AI的就業影響抱有保守的、消極的看法。只有埃里克·布萊恩約弗森與安德魯·麥卡菲這對研究搭檔，對AI的就業影響抱有積極的、樂觀的看法。

菲利普·阿吉翁雖然靠“創新與經濟增長”的課題拿了諾獎，但當下基本沒有對AI表態過。他的社交媒體賬號明說了是學生們在打理，日常發布內容也是同行教職任免動態和新書廣告。

圖注：“趁網紅老鄉轉發的熱度，給自己同事的新書打個廣告”

埃里克·布萊恩約弗森與安德魯·麥卡菲，他們的AI樂觀派觀點，按孫縉薔博士的看法，有些過于樂觀。

布萊恩約弗森作為這些經濟學家里，研究課題離AI最近的一個，持續鼓吹AI帶來的改變既正面、又普惠。并且各個行業越是資歷淺的新人，越能從AI改進中得益。“為了增益日常生活體驗，數百萬人將會擁抱AI。”

圖注：布萊恩約弗森稱“人工智能應該改稱為個人智能增幅器”

然而孫縉薔稱自己聽過布萊恩約弗森參加過的座談會節目，其中一直強調“AI對淺資歷者生產力幫助最大”。此觀點和孫縉薔在業界的身體感覺有沖突，于是他細讀了布萊恩約弗森在座談會上引用的論文依據，結果發現那些論文的研究對象全是人工客服呼叫中心。

孫縉薔表示，呼叫中心是當代大企業架構中，極少數依賴于個人能力發揮、而非團隊協同作業的部分。這種強調單打獨斗的崗位，自然是新手靠AI指導/幫忙一下，工作改進最大。

但大多數要求團隊協同作業的經濟崗位，需要資深者帶領資淺者工作，在分工中獲得最大的工作效益。資淺者們積累經驗后成為資深者，整體改善勞力市場的水準。現在AI直接把資淺者入門上手的簡單工作頂了，很難說對職場新人是種普惠性幫助。

達龍·阿西莫格魯與大衛·奧托，他們的AI負面觀點，按孫縉薔博士的看法，又太過輕視現在AI的發展速度和深度。

阿西莫格魯和奧托兩人，現在是MIT經濟學系的頂梁柱、“技術與勞力市場”課題的實際負責人。孫縉薔稱，這兩位宗師從1990年代就開始做“自動化的生產率改善”這課題，過去形成的思維定式也被用來理解現在的AI大潮。然而AI發展快成這樣，老觀點不改改可能沒法適用于新形勢。

所以現在阿西莫格魯說起AI，基本沒有好話。他和奧托基本沿用過去自己團隊的觀點，認為經濟體的自動化程度加深后，因技術變革而失業的工作者即使再就業，即便算入技術進步溢出的好處，仍然有實質的收入減少。

至于“AI會降低全社會的集體智識”，阿西莫格魯說這種話的頻率，比阿莫迪渲染AI末日的頻率低得有限。

圖注：“達龍上個月又說AI讓大家變笨了”

即使阿西莫格魯不說AI壞話時，也沒有在夸AI。比如2024年秋天的論文《AI簡明宏觀經濟學》里，阿西莫格魯表示AI不會造成大范圍永久性失業，因為“十年內AI能提升的全要素生產率不會超過0.66%”。

這個腔調，很難不讓人聯想到同是諾獎得主的羅伯特·索洛和保羅·克魯格曼。1987年，索洛說：“你可以在每一個地方看到電腦，唯獨在生產力統計中看不到。” 1998年，克魯格曼說：“到2005年左右，互聯網對經濟的影響不會大于傳真機。”

圖注：克魯格曼翻車語錄

C

楊立昆推薦的法國老鄉菲利普·阿吉翁，過去幾十年做的是“熊彼特增長模型”，將熊彼得祖師的“創造性破壞”觀點建模。熊彼得1942年在著作中闡述“創造性破壞”時，說每次這種變化，都會創造出為數眾多的小贏家、少數的超級大贏家，以及許多明顯的輸家。

從ChatGPT面世起就開始用、給鄰居大媽電腦裝Claude的經濟學者、芝加哥大學教授艾歷克斯·伊馬斯，最近參考了這個觀點：大家擔憂的不是未來能不能贏，大家擔憂的是現在會不會輸。

在出席播客節目時，伊馬斯說：“假設AI能復刻之前各次技術革命的就業改善，大家要注意一點。你在專著上看到農業和制造業就業收縮、服務業就業劇增的歷史曲線圖，時間跨度是好幾十年。如果AI在五年內復制這個效果，社會現在的焦慮就有必要馬上轉換成托底的公共政策。”

也就是說，今人與歷史上受技術沖擊的勞動者們，分享的不是相似的實際境遇，而是相似的心理體驗：

痛感和聲音最大的群體不是當時生活最苦的群體，而是收入跌幅比例最大、生活狀況變動幅度最強的群體。

大家并沒有真的被新技術完全擠出就業市場，最慘是轉行。轉行的成本、波折時不可避免的陣痛、之后的收入降低，幾乎全攤在受沖擊群體的每個個人頭上。技術進步如果要讓這群輸家為以后的社會改善在當下墊付代價，太欠缺善意了。

至于哪個行業、哪些人會成為輸家，伊馬斯在播客上表示他也不知道。唯一能確認的是AI已經給就業市場的信號帶來強烈擾動，成因機制和未來影響現在無法確定。

如此不篤定，是因為伊馬斯說現在從“AI暴露度”猜失業的方法壓根就是鬼扯。在MIT刊物的報道中，伊馬斯認為當下的“AI暴露度”方法，只有熱度，完全罔顧稀缺性和彈性這些基礎經濟學因子。

伊馬斯教授舉例：

假使有個程序員，供職的公司主產品是高端約會app。該程序員用AI 編程工具，現在一天能完成過去三天的工作量。

好了，現在雇主花一份工資，能買到三份產出。那么問題來了：這個程序員的工作崗位保得住嗎？

生產率提升一般會讓產品降價。在當下的市場環境里，老板會把這部分收益轉化為投資，并降價酬賓避免競爭對手領先。降價后的產品會吸引更多顧客。

但顧客會多多少呢？如果約會app的日活用戶能多幾百萬，豈止這個程序員的飯碗能保住，公司還會考慮擴招。如果增長量微弱，這個程序員就會被裁。

將此例的思路規范化，就是“AI暴露度”反映不出的真正關鍵因子：AI暴露后的價格彈性和需求稀缺性的具體數值。這種經濟學基礎數據現在沒有，官方統計部門沒開列，OpenAI和谷歌Deepmind也剛招經濟學專業人才做這個。

AI對社會整體、對你個人來說是禍是福，連業務過硬的經濟學者都不知道，我更無法告訴你。我要有那鐵口直斷的信心、前知禍福的能耐，在2012年就跟朋友上了比特幣的大船，現在也不用寫稿掙錢了。

我唯一能確定的，就是自媒體上任何AI對單一國家經濟和就業市場的影響預測，如果超過一年以上的就要打大大的問號，超過三年以上的基本可以當成玄幻網文，提供的是心理按摩而非事實資訊。

如果你想成為AI發展進程中那少部分大贏家，最好先問問自己：

你2012年上了加密貨幣的大船嗎？如果賺到錢，2020年代前放進冷錢包和法幣資產了嗎？2015-2016年有沒有跟著漲價去庫存的時代潮流買房？2020年代前脫手解套了嗎？

此刻，很難不像前幾年某位官方發言人一樣，引用一句“答案在風中飄”。