我不担心 AI 导致的失业问题
Hacker News 摘要原标题：I'm not worried about AI job loss
最近，Matt Shumer 发表的一篇名为《大事正在发生》的文章在网络上疯传，阅读量突破一亿次。该文将当前的 AI 发展比作 2020 年 2 月新冠疫情暴发前的时刻，预测 AI 将像雪崩一样迅速冲击普通人的生活，导致大规模失业，并建议人们通过购买 AI 产品订阅和每天花一小时研究 AI 来应对。
大卫·奥克斯（David Oks）对此持有完全不同的观点。他认为这种恐慌不仅没有事实依据，甚至可能引发灾难性的社会后果。尽管他承认 AI 可能是人类历史上最重要的发明，但他认为 AI 对现实世界劳动力市场的影响将比人们想象的要慢得多且更加不平衡。
劳动力替代并非易事
奥克斯指出，关于劳动力替代的讨论不应关注 绝对优势，而应关注 比较优势。
• 核心逻辑：关键不在于 AI 是否能完成人类的任务，而在于“人类 + AI”的协作产出是否高于 AI 单独工作的产出。只要人类在生产过程的任何环节能提升产出质量或效率，人类劳动就有价值。
• 实际案例：在软件工程领域，虽然 AI 的编程能力极强，但“人机协作”的模式目前依然优于纯 AI 模式。人类需要向 AI 传达偏好、公司需求和客户需求。这也是为什么在 Claude Code 等 AI 工具发布后的十二个月里，软件工程师的招聘职位反而有所增加。
人类瓶颈统治一切
奥克斯认为，现实世界是由人类运作的，而人类天生具有低效性，这形成了各种 瓶颈。
• 瓶颈的种类：法律法规、公司文化、地方性知识、人际竞争、职业规范、办公室政治、官僚僵化，以及人类更倾向于与人类交流的偏好。
• 技术扩散的规律：生产过程往往受限于效率最低的环节。就像电力在 20 世纪初期虽然强大，但也花了数十年时间才克服陈旧的工厂基础设施和保守的管理模式，最终提升了生产力。
• AI 的现状：GPT-3 发布已六年，GPT-4 发布已三年，但即使是在最容易被自动化的外包客服领域，也没有出现大规模裁员。奥克斯认为，阻碍变革的不是 AI 的智力水平，而是合同义务、责任归属、旧系统集成以及客户想向真人发泄不满等现实瓶颈。
需求弹性与杰文斯悖论
文章引用了 杰文斯悖论（Jevons paradox），即资源利用效率的提高往往会增加该资源的总消费量。
• 能源与软件：当能源生产效率提高时，人们会消耗更多能源。软件也是如此，随着编程效率的提升，社会对软件的需求呈爆炸式增长。
• 对就业的影响：如果 AI 让编程变得更简单，人们可能会通过开发更多、更复杂的软件来响应。只要人类在其中仍具备互补性，对相关劳动力的需求反而可能增加。
如果不需要工作，人类会发明工作
奥克斯对未来持乐观态度，他认为即便在长远的未来人类的互补性逐渐消失，也不必过于担心。
1. 向富足社会过渡：过渡期将是漫长且温和的。当我们真正到达那一步时，社会可能已经处于极度丰裕的状态，传统意义上的“职业”变得多余。
2. 新职业的诞生：从农业剩余产生以来，人类一直在发明与生存无关的新职业。现在的咖啡师、瑜伽教练、视频导演和主播，都是这种剩余产出的产物。未来人类会发明更多处于休闲与工作之间的“奇特事物”来充实生活。
恐慌的社会代价
奥克斯最担心的是像 Shumer 那样渲染“雪崩即将来临”所引发的民粹主义反弹。
• 政治风险：如果普通人被告知 AI 很快会抢走他们的饭碗，他们不会去买订阅服务，而是会推动跨党派的民粹运动来制止 AI。这可能导致禁止建设数据中心、立法限制技术部署等后果。
• 结论：普通人即便不了解 AI 行业最前沿的动态，在未来几年内大概率也会安然无恙。虽然工作方式会有所调整，但这种变化是渐进的。不必要的恐慌反而会阻碍医疗、科学进步和生产力增长，这才是真正的灾难。
原文：https://davidoks.blog/p/why-im-not-worried-about-ai-job-loss