當AI焦慮席捲硅谷，a16z為何選擇“冷處理”？

針對《一件大事正在發生》的刷屏，及由此引發的 AI 恐慌，日前，博主 David oks 撰文進行了反駁。

博文指出，當前關於 AI 即將引發“大規模失業雪崩”的恐慌被嚴重誇大。

David oks認為，勞動替代取決於“比較優勢”而非“絕對能力”，只要“人+AI”的整體產出仍優於 AI 單獨運作，人類就不會被迅速取代。

現實世界充滿制度、組織與人性帶來的“瓶頸”，這些因素決定了技術擴散是漸進而非爆發式的。

同時，需求具有彈性，效率提升往往帶來更多而非更少的勞動需求。

“AI 會深刻改變社會，但過程緩慢且不均衡，普通人無需陷入恐慌。”他說。

David Oks 是一位美國博主和研究者，他同時是風險投資公司 a16z 的研究合夥人。

以下為博文全文——

兩天前，一位名叫 Matt Shumer 的人在推特上發布了一篇題為《一件大事正在發生》的文章。

幾乎在第一時間，這篇文章就迅速走紅。截至目前，它的閱讀量已經接近 1 億次，而且仍在持續增長。

更引人注目的是，它被立場截然不同的人物廣泛轉發，比如保守派評論員 Matt Walsh（“這是一篇非常好的文章”），以及自由派評論員 Mehdi Hasan（“也許是你今天、本周、甚至本月最值得讀的一篇文章”）。

我還聽到無數人說，這篇文章被父母、兄弟姐妹和朋友主動轉發給他們。

我預計，Shumer 的文章最終會成為今年閱讀量最高的一篇長文。

它之所以觸動如此多人，其實不難理解。

對大多數普通用戶來說，“人工智能”不過是免費版的 ChatGPT，用來回答問題、寫郵件而已。

但現在，人們開始意識到，AI 將成為一股巨大的現實力量。

今年，是普通人開始認真思考它將如何改變人類生活的一年。而他們首先想到的，自然是AI 是否會奪走他們的工作，讓他們的技能變得毫無價值，讓生活變得更糟。

恐慌情緒正在蔓延。《大西洋月刊》在談 AI 導致的失業，伯尼·桑德斯在談 AI 失業，Matt Walsh 則表示：“AI 將摧毀數百萬個工作崗位。

這已經在發生。一切都在改變。雪崩已經到來。

我們現在爭論的大多數事情，很快都會變得無關緊要。”我們正在進入一個恐慌時刻。

因此，在這樣一個時間點上，如果有人自稱來自“AI 行業”，並寫一篇文章說我們正處在類似 2020 年 2 月的時刻——就像當時看著新冠感染指數級上升一樣——那就恰到好處了。

他的意思是，正如疫情一樣，人工智能即將以難以置信的衝擊力闖入普通人的生活；而普通人唯一能提前應對這種衝擊的方式，就是訂閱 AI 產品、多存錢、每天花一小時嘗試 AI，甚至關注 Matt Shumer，以便“隨時了解哪個模型目前最好”。

這其實並不是一篇好文章——其中很大一部分顯然是 AI 生成的，Shumer 自己也承認了這一點——但在任何觀點的傳播中，時機和定位往往比內容質量更重要。我認為 Shumer 的時機與定位堪稱完美。

我認為，沒有哪篇文章會比它更深刻地影響普通人對 AI 的看法。它將成為這個時代的一份標誌性文本。

而這是一件非常糟糕的事情。問題不在於它是 AI 寫的，而在於它對 AI 影響的判斷，從根本上是錯誤的。

我並不認為我們正處在類似 2020 年疫情前夕的時刻。我不認為普通人需要對 AI 感到太多擔憂。我也不認為人們從那篇文章中得出的結論——即將到來的大規模失業、幾個月內世界劇變、“雪崩已經開始”——是基於現實的。

我擔心，這些誤解可能會帶來災難性的後果。

我這樣說，並不是因為我不相信 AI。相反，我認為 AI 將極其重要，它最終的影響至少會與電力或蒸汽機的發明相當，甚至很可能成為人類歷史上最重要的發明之一。未來必然會與過去截然不同。

但這並不意味著我們正處在一個“2020 年 2 月式”的世界。我真的不認為我們會看到大規模失業、人類腦力勞動的突然終結，或者任何類似“雪崩”的情形。

未來幾年可能會顯得很怪異，尤其是如果你持續關注 AI 的最新進展。但 AI 在現實世界中的影響，會比 Shumer 所想像的更慢、更不均衡。人類勞動不會很快消失。而無論普通人是否每天花一小時使用 AI 工具，他們整體上都會過得很好。

真正的勞動替代，比人們想像得難得多

AI 將變得極其強大：它會不斷讓我們驚嘆，而且能力會持續提升，而且提升速度會越來越快。已經有很多任務，AI 的表現與一名合格的人類相當，而且這種任務只會越來越多。

但這並不意味著人類勞動會被大規模替代。

理解勞動替代最重要的一點是：替代取決於“比較優勢”，而不是“絕對優勢”。

問題不在於 AI 是否能完成某項人類任務，而在於——在人類參與的情況下，整體產出是否優於 AI 單獨完成。

換句話說，人類的加入，是否還能提升生產結果。這是一個完全不同的問題。即使 AI 在每個單項任務上都優於人類，只要“人+AI”的整體產出更高，那麼在經濟上仍然有理由保留人類參與。

以軟件工程為例，即使 AI 能力已經非常強，但目前“人機協作”（即“賽博格”模式）仍然優於 AI 單獨工作——因為你仍然需要告訴 AI 你的偏好、公司的要求、客戶的需求。

這對勞動者是好消息，因為他們的生產率提高了。只要需求是彈性的，人類勞動前景依然樂觀。（這或許也是為什麼 Claude Code 發布後一年內，軟件工程師崗位數量反而增加。）

隨著 AI 能力提升，人類的互補性可能會逐漸下降，但這種“賽博格時代”會持續比人們想像得更久。

完全沒有人人互補性的世界，是一個極端假設：AI 在任何任務、任何條件下都全面碾壓人類，沒有任何場景需要人類參與。這並不現實。

問題不在於模型不夠好，而在於現實世界充滿“人類瓶頸”。

世界是由人管理的，而人類本身就是低效、情緒化、保守、競爭、易恐懼的生物。只要這些瓶頸存在，就需要人來處理它們。

瓶頸決定一切

幾乎所有領域的低效，都源於人類因素：法律與監管、公司文化、隱性經驗、個人矛盾、行業規範、辦公室政治、國家政治、僵化的層級結構、官僚體系、人類對關係的依賴、對敘事與品牌的偏好、口味的變化、理解能力的有限，以及最重要的一點——對改變的抗拒。

長期來看，技術會逐步侵蝕這些瓶頸，就像河水慢慢磨平岩石一樣。但這需要時間。電力這樣的通用技術，也花了幾十年才顯著提升生產率。AI 的擴散可能更快，但瓶頸依然真實存在。

這也解釋了一個問題：為什麼模型已經如此強大，但現實中真正的崗位替代卻很有限。

GPT-3 發布已經六年，GPT-4 三年，甚至客服外包這種最容易自動化的行業，也沒有出現大規模裁員。

變化是漸進的，更像技術擴散，而不是海嘯。

智能並不是限制因素，現實世界的組織與制度才是。

對人類勞動的需求，甚至可能上升

為什麼在 AI 具備絕對優勢的情況下，人類勞動仍可能增加？因為需求的彈性遠比我們想像的大。這就是“杰文斯悖論”：效率提升，反而會增加總需求。

軟件就是典型例子。

每一次編程效率提升（更高級語言、框架、工具），最終都帶來了更多軟件需求，也帶來了更多工程師崗位。如果 AI 讓生產率大幅提高，軟件需求可能進一步爆發。

只要人類與 AI 仍處於互補階段，這對勞動者整體是利好。

即使不需要工作，人類也會發明工作

長期來看，人類互補性可能趨近於零。但這個過程會非常漫長，而且在此之前，我們可能已經進入一個高度富足的社會。

歷史上，每一次生產效率提升，人類都會把新增的富餘資源用於新的職業和活動。

從農業剩餘到今天的咖啡師、瑜伽教練、播客製作人、主播——未來只會出現更多奇特而有趣的職業。

普通人會沒事的

我的判斷是：AI 帶來的變化總體會比人們想像得溫和得多。

確實會有人失業，會有人需要轉型，也會有人不適應。但整體過渡是漸進的。

疫情並不是一個合適的類比。一個普通上班族——不關心 Anthropic，每月定投指數基金的人——大概率不會因為 AI 而陷入困境。

很多事情會慢慢變好，一些事情會變差，還有很多事情不會改變。他們只需要逐步調整工作方式，而不必恐慌。

未來幾年確實會有不確定與混亂，但真正的風險，未必來自技術本身，而更可能來自社會與政治層面的反彈。

如果公眾被告知“AI 即將帶來雪崩式失業”，結果可能不是更多人學習 AI，而是出現跨黨派的民粹運動，要求全面限制 AI、禁止數據中心建設、終身崗位保障、甚至立法阻斷技術進步。

如果 AI 能帶來更高的生產率、更快的醫療與科研進展、更輝煌的人類文明階段，那麼這種反彈將是一場巨大的社會損失。

或許，讓公眾意識到 AI 很強、正在快速進步，是一件好事。

Shumer 說得對：確實有一件大事正在發生。但我們沒有必要因此嚇唬普通人。

他們會沒事的。

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