ทฤษฎีราคาในยุคปัญญาประดิษฐ์กลับมาอีกครั้ง ตลาดเปิดเท่านั้นที่จะสร้างความต้องการและระบบนิเวศใหม่

ผู้เขียนบทความ: จื่อหยูยู ศาสตราจารย์แห่งคณะบริหารธุรกิจกวางฮัว มหาวิทยาลัยปักกิ่ง และผู้อำนวยการสถาบันนโยบายเศรษฐกิจมหาวิทยาลัยปักกิ่ง

ที่มาของบทความ: ศูนย์วิจัยเซียกวง

ความกลัวบนรากฐานเดิม

ทุกยุคสมัยมีรากฐานของตัวเอง ผู้คนยืนอยู่บนรากฐานนั้นเพื่อใช้ชีวิต ทำงาน ตัดสินใจ กลัว และจินตนาการถึงอนาคต

คนยุคเกษตรกรรมยากที่จะจินตนาการว่าชีวิตของคนๆ หนึ่งสามารถไม่หมุนรอบที่ดิน ฤดูกาล และความหิวโหยได้ เมื่อเครื่องจักรไอน้ำปรากฏขึ้น หลายคนมองเห็นเพียงการว่างงานของช่างฝีมือ แต่ยากที่จะคาดการณ์ถึงรถไฟ เมืองใหญ่ ระบบโรงงาน ระบบการเงินสมัยใหม่ และชนชั้นกลางใหม่ เมื่อไฟฟ้าเพิ่งเริ่มปรากฏ ผู้คนเห็นเพียงคืนที่สว่างไสวขึ้น แต่ยากที่จะจินตนาการถึงตู้เย็น อุตสาหกรรมภาพยนตร์ โรงพยาบาลสมัยใหม่ ชีวิตยามค่ำคืนในเมือง เครื่องใช้ไฟฟ้าในบ้าน และคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์ เมื่ออินเทอร์เน็ตเพิ่งเริ่มปรากฏ หลายคนคิดว่ามันแค่จดหมายที่เร็วขึ้นและห้องสมุดที่ใหญ่ขึ้น แต่ไม่ได้คาดการณ์ถึงการชำระเงินผ่านมือถือ วิดีโอสั้น คลาวด์คอมพิวติ้ง แพลตฟอร์มสั่งอาหาร รถโดยสารออนไลน์ การศึกษาออนไลน์ และการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ทั่วโลก

เมื่อเทคโนโลยีใหม่เข้ามา อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดมักไม่ใช่ตัวเทคโนโลยีเอง แต่เป็นจินตนาการที่ยังยึดติดกับรากฐานเดิม

วันนี้ ปัญญาประดิษฐ์ก็ถูกนำมาใช้เพื่อทำความเข้าใจรากฐานเดิมๆ คำอธิบายของหลายคนเป็นเช่นนี้: ก่อนหน้านี้ งานสิบอย่างที่ทำโดยโปรแกรมเมอร์ นักเขียนเนื้อหา ผู้แปล นักวิเคราะห์ และเจ้าหน้าที่บริการลูกค้า ตอนนี้แค่คนหนึ่งคนบวกกับ AI ก็สามารถทำได้ ดังนั้น คนเก้าคนจึงตกงาน การตัดสินใจนี้ดูเย็นชา เข้ากับความเป็นจริง และเป็นโลกที่ไม่พึงปรารถนา แต่ในความเป็นจริง มันยังคงเป็นความคิดแบบโลกเก่า มันมองอนาคตเป็นเพียงการลดต้นทุนบนรายการงานของวันนี้ มองความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเป็นเพียงการแทนที่ตำแหน่งงานที่มีอยู่แล้ว และมองชีวิตทางเศรษฐกิจเป็นตารางที่เขียนเสร็จแล้ว

แต่การปฏิวัติทางเทคโนโลยีที่ยิ่งใหญ่จริงๆ ไม่เคยเกิดขึ้นจากการลดจำนวนแถวในตารางเดิม แต่เกิดจากการสร้างตารางขึ้นมาใหม่ทั้งหมด

ความหมายทางเศรษฐกิจที่สำคัญที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ ไม่ใช่การทำให้งานเดิมถูกลง แต่คือการนำผลิตภัณฑ์และบริการจำนวนมากที่ก่อนหน้านี้ไม่มีอยู่ ไม่สามารถทำได้ แพงเกินไป กระจัดกระจายเกินไป ไม่เป็นที่นิยมเกินไป หรือจัดระเบียบได้ยากเกินไป ให้เข้าสู่ชุดผลิตภัณฑ์และบริการที่มนุษย์สามารถทำได้ มันไม่ได้แค่แทนที่แรงงานที่มีอยู่แล้ว แต่ลดต้นทุนทางปัญญา ต้นทุนการสื่อสาร ต้นทุนการทดลองผิดพลาด ต้นทุนการจับคู่ และต้นทุนการจัดระเบียบ จึงปลดปล่อยความต้องการที่ถูกกดทับไว้ สร้างธุรกรรมที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถรักษาไว้ได้ และก่อให้เกิดอุตสาหกรรมที่ก่อนหน้านี้ไม่มีชื่อ

เมื่อมองปัญญาประดิษฐ์จากฐานเดิม ผู้คนเห็นการลดลงของตำแหน่งงาน เมื่อมองปัญญาประดิษฐ์จากขอบเขตใหม่ที่เทคโนโลยีเปิดขึ้น ผู้คนเห็นการระเบิดของพื้นที่ผลิตภัณฑ์และพื้นที่บริการ

นี่คือเหตุผลที่ทฤษฎีราคากลับมามีความสำคัญอีกครั้งในยุคปัญญาประดิษฐ์

AI ลดต้นทุนการผลิต การทดลองผิดพลาด และการจับคู่ แต่ไม่ได้ทำให้ความต้องการในการค้นพบปัญหาหายไป; ตรงกันข้าม มันขยายพื้นที่ของความต้องการที่ยังไม่รู้จัก ยิ่งมีสิ่งของที่สามารถผลิตได้มากขึ้น สังคมก็ยิ่งจำเป็นต้องรู้ว่าสิ่งใดมีคุณค่าจริง; ยิ่งมีบริการส่วนบุคคลที่สามารถจัดให้ได้มากขึ้น สังคมก็ยิ่งต้องรู้ว่าใครต้องการ ต้องการเมื่อใด ยินดีจ่ายเท่าใด ใครรับผิดชอบ และจะสร้างการแลกเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องได้อย่างไร

ปัญหาในอนาคตไม่ใช่ “เครื่องจักรสามารถผลิตได้หรือไม่” แต่คือ “มนุษย์จะค้นพบว่าอะไรคือสิ่งที่ควรผลิต”

การกลับมาของทฤษฎีราคา เริ่มต้นจากจุดนี้

ความหมายทางเศรษฐศาสตร์ของรายได้สองล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ

เริ่มต้นด้วยสมมติฐานที่ดูเหมือนเกินจริง แต่ไม่ได้ไร้เหตุผลทางเศรษฐศาสตร์

ในอีก 15 ปีข้างหน้า บริษัทโครงสร้างพื้นฐานแบบโมเดลขนาดใหญ่เช่น OpenAI, Anthropic หรือบริษัทที่คล้ายกัน อาจเป็นไปได้ไหมที่จะมีรายได้ประจำปีถึง 2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ? โปรดสังเกตว่าที่นี่พูดถึงรายได้ ไม่ใช่มูลค่าตลาด มูลค่าตลาดสามารถเกิดจากจินตนาการของตลาดทุน อัตราส่วนลด ความชอบเสี่ยง และฟองสบู่; ในขณะที่รายได้ต้องมาจากการซื้อจริง การจ่ายเงินจริง และการทำธุรกรรมจริง

นี่ไม่ใช่การพยากรณ์ราคาหุ้นของบริษัทใดบริษัทหนึ่ง 也不ใช่การสนับสนุนรูปแบบธุรกิจใดรูปแบบหนึ่ง แต่เป็นการฝึกฝนทฤษฎีราคา: หากบริษัทโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะระดับบนสามารถรับรายได้ประจำปีอย่างต่อเนื่องสองล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ จำเป็นต้องมีระบบนิเวศของผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ที่มีขนาดใหญ่กว่าและมีความเต็มใจจ่ายสูงกว่าในระดับล่าง

ผู้ที่ไม่มีความรู้พื้นฐานทางเศรษฐศาสตร์จะพูดทันทีว่า: นี่แสดงให้เห็นว่าบริษัทขนาดใหญ่ครอบครองโลกและกำลังเรียกค่าเช่าจากทุกอุตสาหกรรม การตัดสินนี้อาจมีความเป็นไปได้บางส่วน เพราะการผูกขาดแพลตฟอร์มแน่นอนว่าควรได้รับการเฝ้าระวัง แต่ถ้าเราใช้เพียงแนวคิด “การเรียกค่าเช่า” เพื่อเข้าใจรายได้สองล้านล้านดอลลาร์ เราจะพลาดตรรกะทางเศรษฐศาสตร์ที่สำคัญกว่า

บริษัทโครงสร้างพื้นฐานระดับบนใดๆ ก็ตามที่สามารถรับรายได้ต่อเนื่องสองล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ต้องมีเงื่อนไขเบื้องต้น: ผู้บริโภคระดับล่างต้องยินดีจ่ายเงินจำนวนนี้อย่างต่อเนื่อง ทำไมผู้บริโภคระดับล่างถึงยินดีจ่าย? เพราะ AI ซึ่งเป็นปัจจัยการผลิตระหว่างกลาง ได้สร้างผลลัพธ์ที่มากขึ้น คุณภาพที่สูงขึ้น ต้นทุนที่ต่ำลง ผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ มากขึ้น หรือความต้องการจ่ายของผู้บริโภคที่แข็งแกร่งขึ้น ถ้าไม่มีการขยายตัวอย่างมากของมูลค่าระดับล่าง รายได้ของระดับบนไม่สามารถรักษาไว้ได้อย่างยั่งยืน

นี่คือเศรษฐศาสตร์พื้นฐานของการลงทุนแบบกลาง

บริษัทในห่วงโซ่ด้านล่างซื้อการเรียกใช้โมเดล ตัวแทนอัจฉริยะ กำลังการประมวลผล และความสามารถในการอัตโนมัติ ไม่ใช่เพื่อทำบุญให้กับผู้ผลิตด้านบน หรือเพียงเพื่อแบ่งปันต้นทุนที่มีอยู่แล้ว แต่เพราะการลงทุนเหล่านี้ เมื่อผสานกับบริบท ข้อมูล กระบวนการ ลูกค้า แบรนด์ ความรับผิดชอบ และความสามารถขององค์กรของตนเอง จะสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มขึ้นได้มากขึ้น ยิ่งผลิตผลขอบของ AI สูงเท่าใด บริษัทในห่วงโซ่ด้านล่างก็ยินดีจ่ายราคาสูงขึ้นเท่านั้น; ยิ่งแอปพลิเคชันด้านล่างเติบโตมากเท่าใด รายได้ของโครงสร้างพื้นฐานด้านบนก็ยิ่งมีแนวโน้มขยายตัวมากขึ้น

สามารถทำการจำลองบัญชีอย่างง่ายได้ หากต้นทุนของพลังงานการประมวลผล AI การเรียกใช้โมเดล และบริการอัจฉริยะในผลิตภัณฑ์ปลายทางคิดเป็น 10% ของรายได้จากภาคบน รายได้สองล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ที่เกิดขึ้นจากภาคบนอาจสอดคล้องกับตลาดผลิตภัณฑ์และบริการปลายทางขนาดสองหมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ หากต้นทุนคิดเป็น 5% อาจสอดคล้องกับระบบนิเวศปลายทางขนาดสี่หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ แน่นอนว่าสัดส่วนต้นทุนแตกต่างกันไปในแต่ละอุตสาหกรรม และโครงสร้างราคาในอนาคตจะยังคงเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง แต่การจำลองนี้เปิดเผยตรรกะพื้นฐานว่า: ปริมาณ “ค่าไฟฟ้า” ที่ “โครงข่ายดิจิทัล” ภาคบนสามารถเก็บได้ ขึ้นอยู่กับว่าภาคล่างได้สร้างมูลค่าใหม่เท่าใดจากการใช้ไฟฟ้านั้น

บริษัทไฟฟ้ามีรายได้ เพราะไฟฟ้าขับเคลื่อนโรงงาน บ้านเรือน เมือง โรงพยาบาล และระบบความบันเทิง บริษัทคลาวด์คอมพิวติ้งมีรายได้ เพราะธุรกิจดิจิทัลระดับล่างใช้บริการคลาวด์ในการสร้างบริการค้นหา โซเชียล วิดีโอ การเงิน โลจิสติกส์ และซอฟต์แวร์องค์กร

หากโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI วันหนึ่งมีรายได้ถึงสองล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ นั่นไม่ได้เกิดขึ้นเพราะโลกจ่ายภาษีให้มันโดยไม่มีเหตุผล แต่เกิดจากองค์กร บุคคล และธุรกิจจำนวนมากที่ใช้มันเป็นพื้นฐานในการรับรู้ การให้เหตุผล การออกแบบ การจับคู่ และการอัตโนมัติ เพื่อสร้างกิจกรรมทางเศรษฐกิจใหม่ในขนาดที่ใหญ่ขึ้น

ข้อเท็จจริงนี้ช่วยเตือนเราในทางกลับกันว่า สิ่งที่ควรให้ความสนใจจริงๆ อาจไม่ใช่ขนาดของ OpenAI หรือ Anthropic เอง แต่คือแอปพลิเคชันระดับล่างที่อาจเกิดขึ้นภายใต้พวกเขา

ในอีก 15 ปีข้างหน้า ขนาดรวมของบริษัทระดับแอปพลิเคชันมีแนวโน้มที่จะใหญ่กว่าระดับโครงสร้างพื้นฐานอย่างมาก ระดับโครงสร้างพื้นฐานให้ปัญญาทั่วไป ขณะที่ระดับแอปพลิเคชันดำเนินการค้นพบความต้องการ ผู้เล่นในระดับโครงสร้างพื้นฐานขายความสามารถ ในขณะที่ผู้เล่นในระดับแอปพลิเคชันขายคุณค่าที่ถูกแปลงเป็นรูปธรรม ระดับโครงสร้างพื้นฐานเหมือนเครือข่ายไฟฟ้า น้ำ และถนนในยุคดิจิทัล ส่วนระดับแอปพลิเคชันอยู่ใกล้ชิดกับผู้บริโภค สถานการณ์ขององค์กร กระบวนการอุตสาหกรรม ความสัมพันธ์ทางความเชื่อถือ และความต้องการเฉพาะเจาะจง ด้านการแพทย์ การศึกษา กฎหมาย การประกันภัย การเงิน ความบันเทิง บริการทางจิตใจ การดูแลผู้สูงอายุ การจัดการธุรกิจ เครื่องมือวิจัย บริการเมือง บริการในครัวเรือน ประสบการณ์ทางวัฒนธรรม และการเติบโตส่วนบุคคล ล้วนอาจสร้างบริษัทระดับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่

ผู้บริโภคสุดท้ายไม่ได้ซื้อ “พารามิเตอร์ของโมเดล” แต่เป็นโรคที่รักษาหาย ความวิตกกังวลที่เข้าใจ ความสามารถในการเรียนรู้ที่ดีขึ้น เวลาที่ประหยัดได้ คุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น กระบวนการทำงานที่ถูกจัดเรียงใหม่ ประสบการณ์ที่ถูกสร้างขึ้น และปัญหาที่ได้รับการแก้ไข ขณะที่องค์กรสุดท้ายไม่ได้ซื้อ “token” แต่เป็นสต็อกที่ลดลง อัตราการแปลงที่สูงขึ้น การจัดการความเสี่ยงที่ดีขึ้น การพัฒนาที่เร็วขึ้น บริการลูกค้าที่ละเอียดขึ้น ห่วงโซ่อุปทานที่มั่นคงขึ้น และการตัดสินใจขององค์กรที่ชัดเจนขึ้น

ดังนั้น ชั้นแอปพลิเคชันจึงใหญ่กว่าชั้นโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่เรื่องมหัศจรรย์ แต่เป็นผลลัพธ์ปกติหลังจากเทคโนโลยีทั่วไปแพร่กระจายไปแล้ว ไฟฟ้ามีความสำคัญ แต่ระบบอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยไฟฟ้านั้นใหญ่กว่า; บริการคลาวด์มีความสำคัญ แต่เศรษฐกิจดิจิทัลที่เติบโตบนคลาวด์นั้นใหญ่กว่า; โมเดลขนาดใหญ่มีความสำคัญ แต่ผลิตภัณฑ์ใหม่ บริการใหม่ องค์กรใหม่ และรูปแบบการใช้ชีวิตใหม่ที่ได้รับการสนับสนุนจากโมเดลขนาดใหญ่นั้นอาจใหญ่กว่ามาก

หากในอนาคตมีบริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีรายได้ถึงสองล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ เราไม่ควรตีความมันเป็นภัยพิบัติแรกสุด หรือมองมันอย่างง่ายๆ ว่าเป็นการบูชาเทคโนโลยี เราควรเริ่มต้นด้วยคำถามทางทฤษฎีราคา: ความเต็มใจที่จะจ่ายเงินจำนวนมหาศาลนี้มาจากที่ไหน? มันสนับสนุนนวัตกรรมด้านล่างใดบ้าง? มันปลดปล่อยความต้องการที่ไม่เคยสามารถซื้อขายได้ในอดีตออกไปอย่างไร? มันทำให้ผลิตภัณฑ์และบริการที่ไม่เคยมีมาก่อนในอดีตเป็นไปได้อย่างไร?

นี่คือความรู้พื้นฐานทางเศรษฐศาสตร์

ความหายากไม่ได้หายไป แต่เปลี่ยนรูปแบบ

หลายคนเข้าใจผิดว่า จุดสิ้นสุดของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคือการที่ความหายากจะหายไป ตราบใดที่ AI แข็งแรงพอ หุ่นยนต์เพียงพอ และพลังการประมวลผลถูกพอ ผลิตภัณฑ์มีความอุดมสมบูรณ์พอ กลไกราคาจะถอยหลัง และตลาดจะกลายเป็นสิ่งที่ไม่จำเป็น

นี่คือความเข้าใจผิดเกี่ยวกับความหายาก

ความหายากไม่ใช่เพียงแค่การขาดแคลนทางกายภาพ ความหายากหมายถึงเมื่อเทียบกับความต้องการของมนุษย์ เวลา ความรู้ ตำแหน่ง ความสัมพันธ์ ต้นทุนโอกาส และความไม่แน่นอนในอนาคต ตราบใดที่ความต้องการของมนุษย์ยังคงมีลักษณะหลากหลาย เปลี่ยนแปลง และขึ้นอยู่กับบริบท ความหายากจะไม่หายไป มันจะเปลี่ยนจากคำถามว่า “มีหรือไม่มี” เป็น “เหมาะสมหรือไม่” จาก “เพียงพอหรือไม่” เป็น “จำเป็นในขณะนี้หรือไม่” และจากความขาดแคลนทางวัตถุ เป็นความขาดแคลนเชิงโครงสร้าง

ในยุคอุตสาหกรรม ความหายากหลายอย่างแสดงออกในรูปของปริมาณที่ไม่เพียงพอ: อาหารไม่พอ เสื้อผ้าไม่พอ ที่อยู่อาศัยไม่พอ แพทย์ไม่พอ โรงเรียนไม่พอ การขนส่งไม่พอ ภารกิจของการผลิตแบบมวลชนและการจัดองค์กรสมัยใหม่คือการคัดลอกผลิตภัณฑ์และบริการพื้นฐานเหล่านี้ออกมาในปริมาณมาก

แต่ในยุคที่ร่ำรวยและชาญฉลาดกว่าเดิม ความหายากที่สำคัญหลายอย่างไม่ใช่เพียงปัญหาของปริมาณเท่านั้น ผู้คนไม่ต้องการอาหารกลางวันใดๆ ก็ได้ แต่ต้องการอาหารกลางวันที่เหมาะกับสภาพร่างกายในวันนี้ ระดับน้ำตาลในเลือด การใช้พลังงานจากการออกกำลังกาย ความต้องการทางอารมณ์ และความชอบทางความงามของตน เด็กคนหนึ่งไม่ต้องการบทเรียนคณิตศาสตร์ใดๆ ก็ได้ แต่ต้องการเส้นทางการเรียนรู้ที่เหมาะกับอุปสรรคในการเข้าใจ สถานะความสนใจ สภาพแวดล้อมในครอบครัว และโครงสร้างความภาคภูมิใจในตนเองของเขา ผู้สูงอายุไม่ต้องการคำแนะนำด้านสุขภาพใดๆ ก็ได้ แต่ต้องการความสัมพันธ์เชิงบริการที่ทำให้เขาเชื่อจริง ปฏิบัติจริง และยึดมั่นต่อไปได้ บริษัทหนึ่งไม่ต้องการระบบ AI ใดๆ ก็ได้ แต่ต้องการโซลูชันเฉพาะที่สามารถผสานเข้ากับกระบวนการ แรงจูงใจ โครงสร้างองค์กร และความสัมพันธ์กับลูกค้าของตน

นี่คือสิ่งที่หายากในยุคของความแตกต่าง

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ยุคของ AI จะเสริมสร้างความหายากอย่างน้อยสามประเภท

ประเภทแรกคือความหายากในการปรับตัว

ความเหมาะสมของผลิตภัณฑ์และบริการสำหรับบุคคล องค์กร ช่วงเวลา หรือสถานการณ์เฉพาะจะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น ในยุคมาตรฐาน คำถามสำคัญคือ “มีอุปทานเพียงพอหรือไม่” ในยุคความแตกต่าง คำถามสำคัญคือ “อุปทานนี้เหมาะกับฉันจริงๆ หรือไม่” AI ทำให้การปรับแต่งแบบส่วนบุคคลเป็นไปได้ แต่ก็ทำให้ปัญหาการปรับให้เข้ากันซับซ้อนขึ้น เพราะร่างกาย จิตใจ ความสัมพันธ์ งาน และความชอบของมนุษย์ต่างเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา สิ่งที่หายากอย่างแท้จริง ไม่ใช่อุปทานแบบใดก็ได้ แต่คืออุปทานที่เหมาะสม

ประเภทที่สองคือความหายากที่เกิดจากความเชื่อ

ปัญญาประดิษฐ์สามารถให้คำแนะนำได้ แต่การที่คำแนะนำนั้นจะได้รับความเชื่อถือ ถูกนำมาใช้ หรือดำเนินการตามนั้น เป็นอีกเรื่องหนึ่ง ผู้ป่วยรู้ว่าควรรับประทานยา แต่ไม่ได้หมายความว่าเขาจะรับประทานอย่างต่อเนื่อง นักเรียนรู้ว่าควรเรียนหนังสือ แต่ไม่ได้หมายความว่าเขาจะยึดมั่นอย่างต่อเนื่อง บริษัทรู้ว่าควรเปลี่ยนแปลงตัวเอง แต่ไม่ได้หมายความว่าองค์กรภายในจะยอมรับ ผู้สูงอายุรู้ว่าควรควบคุมอาหาร แต่ไม่ได้หมายความว่าเขาจะยินดีเปลี่ยนนิสัยการใช้ชีวิตที่ยึดมั่นมานานหลายสิบปี คุณค่าของบริการหลายอย่างไม่ได้อยู่ที่ข้อมูลเอง แต่อยู่ที่ความสัมพันธ์แห่งความเชื่อถือที่ทำให้ข้อมูลนั้นกลายเป็นการกระทำ ในอนาคต ความเชื่อถือ ชื่อเสียง ความรับผิดชอบ และการอยู่เคียงข้าง จะกลายเป็นสินทรัพย์ทางเศรษฐกิจที่สำคัญ

ประเภทที่สามคือความหายากเชิงทิศทาง

AI สามารถสร้างแนวทางได้ไม่จำกัด แต่ทุนจริง เวลา ความสนใจขององค์กร และโอกาสในการทดลองยังคงมีจำกัด บริษัทหนึ่งไม่สามารถดำเนินกลยุทธ์ร้อยแบบพร้อมกันได้ ห้องปฏิบัติการหนึ่งไม่สามารถสร้างเตาปฏิกิริยาหนึ่งร้อยเตาพร้อมกันได้ โรงพยาบาลหนึ่งไม่สามารถปรับโครงสร้างกระบวนการทั้งหมดพร้อมกันได้ เมืองหนึ่งไม่สามารถทดลองแนวทางการบริหารจัดการทั้งหมดพร้อมกันได้ เมื่อความเป็นไปได้ระเบิดขึ้น สิ่งที่หายากที่สุดกลับกลายเป็นความสามารถในการเลือกทิศทาง: การเลือกเส้นทางใด เสี่ยงกับความเสี่ยงแบบใด และละทิ้งความเป็นไปได้ที่น่าดึงดูดบางอย่าง

ดังนั้น พลังของ AI ไม่ได้ทำให้โลกกลายเป็นความอุดมสมบูรณ์ที่เหมือนกันทั้งหมด แต่ทำให้การผลิตในระดับใหญ่และการปรับแต่งแบบส่วนบุคคลสามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้เป็นครั้งแรก ในอดีต แพทย์ส่วนตัว ครูส่วนตัว ที่ปรึกษาส่วนตัว ผู้ช่วยส่วนตัว ผู้ให้คำปรึกษาทางจิตใจส่วนตัว นักออกแบบส่วนตัว และทีมวิจัยส่วนตัว ซึ่งเคยเป็นสิทธิพิเศษของคนรวยเพียงไม่กี่คน อาจเข้ามาอยู่ในชีวิตของคนทั่วไปด้วยโครงสร้างต้นทุนใหม่ แต่เมื่อเข้ามาในชีวิตประจำวัน ปัญหาจะไม่ใช่ “ผลิตได้หรือไม่” อีกต่อไป แต่เป็น “จะปรับให้เหมาะสมอย่างไร จะเชื่อถือได้อย่างไร และจะเลือกทิศทางอย่างไร”

นั่นหมายความว่าตลาดจะไม่หายไป แต่กลับกลายเป็นมีชีวิตชีวา ละเอียดลึกซึ้ง และแทรกซึมเข้าไปในระดับจุลภาคของชีวิตมากยิ่งขึ้น เพราะเมื่อผลิตภัณฑ์และบริการมีความเฉพาะตัวมากขึ้น สังคมจึงต้องการกลไกหนึ่งเพื่อค้นหาคุณค่าที่แท้จริงของบุคคลต่างๆ ณ เวลาและบริบทที่ต่างกัน

กลไกนี้คือราคา

ราคาคือกลไกการค้นพบ ไม่ใช่แค่กลไกการจัดสรร

ราคา มักถูกเข้าใจผิดว่าเป็นเครื่องมือการจัดสรรที่ไร้ความรู้สึก ดูเหมือนว่าจะต้องใช้ราคาเพื่อกำหนดว่าใครจะได้รับและใครจะไม่ได้รับ ก็ต่อเมื่อสิ่งของมีไม่เพียงพอ; แต่เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาเพียงพอ ราคาสามารถถูกยกเลิกได้ และการจัดสรรสามารถมอบให้แก่อัลกอริทึม

แต่ฟังก์ชันที่ลึกซึ้งที่สุดของราคา ไม่ใช่การจัดสรรสิ่งของที่รู้จัก แต่คือการค้นพบข้อมูลที่ยังไม่รู้

จำนวนเงินที่บุคคลหนึ่งยินดีจ่ายสำหรับบริการใดบริการหนึ่ง รวมถึงข้อมูลมากมายที่ผู้อื่นไม่สามารถรู้ล่วงหน้าได้: ความเข้มข้นของความชอบของเขา ต้นทุนด้านเวลา ข้อจำกัดด้านรายได้ ระดับความเร่งด่วน ทางเลือกทดแทน การประเมินความเสี่ยง ระดับความเชื่อมั่น และสถานะทางอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ถูกเขียนไว้อย่างง่ายดายในฐานข้อมูล หรือสามารถรับได้เสมอผ่านแบบสอบถาม ในหลายครั้ง ผู้คนเองก็ไม่ได้รู้อย่างสมบูรณ์ว่าต้องการอะไร จนกว่าจะมีผลิตภัณฑ์หนึ่งปรากฏ ราคาหนึ่งปรากฏ การเปรียบเทียบหนึ่งเกิดขึ้น หรือประสบการณ์หนึ่งเกิดขึ้น

ราคาไม่ได้ทำหน้าที่หลังจากความต้องการถูกกำหนดอย่างสมบูรณ์แล้ว ราคาเข้ามามีส่วนร่วมในการก่อรูปและค้นพบความต้องการ

จุดนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษในยุคปัญญาประดิษฐ์ เพราะปัญญาประดิษฐ์จะขยายชุดผลิตภัณฑ์ที่สามารถผลิตได้อย่างมีนัยสำคัญ และลดต้นทุนในการสร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์ใหม่อย่างมาก ในอดีต ความคิดสร้างผลิตภัณฑ์หลายอย่างยังไม่ทันได้รับการทดสอบตลาด ก็ล้มเหลวไปเพราะต้นทุนการวิจัยและพัฒนา ต้นทุนการจัดองค์กร และต้นทุนการสื่อสาร ขณะนี้ ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็ว ทีมเล็กๆ มากขึ้นสามารถเข้าสู่ตลาด และความต้องการเฉพาะกลุ่มมากขึ้นสามารถถูกทดลองตอบสนอง ปัญหาจึงเปลี่ยนไป: ไม่ใช่การขาดความคิด แต่คือการขาดกลไกในการกรองความคิด; ไม่ใช่การขาดความเป็นไปได้ แต่คือการขาดกลไกในการตัดสินว่าความเป็นไปได้ใดควรลงทุนทรัพยากรจริง

ราคาคือหัวใจหลักของ cơ chếการกรองนี้

นักธุรกิจเสนอผลิตภัณฑ์ใหม่ ซึ่งแท้จริงแล้วคือการคาดการณ์เกี่ยวกับความต้องการในอนาคต ผู้บริโภคที่ซื้อหรือปฏิเสธ เป็นการทดสอบการคาดการณ์นั้น ถ้าราคาสูงเกินไปแล้วขายไม่ได้ แสดงว่ามีคุณค่าไม่เพียงพอ ตำแหน่งทางตลาดผิด ต้นทุนสูงเกินไป หรือกลุ่มเป้าหมายไม่ถูกต้อง แต่ถ้าราคาสูงยังมีคนซื้อ แสดงว่าความต้องการบางอย่างแข็งแกร่งกว่าที่ผู้สังเกตการณ์คิดไว้ กำไรดึงดูดให้มีการเลียนแบบและการขยายตัว ขาดทุนบังคับให้ถอนตัวและปรับปรุง กระบวนการนี้ไม่ใช่เพียงการซื้อขายธรรมดา แต่เป็นการทดลองแบบกระจายขนาดใหญ่ของสังคมภายใต้เงื่อนไขที่ไม่แน่นอน

หากไม่มีราคา สังคมก็จะสูญเสียการตอบสนองจากการทดลองนี้

ในยุคที่มีความแตกต่างชัดเจน สถานการณ์เช่นนี้เป็นจริงเป็นจังยิ่งกว่าเดิม สมมติว่า AI สามารถสร้างบริการการศึกษาใหม่ได้หนึ่งพันรูปแบบ รูปแบบการจัดการสุขภาพใหม่ได้หนึ่งหมื่นรูปแบบ และประสบการณ์ความบันเทิงแบบเฉพาะบุคคลได้หนึ่งล้านรูปแบบ อะไรคือความต้องการที่แท้จริง และอะไรคือแค่การแสดงความสามารถทางเทคโนโลยี? ผู้บริโภคกลุ่มใดจะจ่ายเงินอย่างต่อเนื่อง และกลุ่มใดจะลองใช้เพียงครั้งเดียว? บริการใดสามารถขยายขนาดได้ และบริการใดจะถูกจำกัดอยู่ในตลาดกลุ่มเล็ก? บริการใดต้องการการมีส่วนร่วมของมนุษย์ และบริการใดสามารถดำเนินการได้อย่างสมบูรณ์ด้วยระบบอัตโนมัติ? บริการใดคุ้มค่ากับการลงทุนจากทุน และบริการใดควรละทิ้งทันที?

คำถามเหล่านี้ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญเพียงอย่างเดียว หรือโดยอัลกอริทึมกลางที่ตัดสินครั้งเดียว แต่ต้องอาศัยราคา การซื้อขาย กำไร ขาดทุน และการแข่งขันในการคัดกรองอย่างต่อเนื่อง

ราคาเป็นกลไกหนึ่งในการบีบอัดความรู้ในท้องถิ่น

ผู้บริโภคจะยินดีจ่ายเงินในช่วงเวลาหนึ่งๆ ไม่ได้เป็นเพียงฟังก์ชันเชิงกลไกของรายได้และราคาเท่านั้น แต่อาจรวมถึงความรู้สึกทางร่างกายในวันนี้ ประสบการณ์เมื่อวานนี้ ความสัมพันธ์ในครอบครัว ความกดดันจากงาน ความคาดหวังในอนาคต สถานะทางสังคม และความชอบทางศิลปะ ขณะเดียวกัน บริษัทจะยินดีจ่ายเงินสำหรับระบบ AI ชนิดหนึ่งก็ไม่ใช่เพียงปัญหาของตัวชี้วัดทางเทคนิค แต่เป็นการสะท้อนแบบรวมทั้งหมดของกระบวนการภายใน ความสามารถของพนักงาน โครงสร้างลูกค้า ความเสี่ยงด้านการกำกับดูแล และแรงกดดันจากการแข่งขัน ความรู้ท้องถิ่นเหล่านี้มักไม่สามารถถ่ายทอดอย่างสมบูรณ์ให้กับศูนย์กลางได้ แต่ราคาตลาดกลับแปลงการตัดสินใจที่กระจายอยู่เหล่านี้ให้กลายเป็นสัญญาณการกระทำที่สามารถสังเกตได้

ดังนั้น กลไกราคาจึงไม่ใช่สิ่งเหลือทิ้งจากยุคเก่า แต่เป็นอุปกรณ์ค้นพบในอนาคตที่เปิดกว้าง

ยิ่งปัญญาประดิษฐ์แข็งแกร่งเท่าใด ความเป็นไปได้ก็ยิ่งมากขึ้น; ยิ่งความเป็นไปได้มากขึ้นเท่าใด การคัดกรองก็ยิ่งสำคัญขึ้น; ยิ่งการคัดกรองสำคัญขึ้นเท่าใด cơ chếราคาจึงยิ่งมีความสำคัญ

แรงจูงใจ: ทำไมผลิตภัณฑ์ใหม่จึงไม่ปรากฏอัตโนมัติ

เพียงมีเทคโนโลยีเท่านั้น ไม่ได้หมายความว่าจะสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ได้อัตโนมัติ

จากความสามารถในห้องปฏิบัติการไปสู่ผลิตภัณฑ์ในตลาด ระหว่างทางมีกระบวนการที่ยาวนานและซับซ้อน: ใครจะระบุสถานการณ์? ใครจะรับความเสี่ยง? ใครจะจัดทีม? ใครจะปรับปรุงกระบวนการ? ใครจะให้ความรู้แก่ผู้บริโภค? ใครจะรับผิดชอบ? ใครจะเผชิญกับความล้มเหลว? ใครจะเปลี่ยนความเป็นไปได้ทางเทคโนโลยีให้กลายเป็นการจัดส่งบริการที่มั่นคง?

นี่คือสิ่งที่ต้องการแรงจูงใจ

ทฤษฎีราคาไม่ได้พูดถึงระดับราคาเพียงอย่างเดียว แต่ยังพูดถึงโครงสร้างแรงจูงใจด้วย ทำไมผู้คนจึงลงเวลา ทุน ชื่อเสียง และความสามารถในการจัดระเบียบเพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ใหม่? เพราะพวกเขาเชื่อว่า หากการค้นคว้าประสบความสำเร็จ จะได้รับผลตอบแทน หากบริการใหม่ทุกอย่างถูกคัดลอกโดยไม่เสียค่าใช้จ่ายทันทีที่ปรากฏขึ้น หากกำไรทั้งหมดถูกมองว่าไม่ชอบธรรม หากความพยายามในการสร้างความแตกต่างทุกอย่างถูกควบคุมให้กลับไปเป็นสินค้ามาตรฐาน หากความล้มเหลวทั้งหมดตกเป็นภาระของผู้ประกอบการ ในขณะที่ผลประโยชน์จากความสำเร็จถูกยึดไป แม้แต่ AI ที่ทรงพลังที่สุดก็จะไม่สามารถสร้างชั้นแอปพลิเคชันที่เฟื่องฟูได้อย่างอัตโนมัติ

การสร้างนวัตกรรมไม่ใช่ผลลัพธ์ตามธรรมชาติของฟังก์ชันทางเทคนิค แต่เป็นพฤติกรรมทางเศรษฐกิจภายใต้โครงสร้างแรงจูงใจ

ปัญญาประดิษฐ์ลดต้นทุนของการทดลองและผิดพลาด แต่ไม่ได้ยกเลิกความเสี่ยง ผู้ประกอบการยังต้องตัดสินทิศทาง บริษัทยังต้องจัดโครงสร้างกระบวนการใหม่ แพทย์ยังต้องรับผิดชอบ สถาบันการศึกษายังต้องสร้างความเชื่อมั่น และบริษัทระดับแอปพลิเคชันยังต้องค้นหาสถานการณ์ที่ผู้บริโภคจริงๆ ยินดีจ่ายเงิน ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างแนวทางได้ แต่ไม่สามารถแทนที่การทดสอบมูลค่าของแนวทางโดยตลาดได้ ปัญญาประดิษฐ์สามารถลดต้นทุนการพัฒนา แต่ไม่สามารถรับประกันว่ามีความต้องการอยู่จริง ปัญญาประดิษฐ์สามารถขยายพื้นที่จินตนาการ แต่ไม่สามารถดำเนินการเชิงพาณิชย์ได้อัตโนมัติ

นี่คือเหตุผลที่ราคา สิทธิในทรัพย์สิน กำไร และการแข่งขันยังคงมีความสำคัญ

กำไรไม่ใช่เศษซากของความชั่วร้าย แต่เป็นรางวัลสำหรับการค้นพบทิศทางที่ถูกต้อง ขาดทุนไม่ใช่การลงโทษอย่างโหดร้าย แต่เป็นสัญญาณของทิศทางที่ผิด การแข่งขันไม่ใช่การสิ้นเปลืองทรัพยากร แต่เป็นการทดลองระหว่างสมมติฐานต่างๆ การเข้าสู่เสรีภาพไม่ใช่หลักการนามธรรม แต่เป็นเงื่อนไขเชิงสถาบันที่เปิดโอกาสให้ผลิตภัณฑ์ที่ยังไม่รู้จักเกิดขึ้น

ในยุคปัญญาประดิษฐ์ สิ่งที่หายากจริงๆ อาจไม่ใช่ความสามารถในการสร้าง แต่เป็นความสามารถในการค้นหาสิ่งที่ควรสร้าง; ไม่ใช่ความสามารถในการตอบคำถาม แต่เป็นความสามารถในการตั้งคำถามที่มีคุณค่า; ไม่ใช่ความสามารถในการปรับปรุงเป้าหมายที่กำหนดไว้ แต่เป็นความสามารถในการเลือกเป้าหมาย รับความเสี่ยง และจัดระเบียบการกระทำในโลกแห่งความเป็นจริง

ทักษะเหล่านี้ต้องการแรงจูงใจจากตลาดเพื่อกระตุ้น

นี่คือเหตุผลที่ชั้นแอปพลิเคชันไม่สามารถเติบโตอย่างอัตโนมัติได้ ประเทศหนึ่งอาจมีโมเดลที่แข็งแกร่ง กำลังการประมวลผลเพียงพอ ข้อมูลอุดมสมบูรณ์ และทีมวิศวกรจำนวนมาก แต่ยังคงขาดระบบนิเวศแอปพลิเคชันที่เติบโตอย่างแท้จริง หากนักประกอบการไม่สามารถรับผลตอบแทน หากผู้ใช้ถูกจำกัดทางเลือก หากการกำกับดูแลควบคุมบริการใหม่ให้อยู่ในหมวดหมู่เดิมก่อนเวลาอันควร หากผู้เล่นรายใหญ่ควบคุมจุดเข้าถึง หากต้นทุนความล้มเหลวสูงเกินไป หากสังคมมองว่ากำไรเท่ากับการปล้น ผลิตภัณฑ์ที่มีศักยภาพจำนวนมากจะตายก่อนที่จะเกิดขึ้น

การแข่งขันในยุคปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่แค่การแข่งขันด้านความสามารถของโมเดล แต่ยังรวมถึงการแข่งขันด้านแรงจูงใจทางสถาบัน

ผู้ที่สามารถทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นลองใช้ ผู้ที่สามารถทำให้ข้อผิดพลาดเปิดเผยอย่างรวดเร็ว ผู้ที่สามารถทำให้ทิศทางที่ถูกต้องได้รับผลตอบแทน ผู้ที่สามารถทำให้ความต้องการเฉพาะกลุ่มมีโอกาสได้รับการบริการ และผู้ที่สามารถทำให้บริษัทหนุ่มสาวท้าทายบริษัทเก่า ผู้นั้นจะมีโอกาสสูงกว่าในการค้นพบผลิตภัณฑ์และบริการแห่งอนาคต

การเกิดขึ้นของผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ

วันนี้เราจัดตั้งชื่อแอปพลิเคชัน AI หลักๆ ที่จะเกิดขึ้นในอีกสิบห้าปีข้างหน้าได้ยาก เหมือนกับที่คนในศตวรรษที่สิบเก้าจัดตั้งชื่อชีวิตที่ขึ้นกับไฟฟ้าในศตวรรษที่ยี่สิบไม่ได้ หรือคนในช่วงปลายศตวรรษที่ยี่สิบจัดตั้งชื่อชีวิตบนอินเทอร์เน็ตแบบเคลื่อนที่ได้อย่างสมบูรณ์ไม่ได้

นี่ไม่ได้เกิดจากการขาดจินตนาการ แต่เนื่องจากผลิตภัณฑ์และบริการใหม่มักไม่ถูกพัฒนาอย่างเป็นเส้นตรงจากคำศัพท์ที่มีอยู่แล้ว พวกมันเกิดขึ้นจากการโต้ตอบระหว่างเทคโนโลยี ต้นทุน โครงสร้างองค์กร ความชอบ และสถาบัน

ในยุคปัญญาประดิษฐ์ ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่สำคัญที่สุดอาจไม่ใช่แค่ “เครื่องมือค้นหาที่ดีกว่า” “โปรแกรมเมอร์ที่ถูกกว่า” หรือ “บริการลูกค้าที่ชาญฉลาดกว่า”

สิ่งเหล่านี้เป็นเพียงการขยายต่อจากฐานเดิม แต่สิ่งที่สำคัญกว่าอาจเป็นการจัดการสุขภาพแบบใหม่ การดูแลการศึกษาแบบใหม่ การจัดองค์กรวิจัยแบบใหม่ การให้บริการทางกฎหมายแบบใหม่ การเป็นตัวแทนส่วนบุคคลแบบใหม่ การสัมผัสวัฒนธรรมแบบใหม่ ระบบดูแลผู้สูงอายุแบบใหม่ การผลิตในครัวเรือนแบบใหม่ กระบวนการธุรกิจแบบใหม่ บริการบริหารเมืองแบบใหม่ การสนับสนุนทางจิตใจแบบใหม่ และการร่วมมือเชิงสร้างสรรค์แบบใหม่

บริการหลายอย่างในอดีตไม่ได้ไม่มีความต้องการ แต่ต้นทุนสูงเกินไป

ครอบครัวทั่วไปในอดีตไม่สามารถมีแพทย์ส่วนตัว นักโภชนาการ ที่ปรึกษาด้านจิตใจ โค้ชด้านการเรียนรู้ ที่ปรึกษาด้านกฎหมาย ผู้วางแผนอาชีพ และที่ปรึกษาด้านการเงินครอบครัวตลอด 24 ชั่วโมงได้ บริษัทขนาดเล็กในอดีตไม่สามารถมีทีมกลยุทธ์ระดับโลก ทีมวิเคราะห์ข้อมูล ทีมปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับ ทีมการตลาดหลายภาษา และระบบดำเนินงานอัตโนมัติได้ โรงพยาบาลในเมืองเล็กในอดีตไม่สามารถเชื่อมต่อความรู้ทางการแพทย์ชั้นนำ ระบบจัดการผู้ป่วย และการติดตามสุขภาพอย่างต่อเนื่องแบบเรียลไทม์ได้ เด็กทั่วไปในอดีตไม่สามารถมีระบบการเรียนรู้ที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล ให้ข้อมูลย้อนกลับอย่างต่อเนื่อง และเชื่อมโยงข้ามสาขาวิชาได้

AI ทำให้ส่วนอัจฉริยะของบริการเหล่านี้มีราคาถูก แต่ปัญญาอัจฉริยะราคาถูกนั้นเป็นเพียงจุดเริ่มต้น

การผลิตผลิตภัณฑ์ที่แท้จริงต้องฝังความชาญฉลาดลงในบริบท แปลงบริบทให้เป็นกระบวนการ แปลงกระบวนการให้เป็นบริการ แปลงบริการให้เป็นความสัมพันธ์ที่เชื่อถือได้ และแปลงความสัมพันธ์ที่เชื่อถือได้ให้เป็นการทำธุรกรรมที่ยั่งยืน

นี่คือโอกาสอันยิ่งใหญ่ในระดับแอปพลิเคชัน

บริษัทที่ใหญ่ที่สุดในอนาคต อาจไม่ใช่แค่บริษัทที่มีโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุด แต่เป็นบริษัทที่เข้าใจบริบทเฉพาะได้ดีที่สุด สามารถจัดการทรัพยากรที่เสริมกันได้ดีที่สุด สร้างความเชื่อมั่นได้ดีที่สุด และสามารถแปลงความสามารถของ AI เป็นบริการชีวิตประจำวันและกระบวนการผลิตได้ดีที่สุด ชั้นโครงสร้างพื้นฐานขายความสามารถทั่วไป ในขณะที่ชั้นแอปพลิเคชันขายโซลูชัน ประสบการณ์ ความรับผิดชอบ และความสัมพันธ์ ความสามารถทั่วไปอาจมีขนาดใหญ่ แต่พื้นที่สำหรับนวัตกรรมที่ใกล้เคียงกับความต้องการสุดท้ายอาจใหญ่กว่า

ตัวอย่างเช่น การจัดการสุขภาพ AI สามารถอ่านเอกสารทางการแพทย์ วิเคราะห์ตัวชี้วัด สร้างคำแนะนำ แจ้งเตือนการรับประทานยา และพยากรณ์ความเสี่ยง

แต่ผลิตภัณฑ์ที่แท้จริงไม่ใช่ “ข้อความคำแนะนำทางการแพทย์” แต่เป็นระบบบริการที่สามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของผู้คนได้อย่างยั่งยืน ระบบอาจรวมถึงแพทย์ประจำตัว บุคลากรในชุมชน อุปกรณ์สวมใส่ บริการด้านอาหาร การกระตุ้นจากประกันภัย การสื่อสารกับครอบครัว การสนับสนุนทางจิตใจ และการตอบสนองฉุกเฉิน ซึ่งประกอบด้วยอัลกอริทึมและองค์กร ข้อมูลและความรับผิดชอบ การอัตโนมัติและความเชื่อมั่นของมนุษย์ ผู้บริโภคไม่ได้จ่ายเงินสำหรับข้อความหนึ่งข้อความ แต่จ่ายเพื่อชีวิตที่สุขภาพดี ปลอดภัย และมีศักดิ์ศรีมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น การศึกษา AI สามารถอธิบายเนื้อหา สร้างแบบฝึกหัด ตรวจงานเขียน ปรับเส้นทางการเรียนรู้ แต่ผลิตภัณฑ์การศึกษาที่แท้จริงไม่ใช่ “เครื่องสร้างคำตอบ” แต่เป็นระบบช่วยให้นักเรียนพัฒนาทักษะ ความมั่นใจ ความสนใจ และนิสัยระยะยาว มันต้องเข้าใจสถานะการรับรู้ของเด็ก รวมถึงบริบทครอบครัว สภาพแวดล้อมเพื่อน ระบบการสอบ และความกดดันทางจิตใจ คุณค่าที่นี่มาจากการฉลาด รวมถึงการอยู่เคียงข้าง การกระตุ้น การประเมิน และการยอมรับทางสังคม

ตัวอย่างเช่นในการจัดการธุรกิจ AI สามารถสร้างรายงาน เขียนโค้ด ทำนายผล และเสนอคำแนะนำเชิงกลยุทธ์

แต่การประยุกต์ใช้งานที่แท้จริงขององค์กรไม่ใช่การอัตโนมัติทุกงาน แต่คือการจัดโครงสร้างใหม่ของกระแสข้อมูล สิทธิ์ในการตัดสินใจ กลไกการจูงใจ และขอบเขตความรับผิดชอบ การที่องค์กรซื้อ AI ไม่ใช่แค่การซื้อเครื่องมือ แต่คือการรีโครงสร้างฟังก์ชันการผลิตและโครงสร้างองค์กรของตนเอง กระบวนการนี้มีความเฉพาะทางสูงและไม่สามารถทำได้โดยบริษัทโมเดลพื้นฐานเพียงผู้เดียว

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าชั้นแอปพลิเคชันในยุคปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่เพียงส่วนเสริมของชั้นโครงสร้างพื้นฐาน แต่เป็นหน้าด่านในการค้นพบความต้องการ จัดระเบียบสถานการณ์ สร้างความเชื่อมั่น และรับผิดชอบ

ดังนั้น ภายในระยะเวลาสิบห้าปี ขนาดรวมของบริษัทระดับแอปพลิเคชันจะใหญ่กว่าระดับโครงสร้างพื้นฐานอย่างมาก ซึ่งไม่ได้ขัดกับหลักเศรษฐศาสตร์ แต่กลับสอดคล้องกับหลักเศรษฐศาสตร์ยิ่งการลงทุนในห่วงโซ่ด้านบนแข็งแกร่งเท่าใด ก็ยิ่งมีโอกาสสร้างระบบนิเวศด้านล่างที่ใหญ่โตขึ้นเท่านั้น บริษัทไฟฟ้ามีความสำคัญ แต่ระบบอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยไฟฟ้านั้นใหญ่กว่า; บริการคลาวด์มีความสำคัญ แต่เศรษฐกิจดิจิทัลที่เติบโตบนคลาวด์นั้นใหญ่กว่า; โมเดลขนาดใหญ่มีความสำคัญ แต่ผลิตภัณฑ์ บริการ องค์กร และรูปแบบชีวิตใหม่ๆ ที่ได้รับการสนับสนุนจากโมเดลขนาดใหญ่นั้นอาจใหญ่กว่ามาก

ต่อต้านภาพหลอนของแผนการในยุคปัญญาประดิษฐ์

ทุกครั้งที่เทคโนโลยีทั่วไปเกิดขึ้น จะนำไปสู่ภาพหลอนของการวางแผน เมื่อเทคโนโลยีใหม่นี้มีพลังมากเช่นนี้ ทำไมไม่ให้หน่วยงานศูนย์กลางจำนวนน้อยวางแผนทั้งหมด? เมื่อ AI สามารถจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาล ทำไมยังต้องการตลาด? เมื่ออัลกอริธึมสามารถคาดการณ์ความต้องการ ทำไมยังต้องการราคา? เมื่อหุ่นยนต์สามารถผลิตได้ ทำไมไม่แจกจ่ายตามความต้องการโดยตรง?

ความน่าดึงดูดของการจินตนาการนี้อยู่ที่มันลดปัญหาทางเศรษฐกิจให้กลายเป็นปัญหาการคำนวณ

แต่แก่นของชีวิตทางเศรษฐกิจไม่เคยมีแค่การคำนวณเท่านั้น มันยังรวมถึงการค้นพบ การจูงใจ ความเชื่อถือ ความรับผิดชอบ และการเลือก

ระบบการวางแผนสามารถปรับปรุงเป้าหมายที่รู้จักแล้ว แต่ยากที่จะค้นพบเป้าหมายที่ยังไม่รู้จัก มันสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่มีมาตรฐานผลิตภัณฑ์คงที่ ความชอบไม่เปลี่ยนแปลง และข้อมูลสมบูรณ์ แต่ยากที่จะสำรวจในสภาพแวดล้อมที่มีพื้นที่ผลิตภัณฑ์เปิดกว้าง ความชอบเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และความต้องการยังไม่เกิดขึ้น มันสามารถคาดการณ์บางส่วนของอนาคตจากพฤติกรรมในอดีต แต่ไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในการทำความเข้าใจใหม่เกี่ยวกับความปรารถนาของตนเองเมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ปรากฏขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำให้ผู้วางแผนฉลาดขึ้น แต่ไม่สามารถยกเลิกความรู้ท้องถิ่นได้

ทำไมผู้บริโภคจึงต้องการบริการบางอย่างในขณะนี้และที่นี่ แพทย์จะทำให้ผู้ป่วยเชื่อได้อย่างไร เด็กทำไมถึงสนใจวิธีการเรียนรู้บางอย่างอย่างกะทันหัน ทำไมระบบบางอย่างในองค์กรจึงเผชิญกับการต่อต้าน ทำไมผู้สูงอายุจึงไม่ยอมรับยา และทำไมผู้ใช้จึงยินดีจ่ายเงินเพิ่มสำหรับประสบการณ์บางอย่าง ความรู้เหล่านี้มีบริบทสูงและมักซ่อนอยู่ในความสัมพันธ์ นิสัย วัฒนธรรม ภาษา ร่างกาย และอารมณ์

ยิ่งเป็นยุคที่มีความแตกต่างสูง ยิ่งไม่ควรปล่อยให้ชีวิตทางเศรษฐกิจถูกจัดการโดยการกำหนดแบบศูนย์กลาง เพราะยิ่งศูนย์กลางแข็งแกร่งเท่าใด ก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะบีบอัดความต้องการที่ซับซ้อนให้กลายเป็นหมวดหมู่มาตรฐาน; ยิ่งมุ่งเน้นการจัดการได้ง่าย ก็ยิ่งอาจละทิ้งการเติบโตอย่างดิบเถื่อนของผลิตภัณฑ์ใหม่; ยิ่งชอบความแน่นอน ก็ยิ่งกดทับโอกาสที่ไม่รู้จักซึ่งมีค่าที่สุดในการสำรวจตลาด

ปัญหาของไฮเอคจะไม่ถูกกำจัดโดยปัญญาประดิษฐ์ ปัญหาของไฮเอคจะถูกผลักให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

สิ่งที่สำคัญจริงๆ ในอนาคต ไม่ใช่การให้ศูนย์กลางหนึ่งแห่งรู้ทุกอย่าง แต่คือการให้ความรู้ที่กระจายอยู่ในหลายจุดสามารถเข้าสู่กระบวนการทดลองทางสังคมผ่านราคา การซื้อขาย สัญญา การแข่งขัน และการประกอบธุรกิจใหม่ ตลาดไม่ได้มีอยู่เพราะขาดความสามารถในการคำนวณ ตลาดมีอยู่เพราะอนาคตเปิดกว้าง ความรู้กระจายตัว ความชอบหลากหลาย และแรงจูงใจจำเป็น

ความเข้าใจผิดที่ลึกซึ้งยิ่งกว่าของแผนในยุคปัญญาประดิษฐ์คือ การมองว่า “ความต้องการ” เป็นรายการที่มีอยู่แล้วและรอให้ถูกตอบสนอง

แต่ความต้องการจำนวนมากไม่ได้ถูกเขียนไว้ล่วงหน้า ผู้คนเข้าใจความปรารถนาของตนเองหลังจากผลิตภัณฑ์ใหม่ปรากฏขึ้น จัดลำดับความชอบของตนเองใหม่ผ่านการเลียนแบบทางสังคม ค้นพบความเต็มใจที่จะจ่ายผ่านการเปรียบเทียบราคา และเรียนรู้ว่าอะไรคือสิ่งที่คุ้มค่าในการซื้อซ้ำผ่านประสบการณ์การบริโภค ความต้องการที่สำคัญมากมายในอนาคต วันนี้ยังไม่มีชื่อเลย เพราะไม่มีชื่อ จึงไม่สามารถลงทะเบียนล่วงหน้าโดยการวางแผนแบบศูนย์กลางได้; เพราะไม่สามารถลงทะเบียนได้ จึงไม่สามารถปรับให้เหมาะสมแบบครั้งเดียวได้

คุณค่าของตลาดอยู่ที่การอนุญาตให้ความต้องการที่ไม่เป็นที่รู้จักเหล่านี้โผล่ขึ้นมาผ่านการทดลอง

ความเสี่ยงจากการผูกขาดและเงื่อนไขตลาด

การปกป้องทฤษฎีราคา ไม่ใช่การชื่นชมอย่างไร้เดียงสาต่อตลาดจริง

ยุคปัญญาประดิษฐ์อาจเกิดการผูกขาดรูปแบบใหม่ได้อย่างสมบูรณ์ แบบจำลองพื้นฐาน กำลังการประมวลผล ข้อมูล ชิป แพลตฟอร์มคลาวด์ ช่องทางการกระจาย และระบบปฏิบัติการ ล้วนอาจสร้างเศรษฐศาสตร์ขนาดใหญ่และอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด แพลตฟอร์มระดับบนอาจบีบอัดกำไรของชั้นแอปพลิเคชันผ่านการตั้งราคา การควบคุมอินเทอร์เฟซและข้อมูล การผสานรวมแนวตั้ง ทำให้นวัตกรระดับล่างกลายเป็นผู้พึ่งพา รายได้สองล้านล้านดอลลาร์สหรัฐที่กล่าวถึงอาจมาจากการสร้างมูลค่าขนาดใหญ่ หรือบางส่วนอาจเป็นค่าเช่าแพลตฟอร์ม

นี่คือเหตุผลที่เราต้องการทฤษฎีราคาที่เคร่งครัดมากขึ้น ไม่ใช่น้อยลง

กลไกราคาจะมีประสิทธิภาพได้ ต้องมีเงื่อนไขเชิงสถาบัน: การเข้าถึงอย่างเสรี การคุ้มครองสิทธิในทรัพย์สิน การบังคับใช้สัญญา ความเป็นระเบียบในการแข่งขัน กฎต่อต้านการผูกขาด การถ่ายโอนข้อมูลได้ การเปิดอินเทอร์เฟซ และความรับผิดที่ชัดเจน หากไม่มีเงื่อนไขเหล่านี้ ราคาจะถูกบิดเบือนโดยอำนาจ กำไรจะกลายเป็นค่าเช่า และแพลตฟอร์มจะเปลี่ยนจากโครงสร้างพื้นฐานของตลาดไปเป็นเจ้าขุนมูลนายของตลาด

ดังนั้น ภารกิจทางสถาบันในยุคปัญญาประดิษฐ์ ไม่ใช่การแทนที่ตลาดด้วยการวางแผน แต่คือการปกป้องความเปิดกว้างของตลาดในฐานะกลไกการสำรวจ

เราต้องทำให้ชั้นโครงสร้างพื้นฐานมีความแข็งแกร่งเพียงพอ แต่ไม่ปิดกั้นชั้นแอปพลิเคชัน เราต้องให้บริษัทโมเดลได้รับผลตอบแทนจากการสร้างนวัตกรรม แต่ไม่ให้พวกมันยึดครองทุกสถานการณ์ด้านล่างอย่างเสรี เราต้องให้นักประกอบการสามารถเข้าถึงความสามารถทางปัญญาทั่วไป พร้อมรักษาการควบคุมเหนือผู้ใช้ ข้อมูล แบรนด์ และความสัมพันธ์กับบริการ เราต้องให้ผู้บริโภคมีสิทธิ์เลือก ให้ผู้ทำงานมีโอกาสเปลี่ยนแปลง และให้ธุรกิจใหม่สามารถท้าทายธุรกิจเดิม

ตลาดไม่ใช่สุญญากาศที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ ตลาดคือผลงานของระบบสถาบัน

การกลับมาของทฤษฎีราคา ไม่ได้หมายความว่าราคาทุกราคาในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นยุติธรรม หรือว่ากำไรทุกกำไรมาจากการสร้างมูลค่า มันหมายความว่า ในสภาพแวดล้อมเชิงสถาบันที่เปิดกว้าง แข่งขัน และเข้าถึงได้ ราคา กำไร และขาดทุนยังคงเป็นกลไกที่ดีที่สุดในการค้นพบความต้องการใหม่ คัดกรองผลิตภัณฑ์ใหม่ และจัดระเบียบบริการใหม่

จุดนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษ เพราะหากชั้นโครงสร้างพื้นฐานมีการรวมศูนย์มากเกินไป ความเจริญรุ่งเรืองของชั้นแอปพลิเคชันในยุคปัญญาประดิษฐ์อาจถูกขัดขวาง

ผู้เล่นรายใหญ่ด้านบนไม่เพียงแต่จัดหาโมเดลและควบคุมจุดเข้าถึง แต่ยังสามารถสังเกตข้อมูลด้านล่าง และคัดลอกแอปพลิเคชันที่ทำงานได้ดีที่สุดได้ทุกเมื่อ ทำให้ผู้ประกอบการด้านแอปพลิเคชันขาดแรงจูงใจในการลงทุน ผู้ใช้ดูเหมือนกำลังเผชิญกับแอปพลิเคชันจำนวนมาก แต่ในความเป็นจริงอาจเป็นเพียงอินเทอร์เฟซที่แตกต่างกันในสวนของแพลตฟอร์มไม่กี่แห่ง ราคาอาจยังคงอยู่ แต่เสรีภาพในการเข้าสู่ตลาดและแรงกดดันด้านการแข่งขันที่อยู่เบื้องหลังราคาได้รับผลกระทบ

ดังนั้น การปกป้องทฤษฎีราคาไม่ใช่การสนับสนุนบริษัทขนาดใหญ่ แต่เป็นการปกป้องตลาดที่เปิดกว้าง สิ่งที่จำเป็นต้องได้รับการคุ้มครองจริงๆ ไม่ใช่บริษัทโมเดลใดบริษัทหนึ่ง แต่คือสภาพแวดล้อมทางสถาบันที่ทำให้การทดลองในระดับแอปพลิเคชันมากมายสามารถเกิดขึ้นได้

ตำแหน่งของมนุษย์

ปัญญาประดิษฐ์จะเปลี่ยนตำแหน่งของมนุษย์

งานที่เป็นแรงงานปัญญาที่ได้รับการมาตรฐานจำนวนมากจะถูกลดทอน ตำแหน่งงานหลายอย่างที่เคยพึ่งพาความไม่สมดุลของข้อมูล อุปสรรคทางวิชาชีพ และประสบการณ์ซ้ำๆ เพื่อสร้างรายได้ จะสูญเสียคุณค่า การเปลี่ยนผ่านจะไม่ใช่เรื่องง่าย โปรแกรมเมอร์วัยกลางคนไม่ได้กลายเป็นโค้ชด้านจิตใจโดยอัตโนมัติ ครูแบบดั้งเดิมไม่ได้กลายเป็นนักออกแบบการศึกษาด้วย AI โดยอัตโนมัติ และแพทย์ระดับพื้นฐานไม่ได้ปรับตัวเข้ากับระบบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรโดยอัตโนมัติ สังคมต้องเผชิญหน้ากับความเจ็บปวดนี้ และต้องสร้างระบบการศึกษา การฝึกอบรม ประกันสังคม และกลไกการเคลื่อนย้ายอาชีพขึ้นใหม่

แต่ไม่ควรเพราะความเจ็บปวดจากการเปลี่ยนผ่าน แล้วเข้าใจผิดว่าคุณค่าทางเศรษฐกิจของมนุษย์กำลังหายไป

ยิ่งปัญญาประดิษฐ์แข็งแกร่งเท่าใด มนุษย์ก็ยิ่งจำเป็นต้องมีบทบาทในส่วนที่ไม่เป็นมาตรฐาน คุณค่าของมนุษย์ในอนาคตอาจมาจากการตัดสินใจ ความเชื่อถือ ความรับผิดชอบ ความงาม อารมณ์ การสื่อสาร การจัดระเบียบ และการรับความเสี่ยง ปัญญาประดิษฐ์สามารถให้คำแนะนำทางการแพทย์ได้ แต่ผู้ป่วยจะเชื่อและปฏิบัติตามหรือไม่ ยังต้องอาศัยความสัมพันธ์ของมนุษย์ ปัญญาประดิษฐ์สามารถออกแบบหลักสูตรได้ แต่เด็กจะยึดมั่นและสร้างความมั่นใจใหม่ได้หรือไม่ ยังต้องการการอยู่ร่วมของมนุษย์ ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างแนวทางได้ แต่การที่องค์กรจะรับ采纳 การที่พนักงานจะร่วมมือ การที่ลูกค้าจะเชื่อถือ และการที่หน่วยงานกำกับดูแลจะยอมรับ ยังต้องการการประสานงานของมนุษย์ ปัญญาประดิษฐ์สามารถเสนอทิศทางนวัตกรรมนับไม่ถ้วน แต่นักธุรกิจต้องเลือกทิศทาง และเสี่ยงทุน ชื่อเสียง และชีวิตของตนเอง上去

ตำแหน่งของมนุษย์ไม่ได้คือการถอยออกจากทุกงาน แต่คือการเปลี่ยนจากงานที่ปฏิบัติแบบมาตรฐานไปสู่การเลือกทิศทางและการนำไปสู่การปฏิบัติจริง

นี่ไม่ได้หมายความว่าทุกคนจะสามารถอัปเกรดได้อย่างง่ายดาย หรือว่างานใหม่ทุกงานจะมีเกียรติ尊严 การตลาดเองก็ไม่สามารถแก้ไขปัญหาการจัดสรรทั้งหมดได้อัตโนมัติ นโยบาย การศึกษา ระบบความมั่นคงทางสังคม และกฎเกณฑ์การแข่งขันล้วนจำเป็นอย่างยิ่ง แต่จากมุมมองของตรรกะเชิงลึกในการจัดระเบียบการผลิต AI จะไม่ทิ้งช่องว่างว่างเปล่าให้กับมนุษย์ที่ไม่มีงานทำ มันจะเปลี่ยนแปลงว่าความสามารถใดของมนุษย์ที่มีคุณค่า

เมื่อเครื่องจักรรับผิดชอบงานทางปัญญาที่สามารถทำซ้ำได้越来越多 ความรู้เฉพาะที่มนุษย์ไม่สามารถเลียนแบบได้ ความสามารถในการสร้างความสัมพันธ์ ความสามารถในการตัดสินใจ และความสามารถในการรับผิดชอบ จะกลับมีความสำคัญมากยิ่งขึ้น

สิ่งนี้ยังหมายความว่าเราไม่สามารถใช้ชื่ออาชีพในวันนี้เพื่อคาดการณ์อนาคตของบุคคลได้ งานหลายอย่างในอนาคตยังไม่มีชื่อเรียก ผู้คนในศตวรรษที่ 19 ไม่สามารถจินตนาการถึงอาชีพเช่น “วิศวกรซอฟต์แวร์” “นักออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้” “ผู้จัดการสตรีมมิ่งสด” “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล” “สถาปนิกคลาวด์” หรือ “ผู้สร้างวิดีโอสั้น” ได้ ในขณะที่คนในปัจจุบันก็ไม่สามารถระบุโครงสร้างอาชีพในยุค AI ได้อย่างครบถ้วน งานของมนุษย์ในอนาคตอาจเน้นมากขึ้นที่ความสัมพันธ์ด้านการให้บริการ การจัดระเบียบบริบท การรับความเสี่ยง การตีความความต้องการ การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม การออกแบบประสบการณ์ และการสร้างความเชื่อมั่น

อาชีพเก่าจะหายไป อาชีพใหม่จะเกิดขึ้น

แต่การเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งยิ่งกว่า คือแรงงานของมนุษย์ที่เปลี่ยนจาก “การดำเนินงานตามภารกิจที่กำหนดไว้” เป็น “การจัดระเบียบความเป็นไปได้ที่เปิดกว้าง”

ข้อสรุป: ทิ้งตลาดไว้ให้โลกใหม่

ประวัติศาสตร์ไม่เคยก้าวไปตามการจัดหมวดหมู่อาชีพในยุคเก่า

เมื่อเครื่องทอผ้าทำงาน ผู้คนร้องไห้ให้กับช่างทอผ้า; เมื่อทางรถไฟข้ามทวีป ผู้คนเป็นห่วงสำหรับคนขี่ม้า; เมื่อไฟฟ้าส่องสว่างเมือง ผู้คนเสียใจให้กับผู้จุดไฟ; เมื่ออินเทอร์เน็ตกลืนกินสื่อสิ่งพิมพ์และเคาน์เตอร์ ผู้คนเขียนคำไว้อาลัยให้กับอุตสาหกรรมเก่า เจ็บปวดเหล่านี้ล้วนเป็นความจริง แต่ถ้าประวัติศาสตร์ถูกสร้างขึ้นจากความเจ็บปวดเหล่านี้เพียงอย่างเดียว มนุษย์คงหยุดนิ่งอยู่กับอดีตมาตั้งแต่นานแล้ว

สิ่งที่เปลี่ยนโลกอย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่งานเก่าๆ ที่หายไป แต่คือความต้องการใหม่ที่ถูกมองเห็น ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ถูกคิดค้น บริการใหม่ที่ถูกจัดระเบียบ และวิถีชีวิตใหม่ที่ถูกสร้างขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์ก็จะเช่นเดียวกัน

วันนี้ เรายืนอยู่บนรากฐานเดิม จึงมองเห็นอนาคตเป็นเพียงการล้างตำแหน่งงานต่างๆ ได้ง่าย เราสามารถมองเห็นงานเขียน โปรแกรมเมอร์ บริการลูกค้า ผู้แปล และนักวิเคราะห์ที่ถูกแทนที่ แต่กลับมองไม่เห็นบริการด้านสุขภาพ รูปแบบการศึกษา องค์กรวิจัย ประสบการณ์ทางวัฒนธรรม การผลิตในครัวเรือน กระบวนการธุรกิจ และรูปแบบชีวิตส่วนตัวที่ยังไม่เกิดขึ้น สิ่งที่ถูกทำลายมีชื่อเรียก แต่สิ่งที่ถูกสร้างขึ้นมักยังไม่มีชื่อ ดังนั้นความกลัวจึงมักมาถึงก่อนจินตนาการ

หน้าที่ของเศรษฐศาสตร์ ไม่ใช่การขายความหวังเชิงลบราคาถูก หรือการตอบสนองต่อความสิ้นหวังเชิงป้องกัน หน้าที่ของเศรษฐศาสตร์คือการเตือนผู้คนว่า แก่นกลางของปฏิวัติทางเทคโนโลยี ไม่ใช่การแทนที่เชิงเลขคณิตในโลกเก่า แต่คือการขยายชุดความเป็นไปได้ในโลกใหม่

เมื่อ AI เปลี่ยนปัญญาให้กลายเป็นปัจจัยการผลิตที่ถูก ความต้องการที่แท้จริงของสังคมไม่ใช่การมอบความเป็นไปได้ทั้งหมดให้กับศูนย์กลางไม่กี่แห่งในการวางแผน แต่คือการให้เสรีภาพแก่ผู้คนนับไม่ถ้วนในการสำรวจความต้องการที่ยังไม่เป็นที่รู้จัก เราต้องการราคา เพราะความชอบของผู้คนนั้นแตกต่างและเปลี่ยนแปลงไป; เราต้องการตลาด เพราะความรู้กระจายอยู่ในเวลาและสถานที่เฉพาะเจาะจง; เราต้องการกำไร เพราะนวัตกรรมต้องการแรงจูงใจ; เราต้องการขาดทุน เพราะทิศทางที่ผิดพลาดจำเป็นต้องถูกกำจัดออกไป; เราต้องการการแข่งขัน เพราะไม่มีใครรู้ล่วงหน้าว่าอนาคตจะเป็นของผลิตภัณฑ์ใด บริการใด หรือรูปแบบองค์กรใด

ทุกยุคสมัยเก่าๆ ต่างก็มองอาชีพ องค์กร และอุตสาหกรรมของตนเองว่าเป็นรูปแบบธรรมชาติของอารยธรรม ยุคเกษตรกรรมก็เช่นนั้น ยุคอุตสาหกรรมก็เช่นนั้น และยุคอินเทอร์เน็ตก็เช่นกัน ผู้คนคิดว่าตนกำลังปกป้องชีวิต แต่จริงๆ แล้วมักกำลังปกป้องการจัดหมวดหมู่ในอดีต; ผู้คนคิดว่าตนกำลังปกป้องมนุษยชาติ แต่จริงๆ แล้วมักกำลังปกป้องอัตลักษณ์ทางอาชีพที่เกิดขึ้นภายใต้เทคโนโลยีในยุคเก่า

แต่สิ่งที่ประวัติศาสตร์ปกป้องอย่างแท้จริง ไม่ใช่ตัวตนเฉพาะเช่น คนขี่ม้า ผู้จุดไฟ หรือผู้พิมพ์ดีด แต่คือความสามารถของมนุษย์ในการค้นพบความต้องการใหม่ จัดระเบียบการผลิตใหม่ และสร้างชีวิตใหม่ขึ้นเมื่อเผชิญกับเทคโนโลยีใหม่

สิ่งที่ควรปกป้องที่สุดในยุคปัญญาประดิษฐ์ คือความสามารถนี้เอง และรูปแบบเชิงสถาบันของมันยังคงเป็นราคา กำไร ขาดทุน การแข่งขัน และเสรีภาพในการเข้าสู่ตลาดที่เปิดอยู่

การกลับมาของทฤษฎีราคา ไม่ใช่การย้อนกลับไปสู่อดีต แต่เป็นการปกป้องอนาคต

อนาคตจะไม่กลายเป็นสวรรค์นิ่งที่ไม่มีความหายาก ไม่มีตัวเลือก ไม่มีการซื้อขาย และไม่มีตลาดเพียงเพราะ AI แข็งแกร่ง อนาคตจะมีความอุดมสมบูรณ์และซับซ้อนมากขึ้น; อุดมสมบูรณ์มากขึ้นและมีความแตกต่างมากขึ้น; อัจฉริยะมากขึ้นและพึ่งพาความรู้เฉพาะท้องถิ่นและการตัดสินใจของมนุษย์มากขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ขยายขอบเขตของความเป็นไปได้ แต่กลไกราคาช่วยให้เราค้นพบว่าความเป็นไปได้ใดมีคุณค่าจริง

การปล่อยตลาดให้กับโลกใหม่ คือการเปิดทางให้กับความต้องการที่ยังไม่รู้จัก การทดลองผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ การให้โอกาสเยาวชนได้เสี่ยงภัย และการให้จินตนาการของมนุษย์มีทางออก

ฐานรากเก่าจะต้องหลวมลงในที่สุด ปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่การที่เราสามารถรักษารถม้าทุกคันไว้ได้หรือไม่ แต่คือเราอนุญาตให้รถไฟ รถยนต์ เครื่องบิน และสิ่งที่ยังไม่ได้ตั้งชื่อปรากฏขึ้นหรือไม่

สิ่งที่คุ้มค่าที่สุดในการปกป้องในยุคปัญญาประดิษฐ์ ไม่ใช่อาชีพ อุตสาหกรรม หรือรูปแบบองค์กรเก่าใดๆ แต่คือความสามารถทางสถาบันของมนุษย์ในการค้นพบคุณค่าในอนาคตที่เปิดกว้าง

นี่ไม่ใช่สิ่งที่เหลืออยู่จากเศรษฐศาสตร์เก่า

นี่คือทางเข้าสู่โลกใหม่

นี่คือการกลับคืนสู่ทฤษฎีราคา