AI 的“末日論”缺乏依據，a16z 普通合夥人 David George 撰文駁斥“工作總量謬論”。
文章作者：David George
文章編譯：Felix，PANews
編者按：當前，AI「末日論」似乎已成為主流輿論，「AI 奪走飯碗」、「失業」等恐慌情緒正在全球蔓延，各界人士也紛紛為 AI 即將帶來的顛覆性革新出謀獻策。但 a16z 普通合夥人 David George 撰文指出，「末日論」的觀點純屬無稽之談，其缺乏證據與想像力，也未能理解人類。以下為全文內容。
The argument of “permanent underclass” put forward by AI panic proponents is unconvincing. This is nothing new—just the “lump of labor fallacy” repackaged.
“工作總量謬論”聲稱世界上需要做的工作總量是固定的。它假設現有勞動者與任何可能從事同樣工作的人或事物（無論是其他勞動者、機器，還是現在的 AI）之間存在零和博弈。如果需要做的有用工作總量是固定的，那麼如果 AI 做得更多，人類就必然做得更少。
這個前提的問題在於，它違背了我們對人類、市場和經濟學的所有認知。人類的需求和欲望絕非固定不變。凱恩斯近一個世紀前曾預言自動化將導致每周工作 15 小時，但事實證明，凱恩斯的預言是錯誤的。他關於自動化造成「勞動力過剩」的說法沒錯，但我們並沒有坐享其成，而是找到了新的、不同的生產性活動來充實自己的時間。
當然，AI 絕對會淘汰一些工作並壓縮某些崗位（而且有證據表明這可能已經在發生了）。勞動力市場的格局將會改變，就像每次變革性技術出現時必然發生的那樣。但是，那種認為 AI 將導致整個經濟範圍內、永久性失業的說法，是不良的營銷炒作、糟糕的經濟學，更是對歷史的無知。相反，生產力的提高應該會增加對勞動力的需求，因為勞動力變得更有價值了。
以下是我們的理由。
「人類完蛋了？」別開玩笑了，我們同意「末日論」者的觀點，認知成本正在急劇下降。AI 在那些直到最近還被認為是人類大腦專屬領域的事務上，正變得越來越擅長。
“末日論”者認為：“如果 AI 可以代替我們思考，那麼人類的‘護城河’就會消失，我們的最終價值將歸零”。人類這下完了。顯然，我們已經完成了所有需要或想要的思考，而現在 AI 將承擔越來越多的認知負荷，人類將逐漸走向淘汰。
然而，事實是：先例（以及直覺）表明，當一項強大投入的成本下降時，經濟並不會停滯不前。成本下降，質量提高，速度加快，新產品變得可行，需求隨之向外擴展。傑文斯悖論再次應驗。當化石燃料首次使能源變得廉價且充足時，我們所做的不僅僅是讓捕鯨者和伐木工人失業；我們還發明了塑膠。
與「末日論」者的觀點相反，我們完全有理由期待 AI 會產生類似的影響。既然 AI 將承擔越來越大的認知負荷，人類就可以騰出手來，去探索比以往任何時候都更加宏大的新領域。
With history as a guide, technological advancements will inevitably expand the economic pie.
每一個「主導經濟部門」都被規模更大的後繼部門所取代……而這反过来又進一步擴大了經濟規模。
當今的科技規模遠超金融、鐵路或工業，但就經濟或整個市場而言，其佔比仍然很小。生產力的提升遠非負和博弈，反而是一種強勁的正和博弈力量。將如此多的工作委託給機器，最終導致經濟和勞動力市場規模更大、更加多元化，也更加複雜。
“末日論”者希望你忽略創新歷史，只關注認知成本的急劇下降，並將其視為全部真相。他們看到了任務替代，然後就停止了思考。
「我們將把認知輸出提高 10 倍，但我們不會進行更多的思考，而是會拍拍肚皮早早去吃午飯，其他人也會這麼做」。這種說法不僅反映了想象力的嚴重匱乏，更是對基本事實缺乏觀察。「末日論」者稱之為「現實主義」，但這根本不可能發生。
卢德主义的失敗（PANews 註：盧德主義是指 19 世紀初英國工人階級發起的一場反對工業革命、破壞工業機器以抗議工作條件惡化和失業的社會運動）
讓我們來看看，當生產力的巨大飛躍席捲整個經濟時，究竟發生了什麼。
農業
在 20 世紀初，農業機械化尚未普及之前，美國約有三分之一的就業人口從事農業。到 2017 年，這一比例降至約 2%。
如果自動化會導致永久性失業，那麼拖拉機應該會徹底摧毀勞動力市場。然而事實並非如此，農業產量幾乎增長了兩倍，支撐了人口的大幅增長，而且這些工人非但沒有永久失業，反而湧入了以前難以想像的行業、工廠、商店、辦公室、醫院、實驗室，最終還進入了服務業和軟體行業。
所以，誠然，你可以说技術顛覆了普通農場工人的職業前景，但與此同時，也釋放了全球勞動力（和資源）的盈餘，並催生了一個全新的經濟體系。
电气化
The development history of electricity is similar.
電氣化不僅僅是將一種能源替換為另一種。它用獨立的電機取代了傳動軸和皮帶，迫使工廠圍繞全新的工作流程進行重組，並催生了全新的消費品和工業品類別。
這正是我們在技術革命的不同階段所預期的，正如 Carlota Perez 在《技術革命與金融資本》一書中記錄的那樣：巨額的前期投資和金融利益，耐用品成本的大幅下降，以及隨後耐用品製造商的世代繁榮。
電力發揮其生產力優勢也並非一朝一夕。20 世紀初，只有 5% 的美國工廠使用電力驅動機器，而通電的家庭比例不足 10%。
到 1930 年，電力供應了近 80% 的製造業動力，勞動生產率在接下來的幾十年裡實現了翻番增長。
生產力的提升非但沒有削弱對勞動力的需求，反而帶來了更多的製造業、更多的銷售人員、更多的信貸和更多的商業活動，更不用說洗衣機和汽車等節省勞力設備所引發的連鎖效應。這些設備讓更多人能夠從事以往無法企及的高價值工作。
隨著汽車價格下跌，汽車產量和就業人數都出現了爆炸式增長。
這就是真正通用技術的作用：它重組經濟，拓展有用工作的邊界。
我們一次又一次地看到這種情況。VisiCalc 和 Excel 是否終結了簿記員的職業生涯？絕對沒有。效率大幅提升的計算技術反而促成了簿記員數量的激增，並催生了整個財務規劃與分析（FP&A）行業。
我們失去了約 100 萬名「簿記員」，卻獲得了約 150 萬名「財務分析師」。
新增的服務業就業崗位
當然，工作替代並非總是能帶動經濟相關領域的就業增長。有時，生產力的提升會轉化為完全不相關行業的新增就業崗位。
但如果 AI 意味著一些人將變得極其富有，而其他人則被远远甩在後面呢？
至少，那些超級富豪總得把錢花在某個地方，就像他們以前做的那樣，從零開始創建全新的服務行業：
生產力的大幅提升和隨之而來的財富創造催生了全新的工作領域，而如果沒有收入增長和勞動力供應增加，這些領域或許永遠不會出現（儘管早在 90 年代之前，這些領域在技術上就已經可行）。無論人們對服務於富人的服務行業有何看法，最終的結果都讓所有人受益，因為需求的增加導致中位數工資大幅上漲（從而造就了更多“富裕”的人）。
Stripe 的內部經濟學家 Ernie Tedeschi 提供了一個全方位案例，展現了技術如何顛覆、轉型並重塑了旅行社這一職業。
科技是否降低了對旅行社的需求？答案是肯定的。
目前旅行社的員工人數約為 2000 年左右的一半，幾乎可以肯定是因科技進步所致。
那麼，這是否意味著科技扼殺了就業？答案是否定的，因為旅行社員工並未因此永久失業。他們在經濟的其他領域找到了工作，而如今整個經濟的就業人口比率與 2000 年（經人口老化調整後）基本持平。
同時，對於那些留在如今科技賦能的旅行社行業的從業人員來說，生產力的提高意味著比以往更高的工資：
在 2000 年的鼎盛時期，旅行社的平均週薪佔整體平均週薪的 87%。到 2025 年，這一比例已達到 99%，這意味著在此期間，旅行社的工資增長速度超過了其他私營部門。
因此，儘管科技確實對旅行社的就業造成了衝擊，但總體而言，適齡勞動人口的就業率與之前持平，而剩餘的旅行社從業人員的狀況也比以往任何時候都好。
增強 > 替代（以及尚未出現的就業崗位），這一點至關重要，也再次表明，“末日論”者只講述了故事的一小部分。
對於某些工作而言，AI 構成生存威脅。的確如此。但对于另一些工作而言，AI 則是一種倍增器：讓這些工作更有價值。對於每一個面臨 AI 替代風險的工作崗位，都有其他工作崗位有望從中受益：
Goldman Sachs 評估的「AI 替代」效應遠不及「AI 增強」效應。
值得一提的是，管理團隊似乎也更關注增強而非替代：
截至目前，在財報電話會議中，提及「AI 作為增強功能」的次數比提及「AI 作為替代功能」的次數高出約 8 倍。
儘管高盛甚至沒有將軟體工程師列入其「增強型」人才名單，但他們或許是 AI 增強型人才的最佳例證。
AI 是編碼的倍增器。不僅 git 推送次數激增（新應用和新業務的創建數量同樣如此），而且對軟體工程師的需求似乎也在上升：
自 2025 年初以來，軟體開發崗位（無論從數量還是佔整體就業市場的百分比來看）都在持續增長。
這是否與 AI 有關？坦白說，現在下結論可能還為時過早，但 AI 無疑能夠提升軟體工程的工作效率，更不用說 AI 已成為每家公司高層關注的焦點。
由於大家都在努力探索如何將 AI 融入自身業務，企業大規模招聘也就不足為奇，這無疑會提升某些員工的價值，而非降低其價值。
The widespread adoption of AI appears to be driving wage growth above the average, particularly in the field of system design.
目前這些增長可能還比較有限，但現在仍處於早期階段。隨著專業知識的拓展，機會也會隨之增加。無論如何，這並非那些「末日論」者想讓你看到的數據。
與此同時，據 Lenny Rachitsky（Lenny’s Newsletter 創辦人、科技圈內人士交流平台）稱，项目经理職位空缺數量持續攀升（此前因利率波動而大幅下降），目前比 2022 年以來任何時候都要多：
軟體工程師和產品經理的招聘增長，恰恰有力地證明了「工作總量謬誤」的正確性。如果 AI 完全取代了人類的思考能力，你可能會認為「產品經理需要的工程師會減少」，或者你也會說「工程師需要的产品經理會減少」，但事實並非如此。我們看到這兩類人才的需求都在持續反彈，因為關鍵在於人們的工作效率更高了。
這就是為什麼「末日論」者的妄言本質上是想像力的匱乏。他們只關注那些會被自動化取代的工作，卻忽略了即將創造我們甚至尚未設想過的全新工作崗位的需求領域：
自 1940 年以來新增的大多數工作崗位，在 1940 年時甚至還不存在。到了 2000 年，人們很容易想像旅行社將會失業，但要想像一個圍繞「雲遷移」建立起來的中端市場科技服務行業，則可能困難得多，因為當時雲計算的普及至少還要十多年。
目前的形勢如何？到目前為止，主要探討的是理論和先例，因為理論和先例都支持樂觀派：
正確。每次生產力提升，都會帶來需求增長，或將剩餘資源重新分配到經濟的其他領域。這意味著更多的工作崗位，其中許多崗位的價值會大幅提升，甚至出現前所未見的崗位。如果這次情況有所不同，那麼那些「末日論」者就必须拿出更有力的論據，而不是僅僅空洞地誇誇其談。
“工作替代”並非文明的終結者（實際上恰恰相反），這種說法很有道理。人類的天性就是不安於現狀。我們完成一份工作後，就會尋找另一份。
但是，拋開理論和先例不談，關於 AI 和就業，實際數據又是如何顯示的呢？雖然現在還處於早期階段（無論好壞），但現有數據並不支持「末日論」者的觀點。如果說有什麼變化的話，那就是「沒有顯著變化」，但也有新興數據指向相反的方向：AI 創造的就業機會比搶走的工作機會更多。
首先，從一些學術研究入手。這並非一份詳盡的文獻綜述，而只是近期論文的幾個例子：
- 《AI、生產力與勞動力：來自企業高層的證據》（NBER 工作論文 34984）：“總的來說，這些結果表明，儘管 AI 的採用尚未導致總就業人數發生顯著變化，但它已開始重塑企業內部任務和職業的分配。特別是常規的文員和行政活動似乎更容易被替代，而分析、技術和管理任務則更多地被描述為受到 AI 的補充增強。”
- 《企業數據中的 AI》（亞特蘭大聯邦儲備銀行工作論文 2026-3）：“在四項調查中，平均超過 90% 的企業認為 AI 在過去三年內沒有產生影響。”
- 《AI 扩散的微觀結構：來自企業、業務職能和員工任務的證據》（人口普查局經濟研究中心，工作論文 CES 26-25）：“AI 驅動的就業變化情況仍然有限，僅有約 5% 使用 AI 的企業報告對員工人數產生了影響：其中員工人數增加（按企業加權為 2.3%，按就業加權為 3.7%）和減少（按企業加權為 2.0%，按就業加權為 2.4%）的比例幾乎相等。”
- 《追蹤 AI 對勞動力市場的影響》（耶魯預算實驗室，2026 年 4 月 16 日）。「儘管人們普遍對 AI 對當今勞動力市場的影響感到焦慮，但我們的數據表明，這在很大程度上仍屬於推測性。從我們的數據中呈現的 AI 對勞動力市場的影響圖景，在很大程度上反映的是穩定性，而非經濟層面的重大破壞。」
最新研究反覆強調的結論是「總體上沒有變化，但有證據表明工作和任務之間發生了重新分配」。在某些情況下，AI 的實施對招聘的淨影響甚至是積極的。
但「沒有變化」的說法也有一個顯著的例外。斯坦福大學、達拉斯聯邦儲備銀行和美國人口普查局的研究人員都發現（在不同程度上），那些「AI 接觸度高」的入門級職位越來越難找。然而，在任何人得出「AI 正在扼殺入門級工作」的結論之前，值得一提的是，這些研究人員也發現，在 AI 發揮輔助作用的情況下，入門級職位有所增加（在 AI 根本沒有影響的崗位上也有所增加）。
但是，即使暫時假定 AI 正在「扼殺」某些初級職位（而非受到更廣泛的週期性招聘趨勢以及「原居安老」的影響），從更大的宏觀層面來看，數據也清楚地顯示，AI 對就業的整體影響基本為零。
這或許是對 AI 對就業影響的最簡潔總結：
There is still no statistically significant relationship between AI and unemployment rates or employment growth.
或許，人們對 AI 增強型崗位有一定的偏好，而對 AI 替代型崗位也有一定的推動作用：
對於「AI 增強型」行業而言，招聘增長似乎更為強勁（失業率也更低），而對於「AI 替代」風險較高的行業，情況則恰恰相反。
換句話說，整體情況中性，但並非一成不變：一些工作崗位消失，一些工作崗位出現，一些工作崗位貶值，另一些工作崗位則升值。照此速度，開發人員的招聘資訊將在不到兩年的時間內超過疫情前的水平。AI 或許已憑一己之力拯救了舊金山的就業市場。
這就是我們最初的出發點：AI 無疑會淘汰或壓縮一些崗位（和企業），但認為這就是故事的結局是錯誤的。勞動力市場的重新調整（最終實現增長，而非普遍失業），正是我們對這項變革性技術應有的預期。這種情況以前發生過，而且幾乎肯定會再次發生（而且看起來已經開始了）。
知識型工作才剛剛開始。這聽起來老生常談，但卻是事實：這並非知識型工作的終結，恰恰相反，這才是它的開端。
自動化剝離了重複性工作，並將人類的工作提升至更高層次。原因很簡單：人類渴望擴張。當一種稀缺性消失時，人們便會向更高層次發展。當食品價格下降時，我們會增加在住房、醫療、教育、旅行、娛樂、設施、寵物、安全、美容和延長壽命方面的支出。
勞動力市場也是如此。新的工作不斷湧現，因為人類的雄心從未停止，而征服舊的邊疆揭示了需要征服的新邊疆。
新企業的湧現已呈爆炸式增長，並與 AI 的應用有著相當高的相關性：
新應用上架應用商店的速度同比增長了 60%：
我們不應將現代經濟視為昨日職位的博物館。相反，它是一台創造性的資源配置機器，不斷催生新的工作、新的任務、新的目標和新的發明。
機器人技術曾被視為科幻小說，因為在動態環境中對計算能力的需求過高。但 AI 正在將一個全新的機器人產業帶入人們的視野：
Robot-related datasets have experienced explosive growth, rising from 10th to 1st place in just two years.
In the field of robotics, there are numerous job openings that remain untapped until AI truly comes into play.
再次強調，這並不意味著所有崗位都能倖免於難。美國勞工統計局 (BLS) 預計客服代表和醫療轉錄員的崗位將會減少，或許這種減少已經開始了：
某些工作崗位將會消失，某些將會萎縮。經濟將經歷調整與痛苦的過渡期，生產力的提升可能需要一段時間才能逐步惠及整個經濟體（時好時壞）。我們應理解這些變化，並努力使其盡可能平穩，包括積極開展職業再培訓。
提升生產力的目的是為了消除繁重的勞動，這次也不例外。但所謂 AI 導致就業末日的說法，只有在假設人類的需求和想法在 AI 變得廉價的那一刻突然停止的情況下才成立。這很荒謬。就我個人而言，我不認同《瓦力》的說法，而且我認為持有這種觀點的並非只有我一人：
從宏觀來看，未來並非失業的時代，我們退休後體態豐腴，騎著電動滑板車悠閒地享受 Netflix 帶來的樂趣。
未來是更廉價的智能、更大的市場、新的公司、新的產業，以及更高層次的人類工作。工作量沒有固定值，認知能力也沒有固定值，過去也從未有過。AI 並非工作的終結，而是豐富智能時代的開端。