a16z合伙人长文驳斥“AI就业末日论”,技术变革最终会做大蛋糕

marsbit發佈於 2026-05-07更新於 2026-05-07

作者:David George

编译:Felix, PANews

编者按:当前 AI “末日论”似乎成为主流舆论,“AI 抢饭碗”、“失业”等恐慌情绪正在全球蔓延,各界人士也对 AI 即将带来的颠覆性革新出谋划策。但 a16z 普通合伙人 David George 撰文称,“末日论”的观点纯属无稽之谈,其缺乏证据和想象力,也没有理解人类。以下为内容全文。

AI 恐慌论者提出的“永久底层阶级”论调并不能令人信服。这根本不是什么新鲜事,不过是换了个新包装的“工作总量谬论”罢了。

“工作总量谬论”声称世界上需要做的工作总量是固定的。它假定现有劳动者与任何可能做同样工作的人或事物(无论是其他劳动者、机器,还是现在的 AI)之间存在零和博弈。如果需要做的有用工作总量是固定的,那么如果 AI 做得更多,人类就必然做得更少。

这个前提的问题在于,它违背了我们对人、市场和经济学的所有认知。人类的需求和欲望绝非固定不变。凯恩斯近一个世纪前曾预言自动化将导致每周工作 15 小时,但事实证明,凯恩斯的预言是错误的。他关于自动化造成“劳动力过剩”的说法没错,但我们并没有坐享其成,而是找到了新的、不同的生产性活动来充实自己的时间。

当然,AI 绝对会淘汰一些工作并压缩某些岗位(而且有证据表明这可能已经在发生了)。劳动力市场的格局将会改变,就像每次变革性技术出现时必然发生的那样。但是,那种认为 AI 将导致整个经济范围内、永久性失业的说法,是不良的营销炒作、糟糕的经济学,更是对历史的无知。相反,生产力的提高应该会增加对劳动力的需求,因为劳动力变得更有价值了。

以下是我们的理由。

“人类完蛋了?”别开玩笑了

我们同意“末日论”者的观点,认知成本正在骤降。AI 在那些直到最近还被认为是人类大脑专属领域的事务上,正变得越来越擅长。

“末日论”者认为:“如果 AI 可以代替我们思考,那么人类的‘护城河’就会消失,我们的最终价值将归零”。人类这下完了。显然,我们已经完成了所有需要或想要的思考,而现在 AI 将承担越来越多的认知负荷,人类将逐渐走向淘汰。

然而,事实是:先例(以及直觉)表明,当一项强大投入的成本下降时,经济并不会停滞不前。成本下降,质量提高,速度加快,新产品变得可行,需求随之向外扩展。杰文斯悖论再次应验。当化石燃料首次使能源变得廉价且充足时,我们所做的不仅仅是让捕鲸者和伐木工人失业;我们还发明了塑料。

与“末日论”者的观点相反,我们完全有理由期待 AI 会产生类似的影响。既然 AI 将承担越来越大的认知负荷,人类就可以腾出手来,去探索比以往任何时候都更加宏大的新领域。

以史为鉴,技术变革必将使经济蛋糕做大。

每一个“主导经济部门”都被规模更大的后继部门所取代......而这反过来又进一步扩大了经济规模。

如今的科技规模远超金融、铁路或工业,但就经济或整个市场而言,其占比仍然很小。生产力的提升远非负和博弈,反而是一种强劲的正和博弈力量。将如此多的工作委托给机器,最终导致经济和劳动力市场规模更大、更加多元化、也更加复杂。

“末日论”者希望你忽略创新的历史,只关注认知成本的急剧下降,并将其视为全部真相。他们看到了任务替代,然后就停止了思考。

“我们将把认知输出提高 10 倍,但我们不会去进行更多的思考,而是会拍拍肚皮早早去吃午饭,其他人也会这么做”。这种说法不仅反映了想象力的严重匮乏,更是对基本事实缺乏观察。“末日论”者称之为“现实主义”,但这根本不可能发生。

卢德主义的失败

(PANews 注:卢德主义是指 19 世纪初英国工人阶级发起的一场反对工业革命、破坏工业机器以抗议工作条件恶化和失业的社会运动)

下面来看看,当生产力的巨大飞跃席卷整个经济时,究竟发生了什么。

农业

在 20 世纪初,农业机械化尚未普及之前,美国约有三分之一的就业人口从事农业。到 2017 年,这一比例降至约 2%。

如果自动化会导致永久性失业,那么拖拉机应该会彻底摧毁劳动力市场。然而事实并非如此,农业产量几乎增长了两倍,支撑了人口的大幅增长,而且这些工人非但没有永久失业,反而涌入了以前难以想象的行业、工厂、商店、办公室、医院、实验室,最终还进入了服务业和软件行业。

所以,诚然,你可以说技术颠覆了普通农场工人的职业前景,但与此同时,也释放了全球劳动力(和资源)的盈余,并催生了一个全新的经济体系。

电气化

电力的发展历程也与之类似。

电气化并不仅仅是将一种能源换成另一种。它用独立的电机取代了传动轴和皮带,迫使工厂围绕全新的工作流程进行重组,并催生了全新的消费品和工业品类别。

这正是我们在技术革命的不同阶段所预期的,正如 Carlota Perez 在《技术革命与金融资本》一书中记录的那样:巨额的前期投资和金融利益,耐用品成本的大幅下降,以及随后耐用品制造商的世代繁荣。

电力发挥其生产力优势也并非一朝一夕。20 世纪初,只有 5% 的美国工厂使用电力驱动机器,而通电的家庭比例不足 10%。

到 1930 年,电力供应了近 80% 的制造业动力,劳动生产率在接下来的几十年里实现了翻番增长。

生产力的提高非但没有削弱对劳动力的需求,反而带来了更多的制造业、更多的销售人员、更多的信贷和更多的商业活动,更不用说洗衣机和汽车等省力设备带来的连锁效应。这些设备让更多的人能够从事以前无法企及的高价值工作。

随着汽车价格下跌,汽车产量和就业人数都出现了爆炸式增长。

这就是真正通用技术的作用:它重组经济,拓展有用工作的边界。

我们一次又一次地看到这种情况。VisiCalc 和 Excel 是否终结了簿记员的职业生涯?绝对没有。效率大幅提升的计算技术反而促成了簿记员数量的激增,并催生了整个财务规划与分析(FP&A)行业。

我们失去了约 100 万名“簿记员”,却获得了约 150 万名“财务分析师”。

新增的服务业就业岗位

当然,工作替代并非总是能带动经济相关领域的就业增长。有时,生产力的提升会转化为完全不相关行业的新增就业岗位。

但如果 AI 意味着一些人将变得极其富有,而其他人则被远远甩在后面呢?

至少,那些超级富豪们总得把钱花在某个地方,就像他们以前做的那样,从零开始创建全新的服务行业:

生产力的大幅提升和随之而来的财富创造催生了全新的工作领域,而如果没有收入增长和劳动力供应增加,这些领域或许永远不会出现(尽管早在 90 年代之前,这些领域在技术上就已经可行)。无论人们对服务于富人的服务行业有何看法,最终的结果都让所有人受益,因为需求的增加导致中位数工资大幅上涨(从而造就了更多“富裕”的人)。

Stripe 的内部经济学家 Ernie Tedeschi 提供了一个全方位案例,展现了技术如何颠覆、转型并重塑了旅行社这一职业。

科技是否降低了对旅行社的需求?答案是肯定的。

如今旅行社的员工人数约为 2000 年左右的一半,几乎可以肯定是由于科技进步所致。

那么,这是否意味着科技扼杀了就业?答案是否定的,因为旅行社员工并没有因此永久失业。他们在经济的其他领域找到了工作,而如今整个经济的就业人口比率与 2000 年(经人口老龄化调整后)基本持平。

与此同时,对于那些留在如今科技赋能的旅行社行业的从业人员来说,生产力的提高意味着比以往更高的工资:

“在 2000 年的鼎盛时期,旅行社的平均周薪占整体平均周薪的 87%。到 2025 年,这一比例已达到 99%,这意味着在此期间,旅行社的工资增长速度超过了其他私营部门。”

因此,即便科技确实对旅行社的就业造成了冲击,但总体而言,适龄劳动人口的就业率与之前持平,而剩下的旅行社从业人员的境况也比以往任何时候都好。

增强 > 替代(以及尚未出现的就业岗位)

最后一点非常重要,也再次表明,“末日论”者只讲述了故事的一小部分。

对于某些工作而言,AI 构成生存威胁。的确如此。但对于另一些工作而言,AI 则是一种倍增器:让这些工作更有价值。对于每一个面临 AI 替代风险的工作岗位,都有其他工作岗位有望从中受益:

高盛估计的“AI 替代”效应远不及“AI 增强”效应。

值得一提的是,管理团队似乎也更关注增强而非替代:

截至目前,在财报电话会议上,提及“AI 作为增强功能”的次数比提及“AI 作为替代功能”的次数高出约 8 倍。

尽管高盛甚至没有将软件工程师列入其“增强型”人才名单,但他们或许是 AI 增强型人才的最佳例证。

AI 是编码的倍增器。不仅 git 推送次数激增(新应用和新业务的创建数量也同样如此),而且对软件工程师的需求似乎也在上升:

自 2025 年初以来,软件开发岗位(无论从数量还是占整体就业市场的百分比来看)都在持续增长。

这是否与 AI 有关?坦白说,现在下结论可能还为时尚早,但 AI 无疑能够提升软件工程的工作效率,更不用说 AI 已成为每家公司高管关注的焦点。

鉴于大家都在努力探索如何将 AI 融入到自身业务中,企业进行大规模招聘也就不足为奇了,这无疑会提升某些员工的价值,而不是降低其价值。

AI 的普及似乎正在推动高于平均水平的工资增长(系统设计领域尤其如此)。

目前这些增长可能还比较有限,但现在还处于早期阶段。随着专业知识的拓展,机会也会随之增加。无论如何,这并非那些“末日论”者想让你看到的数据。

与此同时,据 Lenny Rachitsky(Lenny’s Newsletter 创始人,科技圈内人士交流平台)称,项目经理职位空缺数量持续攀升(此前受利率波动影响而大幅下降),目前比 2022 年以来任何时候都要多:

软件工程师和产品经理的招聘增长,恰恰有力地证明了“工作总量谬误”的正确性。如果 AI 完全取代了人类的思考能力,那么你可能会认为“产品经理需要的工程师会减少”,或者你也可以说“工程师需要的产品经理会减少”,但事实并非如此。我们看到对这两类人才的需求都在持续反弹,因为关键在于人们的工作效率更高了。

这就是为什么“末日论”者的妄言本质上是想象力的匮乏。他们只关注那些会被自动化取代的工作,却忽略了即将创造我们甚至尚未设想过的全新工作岗位的需求领域:

自 1940 年以来新增的大多数工作岗位在 1940 年甚至还不存在。到了 2000 年,人们很容易想象到旅行社将会失业,但要想象一个围绕“云迁移”建立起来的中端市场科技服务行业可能就困难得多,因为当时云计算的普及至少还要十多年。

目前的形势如何?

目前为止,主要探讨的是理论和先例,因为理论和先例都支持乐观派:

没错。每次生产力提升,都会带来需求增长,或者剩余资源重新分配到经济的其他领域。这意味着更多的工作岗位,其中很多岗位的价值会大幅提升,甚至还有闻所未闻的岗位。如果这次情况有所不同,那么那些“末日论”者就必须拿出更有力的论据,而不是仅仅空洞地夸夸其谈。

“工作替代”并非文明的终结者(实际上恰恰相反),这种说法很有道理。人类的天性就是不安于现状。我们完成一份工作后,就会寻找另一份。

但是,抛开理论和先例不谈,关于 AI 和就业,实际数据又是如何显示的呢?虽然现在还处于早期阶段(无论好坏),但现有数据并不支持“末日论”者的观点。如果说有什么变化的话,那就是“没有显著变化”,但也有新兴数据指向相反的方向:AI 创造的就业机会比抢走的工作机会更多。

首先,从一些学术研究入手。这并非一份详尽的文献综述,而只是近期论文的几个例子:

  • 《AI、生产力与劳动力:来自企业高管的证据》(NBER 工作论文 34984):“总而言之,这些结果表明,虽然 AI 的采用尚未导致总就业人数发生显著变化,但它已开始重塑企业内部任务和职业的分配。特别是常规的文员和行政活动似乎更容易被替代,而分析、技术和管理任务则更多地被描述为受 AI 的补充增强。”
  • 《关于 AI 的企业数据》(亚特兰大联邦储备银行工作论文 2026-3):“在四项调查中,平均有超过 90% 的企业估计 AI 在过去三年内没有影响。”

  • 《AI 扩散的微观结构:来自企业、业务职能和员工任务的证据》(人口普查局经济研究中心,工作论文 CES 26-25):“AI 驱动的就业变化情况仍然有限,仅有约 5% 使用 AI 的企业报告对员工人数产生了影响:其中员工人数增加(按企业加权为 2.3%,按就业加权为 3.7%)和减少(按企业加权为 2.0%,按就业加权为 2.4%)的比例几乎相等。”

  • 《追踪 AI 对劳动力市场的影响》(耶鲁预算实验室,2026 年 4 月 16 日)。“尽管人们普遍对 AI 会对当今劳动力市场产生的影响感到焦虑,但我们的数据表明,这在很大程度上仍然是推测性的。从我们的数据中呈现的 AI 对劳动力市场的影响图景,在很大程度上反映了稳定性,而不是经济层面上的重大破坏。”

最新研究反复强调的结论是“总体上没有变化,但有证据表明工作和任务之间发生了重新分配”。在某些情况下,AI 的实施对招聘的净影响甚至是积极的。

但“没有变化”的说法也有一个显著的例外。斯坦福大学、达拉斯联邦储备银行和美国人口普查局的研究人员都发现(在不同程度上),那些“AI 接触度高”的入门级职位越来越难找。然而,在任何人得出“AI 正在扼杀入门级工作”的结论之前,值得一提的是,这些研究人员也发现,在 AI 发挥辅助作用的情况下,入门级职位有所增加(在 AI 根本没有影响的岗位上也有所增加)。

但是,即使暂时假定 AI 正在“扼杀”某些初级职位(而不是受更广泛的周期性招聘趋势以及“原居安老”的影响),从更大的宏观层面来看,数据也非常清晰地显示,AI 对就业的总体影响基本上为零。

这或许是对 AI 对就业影响的最简洁的总结:

“AI 与失业率或就业增长之间仍然没有统计学意义上的显著关系。”

或许,人们对 AI 增强型岗位有一定的偏好,而对 AI 替代型岗位也有一定的推动作用:

对于“AI 增强型”行业而言,招聘增长似乎更为强劲(失业率也更低),而对于“AI 替代”风险较高的行业,情况则恰恰相反。

换句话说,总体情况中性,但并非一成不变:一些工作岗位消失,一些工作岗位出现,一些工作岗位贬值,另一些工作岗位则升值。照此速度,开发人员的招聘信息将在不到两年的时间内超过疫情前的水平。AI 或许已经凭借一己之力拯救了旧金山的就业市场。

这就是我们最初的出发点:AI 无疑会淘汰或压缩一些岗位(和企业),但认为这就是故事的结局是错误的。劳动力市场的重新调整(最终实现增长,而不是普遍失业),正是我们应该对这项变革性技术抱有的预期。这种情况以前发生过,而且几乎肯定会再次发生(而且看起来已经开始了)。

知识型工作才刚刚开始

这听起来老生常谈,但却是事实:这并非知识型工作的终结,恰恰相反,这才是它的开端。

自动化剥离了重复性工作,并将人类工作提升到了更高的层次。原因很简单:人类渴望扩张。当一种稀缺性消失时,人们就会向更高层次发展。当食品价格下降时,我们会增加在住房、医疗、教育、旅行、娱乐、便利设施、宠物、安全、美容和长寿方面的支出。

劳动力市场也是如此。新的工作不断涌现,因为人类的雄心从未停止,而征服旧的边疆揭示了需要征服的新边疆。

新企业的涌现已经呈爆炸式增长,并且与 AI 的应用有着相当高的相关性:

新应用上架应用商店的速度同比增长了 60%:

我们不应该把现代经济看作是昨日岗位的博物馆。相反,它是一个创造性的资源分配机器,不断催生新的工作、新的任务、新的目标和新的发明。

机器人技术在很大程度上曾被视为科幻小说,因为在动态环境中对计算能力的需求过高。但 AI 正在将一个全新的机器人产业带入人们的视野:

机器人相关数据集呈爆炸式增长,短短两年内便从第十位跃升至第一位。

在 AI 真正发挥作用之前,机器人领域存在着大量目前尚无人问津的工作岗位。

再次强调,这并不意味着所有岗位都能幸免于难。美国劳工统计局 (BLS) 预计客服代表和医疗转录员的岗位将会减少,或许这种减少已经开始了:

有些工作岗位会消失,有些会萎缩。经济将经历调整和痛苦的过渡期,生产力的提升可能需要一段时间才能逐步惠及整个经济体(时好时坏)。我们应该理解这些变化,并努力使之尽可能平稳,包括积极开展职业再培训。

生产力的提升旨在消除繁重劳动,这一次也不例外。但是,AI 导致就业末日的说法只有在假设人类的需求和想法在 AI 变得廉价的那一刻突然停止的情况下才成立。这很荒谬。就我个人而言,我不认同“机器人总动员”的说法,而且我认为持有这种观点并非我一个:

宏观来看,未来并非失业的时代,我们退休后肥头大耳,骑着电动滑板车无所事事地享受着 Netflix 带来的乐趣。

未来是更廉价的智能、更大的市场、新的公司、新的产业,以及更高层次的人类工作。工作量没有固定值,认知能力也没有固定值,过去也从未有过。AI 并非工作的终结,而是丰富智能时代的开端。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

1.0k 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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