死亡经济理论

# 经济已死理论 来源：https://www.owenmcgrann.com/p/the-dead-economy-theory [](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!I8Nx!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F81a6d7ab-0c16-463d-b32c-3fc965eb4593_1500x911.png) 你可能熟悉“互联网已死理论”：如今你在网上遇到的大部分内容都是由机器人生成、供机器人消费的，而人类则沦为一群日渐缩小的观众，观看着机器制造的噪音。去年，互联网上超过一半的（）新内容是由AI生成的。人类依然存在，滑动着屏幕，但他们正在浏览的内容已经变成了一场由机器为观众上演的表演，而观众尚未意识到这场表演并非为他们而设。 当你登录网络空间，试图寻找一个鲜活的头脑来切磋和思考，结果却发现源源不断的垃圾信息时，这种感觉令人极度枯竭。我们曾被许诺一个超级连接的时代，却让我们共享的物理空间逐渐凋零，最终发现承诺的数字公共领域不过是一块日益由机器阅读和创作的大型广告牌。 这已经够糟糕了。我想谈一个更糟的东西。称之为“经济已死理论”。 [](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!bma-!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fca888a2f-11e8-43be-b6c6-415ec6d297b7_1024x144.png) AI行业有一个数字问题。 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta AI、微软：对大规模AI基础设施的总投资现在已达数千亿美元，预计未来十年将达到数万亿美元。仅OpenAI一家的估值就超过8000亿美元（）。Anthropic虽尚未实现任何一年的盈利，但其估值也已达到同样的惊人高度（）。这些数字需要一个足够大的可寻址市场来支撑。 只有一个市场如此庞大：全球劳动力市场。 当我们正兴奋地探索如何在Cowork中使用claude.md文件时，整个行业却在推销另一种现实。每一次关于AI代理“完成十名分析师的工作”的投资者演示都在告诉你同样的事情：产品就是劳动力替代。那些温和的语言（“副驾驶”、“助手”、“增强”）只是营销手段。其背后的财务模型需要在文明规模上消除人力成本中心。如果做不到这一点，这些公司将成为资本主义史上估值最过高的资产。那些写下支票的人不会习惯为了一个更好的自动补全功能和无休止地生产无人阅读的越来越长的备忘录而烧掉数万亿美元。 AI公司现在构建自己的基准来证明这一点。OpenAI的GDPVal基准（）衡量模型在44个职业（从房地产经纪人到新闻分析师）中的表现。AI生产力指数（）则针对四个特定专业角色评估模型：投资银行分析师、管理顾问、大型律所律师、初级保健医生。这些是瞄准专业阶级的准星。正如OpenAI的一名评估负责人告诉《纽约时报》的[1](https://www.owenmcgrann.com/p/the-dead-economy-theory#footnote-1)：“模型现在在任务上实现了‘超过80%的胜率，相比人类专业人士’，而几个月前还没有任何模型能与之匹敌。”研究团队中的一位前银行家“不断被她的旧工作中模型能完成多少所震惊。” 那么，让我们相信他们的话。假设技术如宣传的那样有效，AI系统能够以人类工人成本的一小部分完成大多数认知劳动。接下来会发生什么？ 顺着资金流向，分三步来看。 **第一步**：一家公司授权使用AI来取代其相当一部分劳动力。成本下降。利润率扩大。股价上涨。财报电话会议上的每个人都高兴。当Block的杰克·多西在3月份引用AI编码代理的理由裁掉了近一半员工时，投资者以盘后股价飙升25%作为回应。市场奖励了消除人类劳动的行为，并立即将大量价值转移给了股东。 **第二步**：被取代的工人停止获得收入。他们削减开支。他们曾经光顾的企业收入下降。其中一些企业也采用AI来削减成本，加剧了替代效应。整个经济体的消费需求收缩。 **第三步**：解雇工人以节省成本的公司发现，其客户群体恰恰是其他公司的工人。收入增长停滞。原本被视为效率投资的AI订阅，结果却成了破坏自身市场的帮凶。 沃顿商学院的经济学家Brett Hemenway Falk和Gerry Tsoukalas最近在一篇题为“AI裁员陷阱”（）的论文中描述了这种动态。在竞争性市场中，自动化公司完全获得了替代工人带来的成本节省，但只承担了由此导致的消费需求破坏的一小部分。在一个有20家竞争对手的市场中，每家公司只感受到它所破坏的需求的二十分之一。其余部分落在竞争对手头上。这造成了一个囚徒困境：每家公司都理性地自动化到超出社会最优水平，因为削减劳动力成本的个体激励总是大于消除消费者支出这种分散的共同后果。更好的AI使情况更糟。提高的生产力扩大了自动化速度优于竞争对手的利润差距，加剧了走向集体毁灭的军备竞赛。 有时裁员发生在高管们甚至还不确定AI是否能胜任工作之前。曾在OpenAI工作过的经济学家Zoë Hitzig告诉《纽约时报》：“当首席执行官们说他们因为AI而裁员时，其他人也觉得自己必须这么做。这种动态可能使变化发生得比效率所要求的时间更早。”这是用创新语言包装的从众行为。 亨利·福特明白（也许是传闻，但原则上正确），他的工人需要赚足够的钱来购买他的汽车。AI经济正在消除工人，却期望汽车继续销售，只不过软件具有接近零的边际成本，因此整个价值主张就是消除人力成本中心。产品就是客户基础的移除。 乐观主义者会告诉你这只是生产力提升。经济以前吸收过自动化；农业就业从占美国劳动力的90%下降到2%，而文明继续存在。MIT的David Autor已经证明，今天大约60%的工作在1940年并不存在。新技术创造了新的工作类别。确实如此。但关于过去的观察和自然规律之间是有区别的，乐观主义者总是混淆两者。农业转型花了一百四十年。牛津大学的Carl Benedikt Frey记录到，工业革命花费了七十年时间才使被取代工人的工资和就业恢复到原来水平。在此期间，工资停滞，劳动收入份额崩溃，利润激增，不平等急剧上升，政治后果包括宪章运动和广泛的社会动荡。正如Frey所说：“大多数经济学家承认技术进步在短期内可能造成一些调整问题。但很少有人注意到，这个短期可能持续一生。” 将这一时间线与AI行业正在推进的时间线相比。前国家经济委员会副主任Bharat Ramamurti将其与“中国冲击”——生产转移到海外时制造业失业浪潮重塑美国政治——进行了类比。“中国冲击持续了数年，而这种情况可能两年内发生，”他告诉《纽约时报》。“这些公司花了太多钱开发模型，以至于它们将面临巨大压力，需要通过快速采用来产生收入。” 以往的自动化只替代了工作中的特定任务。动力织机替代了手工织布，电子表格替代了手动计算，等等。在每种情况下，技术都是狭义的。通用型AI则同时威胁着所有行业、所有领域的认知劳动。经济学家Wassily Leontief在1983年就预见到这一点，他将人类劳动比作马。美国马匹数量从1840年的900万增长到1900年的2100万，看似免疫于技术变革。但在内燃机出现后的六十年内，马匹数量暴跌了88%。马匹并非出于恶意被淘汰。它们变得不经济继续饲养。Leontief的观点是：没有经济规律能阻止同样的事情发生在人类身上。 2024年诺贝尔经济学奖得主、对此话题最严谨的声音之一Daron Acemoglu发现，在1987年至2017年间，“新技术的替代效应远远超过了其生产力和重新安置效应。”新任务的出现速度不足以吸收被取代的工人。他对AI的评价更为尖锐：企业正在部署他所谓的“过度自动化”，利用AI消灭工作却未显著降低生产成本，同时施加了巨大的社会成本。在许多应用中，这项技术还不够好，不足以证明它造成的替代是合理的。为了股价而自动化，而非真正的生产力提升。 当客户就是你已经消灭的东西时，客户是谁？ [](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!jTh5!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fee976610-e6e6-4ba6-9fea-b3bd40ce0bfd_1024x144.png) 一个不需要人类劳动的经济，是一种民主制度从未面临过的政治危机。 民主治理建立在一个如此古老的契约上，以至于我们忘记了这本身就是一个契约。被统治者拥有统治者所需要的东西：劳动、税收、兵役、消费支出。这种依赖关系是民主杠杆的来源。整个系统之所以运作，是因为权力是分散的，而它之所以分散，是因为顶层的人需要从底层的人那里得到些什么。 从那个等式中移除劳动，看看会发生什么。 当价值由已经世界一流避税水平的少数几家公司的AI系统产生时，民主治理的每一个财政机制都会同时枯竭。税基侵蚀。集体谈判变得形同虚设（不需要雇员的雇主不会与他们谈判）。依赖劳动收入的消费支出收缩。皮凯蒂的r > g——财富集中的引擎——会加速，因为AI切断了资本积累与将人类劳动作为生产投入之间的最后联系。如果没有再分配，正如一个对该框架的分析所说，“大致上，一切最终都将属于转型发生时最富有的人。” 而公众资助了使这成为可能的研究。Transformer架构、大规模训练方法、半导体进步——所有这些都通过大学、DARPA和国家实验室获得了公共或半公共资金。公众承担了风险。私营公司攫取了回报。这在过去六十年的技术进步中屡见不鲜。正如Mazzucato所说：“AI有可能成为另一种租金提取引擎，而非价值创造。”我们补贴了革命，现在却被告知要接受替代作为进步的成本，而其他人却从中获利。 你仍然可以投票（而且请务必投票给那些理解这一切并愿意尝试阻止它的人）。但你投票的对象是如何分配一个日益缩小的资源池，而真正的经济却在另一个平行系统中运行，你对其越来越没有发言权。 构建这些系统的人完全明白这一点。Anthropic的CEO Dario Amodei曾公开表示：“民主的权力平衡是以普通人通过创造经济价值拥有杠杆为前提的。如果这一点不存在，我认为事情会变得有点可怕。”三大领先AI公司之一的CEO告诉你，他正在构建的技术将破坏民主治理的物质基础。他看到了问题。他正在构建导致问题的东西。他的公司没有支持过任何一项应对该问题的立法。当被问及政策倡导时，Anthropic联合创始人Jack Clark将其描述为“非常、非常长的工作链条的终点。” Peter Thiel在2009年写道，他不再相信自由和民主是兼容的。其逻辑是：民主体系产生监管、再分配和问责，所有这些都会对杰出人物重塑世界的能力造成摩擦。如果你相信自己正在构建人类历史上最具变革性的技术，那么民主监督就是一个障碍。注意：他谈论的不是你或我的自由。我们无关紧要。 这种观点只获得了更多追随者。政治支出、媒体收购、主权基金外交（Sam Altman在中东各地奔走，与专制政府达成算力协议）：对于那些认为民主治理是一个遗留机构、在它碍事时要绕过去的人来说，这些都是理性行为。 专制国家比民主国家更适合作为这项技术的客户，这正是为什么硅谷大佬们迅速将支持转向特朗普和MAGA。一个部署AI取代劳动力的民主政府将面临选举后果。而一个威权政府则没有这种限制，并且在经济效率之上还能获得监控和控制的红利。沙特阿拉伯、阿联酋、新加坡：庞大的资本、中央集权决策、无需对选民负责，并且对控制技术有积极兴趣。这是硅谷投靠特朗普的动机之一：他和他的同伙可以被收买，更重要的是，他们对民主没有忠诚。AI公司的经济激励指向那些民主问责机制最少的实体。