泽西加油泵原理：为何AI的万亿美元赌注可能像1949年的加油泵法律一样停滞不前

# 泽西加油泵原理：为什么AI的万亿美元豪赌可能像1949年的一项加油法令一样停滞不前 | 财富中文网 来源：https://fortune.com/2026/08/10/jersey-pump-principle-ai-bet-could-stall-history/ 从硅谷和华尔街的视角来看，人工智能的前进道路似乎完全是注定的。四大科技巨头今年仅数据中心和基础设施一项就预计支出前所未有的6500亿美元。 一个狭小的AI赋能者群体如今已承载了标普500指数近一半的总市值——某些衡量标准显示AI相关板块的占比已接近50%至57%，这意味着集中度可能比头条数字所显示的还要极端——而且这一建设规模之庞大，已经推动了美国GDP增长的最大份额。硅谷和华尔街的普遍共识十分明确：技术是有效的，能力是前所未有的；因此，大规模采用是不可避免的。 历史却给出了不同的教训，而过去几个月已经出现了一系列警示信号，预示着未来可能发生的事。4月，一名受反AI情绪驱使的男子袭击了OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼的住宅。5月，在技术成为裁员主因的就业市场中，大学毕业生们对宣扬AI革命的毕业典礼演讲者报以嘘声——包括前谷歌首席执行官埃里克·施密特在亚利桑那大学的演讲。 6月伊始，Anthropic联合创始人杰克·克拉克公开敦促各国政府建立监管机制以放慢技术发展的步伐，与此同时，特朗普总统签署了一项网络安全行政令，建立了针对前沿模型的自愿性30天国家安全审查机制。我们还了解到，一线员工——尤其是Z世代员工——越来越多地承认在悄悄削弱和破坏雇主内部AI部署的有效性。 科技行业以及急于部署其工具的更广阔的企业界，正日益受到技术决定论的困扰：这是一种错误的假设，认为社会是一个被动的操作系统，会自动更新以适应新的能力和基础设施。 颠覆性技术的规模化并不取决于其抽象的数学能力，而是取决于人类的激励结构。人性未必限制技术创新，但它决定了技术被采纳的条件。利益相关者的对齐将决定AI在何处以及如何被成功采用。当你正确对齐激励时，采用速度堪比曲速航行。当你忽视它们时，人类系统会筑起一道防火墙，将技术冻结在原地。 ## 当人们反击时 当一项创新以威胁利益相关者的方式推出、同时将100%的效率收益集中在顶层时，会发生什么？只需看看我所说的“泽西加油泵原理”。 任何居住在新泽西州或开车经过该州的人都知道，在该州，司机自己加油是违法的。20世纪40年代末，自动关闭式加油枪的发明使消费者能够安全地自行加油，而不会溢出汽油或引发火灾。这一机械突破从根本上革新了零售加油模式，将劳动力从加油泵上转移开来，并最终为今天我们所看到的现代化、高流量便利店布局铺平了道路。然而，包括新泽西州在内的多个州于1949年禁止司机自行加油，因为独立加油站业主和劳工倡导者希望维持现状以保护就业。近80年过去了，新泽西州仍然是孤独的坚守者，以法律锁定了数千个加油工岗位。一项更优越的技术因为人类层面的采用条件被忽视而被冻结在时间中。 我们在旧金山和奥斯汀的街头看到了“泽西加油泵原理”的当代数十亿美元版本——即自动驾驶出租车的推出。科技公司获得了监管部门的批准，可以24/7全天候扩展无人驾驶车队。但由于这一推出完全脱离了人的因素——边缘化了本地司机，激怒了消防部门（其应急车辆屡次被阻挡），并且没有给居民带来任何好处——公众报复随之而来。活动人士发现，只需在自动驾驶汽车的引擎盖上放置廉价的橙色交通锥桶，就能完全瘫痪这些车辆——锥桶会触发汽车传感器进入永久性安全停驶状态。 在备受关注的事故和严重的本地摩擦之后，加利福尼亚州监管机构暂停了部署许可，DMV以“对公共安全构成不合理风险”为由，命令Cruise车队无限期停驶。当你把100%的风险转嫁给社区、却100%独吞收益时，人性就会找到一种低科技手段来摧毁你的高科技机器。 ## 效率红利：当激励对齐时 “泽西加油泵原理”的反面同样成立：正确的激励结构可以在几乎零摩擦的情况下超速加速采纳。 1913年，亨利·福特推出移动装配线时，将Model T的制造时间从每辆12.5小时缩短到93分钟。但对工人而言，极度的单调使工厂车间变成了一场人的灾难。1913年，福特的员工流动率飙升至惊人的370%，迫使他雇佣超过5万名工人来维持仅1.4万人的基本劳动力队伍。技术在停滞，因为人的条件出了问题。1914年，福特重新设计了激励结构。他一夜之间将行业标准工资翻倍至每天5美元，并将班次缩短一小时。权衡很明确：接受装配线的单调，换取即时的经济保障。流动率骤降，生产率飙升，福特的利润在两年内几乎翻了一番。 数十年后，丰田通过丰田生产方式实现了类似的突破。当西方汽车制造商将早期机器人技术用作削减人力的武器时，丰田完全将人类被淘汰的威胁从桌面上移除了。他们给予一线工厂工人终身雇佣保障，并安装了“安灯绳”——一根物理绳索，让任何一名工人只要发现低效问题，就有权完全停下价值数十亿美元的装配线。因为自动化与工人赋权而非工人替代联系在一起，工厂工人积极与工程师合作优化机器人，最终缺陷率低于美国竞争对手。 ## C级管理层的使命：设计对齐的激励结构 历史为每一位正在购买企业AI许可证的CEO都提供了一条直接指令。目前，驱动企业AI部署的总体激励结构是纯粹的索取型。高管们希望借助AI来削减人员、监控员工产出，并用更少的工作时间挤出利润。普通员工看着这些昂贵的软件部署，问出一个极其理性的问题：“我为什么要帮助让这项技术成功？”如果掌握AI工作流程的唯一回报是更高的绩效指标或即将到来的解雇通知，员工们就会悄悄拖延、怠工并破坏这一转型。 技术是工具，但采用是人的选择。要成功驾驭这一转变，领导者最好对历史先例进行严谨的审视，分析他们各自的组织和行业在过去是如何应对和适应颠覆的。解决当今文化焦虑所需的战略洞见，早已编码在工业史之中。 一个有力且更诚实的分析范式蓝图，此刻正在汽车行业向电动汽车转型的过程中展开。汽车工人最初将电动汽车视为生存威胁，担心更简单的电动动力系统意味着装配线工作岗位大幅减少。（这一担忧后来被证明言过其实——后来的工厂级研究发现，BEV装配实际需要与内燃机产线相当或更多的劳动力——但威胁的感知本身就足以引发抵制。） 这种抵制在2023年9月达到高潮，当时UAW发起了有史以来首次针对福特、通用汽车和Stellantis的同时“站立式罢工”。正是这场46天的罢工——而非安静的谈判——催生了如今塑造EV推广的“公正转型”条款：优先调岗权、废除工资等级制度，以及将电池工厂岗位纳入全国工会协议的明确承诺。通过消除人类被淘汰的威胁，该行业的重新装备如今正在以远比原本更小的摩擦推进——但教训不在于激励对齐避免了停摆，而在于恰恰是停摆迫使了激励对齐。对于那些希望跳过混乱博弈阶段的AI高管来说，这是一个不那么舒服但更有用的先例。 AI时代的教训很明确：如果你希望你的组织真正拥抱这一转型，你需要超越短期的运营整合。前进的道路需要结构性的激励对齐。当员工意识到自动化效率直接为他们带来可观的生产力红利份额——无论是从系统性过劳中得到缓解、获得更高价值工作的清晰路径，还是保障性的职业技能升级——他们就不再恐惧未来，而是开始积极地帮助你建设它。 数万亿美元的资本和算力正在场边等待——但如果你的员工没有清晰、个人的理由与你一起建设未来，他们就会用集体的惰性确保你昂贵的新技术继续被低度利用。不妨问问新泽西州的司机们。 *本文所表达的观点仅为作者个人意见，不一定反映《财富》杂志的观点和信念。*