機(jī)器之心原創(chuàng)

作者：王捷

在人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)字化的浪潮中，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)走完了前兩步，正在浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)，可能帶來(lái)更大的變化。
作者王捷為科技投資人，本文系作者根據(jù)2025年6月5日在清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院《AI應(yīng)用與AI經(jīng)濟(jì)》講座、6月10日在上海天使會(huì)《AI應(yīng)用：浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)》講座內(nèi)容整理。作者電郵為jie_wang7@sina.com。

人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)字化

1946年，人類(lèi)發(fā)明了計(jì)算機(jī)，這標(biāo)志著人類(lèi)的計(jì)算經(jīng)過(guò)幾千年的演化，從手動(dòng)到機(jī)械，終于到了電子形式。計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，把計(jì)算能力提高到了遠(yuǎn)超過(guò)人腦計(jì)算能力的程度。1874年，英國(guó)人威廉·尚克斯花費(fèi)了15年時(shí)間將圓周率計(jì)算到小數(shù)點(diǎn)后707位 （但是到1945年，尚克斯計(jì)算的圓周率被發(fā)現(xiàn)從528位之后是錯(cuò)誤的）；2019年，谷歌云平臺(tái)幫助人類(lèi)將圓周率計(jì)算到了小數(shù)點(diǎn)后31.4萬(wàn)億位。

人類(lèi)處在自然環(huán)境中，有兩個(gè)根本任務(wù)，一是利用和改造自然環(huán)境以使其能夠支持人自身的生存；二是在實(shí)現(xiàn)物質(zhì)富足之后，提升個(gè)人的人生，使每個(gè)人的天性得到充分發(fā)展，即人的全面發(fā)展和自我實(shí)現(xiàn)，“做最好的自己”。在第一個(gè)任務(wù)下，人類(lèi)在和自然的互動(dòng)當(dāng)中，發(fā)展出來(lái)一些分門(mén)別類(lèi)的方法，比如天文、占卜、數(shù)學(xué)、工程、物理、生物與自然等等。在這些方法中，最能規(guī)?；姆椒?，后來(lái)主導(dǎo)了人類(lèi)和自然互動(dòng)的過(guò)程。這樣的領(lǐng)域就是數(shù)學(xué)，基于數(shù)學(xué)的物理，以及后來(lái)發(fā)展出的計(jì)算機(jī)科學(xué)。

計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，意味著人類(lèi)開(kāi)始進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代。人類(lèi)所有的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，從這一刻起，開(kāi)始有先后順序地被數(shù)字化。在數(shù)字化之后，算法可以發(fā)揮作用，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)可以由算法驅(qū)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)智能化。由此看來(lái)，人類(lèi)整個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)邁向數(shù)字化似乎是一個(gè)必然。

圖表1：經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)字化進(jìn)程

就人類(lèi)活動(dòng)的數(shù)字化進(jìn)程，尼葛洛龐帝的《數(shù)字化生存》是一本有里程碑意義的著作。這本1996年的作品敏銳地指出了上述人類(lèi)整個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)字化的趨勢(shì)，并且濃縮在一句建議里：“Move bits, not atoms.” （《數(shù)字化生存》在全球影響了很多人，“Move bits, not atoms.”的篤信者中不少后來(lái)成為了具有影響力的數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)袖，比如中國(guó)公司美團(tuán)的創(chuàng)始人王興。）比特世界的效率千萬(wàn)倍于物理世界。由于效率差的存在，在計(jì)算機(jī)主導(dǎo)的時(shí)代，整個(gè)物理世界最終將全部被復(fù)刻到比特世界，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)實(shí)現(xiàn)在比特世界中運(yùn)行。這個(gè)過(guò)程從二十世紀(jì)末啟動(dòng)，可能會(huì)占據(jù)二十一世紀(jì)相當(dāng)?shù)臅r(shí)間才全部完成。

目前，我們處在上述過(guò)程的第一階段/數(shù)字化還未全部完成，第二階段/算法驅(qū)動(dòng)蓬勃興起的階段。第一階段/數(shù)字化就是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。電腦幫人類(lèi)實(shí)現(xiàn)了固定場(chǎng)景下日?；顒?dòng)的數(shù)字化，手機(jī)幫人類(lèi)實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)場(chǎng)景下日常活動(dòng)的數(shù)字化。這個(gè)階段的本質(zhì)特點(diǎn)是物理世界的數(shù)字化，但是思考和決策還是需要人腦來(lái)做，數(shù)字世界起到的最大的作用是匹配，極大提高了匹配的效率。在第二階段，思考和決策可以由算法來(lái)做，同時(shí)算法可以交付工作成果；其啟動(dòng)點(diǎn)是算法擁有了接近人類(lèi)的思維能力，在中長(zhǎng)期，算法將擁有叫人類(lèi)更優(yōu)的思維能力。我們目前正處在第二階段中，算法開(kāi)始具備泛化地交付工作能力的臨界點(diǎn)上。第二階段給人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)帶來(lái)的貢獻(xiàn)，將遠(yuǎn)超過(guò)第一階段。

互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)階段的數(shù)字世界經(jīng)濟(jì)活動(dòng)

如前所述，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)字世界經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，相較這之前的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，最大的特點(diǎn)是匹配效率得到了極大地提高。通過(guò)先后出現(xiàn)的桌面PC和手機(jī)這兩種硬件，人類(lèi)主流日常生活需求帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，都已經(jīng)被數(shù)字化。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代產(chǎn)生的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，最大的三個(gè)賽道是搜索、社交、電商，分別對(duì)應(yīng)人類(lèi)的信息需求、社交需求、商品需求，又分別對(duì)應(yīng)信息和人的匹配、人和人的匹配、商品和人的匹配。

為何互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)可以極大地提高上述三種場(chǎng)景的匹配效率呢？我們用下面表格來(lái)說(shuō)明這個(gè)過(guò)程。

圖表2：信息、商品、社交在前互聯(lián)網(wǎng)階段、互聯(lián)網(wǎng)階段、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)階段的匹配方式

可以看到，信息、商品、社交伙伴這三類(lèi)需求，在前互聯(lián)網(wǎng)階段、互聯(lián)網(wǎng)階段、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)階段，分別通過(guò)就近獲得、全局搜索、個(gè)性化推薦三種方式實(shí)現(xiàn)匹配

就近獲得的選擇集非常有限，這也是人類(lèi)從誕生以來(lái)做選擇的常態(tài)，在互聯(lián)網(wǎng)誕生前的幾千年里，人類(lèi)都是這么做選擇的。

相較就近獲得，全局搜索的選擇范圍、選擇豐富程度都得到了數(shù)量級(jí)的提高，人們可以在一個(gè)接近“窮盡所有可能”的選擇集里做選擇，用戶(hù)更有可能得到一個(gè)在喜歡和適合兩個(gè)維度得分都比較高的選擇，這樣的選擇，在就近獲得階段，可能是在選擇集之外的。

相較全局搜索，個(gè)性化推薦更好地解決了“由于個(gè)人在某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)不足帶來(lái)的選擇低效問(wèn)題”，即，用戶(hù)雖然可以在一個(gè)接近全集的范圍內(nèi)做選擇，但因?yàn)榕袆e每類(lèi)選擇對(duì)象都需要專(zhuān)門(mén)的知識(shí)，一個(gè)普通的用戶(hù)不可能在每個(gè)領(lǐng)域都擁有這樣的高水平的知識(shí)儲(chǔ)備，所以他還是不可能總是做出在喜歡和適合兩個(gè)維度得分都比較高的選擇。個(gè)性化推薦，本質(zhì)上是將“某類(lèi)有共性的用戶(hù)在某個(gè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)證的最佳選擇”推薦給所有這類(lèi)共性用戶(hù)，從而提高了這些用戶(hù)的選擇的質(zhì)量。

所以整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，是把人類(lèi)主流的日常生活需求帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)字化了，然后解決匹配/matching的問(wèn)題。僅僅這件事情，就給經(jīng)濟(jì)效率帶來(lái)了巨大的提升，給消費(fèi)者的效用帶來(lái)了巨大的提升。

從整個(gè)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)字化的角度來(lái)觀(guān)察，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)階段還只是開(kāi)了個(gè)頭。第一，在數(shù)字化的范圍上，與個(gè)人消費(fèi)者消費(fèi)行為有關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，其數(shù)字化程度較高，而與企業(yè)有關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，其數(shù)字化程度還有待提升。第二，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)主要是在“匹配”這件事情上提供了巨大的價(jià)值。人與自然互動(dòng)關(guān)系可以用“收集信息-決策-行動(dòng)”這一鏈條來(lái)描述，其中互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化了收集信息環(huán)節(jié)，部分優(yōu)化了決策環(huán)節(jié)（全局搜索下，還是由人腦來(lái)做決策；個(gè)性化推薦下，人腦可以參考算法推薦的選項(xiàng)來(lái)做決策）。邏輯上看，在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)完全數(shù)字化之后，“收集信息-決策-行動(dòng)”整個(gè)鏈條都可以得到優(yōu)化

到這里我們可以看到，在整個(gè)數(shù)字化大浪潮中，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)還只是人類(lèi)的一小步

浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)

2017年AI出現(xiàn)后，人類(lèi)的數(shù)字化進(jìn)程進(jìn)入了新階段。不同于互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)主要提供匹配功能，AI可以實(shí)際完成一些線(xiàn)上工作，比如圖像識(shí)別技術(shù)可以準(zhǔn)確識(shí)別人臉、知識(shí)圖譜技術(shù)可以分析一臺(tái)故障機(jī)器是哪里出問(wèn)題。但這些工作能力，都是與特定模型掛鉤的。OpenAI的GPT系列模型，使得AI能力具有了泛化性，也就是同一個(gè)AI模型，具有泛化地交付工作的能力。比如GPT-3是第一個(gè)同時(shí)具備對(duì)話(huà)、搜索、畫(huà)圖、代碼能力的模型。

在這里，我們有必要討論一下人類(lèi)與自然世界互動(dòng)的“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條。在構(gòu)建這一分析框架時(shí)，我們參考了控制論、人工智能、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)駕駛中廣泛使用的“感知–決策–控制（Perception–Decision–Control, PDC）”理論。之所以這樣，是因?yàn)樵诜治鋈祟?lèi)與自然世界的互動(dòng)時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)控制論、人工智能、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)駕駛等學(xué)科在考慮機(jī)器與自然世界的互動(dòng)時(shí)，對(duì)于整個(gè)活動(dòng)鏈條做了完整的考慮，也即“感知–決策–控制”鏈條；而人與自然世界互動(dòng)，本質(zhì)上也是這三個(gè)步驟，考慮到表述習(xí)慣，我們將其表述為“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條。

AI具有（泛化）交付工作的能力，意味著人類(lèi)與自然世界互動(dòng)的“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條中，計(jì)算機(jī)可以在三個(gè)環(huán)節(jié)都起作用了。計(jì)算機(jī)可以完成信息收集，完成一部分“決策”和一部分“行動(dòng)”，具體可以用以下表格來(lái)表示：

圖表3：計(jì)算機(jī)在不同階段參與“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條的情況

具體來(lái)講，就決策而言，算法對(duì)于經(jīng)濟(jì)主體（個(gè)人/組織/企業(yè)）需求的了解較移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)階段更為詳細(xì)和準(zhǔn)確，可以做出更精準(zhǔn)和有效的決策建議，使得人腦在決策時(shí)對(duì)算法的授權(quán)范圍會(huì)擴(kuò)大，算法在決策中起的作用會(huì)更大。

就行動(dòng)而言，在第一階段，計(jì)算機(jī)可以去完成那些純數(shù)字世界的工作，比如編程、編寫(xiě)一個(gè)文案、搭建一個(gè)網(wǎng)站、生成一個(gè)廣告視頻、填寫(xiě)保單，這部分工作之前主要是由程序員、文案作者、設(shè)計(jì)師、重復(fù)性腦力工作者等完成；在第二階段，具身智能發(fā)展成熟后，計(jì)算機(jī)可以參與完成物理世界的工作，比如清潔家務(wù)、在工廠(chǎng)流水線(xiàn)工作、物流搬運(yùn)、照顧老人等目前人類(lèi)勞動(dòng)力完成的工作。

2025年，在人類(lèi)社會(huì)數(shù)字化的進(jìn)程中，是一個(gè)重要的時(shí)間點(diǎn)。這一年AI（泛化）交付工作的能力開(kāi)始超過(guò)人類(lèi)。從GPT-3開(kāi)始，AI具備通用泛化的完成工作的能力以來(lái)，如果按人類(lèi)的智商基準(zhǔn)來(lái)評(píng)估，AI的智商一直是低于人類(lèi)的。TrackingAI.org.用人類(lèi)的智商測(cè)試門(mén)薩測(cè)試來(lái)評(píng)估AI的推理能力，可以作為一個(gè)參考。2025年之前的主流模型，如GPT-3.5、GPT-4o、Grok-3、Llama 3、Mistral、智譜AI的GLM-4等，其智商均低于100，也就是人類(lèi)的平均水平。所以當(dāng)我們使用這些模型，以及基于這些模型開(kāi)發(fā)的AI應(yīng)用的時(shí)候，我們會(huì)感覺(jué)這些產(chǎn)品“有點(diǎn)笨”，還不能很好地滿(mǎn)足我們的需求。但是2024年底特別是2025年以來(lái)發(fā)布的模型，如OpenAI o3、Gemini 2.0、Gemini 2.5 Pro、Claude 4、DeepSeek R1等，其智商水平已經(jīng)超過(guò)了人類(lèi)平均水平100，從實(shí)際表現(xiàn)看，不少模型已經(jīng)來(lái)到了110以上的區(qū)間。這些模型的智商，已經(jīng)相當(dāng)于人類(lèi)中排名靠前的水平，甚至是前10%的水平，或者是名校學(xué)生的智商水平（對(duì)于從事經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的AI而言，更好的評(píng)估基準(zhǔn)是專(zhuān)門(mén)來(lái)評(píng)估其從事經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的能力，我們可參考對(duì)于A(yíng)I來(lái)說(shuō)通用的“圖靈測(cè)試”，將這一評(píng)估基準(zhǔn)初步定義為“經(jīng)濟(jì)圖靈測(cè)試”。關(guān)于“經(jīng)濟(jì)圖靈測(cè)試”的具體標(biāo)準(zhǔn)將在后續(xù)文章中展開(kāi)）。比如OpenAI o3被評(píng)價(jià)達(dá)到“天才級(jí)”水平，而字節(jié)的豆包模型也在2025年中國(guó)高考試卷考試中取得了可以被清華北大錄取的成績(jī)。這也就是為什么從用戶(hù)使用體驗(yàn)來(lái)看，24年底以來(lái)的很多AI agent“好用了”，出現(xiàn)了不少效果出眾的AI agent。

圖表4：各家AI大模型在門(mén)薩智商測(cè)評(píng)中的得分情況，2025年5月。來(lái)源：https://trackingai.org/home 訪(fǎng)問(wèn)于2025年5月

鑒于以上，此刻2025年5月，我們處在人類(lèi)歷史一個(gè)重要的時(shí)間關(guān)口上。人類(lèi)本著“自動(dòng)化計(jì)算”的愿望發(fā)明的計(jì)算機(jī)，在誕生約八十年后，完整地具備了人與自然世界互動(dòng)的“收集信息-決策-行動(dòng)”能力，并且其能力在超過(guò)人類(lèi)的臨界點(diǎn)上?！笆占畔?決策-行動(dòng)”這一經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基本鏈條，在歷史上第一次可以由人之外的主體來(lái)獨(dú)立地、完整地完成。一個(gè)人類(lèi)歷史上從未出現(xiàn)過(guò)的AI經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)正在浮現(xiàn)之中。這在人類(lèi)經(jīng)濟(jì)史上是巨大的變化。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)之初，1998年，美國(guó)商務(wù)部編寫(xiě)的研究報(bào)告《浮現(xiàn)中的數(shù)字經(jīng)濟(jì)》，給出了一些前瞻性的判斷，給了當(dāng)時(shí)的探路者很多啟發(fā)。這份報(bào)告對(duì)于經(jīng)濟(jì)中商品與服務(wù)的數(shù)字化、電子商務(wù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的勞動(dòng)者、數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的消費(fèi)者都給出了預(yù)見(jiàn)性的分析。今天，站在A(yíng)I經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)誕生的時(shí)間點(diǎn)上，我們以這篇《浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)》試叩前路，也致敬數(shù)字經(jīng)濟(jì)過(guò)往的探路者們。以下是我們結(jié)合AI應(yīng)用，對(duì)AI經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)的一些展望。

全天候自動(dòng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)

在“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條中，在過(guò)去，由于決策主要是由人來(lái)做，行動(dòng)是由人和人所控制的工具/機(jī)器來(lái)做，如果沒(méi)有人的參與，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是無(wú)法完成的。在A(yíng)I經(jīng)濟(jì)中，以上三個(gè)步驟都可以由計(jì)算機(jī)完成，先在純數(shù)字世界，之后拓展到物理世界。這個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)可以自動(dòng)運(yùn)行，直到把工作做完。

全天候自動(dòng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，這是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)字化進(jìn)程中，AI具備交付工作的能力之后，我們會(huì)感受到的第一個(gè)重大特征。在A(yíng)I Agent和它的人類(lèi)同事具備同樣工作能力的前提下 （這是當(dāng)前這個(gè)臨界點(diǎn)的情況），一天內(nèi)AI經(jīng)濟(jì)可實(shí)現(xiàn)的工作量是之前的3倍。在上述假設(shè)下，一周內(nèi)AI經(jīng)濟(jì)可實(shí)現(xiàn)的工作量是之前的3×7/5=4.2倍，一年內(nèi)AI經(jīng)濟(jì)可實(shí)現(xiàn)的工作量是之前的約4.2×365/355=4.32倍（中國(guó)法定節(jié)假日中的非周末休假約為8-11天，美國(guó)法定節(jié)假日中的非周末休假約為10天，暫取10天用于計(jì)算）。

考慮到AI的智商上限還會(huì)不斷提高，未來(lái)這個(gè)倍數(shù)還會(huì)繼續(xù)提高。相信在這個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)一段時(shí)間之后，我們將有能力估算出對(duì)于同樣的工作內(nèi)容，一個(gè)工作日/月/年的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出能較當(dāng)前水平提高多少倍。

當(dāng)前，AI在交付的工作主要集中在代碼、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、文生圖/視頻、設(shè)計(jì)、教育、線(xiàn)上銷(xiāo)售等純線(xiàn)上工作，以及機(jī)械化、重復(fù)性的腦力工作如筆記整理、發(fā)票整理、賬目整理等工作。以Anthropic于今年5月發(fā)布的Claude 4模型為例，在客戶(hù)測(cè)試中，進(jìn)行編程的Claude Opus 4可以自主運(yùn)行7個(gè)小時(shí)。根據(jù)Anthropic的預(yù)測(cè)，到今年年底，Claude 4模型將擁有能完成接近初級(jí)工程師一天工作量的軟件工程智能體，實(shí)現(xiàn)全天候工作。在A(yíng)I經(jīng)濟(jì)的早期，成千上萬(wàn)個(gè)專(zhuān)門(mén)用途的agent將被構(gòu)建出來(lái)，成為AI經(jīng)濟(jì)在萬(wàn)千個(gè)垂直行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，而這些基礎(chǔ)設(shè)施都可以用AI Coding來(lái)構(gòu)建完成?？梢灶A(yù)見(jiàn)，接下來(lái)將有大量AI Coding全天候自動(dòng)工作，搭建上述垂直行業(yè)agent，以及相關(guān)的網(wǎng)站等。

比如近期一個(gè)名為L(zhǎng)ovart的AI應(yīng)用，可以基于用戶(hù)的指令生成相應(yīng)的logo，然后基于logo生成全套產(chǎn)品VI，并且在給出的VI方案里融合一些與產(chǎn)品文化、消費(fèi)者文化相關(guān)的巧思。這樣的應(yīng)用全天候自動(dòng)工作，將在不長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)就生成出一家公司某個(gè)階段所需要的全部VI方案。

又比如一家名為Sema4.ai的AI應(yīng)用公司為用戶(hù)提供發(fā)票整理服務(wù)。對(duì)于經(jīng)常出差的職場(chǎng)人士，每個(gè)月可能都需要花一到兩個(gè)半天來(lái)專(zhuān)門(mén)整理出差發(fā)票。這個(gè)工作現(xiàn)在可以由AI來(lái)完成，并且是全天候的——如果你出差在晚上10:30回到辦公室，它可以在你休息的時(shí)間繼續(xù)為你整理，直到整理完它才停止工作。不再會(huì)有堆積如山的發(fā)票需要整理，因?yàn)橛幸晃粚?zhuān)職助手可以以7×24的節(jié)奏來(lái)做這件事情。

無(wú)勞動(dòng)力供給限制

勞動(dòng)供給指的是人們?cè)敢庠谟惺找娴幕顒?dòng)中工作的小時(shí)數(shù)（保羅·薩繆爾森、威廉·諾德豪斯：《經(jīng)濟(jì)學(xué)（第19版）》，北京：商務(wù)印書(shū)館，2013年）。 也就是說(shuō)，勞動(dòng)供給是由人類(lèi)來(lái)提供的。人類(lèi)作為勞動(dòng)力的供給方，自人類(lèi)誕生以來(lái)就沒(méi)有變過(guò)。這是因?yàn)榫腿祟?lèi)與自然互動(dòng)的基本模式“收集信息-決策-行動(dòng)”而言，一直只有人類(lèi)能夠完整地完成這個(gè)鏈條中的三個(gè)環(huán)節(jié)。

為了擴(kuò)大行動(dòng)的能力，人類(lèi)的本能一定是要多生育的。但人的繁育是跨代際的，需要時(shí)間，在數(shù)量上也有自然約束。所以人類(lèi)也一直在嘗試擴(kuò)大其他的勞動(dòng)能力供給來(lái)源。受限于技術(shù)水平，在計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前，人類(lèi)只能在上述“行動(dòng)”環(huán)節(jié)進(jìn)行努力，擴(kuò)大具備“行動(dòng)”能力的勞動(dòng)能力供給，即牲畜和機(jī)器。

在歷史上，牲畜和機(jī)器都起過(guò)很大的作用。人類(lèi)很早就馴服牛來(lái)幫助進(jìn)行農(nóng)耕，人類(lèi)也在農(nóng)業(yè)時(shí)代就發(fā)明織布機(jī)來(lái)倍增行動(dòng)的效果。雖然牲畜的繁育也面臨跨代際的時(shí)間約束和每次成功繁育的數(shù)量約束，但是該等約束比人的繁育所面臨的要容易放松得多，因此像牛、馬等牲畜在人類(lèi)的勞動(dòng)活動(dòng)中得到了大量使用。機(jī)器的復(fù)制所面臨的時(shí)間約束和數(shù)量約束較牲畜更易于放松，機(jī)器得到了更加大量的使用，集約化使用機(jī)器的形式——工廠(chǎng)成為了人類(lèi)經(jīng)濟(jì)中最主要的生產(chǎn)形式。

在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，計(jì)算機(jī)參與到了“收集信息”和“決策”兩個(gè)步驟，但是“行動(dòng)”還是需要人來(lái)完成。AI產(chǎn)生（泛化）交付工作的能力，使得計(jì)算機(jī)可以在以上三個(gè)環(huán)節(jié)都起作用，因此計(jì)算能力也成為了勞動(dòng)力供給，第一階段在數(shù)字世界，第二階段進(jìn)入物理世界

計(jì)算能力成為勞動(dòng)力供給的最醒目意義是，它是可以無(wú)限復(fù)制的，且復(fù)制的邊際成本很低。假設(shè)我們下個(gè)星期要舉辦一個(gè)大型展會(huì)，有1000家不同行業(yè)的中小企業(yè)參展，展會(huì)需要給每家參展企業(yè)做一個(gè)展示其業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的網(wǎng)頁(yè)。如果一個(gè)程序員一個(gè)星期可以制作一個(gè)符合要求的網(wǎng)頁(yè)，那么我們需要1000名程序員；如果一個(gè)AI Coding軟件一個(gè)星期也可以制作一個(gè)這樣的網(wǎng)頁(yè)，我們只需要將這個(gè)AI Coding軟件打開(kāi)1000次，讓這1000個(gè)任務(wù)并行進(jìn)行，這些任務(wù)所消耗的主要是電力成本和算力成本，隨著技術(shù)日益進(jìn)步，這兩項(xiàng)成本會(huì)越來(lái)越低直到接近可忽略的水平。

我們也可以將計(jì)算能力與生物性勞動(dòng)能力、機(jī)械性勞動(dòng)能力作一個(gè)對(duì)比。生物性勞動(dòng)能力（如人自身、牲畜）的繁育所面臨的時(shí)間約束和數(shù)量約束，對(duì)于具備泛化交付工作能力的AI來(lái)說(shuō)，不存在了。

機(jī)械性勞動(dòng)能力（機(jī)器），從工業(yè)時(shí)代開(kāi)始到現(xiàn)在，只能完成特定任務(wù)，不能像人一樣基于理解和分析完成不同的任務(wù)，因此對(duì)于不同的任務(wù)，人類(lèi)要開(kāi)發(fā)不同的機(jī)器，帶來(lái)了研發(fā)成本，機(jī)器復(fù)制的邊際成本不為零。但是對(duì)于具備泛化交付工作能力的AI而言，該工作能力是在基座模型訓(xùn)練的過(guò)程中得到的，執(zhí)行不同任務(wù)所需的邊際成本很低——一次訓(xùn)練，多個(gè)場(chǎng)景都可使用，比如我們前面舉到的AI Coding例子。

由此，人類(lèi)可能擁有一個(gè)無(wú)勞動(dòng)力供給限制的經(jīng)濟(jì)體，先數(shù)字世界，后物理世界。按照凱恩斯的觀(guān)點(diǎn)，工業(yè)革命階段發(fā)生了兩個(gè)重大變化：一是資本積累急劇增加，二是技術(shù)革新帶來(lái)的生產(chǎn)能力急劇擴(kuò)大（Keynes, John Maynard, 2010, “Economic Possibilities for Our Grandchildren”, in John Maynard Keynes, Essays in Persuasion, London: Palgrave Macmillan, pp.321-332. 在經(jīng)濟(jì)學(xué)框架下，前述牲畜和機(jī)器都被歸類(lèi)到“資本”項(xiàng)下，即用資本可以購(gòu)買(mǎi)到的生產(chǎn)要素）。但我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，工業(yè)革命階段，勞動(dòng)力供給的約束一直存在，人力的供給仍然停留在自然狀態(tài)，沒(méi)有像資本和技術(shù)兩個(gè)要素一樣進(jìn)入加速發(fā)展的階段。即使這樣，凱恩斯也預(yù)測(cè)“一百年以后，進(jìn)步國(guó)家的生活水平，比之于現(xiàn)在，要高出四到八倍”（Keynes, John Maynard, 2010, “Economic Possibilities for Our Grandchildren”, in John Maynard Keynes, Essays in Persuasion, London: Palgrave Macmillan, pp.321-332.）。目前，勞動(dòng)力供給的約束可能得到放松，人類(lèi)有可能進(jìn)入一個(gè)無(wú)勞動(dòng)力供給限制的階段。

對(duì)于“無(wú)勞動(dòng)力供給限制”這個(gè)話(huà)題，我們其實(shí)并不陌生，發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)做過(guò)深刻的探討。威廉·劉易斯在1954年發(fā)表的《勞動(dòng)無(wú)限供給條件下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展》，提出了具有重大影響的發(fā)展中國(guó)家的“二元經(jīng)濟(jì)”模型，劉易斯也因此后來(lái)獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。從當(dāng)時(shí)的觀(guān)察看，在勞動(dòng)無(wú)限供給的條件下，伴隨農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出的提高，勞動(dòng)力價(jià)格基本沒(méi)有上漲，從而農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出提高帶來(lái)的利益，主要由下游的購(gòu)買(mǎi)方享有。如果這一模型在A(yíng)I應(yīng)用時(shí)代仍然成立的話(huà)，那會(huì)是全球消費(fèi)者的福音。但是這一模型在當(dāng)前能否完全成立，特別是在目前AI基礎(chǔ)模型主要為少數(shù)公司所掌握的背景下，未來(lái)AI工作能力能否平價(jià)地輸出給整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，需要從業(yè)者和研究人員繼續(xù)做細(xì)致的工作。我們希望以對(duì)人類(lèi)最佳的前景，推導(dǎo)出當(dāng)下最合適的實(shí)踐路徑。

非稀缺經(jīng)濟(jì)

無(wú)勞動(dòng)力限制的全天候經(jīng)濟(jì)，可能帶來(lái)N倍于當(dāng)前人類(lèi)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的產(chǎn)出能力。這一變化先從數(shù)字世界開(kāi)始。當(dāng)前，企業(yè)已經(jīng)可以使用數(shù)字員工完成綜合行政、人力資源、財(cái)務(wù)管理、行業(yè)研究等工作，職場(chǎng)專(zhuān)業(yè)人士也可以使用個(gè)人助理來(lái)制作數(shù)字內(nèi)容（圖片和視頻）、展示內(nèi)容、教學(xué)內(nèi)容、運(yùn)營(yíng)分析、行程規(guī)劃等。數(shù)字世界的產(chǎn)出能力集中在服務(wù)業(yè)，可能帶來(lái)數(shù)字化服務(wù)業(yè)總供給的N倍提高。

在具身機(jī)器人成熟之后，上述產(chǎn)出能力可以拓展到物理世界。具身機(jī)器人可完成如清潔家務(wù)、照顧老人、物流搬運(yùn)等屬于服務(wù)業(yè)的工作，也可以完成在工廠(chǎng)流水線(xiàn)工作、采摘農(nóng)作物這些屬于工業(yè)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的工作。以具身機(jī)器人潛在的制造成本和運(yùn)營(yíng)成本看，在技術(shù)成熟之后，具身機(jī)器人完成上述工作的成本比人類(lèi)自己作為勞動(dòng)力所需的成本要低。這就意味著在現(xiàn)有的投入水平下，在物理世界，產(chǎn)出能力也可能提升到當(dāng)前水平的N倍。

當(dāng)前，我們還無(wú)法準(zhǔn)確地評(píng)估上述N的數(shù)值會(huì)是多少。在各個(gè)類(lèi)別工種的AI Agent的工作效能充分顯現(xiàn)之后，我們將有機(jī)會(huì)對(duì)AI可以從事的各個(gè)工種的上述N值進(jìn)行相對(duì)準(zhǔn)確的估計(jì)，從而對(duì)于人類(lèi)在單位時(shí)間內(nèi)（比如一年）的總生產(chǎn)能力的提高進(jìn)行相對(duì)準(zhǔn)確的估計(jì)。

從而，人類(lèi)會(huì)有可能擁有一個(gè)“非稀缺經(jīng)濟(jì)”。一種可能的情況是，在A(yíng)I大模型算法能力提升接近穩(wěn)態(tài)時(shí)（目前還沒(méi)有看到收斂的跡象），上述N值對(duì)應(yīng)的全人類(lèi)單位時(shí)間總產(chǎn)出，可能會(huì)超過(guò)這個(gè)單位時(shí)間內(nèi)全人類(lèi)的總需求。

約翰·凱恩斯在一個(gè)世紀(jì)前預(yù)言過(guò)這樣一種“非稀缺經(jīng)濟(jì)”的情形。1930年凱恩斯撰寫(xiě)《我們孫輩的經(jīng)濟(jì)可能性》一文，他認(rèn)為16世紀(jì)以來(lái)，科技和資本兩個(gè)生產(chǎn)要素進(jìn)入了加速發(fā)展和積累期，由此對(duì)穩(wěn)態(tài)下經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度有了相對(duì)明確的判斷，同時(shí)預(yù)判未來(lái)人口規(guī)模很可能不會(huì)再出現(xiàn)像之前類(lèi)似量級(jí)的增長(zhǎng)，所以人均生活水平將逐步提高，“我敢預(yù)言，100年后進(jìn)步國(guó)家的生活水平將比現(xiàn)在高4－8倍”，從而“從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，人類(lèi)終將解決其經(jīng)濟(jì)問(wèn)題”。

人類(lèi)終將解決其經(jīng)濟(jì)問(wèn)題！一百年后的今天，“進(jìn)步國(guó)家”確實(shí)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了凱恩斯的預(yù)言（Fabrizio Zilibotti整理了全球經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)表現(xiàn)，覆蓋168個(gè)國(guó)家，時(shí)間跨度為1950年到2000年。根據(jù)凱恩斯的預(yù)言，要在2030年達(dá)到當(dāng)時(shí)英國(guó)人均收入的四到八倍，經(jīng)過(guò)人口加權(quán)之后的平均增長(zhǎng)率最高為2.1%，而二十世紀(jì)后五十年的這個(gè)增長(zhǎng)率實(shí)際上是2.9%，只需要50年就可以實(shí)現(xiàn)凱恩斯預(yù)言中收入增加四倍的下限。如果按照2.9%這個(gè)增長(zhǎng)率持續(xù)增長(zhǎng)一個(gè)世紀(jì)，人們的收入水平將有1930年的十七倍之多，這個(gè)水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了凱恩斯預(yù)言中的上限。見(jiàn)Fabrizio Zilibotti, “Economic Possibilities for our Grandchildren 75 Years After: A Global Perspective”, in Lorenzo Pecchi and Gustavo Piga eds., Revisiting Keynes Economic Possibilities for our Grandchildren, The MIT Press, 2008.），發(fā)展中國(guó)家尚在努力當(dāng)中。凱恩斯沒(méi)有預(yù)料到的是，1946年以來(lái)計(jì)算機(jī)的發(fā)展，將人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)帶入了又一個(gè)新的階段，在2025年，非人類(lèi)的機(jī)器，已經(jīng)具備泛化地完成工作的能力，無(wú)限勞動(dòng)力供給帶來(lái)的“非稀缺經(jīng)濟(jì)”，再次加速了“人類(lèi)解決其經(jīng)濟(jì)問(wèn)題”的進(jìn)程

以上，是計(jì)算機(jī)可以在“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條中的“行動(dòng)”環(huán)節(jié)起作用，帶給經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的三個(gè)影響。接下來(lái)我們討論計(jì)算機(jī)在“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條中的“收集信息-決策”環(huán)節(jié)起作用，帶給經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的幾個(gè)影響。

交易成本降低

人類(lèi)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，就其最主要的特征而言，是合作活動(dòng)。人的經(jīng)濟(jì)行為可分為兩個(gè)類(lèi)別，一是合作，二是交換/交易，也基本對(duì)應(yīng)進(jìn)入工業(yè)化階段之后，分別以企業(yè)和市場(chǎng)這兩種組織形式來(lái)組織的合作活動(dòng)。

制度經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的交易成本進(jìn)行了充分的討論。20世紀(jì)30年代的科斯注意到，通用汽車(chē)的車(chē)身供應(yīng)商，有的是上游獨(dú)立供應(yīng)商，有的本是獨(dú)立供應(yīng)商卻又被通用汽車(chē)并購(gòu)。為什么會(huì)有這樣的差別？從這個(gè)現(xiàn)象和問(wèn)題出發(fā)，科斯和后來(lái)的學(xué)者建立了制度經(jīng)濟(jì)學(xué)，從交易成本的角度理解市場(chǎng)和企業(yè)：當(dāng)企業(yè)內(nèi)部的交易成本較低時(shí)，經(jīng)濟(jì)主體通過(guò)企業(yè)這樣一種組織形式達(dá)成交易/合作；當(dāng)市場(chǎng)的交易成本較低時(shí)，經(jīng)濟(jì)主體通過(guò)市場(chǎng)達(dá)成交易。

在通過(guò)企業(yè)達(dá)成合作的情況下，完成一項(xiàng)任務(wù)，需要將信息下發(fā)到參與完成這件任務(wù)的每一個(gè)人，需要保證每一個(gè)人充分理解信息、認(rèn)可指令，遵照信息的指令來(lái)執(zhí)行。在組織內(nèi)部，為了達(dá)到這些目標(biāo)所需付出的成本，是組織成本，或者按照科斯的看法，是企業(yè)內(nèi)部的交易成本。

在通過(guò)市場(chǎng)達(dá)成交易的情況下，制度經(jīng)濟(jì)學(xué)將交易成本歸為三個(gè)主要類(lèi)別，包括信息搜集成本、談判成本、交易保護(hù)成本（R. Coase, “The Nature of the Firm”, Economica, 1937,4(1):386-405. R. Coase, “The Problem of Social Cost”, Journal of Law and Economics, 1960,3(1):1-44.），或稱(chēng)為市場(chǎng)主體的搜尋和信息成本、討價(jià)還價(jià)和決策成本、合同監(jiān)督及執(zhí)行成本（C. J. Dahlman, “The Problem of Externality”, The Journal of Law and Economics, 1979, 22(1).）。如果對(duì)照本文主張的“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條，會(huì)發(fā)現(xiàn)三類(lèi)交易成本正好對(duì)應(yīng)這個(gè)鏈條的三個(gè)環(huán)節(jié)。也算是不謀而合了。

自互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生以來(lái)，上述交易成本一直在下降。按照Goldfarb和Tucker的綜述研究，數(shù)字技術(shù)降低了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中五個(gè)方面的成本：搜尋成本、復(fù)制成本、交通成本、追蹤成本和驗(yàn)證成本（A. Goldfarb, C. E. Tucker, “Digital Economics”, Journal of Economic Literature, 2019, 57(1): 3-43.）， 這個(gè)五方面分類(lèi)法展示了歸納的視角。從邏輯上看，我們認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)字化對(duì)于交易成本的影響體現(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)降低了前述企業(yè)內(nèi)部的交易成本市場(chǎng)中的交易成本

降低企業(yè)中的交易成本。數(shù)字工具提高了信息下發(fā)的準(zhǔn)確性，可以有效輔助每位團(tuán)隊(duì)成員理解信息，并校準(zhǔn)、監(jiān)督和反饋每一位成員的執(zhí)行。比如移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作應(yīng)用Teambition，可以將協(xié)作的每個(gè)步驟分解為每位團(tuán)隊(duì)成員的第一人稱(chēng)視角，在信息下發(fā)、任務(wù)理解和認(rèn)可、執(zhí)行校準(zhǔn)幾個(gè)方面都可以起到很好的作用。

降低市場(chǎng)中的交易成本。在收集信息環(huán)節(jié)，互聯(lián)網(wǎng)將全局信息數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)可全局搜索；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)階段進(jìn)一步進(jìn)化為可全局范圍內(nèi)個(gè)性化推薦；AI階段將可能出現(xiàn)一個(gè)“數(shù)字層”，這個(gè)“數(shù)字層”由用戶(hù)的個(gè)人AI助理和各個(gè)垂類(lèi)的AI Agent組成，全面了解消費(fèi)者和生產(chǎn)者等經(jīng)濟(jì)主體，也全面了解物理世界，“數(shù)字層”會(huì)較移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)更為精準(zhǔn)地匹配供需關(guān)系。在決策環(huán)節(jié)，互聯(lián)網(wǎng)的精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)定價(jià)已經(jīng)極大地減少了討價(jià)還價(jià)的發(fā)生；在行動(dòng)環(huán)節(jié)，區(qū)塊鏈技術(shù)則旨在構(gòu)建可以自動(dòng)執(zhí)行的合同。

我們可以再回到圖表二的結(jié)構(gòu)，來(lái)觀(guān)察在A(yíng)I大模型階段可能會(huì)出現(xiàn)的這個(gè)“數(shù)字層”。一個(gè)“全知全能”的“數(shù)字層”如果出現(xiàn)，將使得上述企業(yè)中的交易成本和市場(chǎng)中的交易成本繼續(xù)降低

圖表5：信息、商品、社交在A(yíng)I大模型階段的匹配方式

非理性決策減少

理性一直是人類(lèi)面對(duì)這個(gè)世界最有力量的武器?！袄硇浴币辉~來(lái)自于希臘文 “邏各斯”，其基本含義是 “規(guī)律”，是客觀(guān)地內(nèi)在于自然的東西，它支配著自然界的運(yùn)動(dòng)，是自然界運(yùn)動(dòng)的規(guī)則性的表現(xiàn)。按照柏拉圖的理解，理性是靈魂的最高部分，通向真理。也就是說(shuō)，理性是人類(lèi)認(rèn)識(shí)客觀(guān)世界規(guī)律的能力。

希臘文明為人類(lèi)社會(huì)走向提出了光明的愿景，但受制于當(dāng)時(shí)的認(rèn)識(shí)世界的能力，愿景并沒(méi)有轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)。經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的中世紀(jì)，文藝復(fù)興和啟蒙運(yùn)動(dòng)重新把“理性”置于人和世界關(guān)系中最重要的位置。啟蒙學(xué)者孟德斯鳩、伏爾泰和狄德羅把理性推崇為思想和行動(dòng)的基礎(chǔ)，用理性這個(gè)尺度衡量一切。理性驅(qū)動(dòng)的工業(yè)革命使西方世界進(jìn)入了現(xiàn)代社會(huì)。如韋伯所說(shuō)，“西方文化特有的理性主義”造成現(xiàn)代社會(huì)中“理性化的經(jīng)濟(jì)生活、理性化的技術(shù)、理性化的科學(xué)研究、理性化的軍事訓(xùn)練、理性化的法律和行政機(jī)關(guān)”（韋伯：《新教倫理與資本主義精神》，于曉等譯，北京：三聯(lián)書(shū)店，1987年）。

人類(lèi)迄今為止所取得的進(jìn)展，主要是運(yùn)用理性、使理性起作用所得到的。但是在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)當(dāng)中，作為經(jīng)濟(jì)主體的人們，其非理性行為大量存在。行為經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)此進(jìn)行了較為深入的研究。赫伯特·西蒙提出了“有限理性”，認(rèn)為受制于現(xiàn)實(shí)資源，個(gè)體難以達(dá)到完全理性（赫伯特·西蒙：《管理行為》，詹正茂譯，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013年）。 行為經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)現(xiàn)人們往往知道正確的選擇卻仍然做出錯(cuò)誤的行為，相關(guān)的理論包括前景理論（人們?cè)诿鎸?duì)相同數(shù)量的得失時(shí)心理感受和行為的不對(duì)稱(chēng)）、稟賦效應(yīng)（以前景理論為基礎(chǔ)，認(rèn)為人們?cè)跊Q策中對(duì)利害的權(quán)衡是不均衡的）、跨期選擇（在跨期選擇的情況下，人們的長(zhǎng)期理性選擇能力值得懷疑）、心理賬戶(hù)（消費(fèi)者會(huì)將資金按來(lái)源或用途劃分為不同心理賬戶(hù)，導(dǎo)致對(duì)相同金額的貨幣產(chǎn)生非替代性認(rèn)知差異）、輸者贏(yíng)者效應(yīng)（投資者對(duì)過(guò)去的輸者組合過(guò)分悲觀(guān)，對(duì)過(guò)去的贏(yíng)者組合過(guò)分樂(lè)觀(guān)）等。George Loewenstein發(fā)現(xiàn)人們做出的決策并非只受成本和收益分析的影響，而是受推理、情感和成本收益相結(jié)合的“多重模式”影響（L. George, “The Creative Destruction of Decision Research”, Journal of Consumer Research, 2001,28(3):499-505.）。

在非理性決策中，投機(jī)對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響非常大?！巴稒C(jī)行為往往基于啟發(fā)式與信號(hào)，而非真正的價(jià)值分析”（赫伯特·西蒙：《人工科學(xué)》，上海：上?？萍冀逃霭嫔?，2004年），“投機(jī)行為往往是投資者受非理性心理、媒體影響和從眾心理驅(qū)動(dòng)下的資產(chǎn)交易”（羅伯特·席勒：《非理性繁榮（第三版）》，北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2016年）。根據(jù)明斯基的研究，在經(jīng)濟(jì)景氣時(shí)，當(dāng)人們產(chǎn)生了“投機(jī)的陶醉感（speculative euphoria）”，資產(chǎn)泡沫就會(huì)產(chǎn)生，并可能引發(fā)金融危機(jī)。

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)第一次可以參與到?jīng)Q策環(huán)節(jié)中來(lái)。這將帶來(lái)的最大影響是，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的非理性決策可能大大減少。計(jì)算機(jī)可以?xún)H從（潛在）成本和（潛在）收益的角度來(lái)決策，不受心理感受、心理賬戶(hù)、情緒波動(dòng)等因素影響，作出較人們的決策要理性得多的決策。在AI經(jīng)濟(jì)中，不理性決策占總決策的比例可能會(huì)大大降低，因?yàn)椴焕硇詻Q策帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損耗也可能會(huì)大大降低。這個(gè)變化，也將進(jìn)一步提高經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的產(chǎn)出效率和產(chǎn)出能力。

向歷史求解

每一代人都只生活在自己所在的這個(gè)時(shí)代。對(duì)于上一代人發(fā)生的事情，歷史上發(fā)生的事情，人類(lèi)只能從書(shū)籍、影像等歷史記述中去重現(xiàn)。但是，人們花在閱讀歷史、重現(xiàn)歷史上的時(shí)間，占人們總的吸收信息的時(shí)間的比例，是非常非常小的。因此總的來(lái)說(shuō)，人類(lèi)是生活在自己所處的當(dāng)世，歷史對(duì)我們的生活并沒(méi)有多大影響。

但是，很多人類(lèi)生存和生活所需要處理的基本問(wèn)題，千百年來(lái)其實(shí)沒(méi)有大的變化。當(dāng)代人所遇到的挑戰(zhàn)、所要解決的問(wèn)題，很多是在歷史上出現(xiàn)過(guò)的。一些重要的領(lǐng)域，有專(zhuān)人整理歷史經(jīng)典，這些領(lǐng)域的歷史文獻(xiàn)，在當(dāng)今世界仍然發(fā)揮重要的作用。比如軍事領(lǐng)域的《孫子兵法》、《伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭(zhēng)史》就是這樣的例子。在大多數(shù)的其他領(lǐng)域，也存在類(lèi)似地位和作用的歷史著述，但是因?yàn)轷r有人查找、翻閱，其中的精華要義便沒(méi)有轉(zhuǎn)化為當(dāng)世人可用的知識(shí)。

在計(jì)算機(jī)參與到“收集信息-決策”兩個(gè)步驟之后，上述情況可能會(huì)發(fā)生變化。計(jì)算機(jī)的記憶能力可以突破上述當(dāng)世人類(lèi)的經(jīng)驗(yàn)范圍和閱讀范圍的限制，將人類(lèi)歷史上出現(xiàn)過(guò)有記載的各類(lèi)事實(shí)和觀(guān)點(diǎn)都納入到記憶當(dāng)中。對(duì)于那些在自己個(gè)人的生活經(jīng)驗(yàn)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中并不頻繁、但是在歷史上多次出現(xiàn)的情景/問(wèn)題，人們將有能力尋求歷史上出現(xiàn)過(guò)的優(yōu)秀解法，而不用像一直以來(lái)那樣局限于當(dāng)世所見(jiàn)范圍內(nèi)可見(jiàn)的解法。個(gè)人所生活的具體時(shí)空中稀有但難忘的體驗(yàn)，可能是歷史的大數(shù)據(jù)里可歸納的經(jīng)典，這也是可以調(diào)出而復(fù)現(xiàn)的。在經(jīng)典研究領(lǐng)域，這是常見(jiàn)的情況；但是在人類(lèi)生活的絕大多數(shù)領(lǐng)域，這是未見(jiàn)的。人類(lèi)將第一次可以既生活在自己物理上所屬的當(dāng)世的橫截面上，又生活在歷史的縱軸當(dāng)中，對(duì)于任何問(wèn)題，人類(lèi)將可以既向當(dāng)世求解，又向歷史求解，因此有機(jī)會(huì)尋求一個(gè)“時(shí)空最優(yōu)解”

人的全面發(fā)展和自我實(shí)現(xiàn)

如前所述，人類(lèi)處在自然環(huán)境中，有兩個(gè)根本任務(wù)，一是利用和改造自然環(huán)境以使其能夠支持人自身的生存；二是在實(shí)現(xiàn)物質(zhì)富足之后，提升個(gè)人的人生，使每個(gè)人的天性得到充分發(fā)展，即人的全面發(fā)展和自我實(shí)現(xiàn)，“做最好的自己”。

一個(gè)全天候自動(dòng)運(yùn)行、無(wú)勞動(dòng)力供給限制的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，有可能成為“非稀缺經(jīng)濟(jì)”。在非稀缺經(jīng)濟(jì)下，一種可能性是，每個(gè)個(gè)人有充足的時(shí)間用于個(gè)人的全面發(fā)展和自我實(shí)現(xiàn)。在中國(guó)文化中，孟子有曰：“人皆可以為堯舜”。在西方文化中，希臘文明對(duì)幸福的古老定義也很能表達(dá)這個(gè)理想：“生命的力量在生活賦予的廣闊空間中的卓異展現(xiàn)”（伊迪絲·漢密爾頓：《希臘精神：西方文明的源泉》，沈陽(yáng)：遼寧教育出版社，2003年）。

如前所述，AI大模型可能在人類(lèi)和物理世界之間構(gòu)筑起一個(gè)“數(shù)字層”。這個(gè)“數(shù)字層”可以參與人和物理世界互動(dòng)的“收集信息-決策-行動(dòng)”鏈條，“數(shù)字層”全面了解消費(fèi)者和生產(chǎn)者等所有經(jīng)濟(jì)主體，也全面了解物理世界，精準(zhǔn)地匹配供需關(guān)系，降低交易成本；“數(shù)字層”理性決策，減少經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的非理性決策；“數(shù)字層”先在數(shù)字世界、后在物理世界實(shí)現(xiàn)其行動(dòng)能力。

本質(zhì)上，“數(shù)字層”是人類(lèi)理性化的又一個(gè)重大進(jìn)展，是一個(gè)新出現(xiàn)的虛擬層，全面輔助人與物理世界的互動(dòng)，進(jìn)一步提高人類(lèi)“收集信息-決策-行動(dòng)”全鏈條的理性化程度。這可能會(huì)是繼希臘文明、文藝復(fù)興和啟蒙運(yùn)動(dòng)之后的人類(lèi)歷史上第三次大的理性化浪潮。希臘文明作為第一次理性化浪潮，提出了理性是人區(qū)別于動(dòng)物的最重要的品質(zhì)、是人最應(yīng)該發(fā)展的品質(zhì)（柏拉圖在《理想國(guó)》中提出靈魂有三部分：理性、意志、欲望。真正正義的人，是理性統(tǒng)治全身。亞里士多德指出只有理性活動(dòng)才是“人的專(zhuān)屬功能”）。但是受制于當(dāng)時(shí)的科學(xué)水平，希臘文明看到了正確的方向，但是沒(méi)能實(shí)現(xiàn)出結(jié)果。其后西方世界經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的中世紀(jì)，直到文藝復(fù)興和啟蒙運(yùn)動(dòng)，再次把理性置于人與自然互動(dòng)關(guān)系的最重要的位置上。結(jié)合技術(shù)進(jìn)步，這一次理性化浪潮產(chǎn)生了工業(yè)革命，也在經(jīng)濟(jì)、政治、文化等各個(gè)方面塑造了今天的西方社會(huì)和現(xiàn)代世界。在前兩次理性化浪潮中，越來(lái)越多的人把“理性”置于人和世界關(guān)系中最重要的位置。在目前第三次理性化浪潮中，每個(gè)人都可以被“數(shù)字層”輔助而獲得理性能力，正如前文所展開(kāi)論述的那樣。我們會(huì)看到，經(jīng)過(guò)兩千多年的發(fā)展，整個(gè)藍(lán)色星球，遍布著理性的力量。

就個(gè)人的全面發(fā)展和自我實(shí)現(xiàn)而言，“數(shù)字層”也可以發(fā)揮重大的作用。形象地說(shuō)，“數(shù)字層”擁有上限非常高的智商和情商，是一個(gè)普惠的、貼身的導(dǎo)師，可以幫助每個(gè)人成為更優(yōu)秀的自己。每一個(gè)普通人，將有機(jī)會(huì)去尋求成為自己可以成為的最好的人

但是當(dāng)前，在準(zhǔn)備迎接這樣的未來(lái)之時(shí)，我們也面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，或者說(shuō)重要的任務(wù)。第一個(gè)任務(wù)是人們必須將人工智能系統(tǒng)置于完全的控制之內(nèi)。就目前的情況來(lái)看，這個(gè)任務(wù)并不是理所當(dāng)然能夠完成的。正如“深度學(xué)習(xí)之父”辛頓最近所指出，人工智能系統(tǒng)可以擺脫人類(lèi)的控制，甚至是操控人類(lèi)。要避免這樣的未來(lái)，必須在A(yíng)I安全上實(shí)現(xiàn)全球級(jí)別的合作。人類(lèi)需要被“數(shù)字層”輔助，而不是被“數(shù)字層”俘獲。

第二個(gè)任務(wù)是，人們必須保證AI將為人類(lèi)創(chuàng)造的巨大生產(chǎn)力，必須為所有人共享，而不是控制在少數(shù)人手中且只為少數(shù)人享有。歸根到底，人類(lèi)共同生活在地球上，人類(lèi)誕生以來(lái)的所有重大發(fā)明、科技進(jìn)展，不管從哪里起源，最終都會(huì)擴(kuò)散至為全體人類(lèi)共享。這是人類(lèi)在地球創(chuàng)造的文明的基本準(zhǔn)則。未來(lái)在我們的手中，將迎接什么樣的未來(lái)，取決于我們的選擇和行動(dòng)。

當(dāng)前，人類(lèi)有機(jī)會(huì)像在歷史上每一個(gè)大的歷史關(guān)口一樣，從本原出發(fā)，來(lái)思考要選擇什么樣的發(fā)展方向，正如中國(guó)的春秋時(shí)期、西方的希臘時(shí)期、文藝復(fù)興時(shí)期那樣，對(duì)人生的意義，做長(zhǎng)期的定義。一個(gè)大膽的猜想是，人類(lèi)可以重回“軸心時(shí)代”，再一次來(lái)定義最重要的價(jià)值?；蛟S，我們可以把當(dāng)前稱(chēng)之為“數(shù)字軸心時(shí)代”的開(kāi)始