A时代人的价值是什么 怎么样才能不被洗牌出局#认知#思维#AI

当AI比所有人都聪明，那人究竟还剩下什么价值？ 最近纳瓦尔转发了一篇非常有意思的论文，叫《Some Simple Economics of AGI》。这篇论文100多页，但其实它就在讨论一个问题：如果未来AI真的足够强，智能本身变得像电力一样便宜，那人类到底还值钱在哪里？ 很多人讨论AI都在问：我这个行业会不会被替代？但这篇论文认为，我们可能一开始就把问题问错了。因为AI真正改变的不是某几个行业，而是一个存在了几千年的经济学前提：智能和认知是稀缺的。 为什么一个优秀的医生、律师、程序员工资高？因为培养一个优秀的人类大脑需要十几年，甚至几十年，而且人一天只有24个小时。但是AI不一样。如果一个AI达到了优秀程序员的水平，你得到的不止是一个程序员，是理论上可以复制出一万个、十万个，甚至一百万个这样的agent。 所以AGI最可怕的地方不是它聪明，而是智能第一次变成了可以大规模复制的商品。这会导致一个非常反直觉的结果：未来最容易被AI取代的未必是那些低技能的工作，而是那些容易衡量结果的工作。 什么意思呢？比如编程，编程当然是一个高技能工作，但是很多编程任务的结果都非常容易验证，所以AI可以自己写、自己测试、自己修改，不断循环。 反过来，有些事情可能技术含量看起来没有那么高，但很难被自动化，比如一个CEO应该把公司带向哪里，一个投资人该不该相信这个创始人，一个导演应该判断什么样的故事能真正打动人。 这些问题最大的困难不是计算量不够，而是没有一个标准答案。 所以未来职业的一个很大的分界线，越来越不会是蓝领还是白领，学历高还是学历低，你的工作结果到底能不能被清晰定义和验证，这才是最重要的一个分界线。 但是这个时候又会产生出第二个问题，假设未来一个AI一天可以写10万段代码，分析10万家公司，生成100万个商业方案，生产力当然爆炸了，但问题来了，谁知道它做的是对的。 这就是整篇论文最重要的概念之一，可衡量性鸿沟，AI生成答案的成本越来越低，但是验证答案的成本不一定下降得一样快。 于是未来可能会出现一个情况，AI可以一分钟给你生成10,000个答案，但是真正值钱的人是那个能告诉你，这10,000个答案里面哪个是真的。 所以过去社会最贵的问题都是谁能做，未来最贵的问题是谁知道他做对了，这就导致整个社会的财富会重新迁移。 互联网时代就发生过一次类似的事情，互联网让信息变得无限便宜后，真正稀缺的东西变成了什么？注意力。所以Google、Meta、TikTok都在争夺人们的注意力。 如果AI让内容、代码、设计甚至智能本身都越来越便宜了，那新的稀缺资源是什么？论文给出的答案是，验证，进一步就是信任、信誉、真实可靠的数据和承担义务。所以未来很赚钱的公司不只是告诉你，我的AI能给你答案，而是敢告诉你，我保证这个答案，如果错了的话我赔钱。前者卖的是智慧，后者卖的是一种信任。 那有人会问，我找一个新的AI去检查这个AI不就完了吗？当然可以。但问题是不同AI可能拥有相似的数据、评价标准和认知盲区，最后不是一个AI犯错，而是一万个AI非常自信地一起犯错。 所以在医疗、金融、法律这些高风险行业里，最终一定会有人问，如果AI错了谁负责？而责任本身就是一种稀缺资源。 但是这里还有一个很严重的问题，人才培养断层。今天一个专家是怎么产生的？从新人到犯错，被前辈修正以后积累经验，最后自己成为了专家，但人工智能最先替代的恰恰都是新人的工作。 例如初级程序员、初级律师、初级实习生，公司短期当然很开心，以前需要100个应届毕业生，现在10个人加人工智能就够了。但是20年以后会出现一个很大的问题，那那些真正的资深专家从哪来呢？因为今天负责监督AI的那些专家，本身是在没有AI的时代，通过几十年的真实工作培养出来的。如果未来所有年轻人都跳过了初级工作，我们消灭的不只是工作，而是培养专家的路径。所以这篇诺文最后描述了两种完全不同的AI世界，第一种叫空心经济，国内的生产总值很高，生产力很高，每天能产生无数的软件、文章、研究和产品，但是人类越来越不会判断和验证，解决真实问题，最终会出现一种非常荒诞的社会。机器越来越强，人类越来越弱，整个社会的产出很高，但是人类自主思考、判断和行动的能力却越来越低。另一种叫增强型经济，机器负责计算搜索、执行模拟和生成，人类负责定义问题、设定目标、验证成果和承担责任。这个时候就不是人类和AI一起竞争了，而是人类和AI相互配合，彼此放大。一个普通人可能第一次拥有过去一家公司的研究能力，一支团队的执行能力，也就会产生我们现在大量所说的艺人公司。 如果最后让我把这一百多页的论文压作成几句话，我会这么总结：过去智能是稀缺资源，所以聪明的人很贵。未来，智能可能变成一种极其充裕、极其廉价的资源，于是执行越来越便宜。但经济价值不会消失，它只会迁移到新的稀缺资源身上：判断力、验证能力、信任、信誉、承担责任的能力。好问题越来越贵，内容越来越便宜；信誉越来越贵，执行越来越便宜；判断越来越贵，智能越来越便宜；责任越来越贵。