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商務咨詢/顧問/請@yellowscholar?作者：黃先生斜杠青年

#AGI#通用人工智能

機械的發(fā)現和使用可能是......對勞動階級有害，因為他們中的一些人將失業(yè)，人口將變得多余。

- 大衛(wèi)·里卡多

對人類勞動力被機器取代的擔憂可以追溯到數百年甚至數千年前。這些擔憂今天仍在繼續(xù)，以應對人工智能在幾個以前安全的人類領域的快速進步。

例如，Lesswrong 論壇上的 Rudolf L 聲稱，一個擁有替代勞動力的人工智能的世界意味著：

• 人們的勞動比以往任何時候都更少地給予他們影響力。

• 現在，通過您的勞動在大多數或所有領域取得異常成功是不可能的。

斯科特·亞歷山大 （Scott Alexander） 回應了這篇文章，提出了一些理由懷疑完全裁員的影響，但他接受了 AGI 將使人類勞動毫無價值的前提。

支持這一立場的基本論點是雙重的。首先，人工智能將繼續(xù)快速自動化人類過去執(zhí)行的任務。其次，由于這種自動化，將有更多的可用勞動力可用于減少的工作崗位，從而降低工資，直到最終所有任務都由人工智能產生，而賺取收入的唯一途徑是擁有一些 GPU、發(fā)電廠或土地。

這個想法的悠久歷史證明它是令人信服的，但它可能不是真的。即使AGI繼續(xù)進步，最終能夠完成人類目前所做的任何任務，人類的勞動也不會變得一文不值。

我是斜杠青年，一個PE背景的雜食性學者！?致力于剖析如何解決我們這個時代的重大問題！?使用數據和研究來解決真正有所作為的因素！

勞動力占GDP的份額200+年來一直保持不變

勞動在收入中所占的份額——支付給工人與資本所有者的總產出的比例——長期以來一直保持不變，以至于它已成為 任何長期經濟增長模式都必須解釋的基本規(guī)律之一。至少 200 年來，GDP 的 50-60% 用于支付工人工資，其余的支付給機器或材料。自 1990 年代以來，關于勞動力份額下降的議論很多，但這是由于對勞動收入的錯誤測量，勞動收入已越來越多地轉向雇主醫(yī)療保健和退休計劃等非工資福利。考慮到這一點，勞動力在收入中所占份額的規(guī)律性仍然保持在 50% 左右。

引發(fā)對人工智能自動化恐懼的基本故事預測，更多的自動化會導致勞動力的價值和杠桿率降低，但這個故事無法解釋自 1800 年以來勞動力在收入中持平的份額。過去 200+ 年的工業(yè)經濟增長時期一直以勞動力替代自動化的快速增長為特征，但勞動力在收入中所占的份額一直保持不變。1800 年人類完成的幾乎所有任務現在都實現了自動化，但勞動在收入中的份額并沒有歸零。這并不是說勞動力占 GDP 的份額發(fā)生變化是不可能的，但根據我們過去在勞動力替代技術方面的所有經驗，這一衡量標準的穩(wěn)定性是預測下一個此類技術的影響時需要牢記的重要基礎。

勞動力在收入中的恒定份額不是由于運氣或巧合，而是由于總體需求、相對要素價格和定向技術變革的平衡力量。

一項技術創(chuàng)新將以前由勞動力完成的任務自動化，確實會取代人們并降低勞動力的收入份額。然而，有四種抵消效應可以使勞動力份額保持不變。

1. 自動化提高了生產力和產量。
   一項任務不會實現自動化，除非它能提高生產力，用機器而不是勞動力來完成任務。因此，一旦某件事實現自動化，人們就可以以更低的成本負擔得起更多的自動化產品，并且他們的預算限制在其他地方得到放松，從根本上增加了他們的總收入。

   當收入增加時，人們需要從所有部門購買更多的商品，包括自動化行業(yè)和其他勞動密集型行業(yè)。如果對自動化任務產生的商品的需求非常有彈性，這甚至可以增加自動化部門的就業(yè)。例如，印刷機實現了作者工作中勞動強度最高的部分，但所需書籍數量的增加如此之大，以至于除了每個作者的生產力提高了數百倍之外，在印刷機自動化后，作為作者的人數也呈爆炸式增長。

或者，生產率的提高將溢出到其他不容易自動化的經濟領域的需求中。例如，隨著農業(yè)的機械化和自動化，人們不需要在食物上花費那么多，因此他們的收入實際上增加了。雖然他們沒有在食品上花費足夠的額外資金來抵消那里的勞動力流失，但他們在紡織和汽車等其他行業(yè)上花費了足夠的資金，這些行業(yè)雇用了更多的勞動力來滿足這種需求。

1. 自動化提高了每個工人可用的資本量。
   自動化使資本更具生產力，從而提高投資回報率并引導人們建造更多的資本機器。資本存量的增加補充了勞動力，使其生產力更高，從而得到更好的補償。

   例如，計算的自動化取代了許多“計算機”，但它使某些類型的資本更有價值。隨著公司投資計算機，邊緣工人的工作效率提高了，因為他們現在可以使用強大的機器來幫助他們完成工作。對更高效的計算機驅動的秘書、股票交易員、工程師和程序員的勞動力需求的增加遠遠超過了自動化最初造成的流失。

   此外，由于資本供應對其生產率的變化做出彈性反應，而勞動力則沒有，因此自動化帶來的生產率收益最終會累積到一種鮑莫爾成本病中的勞動力身上。

2. 自動化通常會提高資本生產率
   自動化可以幫助資本取代目前由勞動力完成的任務，但它也可以取代舊資本并提高已經自動化任務的生產力。例如，從馬拉犁到拖拉機的轉變沒有任何置換效應，但確實產生了收入效應，這再次增加了對所有商品的需求，包括來自勞動密集型部門或勞動力具有比較優(yōu)勢的部門，從而增加了這些部門的工資和就業(yè)。

3. 自動化創(chuàng)造了勞動力可以執(zhí)行的新任務。
   自動化通常通過要求有人生產、監(jiān)督和維護自動化機械來直接為勞動力創(chuàng)造新的任務。即使情況并非如此，自動化造成的取代也會激勵更多的技術投資，從而為勞動力而不是資本創(chuàng)造新的任務。自動化意味著資本的機會成本不斷增長，而勞動力的機會成本不斷下降。資本可以做的有價值的任務更多，而勞動力可以做的任務更少。因此，利用未充分利用勞動力的新技術將比依賴需求旺盛和受限資本的新技術獲得更高的回報。

在過去 200+ 年的所有重大技術革命中，這些力量使勞動力在收入中的份額保持平衡。因此，關于人工智能將如何自動化目前由人類執(zhí)行的大部分任務的令人信服且可能是真實的故事不足以得出結論，即勞動力在收入中的份額將歸零。

自我復制的天才勞動并沒有讓普通勞動變得一文不值

對上述論點的明顯回應是，AGI 不同于之前的所有勞動力替代技術。這些以前的技術自動執(zhí)行了特定的、狹窄的任務，而不是模仿人類思維的一般學習能力。

勞動力可以與一次自動化一項任務的資本相比，保持其價值可能是真的，但如果數千萬或數億完全通用的人類水平通用智能突然進入勞動力市場并開始競爭工作，會發(fā)生什么？

我們不需要猜測，因為這已經發(fā)生了。在過去的三個世紀里，人口增長、城市化、交通運輸的增加以及全球通信技術擴大了地球上每個人的勞動力市場，包括數千萬或數億人。這種智能的涌入來自人們之間的遞歸自我改進反饋循環(huán)，他們創(chuàng)造的想法，他們可以使用這些新想法產生的資源，以及這些資源可以支持的新人。

對于低于平均水平的情報勞動者來說，這意味著要與越來越多的人競爭，這些人在任何可以想象的任務上都比他們更好。在過去的幾個世紀里，普通人勞動力市場上競爭的智力數量增加了幾個數量級。

但這并沒有將低技能勞動力變成永久失業(yè)的下層階級，他們無法從勞動中賺到任何錢。事實上，隨著他們專業(yè)化并與這些更聰明的工人進行貿易，他們的收入大大增加。

其原因是比較優(yōu)勢。低技能勞動力在所有任務上都比高技能勞動力差。但高技能勞動力面臨著限制：如果他們在流水線上工作，他們就不能在大學任教。低技能工人不會面臨這種權衡，因此即使他們的生產力較低，也可以在裝配線工作中擊敗高技能工人。正是因為他們在所有任務上都具有卓越的能力，當他們選擇做他們可以交易的事情時，高技能工人會放棄更多。

這同樣適用于人類水平的 AGI。他們將面臨與人類天才截然不同的限制，但他們仍然會面臨限制。仍然不會像一些人假設的那樣無限或無成本地提供情報。先進的人工智能將面臨限制，促使他們專注于自己的比較優(yōu)勢，并與人類交易其他服務，即使他們可以像高級人類一樣更好地完成這些任務。

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