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利維坦按：

在人工智能引發(fā)“失業(yè)恐慌”的當下，今天文章提出了一個更具啟發(fā)性的問題：你的工作更像“馬”，還是“煤”？按照經濟學中的“杰文斯悖論”，技術提升效率并不必然減少就業(yè)，反而可能因為降低成本、擴大應用場景而刺激更大的需求。

正如歷史上煤炭因效率提升而被更廣泛使用一樣，AI也可能讓某些職業(yè)（如程序員、放射科醫(yī)生）需求不降反升。但與此同時，技術變革從來伴隨著劇烈的社會震蕩與職業(yè)更替——有些崗位會消失，有些會重塑。與其執(zhí)著于“AI會不會取代我”，不如判斷自己是否處在一個會被“放大”的領域，并學會在變化中調整位置。

五年后我的工作還會存在嗎？隨著Claude Code和ChatGPT的崛起，我認識的幾乎所有白領都在問自己這個問題。

人工智能可以像工程師一樣編寫代碼，像顧問一樣撰寫商業(yè)計劃書，像室內設計師一樣進行室內裝飾，甚至比醫(yī)生更能回答醫(yī)學問題[1]。它還能創(chuàng)作出一首朗朗上口卻又粗俗不堪的鄉(xiāng)村歌曲，并用一副浸透了田納西威士忌的嗓音深情吟唱。人們自然而然地意識到，未來美國或許不再需要那么多工程師、顧問、室內設計師、醫(yī)生和鄉(xiāng)村歌手。 “就業(yè)末日”一詞的搜索量激增。民調顯示，選民們開始感到恐慌[2]。

但白領們應該問自己一個更好的問題：我是煤炭，還是馬？

馬和騾子（Mule）在勞動力市場上的日子并不好過，更別提驢騾（Hinny，是公馬和母驢的雜交后代，比騾更少見、更不重要。編者注）了。1915年，美國農場雇傭了2649.3萬匹馬。一百年后，這類動物的雇傭數量驟降至70萬匹[3]。（公平地說，這些數據并不完善。）在拖拉機和卡車能夠更高效地完成工作之前，農民一直需要馬匹，因此他們雇用了數以百萬計的馬。（同樣，這些數據也不算特別理想。政府莫名其妙地在2013年停止了對農場卡車數量的統(tǒng)計，但仍然在統(tǒng)計拖拉機的數量[4]。）

1915年，美國賓夕法尼亞州艾倫敦（Allentown）的馬車。? wikimedia

馬的問題之一（我以前也是養(yǎng)馬的）就是，它們像騾子一樣固執(zhí)。當聯合收割機開進苜蓿地時，馬兒們可沒意識到自己即將面臨失業(yè)，也沒去應聘工廠的工作。它們既沒學編程，也沒上社區(qū)大學。它們就站在那里，吃著胡蘿卜。

相比之下，人類應對變革的步伐要強得多。1880年，美國超過一半的勞動力從事農業(yè)，而如今這一比例僅為2%[5]。但農民并沒有被淘汰。他們轉型成為縫紉機操作員，他們的孩子又成為管道工，管道工的孩子成為教師，他們的孩子甚至成為真人秀節(jié)目的參賽者。許多100年前常見的職業(yè)——例如貨車司機、電話接線員、伐木工、起重機操作員——如今要么成了小眾職業(yè)，要么已經消失。

1920年代，底特律福特汽車公司裝配線上生產散熱器。? ullstein bild/Getty Images

我承認，我是在粉飾太平。從農業(yè)向工廠就業(yè)的轉型，伴隨著痛苦的大規(guī)模人口遷移、大蕭條（以及其他如今已淡出人們記憶的殘酷經濟衰退）帶來的深重苦難，以及羅斯福新政時期艱難的利益博弈。從藍領工作向白領工作的轉變，摧毀了代頓、揚斯敦和芒西等社區(qū)，并加劇了極端不平等。我們至今仍在承受著由此帶來的社會、政治和公共衛(wèi)生后果。當技術進步導致大量工作崗位迅速消失時，糟糕的事情就會發(fā)生。然而，人類具有變革的力量。我們會適應、會改變、會繁榮，有時甚至蓬勃發(fā)展，哪怕一個機器人正在顛覆我們的工作——這也正是“煤”的隱喻即將登場的地方。

1912年2月，一群剛從礦井里出來的煤礦工人，身上還沾著煤灰，一邊喝著啤酒，一邊討論著即將爆發(fā)的全國煤礦工人罷工。? Hulton Deutsch/Getty Images

1865年，一位才華橫溢的英國經濟學家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）出版了一本書：《煤炭問題：關于國家進步及我國煤礦可能枯竭的研究》（The Coal Question: An Inquiry Concerning the Progress of the Nation, and the Probable Exhaustion of Our Coal-Mines）。他寫道：“煤炭是這個國家的物質能量——是萬能的資源——是我們一切活動的要素。有了煤炭，幾乎任何壯舉都變得可能或輕而易舉；沒有它，我們將退回到早期艱苦的貧困時代。”這段文字充滿激情，甚至有些浪漫色彩。但杰文斯并沒有夸大其詞。正如經濟史學家布拉德·德?。˙rad DeLong）在我打電話與他討論杰文斯時告訴我的，英國是少數幾個煤炭資源分布在地表或淺層的地區(qū)之一，類似的地方還有阿巴拉契亞地區(qū)和魯爾區(qū)。人們可以輕易將煤挖出，用來取暖、燒水、鍛造金屬或驅動機器。煤炭正是英國成為工業(yè)革命中心的原因。煤炭讓英國富裕了起來。

然而，這個國家的煤炭儲量畢竟有限（問題）。除了杰文斯，其他一些經濟學家認為，提高蒸汽動力機器的效率可以緩解需求（解決方案？）。但同樣的效率提升也會降低消費品價格、提高企業(yè)利潤，并推動煤炭在經濟中的進一步普及；效率的提升不會減少對煤炭的需求，反而會增加需求。這一洞見在學術界被稱為“杰文斯悖論”（Jevons paradox）。英國將需要更多的煤炭，否則就會在經濟實力上走向衰落。

1925年左右，英國煤礦工人下班回家。? Hirz/Getty

在未來幾年里，你會越來越頻繁地聽到這個源自維多利亞時代、如今卻頗為冷門的概念。硅谷人士對此津津樂道?！敖芪乃广Ｕ摗钡乃阉鳠岫?，看起來正逐漸接近“就業(yè)末日”這一說法的搜索熱度。當代這個悖論的例子比比皆是：LED燈、熱泵和滾筒式洗烘一體機，比白熾燈、傳統(tǒng)爐子和波輪洗衣機耗電更少。但美國如今的用電量卻比20年或50年前更多，因為我們擁有的電器設備數量大大增加。寬帶、移動數據和半導體同樣體現了杰文斯悖論：更好的手機和更快的網絡，讓人們幾乎在所有清醒的時間里都在觀看短視頻，這意味著我們需要更多帶寬；更先進的芯片把一切都變成微型計算機，甚至有人可以入侵你的咖啡機并索要贖金[6]，這又意味著我們需要更多芯片。

這種悖論同樣出現在勞動力市場中，在許多崗位上，人類扮演著類似“煤炭”的角色。

? Innovative MRI

2016年，諾貝爾獎得主杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）曾表示，我們“應該停止培養(yǎng)放射科醫(yī)生”，因為軟件很快會讓他們變得多余。但醫(yī)學影像技術的進步反而解鎖了CT和MRI的新用途；患者提出更多需求，醫(yī)生開出更多檢查，而放射科醫(yī)生正是執(zhí)行和解讀這些檢查的人。技術在這里成為對人類勞動的補充，而非替代。放射學與人工智能的關系也是如此——至少目前來看，人工智能是在改變醫(yī)生的工作方式，而不是“搶走他們的飯碗”[7]。

或許最相關的例子是軟件工程師。本月早些時候，金融科技公司Block裁掉了一半員工。公司首席執(zhí)行官杰克·多西（Jack Dorsey）在X上解釋說：“我們正在開發(fā)和使用的智能工具，加上更小、更扁平的團隊結構，正在催生一種新的工作方式。我有兩個選擇：隨著這種轉變逐步發(fā)生，在數月或數年內慢慢裁員；或者坦誠面對現狀，現在就采取行動?！?/p>

把這段“企業(yè)話術”翻譯成人話就是：在多西看來，人是“馬”，創(chuàng)新正在把他們淘汰。但人其實更像“煤”——或者更準確地說，至少目前程序員更像“煤”。如今企業(yè)雇傭的軟件工程師數量比一年前增加了6%[8]，部分原因是公司高管迫切需要有人弄清楚如何開發(fā)或部署人工智能產品。（順便一提，多西裁掉那4000名員工或許還有其他原因。一位前員工在《紐約時報》中猜測，這些裁員是“常規(guī)的優(yōu)先級調整和成本管理的結果，而非由人工智能驅動的重塑”。）

? VOX

當然，人既可能是“馬”，也可能是“煤”，還可能是其他許多東西，因為人工智能在不同時間、不同地點、不同產業(yè)中，會對不同類型的勞動者產生不同程度影響。政府同樣可能左右就業(yè)市場：它可以提高企業(yè)利潤稅，或出臺限制人工智能、保護勞動者的監(jiān)管政策。辛頓關于放射科醫(yī)生的預測之所以沒有實現，其中一個原因是醫(yī)學影像軟件必須通過嚴格的美國FDA審批流程，這減緩了其推廣速度并提高了成本[9]。

在這些“摩擦”因素的作用下，人工智能對勞動力市場和生產率的影響，可能遠沒有許多人（包括我）所擔心的那么劇烈。而且，經濟中的某些行業(yè)可能幾乎不會受到影響。比如在舊金山灣區(qū)，最常見的工作并不是“人工智能系統(tǒng)架構師”，而是居家護理員。

當人工智能既可能改變一切、也可能什么都不改變、甚至兩者同時發(fā)生時，煤炭——至少在英國——終于也開始走上“馬”的老路。杰文斯正確地預測了技術進步會增加對煤炭的需求，但他嚴重低估了英國煤礦以及全球市場滿足這種需求的能力。

英國的煤炭產量一直增長到20世紀50年代初。而就在杰文斯寫作此書的同時，一位來自賓夕法尼亞州、名叫“德雷克上?！钡娜耍ㄆ鋵嵅⒎钦嬲纳闲＃┱谘芯咳绾蜗虻叵律钐庛@探并抽取石油。不久之后，石油和天然氣取代了煤炭，就像煤炭曾取代生物質能源一樣；而未來某一天，太陽能或許也會取代石油和天然氣。英國所有工業(yè)規(guī)模的煤礦都已關閉，最后一座燃煤電廠也在2024年關閉。

如今，這個國家的煤炭使用量，與1666年相當——那時最常見的職業(yè)還是農民。

參考文獻：

[1]pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12190018/

[2]trends.google.com/explore?q=%22job%20apocalypse%22%20&date=all&geo=US

[3]mumabusinessreview.org/2019/MBR-2019-03-09-099-120-Lord-EquineIndustry.pdf

[4]www.bts.gov/browse-statistical-products-and-data/national-transportation-statistics/number-us-truck

[5]www.gilderlehrman.org/history-resources/teacher-resources/statistics-trends-american-farming

[6]arstechnica.com/information-technology/2020/09/how-a-hacker-turned-a-250-coffee-maker-into-ransom-machine/

[7]pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10487271/

[8]www.wsj.com/economy/jobs/tech-has-never-caused-a-job-apocalypse-dont-bet-on-it-now-d192b579

[9]jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2841066

文/Annie Lowrey

譯/樹上的男爵

校對/兔子的凌波微步

原文/www.theatlantic.com/ideas/2026/03/ai-job-loss-jevons-paradox/686520/

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