原文標題：The "AI Job Apocalypse" Is a Complete Fantasy
原文作者：David George，a16z
編譯：Peggy，BlockBeats

編者按：AI 會不會讓大量人失業，是當下最常見的技術焦慮之一。

本文認為，這種「AI 就業末日論」並不新鮮。它本質上還是遵循著「工作總量固定」的老邏輯，認為社會裡的工作就那麼多，AI 做得越多，人類能做的就越少。

作者反駁說，歷史並不是這樣發展的。拖拉機減少了農民，但帶來了製造業、服務業和軟體業；電力替代舊動力，但重組了工廠和消費品工業；Excel 沒有消滅財務工作，反而催生了更多金融分析岗位。技術確實會淘汰一些任務和岗位，但更大的結果，往往是創造新的需求和新的工作。

放到 AI 上，真正值得關注的不是「人會不會被完全替代」，而是「哪些工作會被 AI 重新定義」。AI 會壓縮一部分重複性勞動，但也會讓軟體工程師、產品經理、系統設計等岗位變得更高效、更重要。換句話說，AI 更像是一種生產力工具，而不是單純的岗位殺手。

本文的核心判斷是：AI 不會讓經濟停下來，只會迫使勞動力市場重新分配。末日論者只看見被替代的岗位，卻忽略了技術革命一直在創造新的產業、新的職業和新的增長空間。

以下為原文：

AI 悲觀論者所謂「永久底層階級」的恐慌，並不是一個有說服力的敘事。它甚至不是一個新故事。它不過是「勞動總量固定謬誤」的換皮版本。

所謂「勞動總量固定謬誤」，指的是一種觀點：社會中需要完成的工作總量是固定的。它假設現有勞動者與任何可能從事同類工作的主體之間，存在一場零和競爭——無論對方是其他勞動者、機器，還是這一次的 AI。如果有用工作總量是固定的，那麼 AI 做得越多，人類能做的就必然越少。

這個前提的問題在於，它違背了我們對人、市場和經濟的基本認識。人類的欲望和需求從來都不是固定的。凱恩斯大約一個世紀前曾著名地預測，自動化將帶來每周 15 小時工作製，但事實證明，凱恩斯錯了。他說對了一點：自動化確實創造了「勞動力過剩」；但我們並沒有因此躺下來享受閒暇，而是不斷找到新的、不同的生產性活動來填滿自己的時間。

當然，AI 一定會消滅一些任務，也會壓縮一些崗位角色——而且已有一些證據表明，這種變化可能已經發生。勞動力市場的形態將會改變，正如每一次變革性技術被釋放時都會發生的那樣。但聲稱 AI 會造成整個經濟範圍內的、永久性的失業，這既是無益的行銷話術，也是糟糕的經濟學判斷，更是對歷史的誤讀。恰恰相反，生產率提升應該會增加對勞動的需求，因為勞動本身會變得更有價值。

下面是我們的論證。

人類，被將軍了？

我們同意那些末日論者的判斷——坦率地說，任何睜開眼睛的人都能看到——認知的價格正在崩潰。AI 正變得越來越擅長處理那些直到不久前還被視為人類大腦專屬領域的事情。

末日論者的邏輯是：「如果 AI 能替我們思考，那麼人類的『護城河』就會消失，我們的終局價值也會歸零。」將軍，人類。彷彿我們已經完成了所有需要和想要完成的思考；而現在，既然 AI 將承擔越來越大一部分認知負荷，人類就只能滑向過時和無用。

但問題在於：無論是歷史先例，還是直覺，都告訴我們，當一種強大投入品的成本下降時，經濟並不會禮貌地原地不動。成本下降，質量提升，速度加快，新產品變得可行，需求曲線向外移動。杰文斯悖論在這裡仍然成立。化石燃料最初讓能源變得廉價而充足時，我們做的並不只是讓捕鯨人和伐木工失業；我們還發明了塑料。

與末日論者相反，我們完全有理由預期，AI 也會產生類似效果。既然 AI 將承擔越來越大一部分認知負荷，人類反而可以腾出手來，去探索比以往任何時候都更雄心勃勃的前沿領域。

如果歷史經驗仍有參考價值，那麼我們可以預期，技術變革會把整個經濟蛋糕做得更大。

每一個曾經佔據主導地位的經濟部門，最終都讓位於一個規模更大的繼任者；而後者又進一步推動整體經濟變得更大。

如今，科技行業的規模已經超過了金融、鐵路或工業部門曾經達到的規模，但它在整個經濟或整個市場中的佔比仍然更小。生產率提升遠非負和遊戲，而是一種被極度放大的正和力量。我們把如此多的勞動交給機器之後，最終結果並不是經濟和勞動力市場萎縮，而是它們變得更大、更多元，也更複雜。

末日論者希望你忽略創新的歷史，只盯著「認知成本正在崩塌」這一幕畫面，然後把它說成整部電影。他們看到任務被替代，就到此為止了。

「我們的認知產出將提升 10 倍，但我們不會因此思考更多事情，而是拍拍肚子、提前去吃午餐；其他所有人也一樣。」這種想法不僅暴露出巨大的想像力缺失，也暴露出對基本現實觀察的失敗。末日論者把這叫作「現實主義」，但這根本不是歷史上真正發生過的事情——從來不是。

盧德主義的失敗

讓我們看看，當生產率的大躍進席捲經濟時，真正發生的是什麼。

農業

在 20 世紀初、農業機械化尚未廣泛普及之前，美國大約三分之一的就業人口從事農業。到 2017 年，這一比例已降至約 2%。

如果自動化會造成永久性失業，那麼拖拉機本該早就把勞動力市場徹底摧毀。可事實恰恰相反：農業產出幾乎增長了兩倍，支撐了人口的大規模增長；而那些離開農場的勞動者，也並沒有永久失業，而是流向了此前難以想象的新行業——工廠、商店、辦公室、醫院、實驗室，最終又進入服務業和軟體行業。

所以，當然可以說，技術確實顛覆了普通農場工人的職業前景；但也正是在這個過程中，它釋放出全球性的勞動力和資源剩餘，並開啟了一個全新的經濟體系。

電氣化

電力的故事也類似。

電氣化並不只是把一種動力來源替換成另一種。它用獨立電機取代了傳動軸和皮帶，迫使工廠圍繞全新的工作流程重新組織，並創造出全新的消費品和工業品類別。

這正是技術革命在不同階段中會呈現出的典型特徵。卡洛塔·佩雷斯在《技術革命與金融資本》中記錄過這一過程：前期出現巨額投資和金融資本的高度興趣，耐用品成本大幅下降，隨後則是耐用品製造商長達一代人的增長周期。

電力真正釋放生產力魔法，也經歷了相當長的時間。20 世紀之交，只有 5% 的美國工廠使用電力驅動機器，而通電的家庭還不到 10%。

到 1930 年，電力已經提供了美國製造業近 80% 的動力，勞動生產率增速也在此後數十年裡實現翻倍。

它並沒有摧毀對勞動力的需求。恰恰相反，更高的生產率意味著更多製造業活動、更多銷售人員、更多信貸投放，以及更多商業活動。更不用說那些節省勞動力的設備所帶來的二階效應，比如洗衣機和汽車——它們都讓更多人得以從原本的低效率勞動中解放出來，進入過去不可能參與的更高價值活動。

隨著汽車價格下降，汽車產量和就業人數都出現了爆發式增長。這正是真正的通用目的技術會帶來的結果：它會重組經濟，並拓展「有用工作」的邊界。

我們一次又一次看到這種情況。VisiCalc 和 Excel 讓簿記員走向末日了嗎？顯然沒有。效率大幅提升的計算技術，反而帶來了簿記岗位的擴張，並創造出整個 FP&A（財務規劃與分析）行業。

我們失去了大約 100 萬個「簿記員」岗位，但新增了約 150 萬個「金融分析師」岗位。

那些新的服務業岗位

當然，任務替代並不總是會在經濟中相鄰的領域帶來就業增長。有時，生產率釋放出的剩餘，會以全新就業增長的形式，出現在一個完全不相關的行業裡。

但如果 AI 意味著一部分人會變得極其富有，而其他人被甩在身後呢？

至少，那些極其富有的人總要在某些地方花錢，由此從零開始創造出全新的服務業。過去也正是這樣發生的：

大規模生產率提升及其後續帶來的財富創造，催生了許多全新的工作類型。如果沒有收入上升和勞動力可用性的提升，這些工作或許永遠不會真正出現——即便它們在技術上早在 20 世紀 90 年代之前就已經可行。無論人們如何看待面向富人的服務業，最終結果是所有人都變得更好：更高的需求推動了中位工資的大幅上升，也因此製造出更多「富人」。

Stripe 內部經濟學家 Ernie Tedeschi 提供了一個非常有趣的「綜合案例」：一個岗位如何被技術衝擊、改造，並重新塑造——旅行代理人。

技術降低了對旅行代理人的需求嗎？是的，當然降低了：

如今，旅行社的員工人數大約只有本世紀初的一半，這幾乎可以肯定是技術造成的。

那麼，這是否意味著技術就是就業殺手？答案仍然是否定的。因為旅行代理人並沒有就此永久失業。他們在經濟中的其他地方找到了工作；整體來看，經年齡結構調整後，如今的就業人口比率與 2000 年大致相當。

與此同時，對於那些仍然留在這個已經被技術賦能的行業中的旅行代理人來說，生產率提升意味著他們的工資比以前更高：

「在 2000 年的黃金時代，旅行社的平均周薪相當於整體平均周薪的 87%。到 2025 年，這一比例已經達到 99%，這意味著在這段時間裡，旅行社工資的增速超過了私營部門整體水平。」

所以，即便在這個案例中，技術確實重創了旅行代理人的就業規模，但從總體上看，勞動年齡人口的就業情況與過去一樣穩定，而留下來的旅行代理人反而比以往任何時候都過得更好。

增強 > 替代，以及那些尚未出現的工作

最後這一點非常重要，也再次說明，末日論者只講了整個故事中很小的一部分。

對於某些工作來說，AI 確實是生存威脅。這是真的。但對另一些工作來說，AI 是一種力量倍增器，會讓這些崗位變得更加有價值。每一個面臨 AI 替代風險的崗位旁邊，都存在其他可能從 AI 中受益的崗位：

高盛估算的「AI 替代」效應，已經被「AI 增強」效應所抵消，甚至後者更為明顯。管理層似乎也更加關注「增強」而不是「替代」——這一點同樣值得注意：

截至目前，在企業財報電話會上，關於「AI 作為增強工具」的提及次數，大約是「AI 作為替代工具」的 8 倍。

儘管高盛甚至沒有把軟件工程師列入其「增強」名單，但軟件工程師很可能正是 AI 增強型崗位的最佳例子。AI 是寫程式碼的力量倍增器。不僅 Git 提交量正在飆升，新應用和新公司的成立數量也在增加，而且軟件工程師的需求似乎正在向上拐點：

無論從職位數量看，還是從其在整體就業市場中的佔比看，軟體開發岗位自 2025 年初以來都在增加。

這是因為 AI 嗎？老實說，現在可能還太早，無法下定論。但 AI 毫無疑問會增強軟體工程的工作能力，更不用說 AI 已經成為每家公司、每位高管最關心的問題之一。

當所有人都在試圖弄清楚如何把 AI 融入自己的業務時，企業自然有理由展開大量招聘來實現這一目標。這會讓某些員工變得更有價值，而不是更不值錢：

AI 暴露度較高的岗位，似乎正在推動高於趨勢水平的工資增長；這一點在系統設計岗位上尤其明顯。

這些收益目前可能仍然相對集中，但現在還非常、非常早。隨著專業能力擴散，機會也會隨之擴散。無論如何，這都不是末日論者希望你看到的數據。

與此同時，根據 Lenny Rachitsky——Lenny』s Newsletter 的作者，也是科技行業重要內部社群之一——的數據，開放中的產品經理岗位仍在繼續上升，已經從利率驅動的崩潰中恢復過來，並達到 2022 年以來最充裕的水平：

軟體工程師和產品經理招聘同時增長，是「勞動總量固定謬誤」為何錯誤的一個簡明例子。如果 AI 是以 1:1 的方式替代思考，那麼你或許可以合理預期：「產品經理需要更少工程師」，或者也可以反過來說「工程師需要更少產品經理」。但這並不是我們看到的現實。我們看到的是，兩類岗位的需求都在持續反彈，因為真正重要的是：人們能夠完成更多工作。

這就是為什麼末日論者的失敗，本質上是一種想象力的失敗。他們只盯著那些被自動化替代的任務，卻忽略了一個新的需求前沿——它將創造出我們甚至還沒有想象出來的工作：

自 1940 年以來創造的大多數新工作，在 1940 年時甚至還不存在。到了 2000 年，人們很容易想象大量旅行代理人會失業，但當時恐怕很難想象，一個圍繞「雲遷移」建立起來的中型市場科技服務行業會出現——毕竟，那時距離雲計算真正興起還有十多年。

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