经济奇点是我十年前提出的一个概念,指的是绝大多数人类将不再有工作可做的那一时刻。在数学中,"奇点"意味着常规规则不再适用的临界点,这个词在1950年代首次被计算机先驱约翰·冯·诺依曼用于人类事务。后来雷·库兹韦尔普及了这个概念,将其应用于超级智能的到来,称之为技术奇点。技术性失业的到来将是一个足够震撼的事件,可以被称为奇点。
我认为关于经济奇点存在五个常见认知误区——五个A:
自动化认知误区
经济学家长期嘲笑AI自动化会导致技术性失业的观点。他们有两个主要论据。首先,自动化已经发生了几个世纪,从未引发过持续性的大规模失业。
他们对过去的判断基本正确。自动化使生产过程更高效,创造财富,进而产生需求,从而创造新就业机会。我说"基本正确"是因为自动化确实对马匹造成了持续性的大规模失业。1915年美国有2200万匹马在工作,拉车运输。结果证明1915年是"马匹高峰期",今天美国只有200万匹马。这就是彻底的技术性失业。
经济学家对未来的预测几乎肯定是错误的。过去的表现不能保证未来的结果。如果可以,我们就无法飞行了。迄今为止的大多数自动化都是机械化,用机器替代人类和动物的肌肉力量。但自动化不再仅仅是机械化。我们现在看到的是认知自动化,用机器替代人类的知识工作。
经济学家对经济奇点可能性的第二个论据是"劳动总量"谬论。他们指出对商品和服务的需求极具弹性,所以如果一个工作被自动化,并不会减少经济中可以完成的固定工作量。相反,经济会扩张并创造新工作。他们未能理解(或承认)的是,没有理由新工作必须由人类而不是机器来完成。
我们在改进机器执行人类有偿工作的性能方面正以超指数级的速度发展。摩尔定律正在与算法改进复合增长。相比之下,人类性能的改进速度缓慢,甚至毫无进展。驾驶车辆、仓储工作、餐饮服务、撰写简单营销文案、翻译——这些都是在某些环境中已完全自动化的工作。除非我们停止改进过程(我们不会,因为继续的激励太强烈)或除非存在机器无法突破的"硅天花板",否则总有一天机器能够比我们更便宜、更好、更快地完成人类能够有偿完成的所有工作。
没人知道经济奇点何时到来。大型AI公司(OpenAI、谷歌DeepMind和Anthropic)的领导者都暗示可能在这个十年内发生。我的预期是这太早了,因为在经济奇点到来之前,有效的自动化受到人类惰性的限制。但2040年似乎是一个非常合理的可能。
意义认知误区
当人们开始认真思考经济奇点的可能性时,最常见的反应是:"没有工作,我们如何在生活中找到意义?"这很奇怪,因为工作显然没有为大多数人提供意义。盖洛普定期调查人们在工作中的参与度,在2024年覆盖全球128000人的最新调查中,只有20%的受访者表示在工作中找到了有意义的连接。工作可以很有趣,可以为一天提供结构,但大多数人从家庭和朋友、信仰、兴趣和爱好中获得真正的意义——而不是从工作中。
情况被模糊了,因为许多认真思考经济奇点的人恰好属于工作确实提供某种意义的那20%。
有三种人决定性地证明了你不需要工作就能拥有有意义的生活。首先是贵族。几个世纪以来,他们大多数人没有工作,但享受着社会中最好的生活,并没有遭受存在主义焦虑的困扰。
第二类是生活舒适的退休人员。这个群体接受了最糟糕的休闲生活训练,从幼儿园开始就被告知要寻找下一个目标并努力实现它。突然,在65岁左右,他们必须停止这一切并在其他地方寻找意义。而他们确实做到了。一些中产阶级人员在退休后不久因心脏病突发而死亡,但为数不多。大多数人忙于打高尔夫、园艺、社交、旅行和陪伴孙辈。如果你为他们提供工作,他们不会感谢你。
第三组证明工作对意义来说不是必需的是儿童。年轻人到处都能找到意义,并不吵着要工作。
令人敬畏认知误区
关于经济奇点的第三个误解是它将是一件坏事,主要是因为害怕失去意义。实际上,将人类从日常工作的苦役中解放出来可能是一种解放。人们可以停止整天做别人希望他们做的事,转而做自己想做的事,比如游戏、社交、学习、旅行、探索。
我们仍将工作和追求项目。人类经过数百万年的进化被编程为工作,这种编程不会一夜之间改变。但工作将是自选的、自主的和有意义的。我们可能会有第二次文艺复兴。
教师经常抱怨教育过于职业化,只是进入职业阶梯的一种方式,而不是充实和丰富心灵的方式。经济奇点之后,教育可以变成兴趣导向,而非职业导向。
一些人在这个美丽新世界中会有困难。他们会感到无聊,沉溺于酗酒、吸毒和其他恶习。很可能,我们大多数人在某个时候都会在某种程度上经历这种情况。社会必须学习如何帮助我们所有人回到更有生产力和更充实的生活方式。提供这种帮助很可能是我们许多人花费新解放时间的一种方式。
后经济奇点世界不必是反乌托邦,但也不会是乌托邦。相反,如果我们打好牌,它可能是凯文·凯利描述的"原乌托邦":一个几乎所有事物都真正美好的世界。而且一点一点,日复一日,它不断变得更好。
富足认知误区
当然,这里有一个陷阱。真正的挑战不是意义,而是收入。没有工作,我们如何支付美好生活所需的商品和服务?
很多人认为答案是全民基本收入(UBI)。不幸的是,这个短语中的三个词有两个表达了糟糕的想法。首先,人们有非常不同的需求,我们的需求随时间而变化。抚养残疾儿童的单身母亲比刚开始生活的年轻人需要更多收入。所以普遍一致的收入不是个好主意。其次,一个只为公民提供基本收入的社会表现不佳。一个机器完成所有工作的经济体将产生巨大财富,它应该做得比为公民提供生存收入更好。
这些不仅仅是对UBI的挑剔,但其主要基本理念并非错误。一个没有人类工作的世界将需要从拥有生产性资产(机器)的人向其他所有人大规模重新分配收入。这些资产可以国有化,但经验表明完全社会主义经济表现不佳,而且资产还需要被全球机构而非少数国家政府拥有。
或者,我们让资产掌握在寡头手中,并对他们征收足够的税收为地球上每个人提供丰厚收入。这可能没有听起来那么棘手。对那些寡头来说,替代方案是将自己隔离在重兵把守的岛屿上,等待其余人口饿死。在这种情况下,他们的生产性资产将变得无用,因为他们将不再有客户。
解决方案可能在于富足的概念。如果生产所有商品和服务的成本降得如此之低,以至于几乎免费,那么对资产所有者的税收负担就不必难以承受。
我们无论如何都在走向富足。大多数产品和服务中最昂贵的成本是人工,而这正是自动化所消除的。另一个巨大的成本要素是能源,随着我们从挖掘死恐龙转向直接利用太阳能,能源成本将趋于接近零。最后,AI将最大化所有生产过程的效率。
我们重视的越来越多的服务是数字化的,Spotify展示了有价值的服务——音乐——如何变得几乎免费。我们需要弄清楚如何创建服装化和建设化平台。我们需要完全自动化的奢华资本主义,随着时间推移,我们可以进化出比寡头制更好的系统。
富足会有帮助,但分配问题是一个难题,我们现在就应该开发可能的解决方案。
雪崩认知误区
第五个也是最后一个误解是工作将逐个职业、逐个部门地被淘汰,每次被自动化的人将加入不断增长的失业群体。在这种情况下,结构性失业逐渐上升,可能持续数年。
这是劳动总量谬论在起作用。记住需求是有弹性的,所以只要有一些人类能够有偿完成而机器不能的工作,那么几乎所有人类都会有工作。人们将不得不越来越快地换工作,这将极其不舒服。变化总是不舒服的,但我们必须习惯它。变化从未像今天这样快,也永远不会再这样慢。
总有一天,那些最后的仅限人类的工作也能被机器完成。雪崩将开始,我们可能会比想象的更快地从充分就业转向完全失业。
如果这是真的,那么我们必须现在就准备。世界各国政府和社会对新冠疫情的反应再次表明人类在危机中的反应速度有多快。但疫情并不新鲜,我们有处理它们的粗略蓝图。经济奇点将是不同的、新的、影响更大的。在没有计划的情况下,其突然到来可能导致大规模饥荒、恐慌,甚至更糟。
一些错误是可以预见和预料到的,但不可避免。这个是可以避免的。如果我们未能准备,这可能是我们物种有史以来犯的最大的非受迫性错误。
Q&A
Q1:经济奇点是什么概念?什么时候可能到来?
A:经济奇点是指绝大多数人类将不再有工作可做的那一时刻。大型AI公司领导者认为可能在这个十年内发生,但更合理的预期是2040年左右,届时机器将能够比人类更便宜、更好、更快地完成所有有偿工作。
Q2:没有工作后人类怎么找到生活意义?
A:这其实是个误区。调查显示只有20%的人从工作中获得意义,大多数人从家庭朋友、信仰兴趣中获得真正意义。贵族、退休人员和儿童都证明了无需工作也能拥有有意义的生活。
Q3:经济奇点时代如何解决收入分配问题?
A:需要从拥有生产性资产的人向所有人大规模重新分配收入。解决方案可能在于富足概念——当生产成本极低时,通过税收为所有人提供丰厚收入的负担就不会过重,同时需要现在就开始准备应对方案。
好文章,需要你的鼓励
美国网络安全和基础设施安全局指示联邦机构修补影响思科ASA 5500-X系列防火墙设备的两个零日漏洞CVE-2025-20362和CVE-2025-20333。这些漏洞可绕过VPN身份验证并获取root访问权限,已被黑客积极利用。攻击与国家支持的ArcaneDoor黑客活动有关,黑客通过漏洞安装bootkit恶意软件并操控只读存储器实现持久化。思科已发布补丁,CISA要求机构清点易受攻击系统并在今日前完成修补。
伯克利与阿布扎比研究团队开发出RAPTOR系统,这是首个能够零调试控制多种无人机的通用AI控制器。该系统仅用2084个参数就能控制从32克到2.4公斤的各种无人机,通过创新的元模仿学习算法实现毫秒级快速适应,在10种真实无人机上验证了卓越性能,为无人机控制技术带来革命性突破。
TimeWave是一款功能全面的计时器应用,超越了苹果自带时钟应用的功能。它支持创建流式计时器,让用户可以设置连续的任务计时,帮助专注工作。应用采用简洁的黑白设计,融入了Liquid Glass元素。内置冥想、番茄工作法、20-20-20护眼等多种计时模式,支持实时活动显示和Siri快捷指令。免费版提供基础功能,高级版需付费订阅。
伦敦玛丽女王大学研究团队开发出创新的数字音频技术,使用牛顿-拉夫逊数学方法成功复制经典Teletronix LA-2A模拟压缩器。该方法仅需五个参数和20分钟训练时间,大幅超越传统深度学习效率,并制作成开源VST插件4A-2A供音乐制作者免费使用,为虚拟模拟建模领域提供了高效可解释的新方案。