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绝望的打工人!耶鲁大学新研究揭AGI残酷真相

京港台:2025-9-24 01:54| 来源:新智元 | 评论( 2 )  | 我来说几句


绝望的打工人!耶鲁大学新研究揭AGI残酷真相

来源:倍可亲(backchina.com)

  一半人明天不上班,GDP不会掉一点!

  AGI时代或将带来前所未有的繁荣:算力推动经济狂飙,但人类工资却被钉死在“算力成本”上,与增长彻底脱钩。耶鲁学者Restrepo的研究指出,劳动份额将归零,财富全面流向算力资本。人类或许仍被需要,却只停留在护理、陪伴等附属岗位。在这样的未来,工作还有意义吗?

  在大多数人的直觉里,只要经济持续增长,工资总会水涨船高。

  可最新的一篇论文却抛出残酷预言:在AGI时代,经济会因为算力扩张而狂飙不止,但普通人的工资却被“算力成本”锁死,彻底与增长脱钩。

  也就是说,哪怕GDP翻十倍,你的收入可能一分钱没涨。

  真正的问题不只是失业,而是——当劳动不再驱动增长,我们的价值由谁来定价?

  当工资被算力定价

  人类能靠什么涨薪?

  在传统经济学里,工资往往与“技能稀缺性”挂钩:你能完成别人做不了的事,就能拿到溢价。

  但Restrepo在论文里抛出一个惊悚结论:在AGI经济中,工资不再取决于你的技能有多稀缺,而是取决于复现你这份技能所需的算力成本。

  论文里有一个关键公式:

  这里的**(*) 表示“用算力复制一个人类完成该任务的成本”。

  

  论文链接:https://conference.nber.org/conf_papers/f227505.pdf

  

  Restrepo在论文中将经济活动分为两类:瓶颈工作(bottleneck work)与附属工作(accessory work)。

  也就是说,一个外科医生的价值,不再是“独特技能”, 而是“AGI模拟他所需的算力是多少”。

  Restrepo直白地写道:在AGI条件下,工资体现的就是复现人类劳动所需的算力成本。

  也就是说,不管你是医生、程序员还是艺术家,在AGI世界里,你的工资上限就是“买几块GPU能复现你”。

  

  现实中,这个逻辑已经有了影子。

  2025年,英伟达CEO黄仁勋在财报会议上强调,未来的推理型AI模型在算力上的需求可能比当前预期高出100倍,驱动AI经济的核心将是算力规模,而非更多劳动力。

  这和论文的结论不谋而合:在AI公司眼里,人类的劳动已经被等价为算力指标。

  更残酷的是,Restrepo通过模型推导出:当所有“瓶颈工作”被自动化后,产出和算力呈线性关系,而工资则完全与增长脱钩。

  也就是说,哪怕GDP翻十倍,人类的收入依旧原地踏步。

  

  Epoch AI用Cobb-Douglas模型推演了一个结论:当劳动供给不断增加而其他生产要素不变时,整体产出会继续扩张,但劳动的边际产出(也就是工资)会快速下降并趋近于零。

  这意味着:未来的劳动市场上,人与人之间的差距可能不再是“谁更努力”, 而是“谁更接近算力”。

  财富分配大逆转 算力才是新地主

  在没有AGI的世界里,劳动是推动经济增长的核心。GDP上升,工资也随之上涨。

  可在Restrepo的模型里,这条逻辑链彻底断裂:

  随着AGI自动化所有瓶颈任务,劳动在GDP中的占比会逐渐收敛到零,几乎所有新增财富都流向算力资本。

  在AGI经济中,劳动在GDP的份额收敛到零,而算力在GDP的份额收敛到1。

  这意味着,算力就像工业革命时期的土地和机器,是决定财富归属的核心资产。

  谁掌握了数据中心,谁就掌握经济命脉。

  现实里,这个趋势已经显现。微软在2025财年计划投入约800亿美元用于建设AI驱动的数据中心和云基础设施,创下公司历史最高资本支出纪录。

  而据《卫报》报道,仅在2025年上半年,几家科技巨头在AI上的投入就高达1550亿美元,微软甚至在一个季度内花出超过300亿美元,用来扩建AI服务背后的数据中心这些数字清楚地说明,资本正以前所未有的速度涌向算力。

  更残酷的是,Restrepo指出转型过程本身也会带来剧烈的不平等。

  如果算力供给是瓶颈,那么工资会缓慢下滑,劳动者逐渐被边缘化;但如果技术突破是瓶颈,情况会更像一场过山车——某些岗位因为暂时没被替代而迎来工资暴涨,但一旦自动化完成,这些溢价就会瞬间崩塌。

  在这样的格局里,劳动者已不再是经济增长的驱动力,而是被动随波逐流。

  真正掌握财富分配权的,不是靠出卖时间和技能的个体,而是掌控GPU和数据中心的资本巨头。

  AGI让劳动价值逐渐归零,却让算力成为新的“地主经济”,重写了财富的流向。

  算力不愿覆盖的角落,才是人类的归宿?

  AGI并没有让人类彻底“无事可做”。

  Restrepo提出,除了瓶颈任务被全面自动化之外,还会有一类“附属工作”(accessory work)可能留给人类。

  这类工作并不决定经济增长,但依然有社会价值,比如照护、陪伴、艺术、娱乐,甚至某些法律、宗教或社区活动。

  附属工作是非必要的,即使保持固定或受限制,也不会阻碍经济无限扩张。即使某些附属工作从未被自动化,也只是因为不值得浪费宝贵算力去做。

  也就是说,人类并不是被彻底取代,而是被“边缘化”到那些算力嫌弃不想碰的角落。

  

  IMF经济学家Anton Korinek提出两种可能:如果任务复杂度没有上限(左图),自动化将无限推进,人类工作空间会被不断压缩;如果复杂度有上限(右图),自动化在某个点会停下,人类可能保留一部分永远不被替代的工作,比如,在护理、心理治疗、餐饮或艺术表演中,“人类的温度”可能依然难以被AGI高效复制。

  但这类工作提供的不是持续上涨的收入,而是一种被需要的社会意义。

  现实中,类似情况已经出现。

  大阪大学2023年的一项研究,让认知能力下降的老人连续数月与陪伴机器人相处。

  

  机器人撤走后,老人们普遍感到孤独和失落,但依然认为与机器人共处期间的关系是真实而有意义的。

  另一项发表于2024年的研究显示,美国老年人欢迎陪伴机器人辅助娱乐、提醒吃药,但同时对其“情感表达的真实性”、成本和隐私问题持怀疑态度。

  这些案例印证了Restrepo的推演:附属工作在经济上是“无关增长”的,却在社会层面保留着不可替代的角色。

  然而,Restrepo也提醒我们,这并非好消息。

  因为附属工作的工资上限依旧由“算力复现成本”决定,而算力扩张不会推高这些工作的价值。

  这些岗位可能为人类提供稳定和延续,但不会成为财富增长的来源。

  这意味着,未来社会可能出现一种撕裂:经济高速奔跑,人类却被留在原地,只能靠“情感劳动”证明自身的存在感。

  AGI让人类“不会被想念”,但或许依旧会被需要——只是那种需要,已经与财富和增长无关。

  当财富用算力衡量,红利该如何分配?

  如果劳动在GDP中的份额注定归零,那么AGI时代的一个核心问题就是:新增的财富要如何分配?

  Restrepo在论文结尾点出了一个关键矛盾:

  生产力增长不再依赖人类劳动,而是依赖算力资源,那么收入自然会流向算力所有者。

  所以,我们必须考虑新的分配机制。

  在一个由AGI驱动的经济中,财富最终流向算力的控制者。解决方案之一是将算力收益普遍化为全民分红,另一种可能是将算力视为类似土地或自然资源的公共资本。

  未来的关键,不在于我们如何“保住工作”,而在于社会能否建立制度,把算力带来的红利重新分配。

  在现实中,这种想法并非空中楼阁。

  挪威的石油基金已经提供了一个示例。通过对石油收益的全民分红,挪威把稀缺资源转化为公共福利。

  

  问题是,这样的制度能否落实?算力的集中化趋势让人担心。

  微软、亚马逊、谷歌正在大规模垄断数据中心和GPU供应链。

  当财富越来越集中,算力如果完全私有化,社会撕裂只会加剧。

  在这样的背景下,“算力红利”可能不是可选项,而是必要选项。

  否则,AGI带来的繁荣将只是一小部分资本的盛宴,而绝大多数人只能在边缘工作里挣扎求生。

  

  Restrepo的推演,击碎了我们对“努力就能换来增长红利”的直觉。

  AGI把瓶颈工作交给算力,把财富集中到数据中心,让劳动逐渐退出历史舞台。

  人类并非完全被淘汰,而是被挤到那些无关经济增长的“附属岗位”,继续提供情感、陪伴与意义。

  真正的问题已不再是“会不会失业”,而是“我们在一个不再需要我们的经济里,如何被记住”。

  经济会继续狂飙,人类却可能留在原地。

  AGI时代,最大的危机不是贫穷,而是无关紧要。

 

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