AI 是一場生產力革命,而不是崩潰。

每一代人都相信自己發現了那項終將擊垮資本主義的技術:

  • 織布機將摧毀勞動。
  • 電力將造成大規模失業。
  • 流水線將讓人類變得無關緊要。
  • 電腦將消滅中產階級。
  • 網際網路將掏空經濟。

如今,人們又認為 AI 會引發嚴重的經濟衝擊,以極快速度取代白領工作者,導致需求走弱、市場劇烈震盪。

這種擔憂並非荒謬,但歷史顯示它並不完整。

生產力與繁榮相伴而行

兩百多年來,每一次重大的生產力衝擊都提高了生活水準,而不是摧毀它:

  • 自 1820 年以來,美國人均實質 GDP 約增加了 8–10 倍。
  • 長期來看,實質時薪報酬大致與生產力同步。
  • 自 1900 年以來,平均每年工時大幅下降。

農業曾雇用約 40% 的美國勞動力,如今不到 2%。
製造業就業在 20 世紀中期達到高峰,隨著自動化提升而下降。文書工作在過去四十年也被系統性自動化。

然而:

  • 人均 GDP 上升。
  • 實質消費上升。
  • 預期壽命上升。
  • 休閒時間增加。

這個模式再明顯不過:

生產力 ↑ → 成本 ↓ → 購買力 ↑ → 需求 ↑ → 新產業出現

若要主張 AI 會永久性地讓需求崩潰,就等於主張這一次生產力提升不會降價、不會擴大購買力,也不會催生新產業。

這不是小主張,而是激進的主張。

工業革命不會把曲線壓平,而是讓它更陡:

  • 蒸汽動力。
  • 電力。
  • 大規模生產。
  • 運算。
  • 網際網路。

每一波都加速了人均產出。

AI 更可能是另一個拐點,而不是逆轉。

取代是真實的,但崩潰不是。

技術革命會消滅工作:

  • 它們消滅的是任務。
  • 它們壓縮的是職類。
  • 它們傷害的是特定地區。
  • 它們造成的是不平等的尖峰。

工業革命取代了工匠。全球化取代了製造業樞紐。
軟體取代了文書人員。短期的失序是真實的。

但取代不等於毀滅。

人力會重新配置,資本會重新配置。全新的需求會在過去不存在的領域出現:

  • 1900 年,沒有人從事軟體工作。
  • 1950 年,沒有人從事數位廣告。
  • 1990 年,沒有人從事雲端基礎設施。

如果在 2000 年有人告訴你,到 2026 年:

  • 銀行櫃員將大多消失。
  • 旅行社將崩盤。
  • 一兆美元的線下零售將轉移到線上。
  • 汽車製造將高度自動化。

你很可能會預測大規模失業。但結果是,人均 GDP 約翻倍,就業增加,還出現了全新的產業。

產業部門的崩塌不會自動等同於總體經濟的崩塌。

轉型可能很劇烈,但很少是瞬間完成

對生產力論點最強的反對,不是永久崩潰。

而是速度:

  • 技術進展很快。
  • 市場反應更快。
  • 制度變動較慢。
  • 勞動力移動最慢。

這個落差會帶來真實的動盪。

金融市場會即時為未來定價,且常在兩個方向都過度反應。預期疊加、敘事擴散,資本在實體經濟來得及調整前就先重新配置。政府多半被動回應。勞工不可能一夜之間完成再訓練。

這種不匹配確實可能帶來難看的季度,甚至難看的年份。然而,技術能力不等於經濟替代。我們以前見過。

十五年前,無人駕駛卡車被認為會消滅美國最大的一類工作。卡車司機在許多州是最常見的職業。技術快速進步,投資人外推,評論者預測結構性失業。

如今,自主系統確實存在,但長途卡車運輸大致仍維持原狀。法規、責任歸屬、保險、基礎設施、邊緣案例與經濟性,都大幅拖慢了現實世界的擴散。

更廣泛地看也是如此。即便是顛覆性技術,也會遵循擴散曲線。電力、冷藏、電話、電腦與網際網路,都不是一夜之間普及到每個家庭。採用遵循的是跨越多年甚至數十年的 S 曲線,而不是幾個季度。

每一次技術革命在發生時都讓人覺得瞬間完成,但數據顯示並非如此。

AI 也不例外。

AI 的能力是真實的,而且正在快速提升。模型在寫程式、推理、多模態任務、研究協助與工作流程自動化方面愈來愈能幹。這項技術不是玩具,它已在特定領域顯著提升生產力,未來十年很可能變得更強大。

但能力成長與經濟飽和是不同的現象。一個工具可以非常驚人,但要真正透過制度、法規、勞動市場與全球基礎設施全面擴散,仍可能需要多年。

儘管敘事聲量很大:

  • 全球仍有數十億人從未使用過 AI 系統。
  • 使用免費聊天機器人的只是少數。
  • 付費使用 AI 工具的只有一小部分。
  • 把 AI 當作核心寫程式支架的人更少。

在科技與金融圈裡,AI 看起來像已經飽和;但放到全球尺度,仍然很早期。

市場會立刻外推,擴散則是逐步展開。

這個落差會造成波動,但不會自動造成崩潰。

這些都不代表取代會毫無痛感。某些角色可能很快被壓縮,某些資產價格可能劇烈重估,某些地區可能受創。技術變化與政策回應之間的差距,可能在縮小前先擴大。

但歷史顯示有兩股緩衝力量:

  • 第一,採用所需時間比新聞標題暗示的更長。
  • 第二,勞動力會重新配置,而不是消失。

危險不在於 AI 一夜之間消滅工作。
危險在於市場把「消滅」的定價速度,快過經濟能適應的速度。

這是兩種截然不同的風險。

人們會做什麼工作?

常見的反對意見很務實:被取代的白領不會去當水電工、木工或按摩師。這是真的。歷史上,被取代的工作者不會只是轉去既有的藍領職位。

他們會轉向過去不存在的類別。

  • 1995 年,「社群媒體經理」還不是一份工作。
  • 2005 年,「App 開發者」幾乎不存在。
  • 2010 年,「雲端架構師」仍是小眾。

技術革命會擴張「相鄰的可能性」。它會創造新的協調層、服務、工具與產業,而在事前是看不見的。

不適感來自於我們還不知道那些工作會是什麼。

但這種不確定性伴隨了歷史上每一次重大轉變。

真正的風險:轉型摩擦

這些都不是在淡化動盪。

每一次生產力衝擊都會造成:

  • 暫時性的不平等尖峰
  • 收益的地理集中
  • 技能錯配
  • 政治反彈
  • 社會不穩定

贏家與輸家很少是同一群人。

技術變化與政策回應之間的差距,確實可能正在擴大。金融市場也確實可能放大樂觀與恐慌。

這些都是合理的擔憂。但它們擔憂的是轉型動態,而不是永久性的經濟崩潰。

歷史上,制度會調適:

  • 教育體系擴張。
  • 勞動保障演進。
  • 競爭市場把生產力增益傳導為更低的價格。
  • 資本重新配置到新部門。

調整不均衡,但確實會發生。

假設永久崩潰,就等於假設制度永久癱瘓。

這是可能的,但不是歷史上的基準情境。

AI 降低認知摩擦

AI 不只是自動化。

它降低了做幾乎任何事的認知成本:

  • 創辦公司。
  • 寫程式。
  • 進行研究。
  • 全球化擴張。
  • 服務客戶。
  • 跨語言翻譯。
  • 做出複雜決策。

摩擦降低會擴大市場:

  • 當創業變得更容易,就會有更多公司成立。
  • 當協調成本下降,市場就會擴張。
  • 當資訊不對稱縮小,資本配置就更有效率。

這是擴張的邏輯,不是崩潰的邏輯。

核心論點

若要發生真正的經濟崩潰,我們必須相信:

  • 生產力增益不會降低價格。
  • 購買力不會擴大。
  • 新產業不會出現。
  • 勞動力不會適應。
  • 制度不會演進。
  • 競爭市場無法傳導增益。

歷史顯示恰恰相反。更合理的未來不是系統性崩潰。

而是波動但強勁的生產力加速:

  • 會有失序。
  • 會有不平等尖峰。
  • 會有政治雜音。
  • 可能會有殘酷的市場循環。

但長期來看,生產力提升往往會擴大產出、提高生活水準,並增加人類的選擇空間。

AI 不是經濟進步的終點,而是下一章。

我會在下一集的 Playing with Unicorns 探討對市集(marketplaces)的具體影響。總體結論相同:機會在於理解 AI 如何擴大經濟大餅,而不是假設它會摧毀它。

這部電影我們以前看過,結局從來不是崩潰。

而是轉型、擴張,而且多半是加速。