辛顿发出警告，杨立昆反对：先听这5个人怎么说

过去半年，关于“AI 会不会抢走我们的工作”的讨论愈演愈烈。几乎每隔几周，就会有新的研究报告、行业预测或焦虑故事被推上舆论场。科技公司一边喊着“AI 将赋能每一个人”，一边悄悄收紧招聘甚至大规模裁员；白领群体中，“我的岗位还能撑几年”的担忧悄然蔓延…

最近，“AI 教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在接受采访时也聊及这个话题。作为深度学习的奠基人之一、2024 年诺贝尔物理学奖得主，辛顿自离开谷歌后，便持续为 AI 潜在风险发出警示。

图 | 辛顿接受采访（来源：Youtube）

辛顿指出，回顾人类历史，每一次重大技术革命都遵循相似的节奏：淘汰一类劳动，同时开辟新的就业空间。农业机械化把劳动力从土地上解放出来，他们走进了工厂；工厂自动化之后，人们又转向办公室和知识型工作。经济体总能生长出新的需求层次，承接那些被旧技术挤出的劳动力。

但 AI 不一样，它不是守在某一扇门后的自动化工具，而是出现在每一扇门的后面。

一个客服人员失业后转行学编程，发现 AI 也会写代码；再转向法律文书处理，AI 同样胜任；尝试内容创作，AI 依然在场。每一次转型还没站稳，就可能被迅速追上。辛顿将这一判断提升到了文明史的高度：人类一路走来，不断突破各种局限。食物匮乏靠农业解决，距离障碍靠交通工具解决，体力限制靠机械解决。每一次突破都催生了全新的人类活动空间。而 AI 正在突破的，是人类智力本身。当智力不再构成瓶颈，新的空间在哪里？

辛顿坦言，自己目前没有答案，也未见到任何人给出令人信服的解释。他还给出了具体的时间预判：2026 年，AI 将在呼叫中心大规模替代人类客服；数年之内，便可能具备独立运行、持续数月的软件工程项目能力。这番言论一经发出，便引发讨论。

但并非所有人都认同辛顿的观点。不久后，另一位“图灵奖得主”杨立昆（Lecun Yan）便公开回应。他措辞直接：“我敬重 Geoff（辛顿），但在技术革命对劳动力市场的影响这个问题上，他甚至不如达里奥·阿莫迪（Anthropic CEO）了解得多。”

（来源：X）

紧接着，他提出了一个更值得深思的观点：

不要听 AI 科学家谈这个问题，无论他们多么杰出；更不要听 AI 公司 CEO 的判断，无论他们多么成功。

劳动经济学的问题，应当交给研究劳动经济学的学者来回答。

随后，他点名 @ 了五位经济学家：菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）、达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）、埃里克·布莱恩约弗森（Erik Brynjolfsson）、安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）和大卫·奥托（David Autor）。

这条帖子的价值，不仅在于立场表态，更在于它揭示了当前公共舆论中一个明显的失衡。在“AI 会不会取代人类工作”这个议题上，声量最大的始终是两类人：AI 技术专家和科技公司管理者。前者对模型能力有深刻理解，但对经济系统如何消化技术冲击未必具备专业判断力；后者既有商业动机去渲染 AI 的变革性，也有动机去回避其社会成本。

而真正以劳动力市场为研究对象、积累了数十年方法论和实证数据的经济学家，在公共舆论中的存在感反而薄弱得多。那么，杨立昆点名的这五位学者，对于 AI 与人类共存的问题究竟持怎样的观点？我们不妨逐一了解。

达龙·阿西莫格鲁可能是五人中对 AI 经济影响最为审慎的一位。他任教于麻省理工学院（MIT）经济学系，2024 年因制度经济学方面的开创性贡献获得诺贝尔经济学奖。近年来，他将研究重心转向 AI 领域。2024 年，他发表论文《AI 的简单宏观经济学》，结论出人意料：据其模型估算，AI 在未来十年对美国全要素生产率（衡量经济体整体效率的核心指标）的提升幅度，大约只有 0.5% 至 0.9%。这一数字，与硅谷流行的“AI 将重塑全球经济”的宏大叙事之间，存在近乎一个数量级的落差。

图 | 达龙·阿西莫格鲁 (来源：Wikipedia)

图 | 大卫·奥托 (来源：Wikipedia)

图 | 埃里克·布莱恩约弗森 (来源：Wikipedia)

图 | 安德鲁·麦卡菲 (来源：Wikipedia)

他的核心立场可以概括为“技术乐观加制度焦虑”。一方面，他相信技术进步整体上扩大了经济总量，但另一方面，他对收益的分配极为警觉。在《第二个机器时代》之后，他与布莱恩约弗森合著《机器、平台、大众》，进一步论证了数字经济的一个显著特征：增长越来越集中于少数平台型企业和超级明星公司，而普通劳动者在增长中所分得的份额却持续缩小。这一“赢家通吃”的趋势在 AI 时代有被加速的可能。

图 | 菲利普·阿吉翁 (来源：Wikipedia)