打开丰裕世界的大门——读《超级趋势》
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打开丰裕世界的大门
——读《超级趋势》
◎南 芃
近年来，人工智能崛起引发了民生焦虑：机器都那么能干了，那人还能做什么？《超级趋势》这本书的答案很干脆：机器工作，人类生活。本书把视野从当下延伸到2050年，其中描述的未来场景令人震撼，有些内容确实属于猜想，但也并非全然无稽之谈。
本书作者拉斯·特维德，是一位横跨金融、科技与未来研究领域的丹麦学者，著有《逃不开的经济周期》等畅销书。在本书中，作者提出了一个核心概念：我们正处在一个由人工智能驱动的“相变”时期。未来25年，机器将承担全球85%的体力劳动和超过99%的脑力劳动，未来社会生产方式、组织结构与价值创造逻辑也将被重构。
告别稀缺
距今140多年前，美国华盛顿纪念碑落成。纪念碑上象征荣誉的顶石既不是黄金，也不是白银，而是铝。当时，铝制品是等同于白银的贵金属，美国人把它放上了纪念碑，炫耀技术与财富。拿破仑三世也曾用铝制餐具招待贵宾，而普通贵族只能使用黄金餐具。然而，铝的尊贵身份没有维持多久。1886年，电解法被发明，在随后的20年里，铝制品价格暴跌99%。如今我们使用铝制品封装饮料，喝完随手便扔进了垃圾桶。
作者以铝的故事为引，试图说明一个观点：一项技术的突破，足以让曾经稀缺资源变得廉价乃至过剩。这种不依赖于资源前提的创造，还延伸到了微生物领域：通过精确发酵技术，人类可以“酿造”出所需的分子。1982年商业化生产之前，胰岛素只能从动物体内提取。如今，合成的面霜胶原蛋白、精华液里的透明质酸、材料世界的合成皮革等，每一种所需成分都可以直接合成。作者还展望，到2040年，基于患者自身干细胞的器官打印，也将成为值得期待的技术突破。
但作者认为，从材料到分子的丰裕只是“前菜”，真正具有“寒武纪大爆发”意义上的丰裕，是人工智能。
首先，人工智能的“聪明”不可限量。随着模型规模的不断扩大，人工智能已经渗透整个互联网，而人类输入的数据每年仅增长4%至5%，远远不能满足大模型的“胃口”。为了能够继续进化，它们开始合成数据，在与自身博弈中，不断试错并发现新的解法。作者预测，到2027年，人工智能将启动递归式自我进化。它将发现人类为它编写的软件并不理想，开始主动重写自己的核心框架。这将是一场指数级的提升，人工智能将仅凭单一的宏观指令，就能不知疲倦地持续运行。
其次，作者认为，人工智能的成本会持续暴跌。2022年，消耗1000词元让GPT-3.5生成一封邮件，成本是2美分；2024年，算力提升了20倍，价格却没有变化。两年时间里，同样的人工智能服务，价格下跌了99%。作者将这一变化归因于三方面：一是通用GPU芯片运算速度的提升；二是“投机解码”技术的突破，即先由小模型草拟答案，再由大模型审核确认，如同实习生打字、教授签字；三是算法框架的演进，模型逐渐演变为专家混合系统，针对每个问题只激活相关的专业模块，大幅降低运算开销。
2019年，GPT-2的表现相当于一个聪明的五岁儿童，而到2025年，人工智能已经拥有了解决新问题、整合观点撰写论文、解释复杂主题的能力。短短几年间，算力增长了数万倍乃至数十万倍。作者强调算力增长所带来的能力提升并非线性的。他称之为“相变”，即达到某个临界点以后，其能力会骤然涌现，比如远景规划、工具协同、自我修正以及超出人类认知的抽象能力。
在作者看来，现在需要关注的问题不再是某一个大模型有多聪明，而是各种推理模型、智能体、规划模型、模拟器联合起来，共同推动人工智能层层演化。唯一值得提出的问题是：我们究竟打算拿如此丰裕的智能资源做什么？
“大脱钩”式变革
现代社会的弊病，总是绕不开“婴儿荒”“人口老龄化”“劳动力减少”等问题。作者给出的方案是：让机器人做饭、开车、耕种、建造房屋、运营工厂，甚至陪人类下棋。
未来会有多少机器人？花旗银行的预测是到2050年全球将拥有40亿台机器人，而埃隆·马斯克的预测是更为激进的100亿台。无论最终数字如何，作者认为，届时机器人将遍布每个需要劳动的角落，而每台机器人每年投入工作的时长，将远超人类劳动者。在花旗银行的预测中，40亿台机器人中有一半是“轮式”的，它们是出租车、卡车、快递员，如同鱼群般在城市穿梭；至少有10亿台机器人将进入人类家庭，洗衣做饭。它们将像水和电一样，成为基础设施。
从经济学角度看，这将带来产能利用率的爆发式提升。机器人将组成群落和智能生态系统，每一个类别都为某个领域量身定制，并且能实时互相学习。比如，欧洲的餐厅机器人学会了如何煎牛排，远在中国的家庭机器人通过下载数据，就能很快同步掌握这项技能。
科技圈把即将到来的这场变革叫作“大脱钩”：生产力飙升，人类劳动者退出，经济体似乎学会了自我运转。那么，就业的末日会来吗？作者指出，这种担忧自19世纪卢德分子砸毁织布机时就存在，只不过是对象换成了更快的服务器。他之所以乐观，是因为历史上每一次通用技术革命都遵循同样的剧本：第一幕是“破坏”，新工具夺走了原本属于人类的工作，电话接线员被自动交换机取代，打字机进了博物馆；第二幕是“创造”，效率提升释放出人类的时间、资金和注意力，人们开始构想原本无法想象的事务，新的产业与岗位将超过以往。
作者引入两个经济学理论作为旁注。第一是萨伊定律：供给并不会静静尘封，而是悄然创造出新的需求。每当技术使效率大幅提升，萨伊定律都预示着，当你创造一种产品时，同时也创造出购买力。在人工智能之前的市场，没有人能想象出“词元套餐”并疯狂使用它。第二是巴师夏“可见与不可见”原则：一项变革将产生不只一种效果，而是一系列效果。我们很容易观察到哪些岗位会因颠覆性技术而消失，却难以察觉哪些新的职业在悄然诞生。比如，人机协作设计师、智能体安全专家等。新的岗位可能来自，价格下降释放出的可支配收入转向其他消费市场，或者来自支撑整个生态繁荣的新兴配套产业。
同时产生巨变的还有组织管理结构。在过去的组织中，决策层层递进，信息在逐级上传中不断积累。在超智能时代，信息的流向是瞬间横向蔓延，所到之处，决策权也随之转移。作者指出，领导力不再依赖信息优势与知识储备，因为这些能力已经外包给机器，而是洞察人工智能蜂群该往何处去的能力。现代组织的领导者，是复杂性的导航员、文化园丁和情景设计师，一旦他们瞥见目标，成千上万的AI智能体便能将其意图变成现实。
财富分配的新逻辑
关于人工智能时代的地球，作者描绘出三个世界，也试图提出一套解决方案。
第一个世界是“人工智能超级集群的地带”，它以速度吸引着速度，拥有繁忙的工业区、顶尖的大学、医院、实验室与研发中心。这是一个由光纤、资本、人脉和法律组成的世界。一名创业者可以身在巴黎的咖啡馆里头脑风暴，在伦敦完成募资，而其业务的核心人工智能却在沙特的数据中心运行。
第二个世界是“慢速区”，这里的决策依旧需要开会讨论，增长温和而稳定。这里不是颠覆性创新的前线，而是已经完成了试错的创新沉淀之地。在慢速区，人们将更多精力投入冥想和手工艺术。
第三个世界是“失落地带”。在这里，人工智能驱动的经济增长不再依赖人口红利来实现技术与资金的积累。这样的故事剧本在发达国家内部早已反复上演，美国的铁锈地带、威尔士昔日的煤矿山谷，都是前车之鉴，而这些失落地带的风险远不止于贫困。
作者认为，2050年的难题，不在于如何创造繁荣，而是如何让繁荣合乎道义，这是一场制度之争。全民基本收入改革常被当作一个解决之道。其逻辑是：人们没有稳定就业收入，国家就得想办法从机器及其拥有者那里收税，再发给大家。但作者指出，问题在于机器是极差的纳税者，因为软件和数据流动性极高，代码和算力在全球自由穿梭。
因此，作者提出，与其向机器征税，不如让人民成为它们的共同所有者。具体而言，就是将社会资源以股份的形式分配到每个民众的个人投资账户中，让普通人成为创造价值的企业的所有者之一，从而不再单纯依靠工资生活，而是依靠股份获得分红。这种理念叫作“全民基本资本”。作者预测，到2050年，人工智能搭建的投资组合，将让普通人也拥有“主权财富基金”的个人迷你版，投资的多元化将不再是富人的特权。
此外，相较于全民基本收入，作者更推崇“全民基本服务”。它保障每个人都能获得基础生活服务，包括医疗、教育、交通、住房等。关键是，这样的“底线”保证不会抑制人的主动性。人类将放开手脚去追求“人类溢价”，即那些需要人类温度、创造力以及富有人文关怀的工作，这是机器能力再强、成本再低也无法替代的。在作者描绘的图景中，机器可以制造出丰裕的物质产品，人类则守护只有人类能胜任的稀缺领域，专注于慢生活，以及创意表达。终身学习不再是焦虑驱动，而是为了乐趣，工作与娱乐的界限将变得模糊。
在作者描绘的未来中，新产品和服务不断涌现：智能货币在现实中流动，也在元宇宙中使用；资本汹涌奔腾；媒体不再是娱乐载体，而能倾听、响应与适应人类；世界物质空前富足。至于这条路径是否可行，作者并未强求读者相信，但他提供了一张足够清晰的地图，让每个关心未来的人都能据此展开思考。有一点可以确信，人类向来擅长创造，包括新的生活意义。
