當AI接手了重復勞動，

人類智慧的真正價值才剛開始釋放

在關于AI的討論中，經常能夠聽到兩種極端聲音：一種宣稱AI將取代大量白領崗位，引發前所未有的失業浪潮；另一種則斷言這場熱潮被過度炒作，不足為懼。事實上，真相或許更為復雜，也更具希望。

Y Combinator（YC）總裁兼CEO Garry Tan在最新一期視頻中講述了他對這個問題的看法：AI將會對勞動與創新產生深遠影響。但從放射學到軟件工程，歷史都在重復同一個模式——當技術讓某些任務變得更便宜、更高效時，市場對人類創造力與判斷力的需求反而隨之增長。技術并未摧毀工作，而是不斷重塑人類能做什么。

作為全球頂級的投資公司和創業孵化器之一，YC自2005年成立以來已扶持出Airbnb、Stripe、Dropbox等明星公司，致力于通過提供種子資金和密集的指導，幫助早期創業者克服創業初期的挑戰，將想法轉化為可行的產品。Garry Tan于2022年出任YC總裁兼CEO，成為Paul Graham、Sam Altman與Geoff Ralston之后的第四代掌門人。他既是知名創業者（創辦Posterous并售予Twitter），也是硅谷最受尊敬的投資人之一。

●YC總裁兼CEO Garry Tan

在Garry的講述中，他不僅談AI的經濟邏輯，也在提醒創業者：真正的革命從來不是技術本身，而是敢于重新定義未來的人。

以下為視頻內容精華，經“未來人類實驗室”整理編譯——

恐慌or機遇？AI失業論背后的真相

AI會讓人類勞動力過時嗎？當前，在人工智能對就業影響的辯論中，雙方最激烈的聲音都顯得有些歇斯底里。

一方面，“末日論者”堅信，我們距離近乎全民失業僅剩幾年時間，屆時將有一半的白領入門級崗位消失。未來五年，失業率可能會飆升至10%到20%。也就是說，我們可能會面臨一個失業率達到前所未有的水平的世界。

另一方面，有些人則認為AI不過是被夸大的炒作，并不會從根本上改變經濟格局。多年來，Sam Altaman一直在說，我們知道如何構建通用人工智能（AGI），但現在的AI根本不是AGI。我們無法在明年實現AGI，而且很可能也無法像之前預想的那樣，為各類工作場所節省那么多成本。

事實是，這兩種觀點都存在缺陷。我們從歷史、行業實踐以及常識中得出的所有最可靠的結論都表明，人工智能會改變經濟，但不會摧毀經濟。

效率革命，反而將催生新行業浪潮

我來解釋一下原因。首先，我想給大家講一個關于放射科醫生的故事。早在2016年，圖靈獎得主、人工智能領域的奠基人之一Geoffrey Hinton就宣稱，人們應該停止培養放射科醫生。他認為，五年之內，AI深度學習在放射診斷領域的表現一定會超過人類放射科醫生，因為深度學習能積累更多“經驗”，這一點在當時看來似乎顯而易見。Hinton是神經網絡領域的先驅，對于這項新興技術的潛力，他的理解幾乎比任何人都深刻。

●圖靈獎得主

但他錯了。近十年過去，對放射科醫生的需求不僅沒有降至零，反而達到了歷史最高水平——盡管目前已經推出了數十款最先進的AI產品，這些產品檢測和分類數百種疾病的速度和準確率都遠超人類。當然，醫療行業存在一些特殊因素，比如醫療事故責任糾紛以及保險監管要求必須有人類參與流程。但更根本的原因在于，事實證明，當我們為放射科醫生提供工具、提高他們某一方面工作的效率時，對他們服務的整體需求反而出現了爆發式增長。

掃描費用降低，意味著掃描量會增加；而掃描量增加，又意味著放射科醫生在復雜診斷和治療方案制定方面的需求會進一步上升。換句話說，當我們借助技術降低某一資源的使用成本時（在這個案例中，指的是磁共振成像（MRI）和其他影像技術），對該資源及其相關服務的需求就會急劇增加。

這就是經濟學家所說的“杰文斯悖論”（Jevons Paradox）。19世紀中期，英國經濟學家威廉?斯坦利?杰文斯（William Stanley Jevons）首次提出了這一悖論。他發現，能提高煤炭使用效率的技術革新，反而導致多個行業的煤炭消耗量增加。這與當時很多人持有的 “效率提升會降低消耗量” 的假設截然相反。事實上，杰文斯的研究表明，技術效率的提升往往能釋放出潛在的需求。而這種新需求反過來又能催生出全新的職業類別。

●杰文斯悖論圖示，圖片來自視頻

歷史上有很多這樣的例子。20世紀60年代，集裝箱運輸技術使航運成本降低了90%，起初確實有部分碼頭工人被解雇，但全球貿易隨之迎來爆發式增長，進而催生了價值數十億美元的商業帝國，以及貨運代理、物流配送和倉儲分撥等全新行業的崛起。

同樣，21世紀10年代，云計算技術使基礎設施成本降低了90%（即成本僅為原來的1/10），傳統的信息技術（IT）崗位也隨之轉型：服務器管理員變成了DevOps工程師和云架構師，負責管理規模龐大的基礎設施——這種規模在過去是難以想象的。最近，隨著算法的改進降低了推理成本，對圖形處理器（GPU）的需求大幅激增，而非暴跌。英偉達（Nvidia）的股價最近也創下了歷史新高。

那么，這對于我們理解AI將如何影響勞動力經濟有什么啟示呢？正如Box公司的首席執行官兼聯合創始人Aaron Levie最近所寫的那樣，我們應該預料到，效率的提升實際上會意味著更多（而非更少）領域的服務需求會增加。

他寫道：“當完成某項工作的成本下降時，對這項工作的需求就會上升。而且，通常情況下，潛在需求的規模會遠超我們的想象。”換句話說，隨著人工智能讓分析磁共振成像、起草法律文件、編寫代碼等工作變得更便宜、更快、更簡單，我們有理由預計，對放射科醫生的專業診斷、治療方案制定、律師咨詢以及工程師專業技術的需求會普遍增加，而非減少。

這并不意味著未來工作崗位不會發生變化，或者某些崗位不會消失。過去許多需要人工手動完成的工作，未來可能會更多地轉變為對“智能代理團隊”的監督工作。人類仍將是流程中不可或缺的一環。

OpenAI 的聯合創始人之一Andrej Karpathy也持類似觀點。他認為，AI首先會改變那些重復性強、不需要太多背景知識且對錯誤容忍度較高的工作，比如客服專員和數據錄入員的崗位。但即便如此，他認為這些崗位中的大部分不會完全消失，而是會重構為管理或監督類角色。

我們已經在YC投資的Avoca等公司看到了這種趨勢：Avoca是一家為管道工程、暖通空調（HVAC）等行業提供服務的人工智能銷售代理公司，它正幫助客服專員從基礎工作中解放出來，去從事更具價值的工作；另一家公司Tennr則通過自動化處理醫療服務提供者之間的文書流轉流程，將行政崗位的工作內容從數據錄入轉變為患者護理協調和復雜病例管理。

通常來說，這些崗位原本都非常枯燥乏味，但當你開始管理一支“AI代理團隊” 時，工作突然就變得有趣多了。AI為這些員工自動化處理的許多任務——比如應對英特爾（Intel）客戶的咨詢或填寫常規表格——本身就很枯燥。盡管其中一些崗位會消失，但就像過去的技術變革一樣，我們有理由相信，更具吸引力的新崗位將會取而代之。

你的判斷力，才是AI時代的稀缺資源

那么，如果你正考慮創辦一家AI相關的初創公司，從這些趨勢中你能得到什么啟示呢？

首先，人工智能帶來的變革是切實存在的，而且就在我們說話的當下仍在不斷推進。不要像Paul Krugman那樣——1998年，他曾將互聯網的影響力比作傳真機，嚴重低估了互聯網的變革力量。我們同樣不能低估AI帶來的變化。

●諾貝爾經濟學獎得主

其次，現在不是沉迷于“完全自動化的奢華共產主義”幻想，或是擔憂人類經濟即將崩潰的時候。不要只是坐在沙發上等待全民基本收入（UBI）的到來，要知道，AI即便不會比互聯網本身更具影響力，也會成為與互聯網同等重要的下一代變革力量。

你想要創造的未來，不會等待某個“許可”才開始。此刻，那些能看到別人看不到的機遇的人，正在親手打造這個未來，而你或許也可以成為這樣的人。每一家偉大的公司，都始于一位敢于邁出第一步、堅定相信自己判斷的創始人。唯一真正的問題是：你是否會成為其中一員？

感謝收看，我們下期再見。

編輯|高凡喬

封面圖源|AI生成

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本文來自微信公眾號“未來人類實驗室”，作者：高凡喬，36氪經授權發布。