人工智能的飛躍式發(fā)展使通用人工智能（AGI），即在所有認(rèn)知任務(wù)上超越普通人的AI，從科幻概念逐漸成為現(xiàn)實可能。近日，《經(jīng)濟學(xué)家》雜志刊發(fā)關(guān)于通用人工智能的系列展望文章指出，通用人工智能的到來可能打破經(jīng)濟增長限制，人類需積極應(yīng)對技術(shù)與制度失衡，加強安全協(xié)作、緩解不平等、規(guī)劃宏觀政策，使人類在這場變革中走向更好的未來。

原文 ：《人類需要與技術(shù)突破匹敵的文明韌性》

作者 |薛梓涵 楊勇

圖片 |網(wǎng)絡(luò)

若硅谷的預(yù)測有幾分可信，那么人類將面臨一場前所未有的文明劇變。近十年來，人工智能（AI）的進化速度已多次打破預(yù)期：2024年，OpenAI和谷歌DeepMind的大型語言模型在國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽中斬獲金牌，這比專家2021年的預(yù)測提前了18年；訓(xùn)練模型的計算資源正以指數(shù)級擴張，預(yù)計到2027年，其規(guī)?？赡苓_(dá)到GPT-4的1000倍。這種加速迭代讓通用人工智能（AGI）——具備自主的感知、認(rèn)知、決策、學(xué)習(xí)、執(zhí)行和社會協(xié)作等能力，在所有認(rèn)知任務(wù)上超越普通人的AI，從科幻概念逐漸成為現(xiàn)實可能。即便其成真概率有限，其潛在影響也足以重塑世界經(jīng)濟史的走向。

從技術(shù)突破到全球競速

AI的突破性進展并非偶然，而是全球科技巨頭與國家力量共同推動的結(jié)果。科技公司之間的競爭愈演愈烈：它們堅信“贏家通吃”，任何遲疑都可能意味著徹底出局。Meta公司已將其AI部門更名為“超級智能實驗室”，正以九位數(shù)年薪挖角研究人員，并計劃建造年耗電量堪比新西蘭的大型數(shù)據(jù)中心Hyperion；OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）則計劃僅在美國就投入5000億美元推進“星際之門”（Stargate）項目；中國實驗室深度求索（DeepSeek）已發(fā)布性能媲美美國部分頂尖系統(tǒng)、但成本更低的模型。

行業(yè)預(yù)期超級智能AGI的到來時間日益提前。Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人杰克·克拉克（Jack Clark）觀察到，“諸多趨勢線都指向2027年”；谷歌DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）認(rèn)為AI將在未來十年內(nèi)匹敵人類能力；“人工智能未來項目”預(yù)測，到2027年底，AI可能具備運營整個實驗室研究工作的能力。這種樂觀并非空穴來風(fēng)，歷史上，預(yù)測者一再低估AI的發(fā)展速度——“預(yù)測研究所”（FRI）的研究顯示，專家曾認(rèn)為AI達(dá)到頂尖人類病毒學(xué)團隊水平需至2030—2034年，但OpenAI的o3模型已達(dá)到這一標(biāo)準(zhǔn)，差距近十年。推動AI能力躍升的核心邏輯是“遞歸式自我改進”（recursiveself-improvement）。如今，AI已開始協(xié)助編程更優(yōu)的AI模型；有觀點認(rèn)為，到2028年，它們將能自行監(jiān)督優(yōu)化升級。這種自我迭代意味著：AI不僅是工具，更將成為創(chuàng)新主體，推動生物技術(shù)、綠色能源乃至自身領(lǐng)域的突破。正如克拉克所言，“在訓(xùn)練端投入更多數(shù)據(jù)和計算資源，另一端就會催生出更強的智能，這一進程不會停歇”。

迎來經(jīng)濟增長的奇點

人類經(jīng)濟增長史本就是一部突破限制的史詩，而人工智能可能開啟新的紀(jì)元。1700年前，全球經(jīng)濟年均增速僅為0.1%，產(chǎn)出翻番需近千年；工業(yè)革命后，增速躍升至1.9%，20世紀(jì)達(dá)2.8%，每25年即可翻倍。這一飛躍的核心是更多人口催生更多創(chuàng)新，創(chuàng)新又提升生產(chǎn)力循環(huán)，最終打破馬爾薩斯陷阱。

而AI將徹底改寫這一循環(huán)。與人類不同，它不受人口增長限制——無需生育周期，可通過計算資源擴張快速迭代。諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主威廉·諾德豪斯（William Nordhaus）描述了這種新范式：“信息產(chǎn)生信息資本，信息資本又產(chǎn)生更多信息，信息本身每年都在以越來越快的速度產(chǎn)生更多信息?！敝菐霦pochAI的模型顯示，當(dāng)AI能自動化30%的任務(wù)時，GDP年增速將超過20%并持續(xù)上升；埃隆·馬斯克（Elon Musk）等人篤信，自我改進的AI可能催生超級智能AGI，讓人類獲取所有可能的創(chuàng)意，突破能源與壽命限制，經(jīng)濟制約僅剩物理定律。這種爆發(fā)式增長的底層邏輯是“內(nèi)生增長”的極致體現(xiàn)。

經(jīng)濟學(xué)家早已意識到，若創(chuàng)意自我繁衍速度足夠快，增長應(yīng)無限加速——資本不僅靠積累，進步會呈乘法效應(yīng)。但人類受限于知識前沿的復(fù)雜性，始終未能跨越這一門檻。AI可能打破這一限制：它無需掌握龐雜基礎(chǔ)知識即可觸及前沿，自動化帶來的早期回報可再投入研發(fā)，形成增長螺旋。盡管EpochAI的模型被承認(rèn)“肯定有誤”，但AI公司認(rèn)為，其可能低估了通用人工智能自我改進時的反饋循環(huán)力量。

重構(gòu)勞動力市場

經(jīng)濟爆發(fā)式增長的另一面，是勞動力市場的劇烈重構(gòu)。工業(yè)革命初期，英國建筑工人的實際工資在1800年與1230年持平，人口增長抵消了產(chǎn)出增量，部分歷史學(xué)家認(rèn)為此后50年工人生活水平不升反降。AI時代的風(fēng)險會更直接：運行超級智能AGI的成本將為工資設(shè)限——若AI能以更低成本完成工作，人類勞動力將被替代，且這一上限會隨技術(shù)進步持續(xù)下降。

這會帶來收入結(jié)構(gòu)性的贏家通吃。威廉·諾德豪斯等學(xué)者的研究顯示，當(dāng)勞動力與資本可高度替代且資本持續(xù)積累時，收入將向資本所有者傾斜。硅谷因此盛行一種信念：“當(dāng)經(jīng)濟增長爆發(fā)時，你最好已經(jīng)富有?！鄙贁?shù)與AI互補的超級精英（如頂尖工程師、創(chuàng)意設(shè)計者）可能獲得天價報酬——科技公司已顯現(xiàn)這一趨勢，它們?yōu)楹诵膯T工支付高薪，同時資本所有者占有的收入份額異常之高。但絕大多數(shù)普通勞動者，尤其是從事可自動化文職工作的群體，將被迫轉(zhuǎn)向AI尚未滲透的領(lǐng)域。

若機器人技術(shù)進步停滯，大量體力工作（如育兒服務(wù)、體育教練）仍需人類完成。這些領(lǐng)域可能遭遇“鮑莫爾成本病”（Baumol’scostdisease）：盡管生產(chǎn)率未提升，工資卻因AI領(lǐng)域的高收入而被動上漲——就像如今的保姆、餐廳服務(wù)等勞動密集型行業(yè)，其價格隨整體收入增長而上升。這種效應(yīng)會形成“選擇性富足”：AI生產(chǎn)的商品（如自動化工廠的制成品、數(shù)字娛樂）可能近乎免費，但育兒、餐飲等依賴人類的服務(wù)價格將飆升。轉(zhuǎn)型體力工作的知識勞動者可能發(fā)現(xiàn)，自己對這類“瓶頸服務(wù)”的購買力反而下降了。倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院的菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）指出，“增長可能不受限于我們擅長的領(lǐng)域，而受限于那些至關(guān)重要卻難以改進的領(lǐng)域”——即便是超級智能AGI，“或許能解決漁民的問題，但改變不了魚塘里有什么”。

[綜合編譯自《經(jīng)濟學(xué)家》雜志《超級智能經(jīng)濟學(xué)》《人工智能實驗室的孤注一擲式競爭讓人無暇顧及安全問題》《如果人工智能讓全球經(jīng)濟增長爆發(fā)會怎樣》等文]

文章為社會科學(xué)報“思想工坊”融媒體原創(chuàng)出品，原載于社會科學(xué)報第1972期第7版，未經(jīng)允許禁止轉(zhuǎn)載，文中內(nèi)容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責(zé)編：程鑫云

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