你的工作五年后還存在嗎？

? Universal History Archive / Getty

利維坦按：

在人工智能引發“失業恐慌”的當下，今天文章提出了一個更具啟發性的問題：你的工作更像“馬”，還是“煤”？按照經濟學中的“杰文斯悖論”，技術提升效率并不必然減少就業，反而可能因為降低成本、擴大應用場景而刺激更大的需求。

正如歷史上煤炭因效率提升而被更廣泛使用一樣，AI也可能讓某些職業（如程序員、放射科醫生）需求不降反升。但與此同時，技術變革從來伴隨著劇烈的社會震蕩與職業更替——有些崗位會消失，有些會重塑。與其執著于“AI會不會取代我”，不如判斷自己是否處在一個會被“放大”的領域，并學會在變化中調整位置。

五年后我的工作還會存在嗎？隨著Claude Code和ChatGPT的崛起，我認識的幾乎所有白領都在問自己這個問題。

人工智能可以像工程師一樣編寫代碼，像顧問一樣撰寫商業計劃書，像室內設計師一樣進行室內裝飾，甚至比醫生更能回答醫學問題[1]。它還能創作出一首朗朗上口卻又粗俗不堪的鄉村歌曲，并用一副浸透了田納西威士忌的嗓音深情吟唱。人們自然而然地意識到，未來美國或許不再需要那么多工程師、顧問、室內設計師、醫生和鄉村歌手。 “就業末日”一詞的搜索量激增。民調顯示，選民們開始感到恐慌[2]。

但白領們應該問自己一個更好的問題：我是煤炭，還是馬？

馬和騾子（Mule）在勞動力市場上的日子并不好過，更別提驢騾（Hinny，是公馬和母驢的雜交后代，比騾更少見、更不重要。編者注）了。1915年，美國農場雇傭了2649.3萬匹馬。一百年后，這類動物的雇傭數量驟降至70萬匹[3]。（公平地說，這些數據并不完善。）在拖拉機和卡車能夠更高效地完成工作之前，農民一直需要馬匹，因此他們雇用了數以百萬計的馬。（同樣，這些數據也不算特別理想。政府莫名其妙地在2013年停止了對農場卡車數量的統計，但仍然在統計拖拉機的數量[4]。）

1915年，美國賓夕法尼亞州艾倫敦（Allentown）的馬車。? wikimedia

馬的問題之一（我以前也是養馬的）就是，它們像騾子一樣固執。當聯合收割機開進苜蓿地時，馬兒們可沒意識到自己即將面臨失業，也沒去應聘工廠的工作。它們既沒學編程，也沒上社區大學。它們就站在那里，吃著胡蘿卜。

相比之下，人類應對變革的步伐要強得多。1880年，美國超過一半的勞動力從事農業，而如今這一比例僅為2%[5]。但農民并沒有被淘汰。他們轉型成為縫紉機操作員，他們的孩子又成為管道工，管道工的孩子成為教師，他們的孩子甚至成為真人秀節目的參賽者。許多100年前常見的職業——例如貨車司機、電話接線員、伐木工、起重機操作員——如今要么成了小眾職業，要么已經消失。

1920年代，底特律福特汽車公司裝配線上生產散熱器。? ullstein bild/Getty Images

我承認，我是在粉飾太平。從農業向工廠就業的轉型，伴隨著痛苦的大規模人口遷移、大蕭條（以及其他如今已淡出人們記憶的殘酷經濟衰退）帶來的深重苦難，以及羅斯福新政時期艱難的利益博弈。從藍領工作向白領工作的轉變，摧毀了代頓、揚斯敦和芒西等社區，并加劇了極端不平等。我們至今仍在承受著由此帶來的社會、政治和公共衛生后果。當技術進步導致大量工作崗位迅速消失時，糟糕的事情就會發生。然而，人類具有變革的力量。我們會適應、會改變、會繁榮，有時甚至蓬勃發展，哪怕一個機器人正在顛覆我們的工作——這也正是“煤”的隱喻即將登場的地方。

1912年2月，一群剛從礦井里出來的煤礦工人，身上還沾著煤灰，一邊喝著啤酒，一邊討論著即將爆發的全國煤礦工人罷工。? Hulton Deutsch/Getty Images

1865年，一位才華橫溢的英國經濟學家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）出版了一本書：《煤炭問題：關于國家進步及我國煤礦可能枯竭的研究》（The Coal Question: An Inquiry Concerning the Progress of the Nation, and the Probable Exhaustion of Our Coal-Mines）。他寫道：“煤炭是這個國家的物質能量——是萬能的資源——是我們一切活動的要素。有了煤炭，幾乎任何壯舉都變得可能或輕而易舉；沒有它，我們將退回到早期艱苦的貧困時代。”這段文字充滿激情，甚至有些浪漫色彩。但杰文斯并沒有夸大其詞。正如經濟史學家布拉德·德隆（Brad DeLong）在我打電話與他討論杰文斯時告訴我的，英國是少數幾個煤炭資源分布在地表或淺層的地區之一，類似的地方還有阿巴拉契亞地區和魯爾區。人們可以輕易將煤挖出，用來取暖、燒水、鍛造金屬或驅動機器。煤炭正是英國成為工業革命中心的原因。煤炭讓英國富裕了起來。

然而，這個國家的煤炭儲量畢竟有限（問題）。除了杰文斯，其他一些經濟學家認為，提高蒸汽動力機器的效率可以緩解需求（解決方案？）。但同樣的效率提升也會降低消費品價格、提高企業利潤，并推動煤炭在經濟中的進一步普及；效率的提升不會減少對煤炭的需求，反而會增加需求。這一洞見在學術界被稱為“杰文斯悖論”（Jevons paradox）。英國將需要更多的煤炭，否則就會在經濟實力上走向衰落。

1925年左右，英國煤礦工人下班回家。? Hirz/Getty

在未來幾年里，你會越來越頻繁地聽到這個源自維多利亞時代、如今卻頗為冷門的概念。硅谷人士對此津津樂道。“杰文斯悖論”的搜索熱度，看起來正逐漸接近“就業末日”這一說法的搜索熱度。當代這個悖論的例子比比皆是：LED燈、熱泵和滾筒式洗烘一體機，比白熾燈、傳統爐子和波輪洗衣機耗電更少。但美國如今的用電量卻比20年或50年前更多，因為我們擁有的電器設備數量大大增加。寬帶、移動數據和半導體同樣體現了杰文斯悖論：更好的手機和更快的網絡，讓人們幾乎在所有清醒的時間里都在觀看短視頻，這意味著我們需要更多帶寬；更先進的芯片把一切都變成微型計算機，甚至有人可以入侵你的咖啡機并索要贖金[6]，這又意味著我們需要更多芯片。

這種悖論同樣出現在勞動力市場中，在許多崗位上，人類扮演著類似“煤炭”的角色。

? Innovative MRI

2016年，諾貝爾獎得主杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）曾表示，我們“應該停止培養放射科醫生”，因為軟件很快會讓他們變得多余。但醫學影像技術的進步反而解鎖了CT和MRI的新用途；患者提出更多需求，醫生開出更多檢查，而放射科醫生正是執行和解讀這些檢查的人。技術在這里成為對人類勞動的補充，而非替代。放射學與人工智能的關系也是如此——至少目前來看，人工智能是在改變醫生的工作方式，而不是“搶走他們的飯碗”[7]。

或許最相關的例子是軟件工程師。本月早些時候，金融科技公司Block裁掉了一半員工。公司首席執行官杰克·多西（Jack Dorsey）在X上解釋說：“我們正在開發和使用的智能工具，加上更小、更扁平的團隊結構，正在催生一種新的工作方式。我有兩個選擇：隨著這種轉變逐步發生，在數月或數年內慢慢裁員；或者坦誠面對現狀，現在就采取行動。”

把這段“企業話術”翻譯成人話就是：在多西看來，人是“馬”，創新正在把他們淘汰。但人其實更像“煤”——或者更準確地說，至少目前程序員更像“煤”。如今企業雇傭的軟件工程師數量比一年前增加了6%[8]，部分原因是公司高管迫切需要有人弄清楚如何開發或部署人工智能產品。（順便一提，多西裁掉那4000名員工或許還有其他原因。一位前員工在《紐約時報》中猜測，這些裁員是“常規的優先級調整和成本管理的結果，而非由人工智能驅動的重塑”。）

? VOX

當然，人既可能是“馬”，也可能是“煤”，還可能是其他許多東西，因為人工智能在不同時間、不同地點、不同產業中，會對不同類型的勞動者產生不同程度影響。政府同樣可能左右就業市場：它可以提高企業利潤稅，或出臺限制人工智能、保護勞動者的監管政策。辛頓關于放射科醫生的預測之所以沒有實現，其中一個原因是醫學影像軟件必須通過嚴格的美國FDA審批流程，這減緩了其推廣速度并提高了成本[9]。

在這些“摩擦”因素的作用下，人工智能對勞動力市場和生產率的影響，可能遠沒有許多人（包括我）所擔心的那么劇烈。而且，經濟中的某些行業可能幾乎不會受到影響。比如在舊金山灣區，最常見的工作并不是“人工智能系統架構師”，而是居家護理員。

當人工智能既可能改變一切、也可能什么都不改變、甚至兩者同時發生時，煤炭——至少在英國——終于也開始走上“馬”的老路。杰文斯正確地預測了技術進步會增加對煤炭的需求，但他嚴重低估了英國煤礦以及全球市場滿足這種需求的能力。

英國的煤炭產量一直增長到20世紀50年代初。而就在杰文斯寫作此書的同時，一位來自賓夕法尼亞州、名叫“德雷克上校”的人（其實并非真正的上校）正在研究如何向地下深處鉆探并抽取石油。不久之后，石油和天然氣取代了煤炭，就像煤炭曾取代生物質能源一樣；而未來某一天，太陽能或許也會取代石油和天然氣。英國所有工業規模的煤礦都已關閉，最后一座燃煤電廠也在2024年關閉。

如今，這個國家的煤炭使用量，與1666年相當——那時最常見的職業還是農民。

參考文獻：

[1]pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12190018/

[2]trends.google.com/explore?q=%22job%20apocalypse%22%20&date=all&geo=US

[3]mumabusinessreview.org/2019/MBR-2019-03-09-099-120-Lord-EquineIndustry.pdf

[4]www.bts.gov/browse-statistical-products-and-data/national-transportation-statistics/number-us-truck

[5]www.gilderlehrman.org/history-resources/teacher-resources/statistics-trends-american-farming

[6]arstechnica.com/information-technology/2020/09/how-a-hacker-turned-a-250-coffee-maker-into-ransom-machine/

[7]pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10487271/

[8]www.wsj.com/economy/jobs/tech-has-never-caused-a-job-apocalypse-dont-bet-on-it-now-d192b579

[9]jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2841066

文/Annie Lowrey

譯/樹上的男爵

校對/兔子的凌波微步

原文/www.theatlantic.com/ideas/2026/03/ai-job-loss-jevons-paradox/686520/

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