人工智能的悖論和許諾

這段時間，不同行業的朋友，都跟我吐槽公司強制使用AI 的煩惱。有時AI 的確能處理一些無意義的重復性工作，比如應付個工作報告。有時因其機械性和“智障”屬性，原本簡單的工作也復雜化。但耐不住領導們強推，生怕錯過了時代紅利，個個患有錯失恐懼癥（FOMO）。

今年7月，斯坦福大學、世界銀行等機構的研究顯示，近半數勞動者（45.6%）正在使用AI 工具。但AI 真能帶領企業走向應許之地嗎？答案令人吃驚，麻省理工學院近期一份新報告顯示，95%的企業未能獲得任何回報。無獨有偶，今年5月，美國國家經濟研究局發布報告《大語言模型，微不足道的勞動力影響》，涵蓋2.5萬名員工，7000多個工作場所，結論是，AI僅使時間節省率提升3%。而更多研究則發現，靠AI來處理高級認知工作，會導致員工積極性下降、能力受損。AI的承諾，遠遠沒到兌現的時刻。那些迷信AI，大手一揮就裁員的企業，已經后悔了。今年4月，英媒報道說，過去一年，約39% 的英國企業，曾因對AI 期望過高進行裁員，然而，其中55% 的企業如今承認決策錯誤。

舊有模式與新技術并存，這個過程充滿混亂，代價高昂。

此情此景，與半個多世紀前遙相呼應。1964 年，《華爾街日報》稱電腦為“電子魔法師”，在美國辦公室承擔起“諸多任務”，完成工作速度更快、成本更低，遠勝于大批文員。同年晚些時候，該報還稱，計算機導致“白領招聘急劇放緩”。隨著計算機能力大幅提升，電腦日益普及，一個人、一臺電腦，完成數百人的工作，成了那個時代企業領導者最期盼的景象。一些行業都堅定地擁抱了計算機。然而，30 年過去，其生產率卻迎來了最糟糕的表現。80 年代末，諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·索洛在《紐約時報書評》一篇文章中指出，計算機無處不在，唯獨在生產率統計數據中不見蹤影。

這句俏皮話，點出了問題的關鍵。多年來，平均每個工人的總產出停滯不前。1993年，經濟學者埃里克·布林約爾夫森將其提煉成一個專業術語—“索洛悖論”。該悖論的解釋有很多種，部分人歸咎于新技術的管理不善；或認為，跟蒸汽機、電力等傳統發明比，計算機的經濟意義相形見絀。更具說服力的，是經濟學家保羅·A.戴維的“時間滯后”假說。他認為，新的技術體系會引發激烈沖突、監管博弈和市場份額爭奪。在此過程中，舊有模式與新技術并存，即便全球多數地區都在重塑以適應新技術，但不會立即提升效率—事實上恰恰相反，這個過程充滿混亂，代價高昂，且曠日持久。

歷史經驗告訴我們，任何技術的生產力突破，都遵循“先下后上”的規律，如同字母J 的軌跡，因此它被稱作“J 曲線”。2000年互聯網泡沫破滅后，“J曲線”才真正開始飆升。人工智能，也將同樣如此，承諾的兌現必將伴隨著系統性的變革和陣痛。