人工智能（AI）“狼來了”。日前高盛發(fā)布報(bào)告“點(diǎn)名”香港，未來將有三成職位被AI取代，成為全球最受沖擊的地區(qū)。從具體工種來看，白領(lǐng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于藍(lán)領(lǐng)。技術(shù)創(chuàng)新一定會(huì)帶來失業(yè)潮么？為什么ChatGPT對(duì)中產(chǎn)的威脅大于體力勞動(dòng)者？本文試圖從經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中尋找答案。

　　人類對(duì)于機(jī)器的恐懼追溯到十九世紀(jì)的英國。工業(yè)革命使得機(jī)器制造大量取代人力勞動(dòng)，直接引發(fā)了“盧德運(yùn)動(dòng)”的興起。彼時(shí)勞工潛入工廠搗毀機(jī)器，政府不得不派出軍隊(duì)進(jìn)行鎮(zhèn)壓。但大眾很快意識(shí)到，機(jī)器在消滅眾多體力勞動(dòng)工作的同時(shí)，也會(huì)創(chuàng)造更多的腦力勞動(dòng)崗位。打工人的失業(yè)焦慮暫告一段落。

　　正因如此，同時(shí)代的經(jīng)濟(jì)學(xué)家都否定技術(shù)性失業(yè)的存在。他們認(rèn)為，就業(yè)市場(chǎng)也處在一種動(dòng)態(tài)均衡之中。即外生變量（技術(shù)）引發(fā)的就業(yè)失衡，會(huì)由市場(chǎng)自發(fā)調(diào)節(jié)復(fù)常。根據(jù)薩伊定律，供給可以創(chuàng)造需求。那么，新機(jī)器生產(chǎn)出了新商品，也就創(chuàng)造出來新就業(yè)。

　　但1930年代爆發(fā)的大蕭條讓大家傻了眼。長時(shí)間的經(jīng)濟(jì)衰退讓人們意識(shí)到，市場(chǎng)的調(diào)節(jié)機(jī)制失靈了。“技術(shù)性失業(yè)”也首次在社會(huì)層面形成了共識(shí)。甚至在1939年，美國參眾兩院分別提出了對(duì)機(jī)器征稅的議案。

　　經(jīng)濟(jì)學(xué)家也急需對(duì)“技術(shù)性失業(yè)”現(xiàn)象作出解釋，其中最具代表性的就是奧地利經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特的“破壞性創(chuàng)造”理論。他指出，技術(shù)革命帶來的失衡、危機(jī)和失業(yè)不可避免。

　　從現(xiàn)實(shí)情況來看，由于新技術(shù)從突破到應(yīng)用的周期越來越短，人們的確很難在短時(shí)間內(nèi)習(xí)得新的技能以適應(yīng)就業(yè)環(huán)境的變化。譬如，福特汽車從建造第一條流水線到全自動(dòng)化生產(chǎn)花費(fèi)了一百年的時(shí)間，而智能手機(jī)的全民化普及不過十年。

　　中產(chǎn)重要“資產(chǎn)”是專業(yè)知識(shí)

　　須注意的是，新技術(shù)能否快速大規(guī)模應(yīng)用，不完全取決于技術(shù)的成熟度，而與技術(shù)的比較優(yōu)勢(shì)有關(guān)。如果在某些地區(qū)，勞動(dòng)力更具成本優(yōu)勢(shì)，則不會(huì)即時(shí)被新技術(shù)所替代。如美國地廣人稀，就更適合農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)的落地，而亞洲勞動(dòng)力成本低廉，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域更偏好育種技術(shù)的應(yīng)用，其中就包括中國的雜交水稻技術(shù)。

　　ChatGPT是基于大語言模型（LLM）的人工智能技術(shù)，動(dòng)腦能力強(qiáng)過動(dòng)手能力。其對(duì)金融、法律、碼農(nóng)等白領(lǐng)工作的替代效應(yīng)明顯，而對(duì)管道工、快遞員、理發(fā)師等藍(lán)領(lǐng)工作的比較優(yōu)勢(shì)有限。事實(shí)上，隨著產(chǎn)業(yè)分工愈發(fā)精細(xì)，白領(lǐng)從事的腦力勞動(dòng)也日趨單一化、標(biāo)準(zhǔn)化、機(jī)械化，也更容易被人工智能所替代。展望未來，除了少數(shù)中產(chǎn)能夠把握ChatGPT機(jī)遇實(shí)現(xiàn)階級(jí)躍升，多數(shù)人很可能會(huì)陷入階級(jí)滑坡。

　　“歐元之父”蒙代爾的中國弟子、人民大學(xué)教授向松祚本周接受采訪時(shí)直言，“90%以上的經(jīng)濟(jì)學(xué)家都會(huì)被ChatGPT取代?！毖巯碌慕?jīng)濟(jì)學(xué)界熱衷于數(shù)學(xué)建模，在經(jīng)濟(jì)學(xué)原理研究方面進(jìn)展緩慢。而計(jì)算本就是AI的強(qiáng)項(xiàng)，經(jīng)濟(jì)學(xué)家又缺乏成本比較優(yōu)勢(shì)。如此看來，向松祚的講法確有一定道理。

　　中產(chǎn)人士最重要的“資產(chǎn)”通常是專業(yè)知識(shí)，不同于資本家可以將有形產(chǎn)業(yè)（公司、工廠、土地）傳承給后代，中產(chǎn)階級(jí)無法保證自己的孩子也是學(xué)霸、也能成為職業(yè)精英，更何況自己的知識(shí)結(jié)構(gòu)還不一定適用于未來的需求。除了化身為虎爸虎媽“鞭策”孩子學(xué)習(xí)之外，似乎也沒什么辦法改變這一困境。

　　人工智能時(shí)代，中產(chǎn)家庭最大的恐懼在于，“階級(jí)沉淪”不在這一代出現(xiàn)，也可能在下一代發(fā)生。