Anthropic：我们的未来前景会怎么样？

AI 会给我们带来一个怎样的未来？

是前所未有的经济增长，还是大规模失业？是每个人都能享受技术进步的红利，还是少数人拥有越来越多的财富？

我们现在还无法给出一个确定的答案。

Anthropic 最近发布了一份关于 AI 与经济未来的研究。它没有试图预测唯一的结局，而是建立了一套经济模型：根据 AI 能力、普及程度、自主性以及劳动者转岗速度的不同，推演美国经济到 2030 年可能出现的三种情景。

这份研究真正值得关注的，并不只是 AI 会让 GDP 增长多少，而是一个更加根本的问题：

当 AI 让整个社会变得更加富有，人是否反而会越来越难通过工作获得收入？

工作不是一个整体，而是一组任务

我们平时会说，AI 会不会替代程序员、律师、医生或者护士。但 Anthropic 并没有直接从“岗位”出发，而是把每个岗位拆成一组具体任务。

以护士为例，她的工作可能包括巡视病房、抽血、记录生命体征、编写出院说明、安排护理计划、订购物资以及与患者沟通。

面对这些任务，AI 可能产生四种不同的影响：

1. 完全不受影响，仍然必须由人完成；
2. AI 辅助人类，让人做得更快、更好；
3. AI 独立完成任务，实现自动化；
4. AI 创造新的任务，例如审核和纠正 AI 的判断。

所以，AI 通常不会在一夜之间消灭整个岗位，而是先进入岗位内部，逐步改变其中的任务结构。

当 AI 只是辅助人时，一个人可以完成更多工作，生产率会提高；但当一个岗位中越来越多任务被 AI 独立完成时，企业对这个岗位的人力需求就可能下降。

AI 能做，不等于 AI 已经取代人

Anthropic 认为，AI 最终会对经济产生多大影响，主要取决于五个变量：

这里面有一个很重要的区别：AI 能做、企业采用和 AI 替代人，并不是同一件事。

即使 AI 的能力进步很快，如果企业没有大规模采用，经济影响仍然可能有限。即使企业开始使用 AI，如果 AI 主要是在辅助人，结果也可能是人的能力被放大，而不是岗位消失。

真正剧烈的变化，发生在 AI 能力、自主性和采用速度同时提高，而劳动者又无法及时转向其他职业的时候。

三种可能的未来

Anthropic 设置了三种情景：温和变化、重大变化和极端变化。

这些情景不是预测，也没有对应的发生概率。它们更像是三场思想实验：如果 AI 以不同速度发展和进入经济，我们将分别面对什么结果？

第一种：AI 像互联网一样缓慢渗透

在温和情景中，AI 带来了真实的经济增长，但变化仍然处于历史上新技术影响经济的正常范围内。

到 2030 年，GDP 比没有 AI 时高 1.6%，整体失业率只增加 0.1 个百分点，工资和就业结构的变化也很小。

在这样的未来里，AI 是一项重要工具，但还没有重构整个经济。人们逐渐学会使用它，岗位也在缓慢变化，社会原有的调整机制基本能够应对。

第二种：知识工作发生一场革命

在重大变化情景中，AI 已经能够完成大量知识工作，但企业并没有把所有可自动化的任务全部交给 AI。

到 2030 年，AI 实际影响了大约 20% 的知识工作任务。在这些任务中，大约四分之三由 AI 自动完成，四分之一由 AI 辅助人类。

经济因此以更快的速度增长：GDP 比没有 AI 时高 8.3%，当年的经济增速达到 5.4%。

但知识工作者没有同步分享这些增长。知识工作岗位减少约 3.9%，工资基本停滞；与此同时，其他职业的工资上涨约 5.9%。

这是一个社会明显变富，但部分知识工作者开始承受压力的世界。

第三种：AI 深刻重构整个经济

在极端情景中，AI 的能力超过绝大多数人类知识工作者，并且被企业快速采用。

到 2030 年，AI 影响了约一半现有的认知工作。在受到影响的任务中，90% 由 AI 自动完成；AI 在这些任务上的生产率达到人类的约 2.2 倍，同时几乎没有为人类创造新的知识型任务。

经济增长将达到历史上从未出现过的速度：GDP 比没有 AI 时高 32.4%，年度增速达到 15.4%。如果这一速度持续，经济规模大约每五年就会翻一倍。

但另一面是：

• 知识工作就业规模下降 21.5%；
• 知识工作者工资下降 11.5%；
• 知识工作者失业率达到 17.9%；
• 整体失业率达到 11.9%。

这并不是一个经济衰退的世界。恰恰相反，它是一个经济高速增长、社会拥有空前生产能力，却有大量人失去原有工作和收入来源的世界。

经济增长，不等于每个人都会过得更好

这是这份研究中最重要的结论。

在极端情景中，GDP 增长了 32.4%，平均工资也上涨了 9.7%。只看这两个数字，我们似乎会认为所有人都从 AI 中获益了。

但“平均”掩盖了巨大的分化。

知识工作者的工资下降了 11.5%，而其他职业的工资上涨了 33.6%；一部分人收入大幅提高，另一部分人则失去了工作。

因此，一个社会完全可能在整体上变得更富有，同时让其中相当一部分人的处境变得更糟。

当知识变得便宜，物理世界可能成为新的瓶颈

这份模型还有一个看起来有些反直觉的结果：最先受到冲击的可能不是体力劳动者，而是知识工作者。

AI 可以快速完成设计、编程、分析、审批和运营，但它暂时还不能独立完成大量物理世界中的工作。

当设计和规划的成本大幅下降，社会可能会开展更多建设和服务活动，从而增加对护士、电工、建筑工人和各类线下服务人员的需求。

换句话说：

当知识生产变得越来越便宜，物理执行能力反而会成为新的稀缺资源。

这也是为什么在 Anthropic 的重大变化和极端情景中，非知识工作者的工资反而会显著上涨。

当然，这里有一个重要前提：机器人技术没有在同一时间快速突破。如果机器人也能够大规模替代物理劳动，那么这种职业转移就未必还能成立。

真正的问题，可能不再是生产，而是分配

今天，一个人参与经济分配最主要的方式，是出售自己的劳动，然后获得工资。

企业雇佣员工，员工参与生产，社会通过工资把一部分经济成果分配给普通人。

但当 AI 能够独立完成越来越多的生产活动，这套机制就会开始松动。

在 Anthropic 的模型中，目前每创造一美元经济产出，大约 60 美分流向劳动者，40 美分流向资本。

而在极端情景中，劳动收入占比会从 60% 下降到 45.2%，资本收入占比则上升到 54.8%。

更值得注意的是，虽然 GDP 增长了约三分之一，但劳动者获得的总收入几乎没有增加。新增财富基本流向了资本所有者。

到了这一步，社会面临的核心问题就不再是“AI 能不能创造更多财富”，而是：

当财富不再主要由人类劳动创造，人们应该通过什么方式分享这些财富？

转岗并没有想象中那么容易

AI 自动化并不一定会导致长期失业。如果一个程序员失去工作后，可以很快转为其他职业，那么这只是一次职业流动。

问题在于，跨职业转换并不容易。

原有经验可能失去价值，人需要重新学习技能，也可能面临地域、收入和身份认同上的变化。一个软件工程师理论上可以转行做电工，但这并不意味着他能够在几个月内顺利完成转变。

因此，AI 最终造成多高的失业率，不只取决于它替代了多少任务，也取决于社会有没有能力帮助人完成重新配置。

培训、教育、职业匹配、失业保障和收入支持，都会成为决定结果的重要因素。

我们究竟会走向哪一种未来？

Anthropic 调查了 10,980 名美国成年人。受访者的中位数判断大致接近“重大变化情景”：AI 到 2030 年将能够完成较多认知任务，但企业只会采用其中一部分，AI 有时独立工作，有时辅助人类，被替代者平均需要约八个月才能进入新的职业。

按照这组判断，2030 年的 GDP 将比没有 AI 时高约 8.6%，整体失业率约为 4.6%。

但公众的看法非常分散。大约 10% 的受访者对未来的判断接近极端情景。

现在还没有人知道哪一种情景最接近真实未来。当前劳动力市场受到的影响仍然有限，这既可能说明 AI 最终只会带来温和变化，也可能说明我们仍然处在一场剧烈变化的起点。

最后

过去，我们担心的是社会能不能生产出足够多的商品和服务。

AI 带来的可能是另一个问题：社会已经拥有极强的生产能力，但普通人越来越难以通过出售自己的劳动，参与财富分配。

所以，AI 时代最深层的问题，可能不只是“未来还有没有工作”，而是：

当工作不再是创造财富的必要条件，它还能不能继续作为大多数人获得收入的主要方式？

技术的未来从来不只由技术能力决定。

AI 能做什么、企业如何采用、人类如何调整，以及社会如何分配新增财富，将共同决定我们最终走向哪一种未来。

未来并没有被提前写好。真正需要讨论的，不只是如何创造更强的 AI，也包括当这种力量真正到来时，我们希望建立一个怎样的社会。

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参考资料：

• Anthropic：What will our economic future look like?
• Economic Scenarios for Transformative AI（技术报告）