图灵奖、诺贝尔奖得主辛顿警告AI将取代人类工作,图灵奖得主杨立昆反对:先听这5个人怎么说
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过去半年,关于“AI 会不会抢走我们的工作”的讨论愈演愈烈。几乎每隔几周,就会有新的研究报告、行业预测或焦虑故事被推上舆论场。科技公司一边喊着“AI 将赋能每一个人”,一边悄悄收紧招聘甚至大规模裁员;白领群体中,“我的岗位还能撑几年”的担忧悄然蔓延…
最近,“AI 教父”杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)在接受采访时也聊及这个话题。作为深度学习的奠基人之一、2024 年诺贝尔物理学奖得主,辛顿自离开谷歌后,便持续为 AI 潜在风险发出警示。

图 | 辛顿接受采访(来源:Youtube)
辛顿指出,回顾人类历史,每一次重大技术革命都遵循相似的节奏:淘汰一类劳动,同时开辟新的就业空间。农业机械化把劳动力从土地上解放出来,他们走进了工厂;工厂自动化之后,人们又转向办公室和知识型工作。经济体总能生长出新的需求层次,承接那些被旧技术挤出的劳动力。但 AI 不一样,它不是守在某一扇门后的自动化工具,而是出现在每一扇门的后面。
一个客服人员失业后转行学编程,发现 AI 也会写代码;再转向法律文书处理,AI 同样胜任;尝试内容创作,AI 依然在场。每一次转型还没站稳,就可能被迅速追上。辛顿将这一判断提升到了文明史的高度:人类一路走来,不断突破各种局限。食物匮乏靠农业解决,距离障碍靠交通工具解决,体力限制靠机械解决。每一次突破都催生了全新的人类活动空间。而 AI 正在突破的,是人类智力本身。当智力不再构成瓶颈,新的空间在哪里?
辛顿坦言,自己目前没有答案,也未见到任何人给出令人信服的解释。他还给出了具体的时间预判:2026 年,AI 将在呼叫中心大规模替代人类客服;数年之内,便可能具备独立运行、持续数月的软件工程项目能力。这番言论一经发出,便引发讨论。
但并非所有人都认同辛顿的观点。不久后,另一位“图灵奖得主”杨立昆(Lecun Yan)便公开回应。他措辞直接:“我敬重 Geoff(辛顿),但在技术革命对劳动力市场的影响这个问题上,他甚至不如达里奥·阿莫迪(Anthropic CEO)了解得多。”

(来源:X)
紧接着,他提出了一个更值得深思的观点:不要听 AI 科学家谈这个问题,无论他们多么杰出;更不要听 AI 公司 CEO 的判断,无论他们多么成功。劳动经济学的问题,应当交给研究劳动经济学的学者来回答。
随后,他点名 @ 了五位经济学家:菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)、达龙·阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)、埃里克·布莱恩约弗森(Erik Brynjolfsson)、安德鲁·麦卡菲(Andrew McAfee)和大卫·奥托(David Autor)。
这条帖子的价值,不仅在于立场表态,更在于它揭示了当前公共舆论中一个明显的失衡。在“AI 会不会取代人类工作”这个议题上,声量最大的始终是两类人:AI 技术专家和科技公司管理者。前者对模型能力有深刻理解,但对经济系统如何消化技术冲击未必具备专业判断力;后者既有商业动机去渲染 AI 的变革性,也有动机去回避其社会成本。
而真正以劳动力市场为研究对象、积累了数十年方法论和实证数据的经济学家,在公共舆论中的存在感反而薄弱得多。那么,杨立昆点名的这五位学者,对于 AI 与人类共存的问题究竟持怎样的观点?我们不妨逐一了解。
达龙·阿西莫格鲁可能是五人中对 AI 经济影响最为审慎的一位。他任教于麻省理工学院(MIT)经济学系,2024 年因制度经济学方面的开创性贡献获得诺贝尔经济学奖。近年来,他将研究重心转向 AI 领域。2024 年,他发表论文《AI 的简单宏观经济学》,结论出人意料:据其模型估算,AI 在未来十年对美国全要素生产率(衡量经济体整体效率的核心指标)的提升幅度,大约只有 0.5% 至 0.9%。这一数字,与硅谷流行的“AI 将重塑全球经济”的宏大叙事之间,存在近乎一个数量级的落差。

图 | 达龙·阿西莫格鲁 (来源:Wikipedia)



图 | 大卫·奥托 (来源:Wikipedia)



图 | 埃里克·布莱恩约弗森 (来源:Wikipedia)



图 | 安德鲁·麦卡菲 (来源:Wikipedia)
他的核心立场可以概括为“技术乐观加制度焦虑”。一方面,他相信技术进步整体上扩大了经济总量,但另一方面,他对收益的分配极为警觉。在《第二个机器时代》之后,他与布莱恩约弗森合著《机器、平台、大众》,进一步论证了数字经济的一个显著特征:增长越来越集中于少数平台型企业和超级明星公司,而普通劳动者在增长中所分得的份额却持续缩小。这一“赢家通吃”的趋势在 AI 时代有被加速的可能。


图 | 菲利普·阿吉翁 (来源:Wikipedia)


参考链接:
1.http://www.nber.org/papers/w32487
2.https://www.nber.org/papers/w34854
3.https://www.nber.org/papers/w32140
4.https://www.lse.ac.uk/lse-player/creative-destruction-ai-and-the-european-recovery
运营/排版:何晨龙


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