我為FreeThink雜誌撰寫的新文章分析了為什麼人工智能不會取代所有工作： 總結一下？ 1）代理的單位經濟學。它們的成本不會和20美元的Netflix訂閱相同，更像是人類的薪水。 2）稅收。隨著數字和機器人勞動的不斷改善，預計會對其徵稅，最初是作為民粹主義保護主義的反彈，首先在像歐盟這樣監管嚴格的地方，然後擴展到其他地方。 3）人工智能並不會讓工作消失。它只是改變了工作流程，並創造了一系列不同的問題，而這些問題並不為那些每天與這些系統互動8-10小時、只是在閱讀它們的人所廣泛理解： A）概念化/問題描述 B）迭代 C）驗證 4）勞動總量謬論 5）有些角色我們就是喜歡讓人來做，因為我們是社會性生物。自動取款機在發放現金方面的表現優於人類，但收銀員的工作只是轉移到了客戶服務。我們可能會有一個完美的服務機器人，但我更願意和我當地最喜歡的餐廳的一個快樂友好的人聊天。 文章中的一些片段： 如果你在使用這些系統處理任何重要的事情，你需要一個驗證過程，遠遠超出懶散的瀏覽。這意味著需要注重細節的人類工作——你必須檢查每一個聲明、每一個圖表、每一個鏈接、每一個單詞、每一行代碼、每一個結果和引用及事實。誰最適合進行驗證？正是那些已經擅長人工智能試圖做的事情的人：它應該取代的工人。 醫生可以檢查醫療聲明。高級程序員可以檢查人工智能的編碼輸出。優秀的文案撰寫者可以檢查GPT寫的內容是否優美——他們在閱讀時知道一個好的措辭，並且可以確保每一段都與前一段流暢銜接。 大型科技公司目前正在花費數萬億（用於建立新的人工智能數據中心，除此之外，支付人們來運營這些中心的成本也需要納入計算。 你的未來勞動力，運行在專用神經網絡芯片上，更可能每個數字工人的成本為5000美元、10000美元或20000美元一個月，而不是200美元。在我的人工智能代理初創公司，我有一個由三名工程師組成的團隊，使用Claude Code和OpenAI的GPT-5來協助他們的編碼。使用API定價（我們目前的平均成本約為8000美元一個月——這就是600美元的訂閱真正的成本。而且這是每個程序員每天工作八小時，而不是代理全天候不間斷工作。 如果人工智能代理真的在任何有意義的方式上影響勞動力，我們也可能會看到對它們徵稅，因為世界越來越傾向於保護主義。事實上，這幾乎是可以肯定的。這也會提高運營它們的成本。 隨著這些單位經濟學的影響，大多數公司將不得不問：“用更多人來解決問題是否比支付人工智能更便宜？”在大多數情況下，答案將是“是的”，除非你有一個人工智能可以真正加速的超專業化問題，比如藥物發現。 即使人工智能是完美且便宜的，仍然會有一些工作我們根本不想交給機器。我們有了自動取款機，但我們仍然有人工銀行出納員，因為我們希望有與人交談的選擇。在餐飲行業，我們可能有一天會有完美的服務機器人，但我仍然希望與一個友好、有趣的人互動，讓我在用餐時感覺像個國王，我相信許多人也會這樣。 正如詹姆斯·貝森在《哈佛商業評論》中反覆指出的，自動化不僅僅是創造或消滅工作——它改變了工作。（當銀行自動取款機推出時，訃告作家為銀行出納員磨尖了筆，但銀行出納員的就業並沒有崩潰——反而增長了。這是因為自動取款機降低了運營分行的成本，這意味著銀行可以開設更多的分行，出納員的工作從現金處理轉變為關係銷售和服務。 需求彈性也很重要。當你降低一種資源的成本時，人們會使用更多——這就是傑文斯悖論（在行動中）。應用於人工智能，便宜的認知將使我們整體上消耗更多的智能，就像便宜的能源導致更多的能源使用一樣。一個新的智能市場將會出現。 在他的文章《為什麼還有這麼多工作？》中，經濟學家大衛·奧托爾解釋了為什麼這種情況會不斷發生。技術自動化特定任務，但它們也創造了新的任務、新的互補性和我們之前沒有詞彙的新工作類別。18世紀的農民根本無法理解網頁設計師的工作，因為它建立在許多黑天鵝創新的基礎上——如電力、計算機和互聯網——這些他無法想象。 我們擅長想象由於新技術而消失的所有工作，但對那些由於它們尚不存在而將被創造的工作卻很糟糕。 如果你想象一個每個人都有15個數字代理的世界，每個代理日夜不停地運轉，你就想象了一個擁有大量電力和硅成本的世界。資本支出和運營支出曲線決定了機器勞動的合理性。 底線：未來的工作將不僅僅是選擇人工智能和人類工人之間的問題。它將是計算每項任務用人、用機器和混合方式的成本，當你考慮到級聯錯誤成本、驗證稅、實際稅、單位經濟學和風險時。 這並不是一個沒有人類的未來。這是一個每個人的槓桿比歷史上任何時候都更大的未來。 這就是經濟增長的定義：用更少的資源做更多的事情。你祖先用1000小時的勞動來點燃他們的房子，而你只需幾秒鐘就能通過按下開關來點亮你的房子。 槓桿作用在行動中。

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