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2025-10-17 10
本期要点:面对AI浪潮,我们最应该做的事情是什么?
你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
最近,AI的宏大叙事似乎碰上了理论的钉子。
10月13日,诺贝尔经济学奖将技术创新这个议题重新推向了公众关注的中心。
其中,获奖者菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)和彼得·豪伊特(Peter Howitt)在过去三十多年的研究中,用可量化、可推演的方式,解释了约瑟夫·熊彼特(Joseph Alois Schumpeter)“创造性破坏(Creative Destruction)”推动经济增长的内在机制。
简单说,他们解释了我们常说的“优胜劣汰”过程:企业开发出新技术或新产品,淘汰旧产品和旧企业,改造产业格局的同时提升整体生产率。不过,他们更是给出了严谨的数学模型,从而可以得出理论上最合理的研发投入水平。
在科技特训营里,我们也经常引用熊彼特的“创造性破坏”来解释科技对于社会的影响。因此看到这两位获奖者的研究内容,我感到比较意外,也有些惊喜。
我想,这三位经济学家能够获奖,也和如今浩浩汤汤的AI浪潮密切相关。因为如何通过AI实现经济的繁荣发展,无疑是所有人最关心的话题。
有意思的是,在查阅阿吉翁近年来的论文时,我们发现,他认为AI并不必然推动经济增长。
如在2017年的论文《Artificial Intelligence and Economic Growth(人工智能与经济增长)》中,阿吉翁引用了“鲍莫尔成本病”的概念,指出技术进步往往能在制造业、农业等领域迅速提高生产率,但经济的整体增长可能被难以自动化的环节拖慢,比如服务业、法律咨询等等。
因此,基于这个说法,有的人就武断地下了结论:AI注定遇到瓶颈,经济也不会出现爆发性增长。
但如果我们细看原文,就会发现,阿吉翁等人认为AI是工业革命生产自动化进程的延续,他们还提出了一个开放性问题:AI是否也能实现服务的自动化?在这样的情况下,经济将如何增长?
可以看出,虽然8年前阿吉翁没有明说,但他或许也隐约认为,AI是解决“鲍莫尔成本病”的关键。
现在,我们认为,答案已经足够明确了,AI注定将提升服务的效率,逐步降低患有“鲍莫尔成本病”的部分。但我也要指出,未来真正重要的,不是AI是否让服务百分之百自动化,而是我们是否围绕AI进行了合理的业务设计,环节拆解是否合理,从而让人与AI实现良好协同,共同提高生产率。
一方面,我想强调的是,历史上每一轮自动化都是渐进的,人机协同是常态。
回顾工业革命中自动化的演进路径,就能帮助我们摆正对于AI的预期。
比如工业革命爆发的起点纺织业,建立起了工厂,设计好了面向新技术的新流程,人力就可以不再是制约。早期纺织机并没有把人完全移出生产线,仍然需要人工接线。只不过,由于这个接线的工作非常简单,也不需要耗费什么体力,连几岁的孩子也能胜任,以至于童工现象变得十分普遍。
但很明显,哪怕是这么个看似不合理的人机协同机制,也让纺织厂的整体生产效率得到了大幅提升。
可想而知,未来AI不会也不需要一夜之间把人全部替代,而是逐步将原本十个人的工作,通过两个人加AI的自动化流程来完成,实现效率的提升和成本的下降,并进而扩大服务的范围。
比如,自动驾驶出租车不会完全替代司机,仍有少量司机在控制室内,时刻准备在智驾系统碰到问题时远程接管。
另一方面,在AI已经可以复制人类经验的今天,只要岗位职责拆解够细,AI就有可能实现对人类工作的全流程替代。
这两天刚刚上市的云迹机器人就是个典型的例子。
饭馆服务机器人由于没法完成从厨房到餐桌的全流程,仍需人把菜端上餐桌才能完成服务闭环,所以机器人不能替代饭馆服务员,自然难以获得收入。原因也很简单,老板已经付钱雇了服务员了,为什么还要为传菜这一道手续单独买个机器人呢。
但在云迹份额极大的酒店服务市场,给酒店顾客房间送物,是一个相对高频刚需的场景,以前都要有专人负责。但云迹把服务流程拆开,将接单、配货、送货、到达确认、异常处理等各个环节进行明确划分,由AI和机器人分别实现,并实现接口标准化对接,机器人就能完成全部工作,替代掉原来的岗位。
甚至,当酒店送物可以被完全自动完成之后,在酒店点外卖也成了很容易实现的延伸服务,之前酒店饭菜品种少、价格高的问题被品种丰富、价格公道的外卖替代,住店顾客的服务满意度也得到了极大的提升。至少对我这个酒店的常客,酒店送物机器人就成了真正的刚需。自然,云迹的收入也就得到了确保。
当然,云迹的服务维护和客户业务优化仍然需要人来执行,但这才是人该干的事情:专注于业务的持续优化和处理机器无法解决的复杂问题,而不是做那些重复性的劳动。
未来的大量智能服务也将遵循类似模式,AI可以替代耗时耗力的重复性劳动,而少数的人类负责剩余AI还无法自动化解决的问题。这样一来,即使存在局部瓶颈,整体效率仍能得到显著提升,服务也能以更低的成本、更大的规模进行复制和供应。而这必然也会给经济带来巨大推动。
而且,我认为,更重要的是,正如阿吉翁所说,AI是工业革命的延续。
如果说工业革命通过工厂、流水线、电力等技术实现了实物产品的规模化生产,使过去只有富人才能享受的奢侈品,成为了普通大众消费得起的日常用品,那么AI的使命就是实现高端服务的普惠化,使过去富人才能享受的奢侈服务,飞入寻常百姓家。
以往,由于专家级服务人员的稀缺,只有少数人才能享受到像私人助理、管家、财务规划、法律咨询、健康管理、个性化教育辅导等服务。
但今天的AI大模型,可以把这些专家级的服务能力整合到一套人机协作的流程之中,转化为可规模化提供的服务。
这并不意味着不再需要专家,而是专家的角色可能发生变化。他们不再直接参与服务本身,而是成为开发这些智能服务的研发人员,或是处理更复杂的情境和罕见且异常的情况。而常规的服务需求,将由AI加普通服务人员的协作体系来满足。
这样一来,我们将有望实现高端服务的自动化和规模化,也就让这些服务的价格可以降到更多人都能承受的价格区间,实现“服务平权”。
更关键的是,这也会给经济带来新的动能。AI能够提供大量过去不存在或普通人无法负担的智能服务,满足那些普遍存在但长期未被满足的需求,从而创造新的消费市场和就业机会,推动经济和社会进入新的繁荣阶段。
而且,我更想强调一点,当高端服务可以被规模化提供时,社会整体的知识水平、健康水平、生活质量、乃至幸福水平将得到明显提升,而这才是科技造福人类的真正体现。
我们坚信,AI是工业革命以来最具爆发性、最有可能推动全球经济进入下一阶段的增长机会。
所以,这个AI时代是否让你感到热血沸腾了呢?
那么最后,我想你也一定想知道,如何才能成为AI时代的赢家?
答案就是一句话:重要的不是坦克,而是打出闪电战。
阿吉翁说,经济持续增长的根本动力在于技术更迭。不过,我更想补充一句,用户要的永远不是技术,而是产品和服务,是对自身需求的满足。只有把技术转化为产品和服务,才可能带来实际的经济增长。而这个任务必须由那些能够应用新技术、创造新业务模式的企业家来完成。
在AI所带来的这个大革命潮流中,不能只满足于开发占山为王的小工具,而是要创造出技术应用的新范式,把技术的利益带给尽可能多的人。当大家都购买了你的服务,财务回报就是大家对你的集体奖赏。
一百多年前,通过借鉴屠宰场的流水线模式,福特实现了汽车这个复杂产品的规模化制造,大幅提升了产量,也让汽车走进美国的千家万户。
20多年前的互联网时代,阿里巴巴通过支付宝解决了网上交易的信用问题,让电商模式得以爆发。
这些都是业务模式创新驱动技术价值释放的典型案例。
进入AI时代,2022年底横空出世的ChatGPT让用户可以直接得到答案,不再需要翻找一大堆资料,在满足人们求知和咨询需求的同时,也动摇了谷歌核心业务——广告的根基。
但我想说的是,这只是未来伟大的AI时代的冰山一角。而我更想问的是,AI时代的赢家为什么不能是你?
以上就是今天的内容,王煜全要闻评论,我们明天见。
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