有人說，CS專業算是「搬起石頭砸自己的腳」，不過「覆巢之下，安有完卵」？AGI也「不會放過」其他專業的畢業生。

近日，OpenAI的CEO奧特曼公開表示，預計人類的下一代永遠不會比AI聰明，而人工智能（AI）正開始達到徹底改變世界經濟和勞動力的階段。

與此同時，來自Epoch AI的Matthew Barnett也分析稱，如果AGI能夠完全取代人類勞動，很可能會導致工資暴跌。

更令人擔憂的是，工資水平最終可能會跌破基本生存水平——也就是人類維持基本生存所需的最低標準。

這一概率在2045年之前為1/3，到2125年之前則為2/3。

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形勢前所未有

AGI與過去的工業革命完全不同。

在過去兩百年中，工業革命帶來了自動化技術，取得了巨大的工業進步。

雖然歷史上的一些崗位消失了，但人類的平均工資卻在上升，生活水平得到改善。

而且，與許多人預期的不同，工業革命雖然短時間內帶來了高失業率，但并沒有成為長期持續的問題。

基于這種歷史模式，大多數經濟學家，采取了以下樂觀觀點：自動化通常創造的機會，至少與破壞的機會一樣多，對工資的整體影響是積極的。

但是AGI——即一種能在所有勞動任務中功能性地替代人類工作者的技術——可能會打破這些歷史先例。

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不同于過去只能自動化特定行業內「具體任務」的技術，AGI有潛力替代「整個工作領域」中的人類勞動，包括體力勞動，以及未來可能創造的任何新任務。

正因如此，AGI可能會以前所未有的方式顛覆勞動力市場。

事實上，簡單的論證就可以解釋，AGI為什么可能將人類工資推至低于維持生存所需的水平。

如果存在必要但稀缺的生產要素，而且這些要素無法通過投資快速擴大規模，那么這些約束將降低勞動力的邊際生產力。

隨著時間推移，工資可能壓低到僅能勉強維持勞動力成本的水平。

如果AGI能夠完全替代勞動力，這個最低維持成本很可能會低于人類生存所需的水平。

論證取決于時間跨度。

在短期內，AGI系統可能比傳統物質資本更容易得到，所以物質資本成為了稀缺要素，限制了生產力并推低工資。

但從長遠來看，技術進步的速度可能會放緩，維持高工資會變得越來越困難。

在那時，關鍵的制約因素可能是土地和能源等基本資源——這些必要的投入無法通過投資擴大。

因此，在長期內，人類工資跌破維持生存水平的可能性非常高。

當AGI取代人類之時

在一篇博客中，AI專家Matthew Barnett分析了AGI對人類工資的影響。

經過分析后，他得出結論：如果AGI可以完全替代人類勞動，最終將導致我們的工資崩潰。

最后，人類拿到的工資，可能會下降到滿足生存所需的最低水平以下。

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短期繁榮

工業革命之前，人口增長與經濟發展之間存在制約關系，而類似的經濟規律可能在未來重現。

可能表現為：在AGI快速擴張的同時，物質資本成為制約生產的瓶頸。

在這種情況下，當AGI驅動的勞動力供應超過現有生產基礎設施的承載能力時，人類的工資水平可能會再次面臨下行壓力。

工業革命開啟了一個全新的發展階段：創新速度顯著提升，最終超越了人口增長的步伐。

其結果是，在人類歷史上，工資水平首次突破了基本生存需求的界限，大眾的生活水平獲得了實質性的持久改善。

如果將工業革命后的這一發展趨勢延伸到未來，可以推斷AGI融入經濟體系后，可能會推動創新速度進一步加快——這種效應很可能超過該技術對工資可能帶來的負面影響。

基于這種直觀推演，可以描繪一個樂觀的前景：AGI驅動的創新浪潮可能會顯著提升勞動生產率，最終推動人類工資水平上升而非下降。

Matthew Barnett認為，在短期內，這種樂觀展望是合理的，并且這種趨勢可能會持續相當長的時間，即使在AGI得到廣泛應用之后，仍然如此。

然而，這種積極態勢不太可能永遠持續下去。從更長遠的視角來看，人類工資水平仍然更可能呈現下降趨勢——并最終降至基本生存水平以下。

長期蕭條

AGI能通過持續創新，永久提升工資水平，太過樂觀，忽視了一個基本事實：技術創新存在極限。

換言之，有著不可逾越的物理約束，這些約束為技術進步設定了終極上限。

需要明確的是，這并非暗示人類已經接近這些限制——恰恰相反，Matthew Barnett認為距離這些限制還相當遙遠。

然而，這些約束必然會限制人類持續創新的能力。

為了具體說明這些限制，我們可以設想未來30,000年內，僅維持1%的年度生產力增長會產生什么結果。

這將使生產力提高約10^129倍——這個數量遠遠超過了宇宙中的原子總數。

如此程度的生產力提升完全超出了物理可能性的基本認知。

除非我們的這種基本認知從根本上是錯誤的，否則實現這樣的跨越幾乎是不可能的。

技術創新的固有限制表明經濟發展將經歷兩個階段：

第一階段發生在還遠未觸及技術進步物理極限時，此時經濟呈現規模報酬遞增特征。

在這一階段，技術進步的速度可能快到足以使其對工資的正面影響，超過其他經濟約束因素（如土地或能源）帶來的下行壓力。

因此，在技術進步持續提升效率的支撐下，工資水平可能會繼續上升。

然而，隨著創新的不斷推進，我們終將進入第二階段——即接近技術進步物理極限的階段。

在這一階段，顯著的創新速率將不復存在。

此時，不可累積的生產要素日益稀缺，導致的生產力下降，而技術進步無法抵消這種損失。其結果是，不可累積資源施加的約束，將重現工業革命之前的歷史場景：人口增長將導致工資水平下降。

在第二階段中，規模報酬遞減是對經濟狀態最適合的描述。

這是因為存在某些既不可累積又不可或缺的生產要素，這些要素無法通過投資來增加。

隨時間推移，這些生產要素將制約經濟增長，導致隨著有效人口規模擴大，勞動力的邊際生產力持續下降。

一旦進入這一階段，即使同時擴大資本規模和AGI勞動力，持續增加AGI的數量仍將壓低工資水平。

如果這種趨勢持續到達到最終的物理極限，那么工資將下降至維持工人基本生存的最低可能水平。

對人類而言，這個最低工資水平取決于維持生命所需的基本生理需求：即維持生存所需的最低食物和其他必需品數量。

當工資降至生存水平以下時，工人將因無法維持生計而死亡，勞動力供給隨之收縮，這反過來又會推動工資回升至生存水平。

然而，如果AGI能夠完全替代人類勞動力，工資下限將不再由人類的生存需求決定。

相反，最低勞動力成本將取決于AGI的能源消耗，而這種消耗可能遠低于維持人類生存所需的能源水平。

這一觀點極其重要，因為有充分理由相信：在相同或更低的能源消耗條件下，AGI最終能夠超越人類的生產力水平。

因為人類的進化，并非為了適應當前經濟環境下的最大生產效率：人類會感到疲憊、往往缺乏動力，而且現代經濟活動中，人類的認知能力（如記憶力和專注力）對于執行而言也并非最優。

因此，即使運行在能源效率不超過生物系統的硬件上，在單位能源消耗下，沒有這些局限性的AGI，也能實現明顯更高的生產力。

如果這種推理成立，持續部署AGI最終將導致人類工資降至生存水平以下，這意味著僅依靠工資收入，人類將無法維持基本生活。

為了具體說明這種情況，可以設想一種場景：

由于太陽系中可用于糧食生產的土地資源有限，食物可能變得稀缺。

為了支持更多的AGI，土地的資源通常被重新配置，用于運行計算機硬件，而數量龐大的AGI，可能會推高土地價格，使糧食生產成本急劇上升。

在這種情況下，作為個體的人類，僅憑其勞動所得，可能無法維持最基本的溫飽需求。

盡管這種設想可能顯得過于推測性，但規模報酬最終遞減的預測并不依賴于任何特定場景。

預測的關鍵假設實際上只有兩個：其一是創新受到技術進步的客觀物理限制約束，其二是某些基本生產要素本質上具有稀缺性。

當創新最終變得足夠困難時，不可累積的生產瓶頸對工資的下行壓力，將超過創新帶來的提升效應。

理論論證

下面提供一個簡單的理論論證，需要了解邊際收益遞減，掌握生產中的規模報酬遞減原理。

經濟學中工資理論

為了闡述這個論證，來看一個標準的柯布-道格拉斯生產函數（Cobb-Douglas production function），其形式如下：

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其中，Y表示國內生產總值（GDP），A表示全要素生產率（或技術水平），L和K分別代表兩個基本生產要素：勞動力和資本。

這個函數對于理解工資決定機制具有重要意義，因為它揭示了競爭市場中工資的形成過程。

從經濟學理論來看，在不存在外部性（即經濟活動對第三方的影響）的情況下，工資應當等于勞動力的邊際產出，也就是增加一單位勞動力所能帶來的額外產出。

工人的實際工資可以通過對產出相對于勞動力的偏導數來計算，表達式如下：

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這個方程式揭示了提高工資的幾種可能途徑。

首先，通過技術進步——即提高參數A的值——可以提升工資水平。

其次，增加資本存量K也能通過提供更多生產工具來提高工資。

但這種方法存在邊際收益遞減現象，因為工資與K^b成正比。

當0<b<1時，這種關系表明隨著資本的不斷增加，追加資本帶來的工資增長會逐漸減少。

再來看方程的另一個關鍵部分：L^{a-1}。

當0<a<1時，這意味著：隨著勞動力供應的增加，工資必然呈現單調遞減趨勢。

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勞動力供應與GDP（綠色曲線）、工資（藍色曲線）的關系

這個特性表明，在其他條件保持不變的情況下，向經濟中引入額外的勞動力將導致工資下降。

這一點極其重要，因為如果AGI能夠完全替代人類勞動力，那么大規模部署AGI就相當于大幅增加勞動力供應L。

這將導致勞動力的邊際生產力下降，進而壓低工資。

因此，除非這種效應能被資本增長或技術進步所抵消，否則在模型中，AGI擴大勞動力規模，必然會導致工資下降。

Matthew Barnett認為：「如果AGI的規模擴張速度遠超傳統物質資本，上述結果很可能發生。」

AGI本質上是在計算機或機器人硬件上運行的軟件，它的數量增長至少可以與新硬件的制造速度相匹配。

在這種情況下，經濟體可能會迅速充滿了AGI，導致勞動力市場涌入大量高效能的工作者。

如果沒有同等規模的物質基礎設施擴張——例如工廠、道路、機械設備等能提高勞動生產力的資本要素——必然導致勞動力邊際生產力急劇下降，進而引發人類工資的大幅下跌。

這個論點背后的核心思想是：資本可能成為生產的瓶頸。

如果勞動力供應的增長速度遠超資本積累，那么傳統資本的有限供應將制約整體生產力。

這是由于生產函數中存在邊際收益遞減：當增加更多工人而沒有相應增加其他必要資源時，每個新增工人對總產出的貢獻就會遞減。最終導致勞動力的邊際生產力下降，工資隨之下跌。

為了說明傳統物質資本的擴張可能比AGI更為困難，可以舉例說明許多形式的物質資本比支撐AGI的硬件更難擴展。

比如，將美國鐵路網絡規模擴大一倍就是一項艱巨的挑戰，需要大量規劃和冗長的審批過程。相比之下，以每秒浮點運算次數（FLOP）衡量的全球計算能力每隔幾年就能翻倍。

這些限制大致說明，一旦廣泛部署AGI成為可能，它們的數量將呈指數級增長，很快就會使現有的物質基礎設施達到飽和。勞動力供應的這種快速擴張將降低人類勞動力的邊際生產力，導致短期內工資大幅下跌。

然而，上述論點并不夠精確，甚至可能產生誤導。

在現實世界中，部署AGI的影響不僅僅限于增加生產函數中的勞動力投入L。

實際上，勞動力、資本和技術這三個要素很可能會同步增長。

例如，AGI可以協助我們更快地建設物質基礎設施，還可以替代人類研究人員，加速技術進步。這些積極效應將在一定程度上抵消AGI對工資的負面影響。

因此，要全面理解人類工資的演變軌跡，需要研究這個論點的一個更廣義的版本，即考慮多個生產要素同時擴展的情況。這個一般性論點建立在規模報酬的概念基礎之上。

規模報酬（Returns to Scale）

規模報酬描述了當所有生產要素同時按相同比例增加時，總產出的變化規律。讓我們回顧之前討論的生產函數：

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這種報酬的性質直接取決于生產函數中指數之和a+b，其中a和b分別表示勞動力和資本的產出彈性。

規模報酬不變

當a+b=1時，經濟呈現規模報酬不變的特征。也就是說，當勞動力和資本按相同比例增加時，總產出也會按照完全相同的比例增加——與勞動力和資本的初始水平無關。

可以用下面的數學表達式來表示這個特性：

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舉個具體例子，如果勞動力和資本同時增加10%，總產出也將精確地增加10%。

在任何經濟規模下，這一規律都普遍適用。因此，當同比例增加所有生產要素時，工資水平將保持穩定。

這一經濟學假設的基本原理可以通過「復制原理論證」來理解。這個論證假設如下：

如果能夠完全精確地復制經濟體系的每個組成部分——包括所有工人、工具、機器、土地等所有要素，相當于在太空中創造了兩個完全相同的地球。

在這種完全精確復制的情況下，兩個經濟體的總產出自然應該是原來的兩倍。

這個思想實驗有力地支持了一個觀點：只要能夠同比例擴大所有生產要素的規模，經濟就應該表現出規模報酬不變的特征。

規模報酬遞減

然而，當a+b<1時，經濟就會出現規模報酬遞減現象。也就是說，即使勞動力和資本同時按比例增加，最終的總產出增幅會小于投入要素的增加比例。

具體來說，如果將勞動力和資本投入都增加一倍，產出的增長幅度將會小于一倍。

從表面上看，這種可能性似乎不符合直覺，因為復制原理論證表明經濟應該自然呈現規模報酬不變。

那么，為什么現實中會出現規模報酬遞減現象呢？

關鍵原因在于存在某些特殊的生產要素，增加資本投資或擴大勞動力無法增加這些要素。

土地就是一個典型例子，但實際上這類要素可以是任何稀缺的、無法累積的資源，它們都會對生產造成約束。

為了更好地理解規模報酬遞減，來看一個包含土地（W）作為額外投入要素的更一般化生產函數：

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其中a+b+c=1，這個條件確保所有要素都具有規模報酬不變特性（這里我們假設a>0，b>0，c>0，分別代表各要素的產出彈性）。

在這個函數表達式中，當三種投入要素——勞動力、資本和土地——能夠同時增加時，經濟確實表現出規模報酬不變。

但是，根據實際情況，土地這一要素無法通過投資來增加，因此會在較長時期內保持在固定水平。

基于這一約束條件，生產函數可以簡化為：

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其中C是一個常數，表示W^c。

由于指數a和b的和小于1，這個生產函數在勞動力和資本這兩個可變要素上呈現規模報酬遞減。也就是說，隨著勞動力和資本投入的增加，它們的生產力會受到固定土地供給的制約，導致總產出無法按比例增長。

在這種情況下，如果同比例擴大勞動力和資本規模，工資水平就會出現下降。

這種理論模型是否符合歷史現實呢？答案是肯定的。

在18世紀工業革命之前的幾千年中，可耕地資源極其稀缺。這意味著隨著人口增長，農業生產力面臨著顯著的報酬遞減。由于當時的技術進步速度過慢，無法抵消土地生產力的持續下降，導致工資不可避免地降至僅能維持基本生存的水平，使得絕大多數人口都陷入極端貧困狀態。

這種經濟特征被經濟學家稱為馬爾薩斯動態（Malthusian dynamics）。

人類就業困境

評論者經常提出的一個反駁觀點是，即使在AGI出現后，人類仍然能夠保持就業。

這種觀點的理論基礎是：即便AGI在所有任務中都具有絕對優勢，在某些特定任務中，人類仍將保持相對于AGI的比較優勢。

這一論點常常伴隨著另一種說法：對AGI的經濟憂慮源于工作總量謬誤（lump of labor fallacy）——即錯誤地認為經濟中存在固定數量的工作崗位。

然而，這種論點存在誤導性。

如果將這個論點理解為，在預測人類工資的變化趨勢——即認為AGI無法導致人類工資下降——那么這個論點明顯是不成立的。

實際上，比較優勢原理完全可能，與人類工資降至極低水平的情況共存，甚至可能出現工資低于維持基本生存所需的情況。

從本質上看，核心問題并非AGI發展后人類是否能獲得任何形式的就業機會，而是能否獲得足以維持體面生活的薪資水平。

誠然，只要愿意接受極低的工資甚至零報酬，總能「找到工作」。

但是，如果告訴因機器替代而失業的人，說他仍有工作機會，只是工資低到連基本溫飽都無法保障，這顯然無法帶來任何安慰。

比較優勢原理并不能否定這種可能性的存在。

要理解這一論點的局限性，首先需要明確比較優勢的概念。

在經濟學中，當某個經濟主體生產某種商品的機會成本低于其他主體時，就說該主體在這種商品的生產上具有比較優勢。

這里的機會成本指的是該主體轉而生產其他商品時所放棄的產出價值，而非其生產該商品的絕對效率水平。這一區分至關重要，因為它意味著即使一個主體在生產某種商品時的效率低于其他主體，該主體仍可能在該商品生產上具有比較優勢。

比較優勢原理表明，當兩個經濟主體各自專注于具有比較優勢的領域，并通過相互交易而不是獨立生產時，總體產出將達到最大化。這種專業化分工和交易能使雙方共同受益，體現了貿易的互惠本質。

然而，盡管比較優勢原理具有強大的解釋力，但它僅僅說明了經濟主體通過專業化分工和貿易能夠獲得收益。

它并未證明這些交易收益足以支持人類通過工資收入維持舒適的生活水平。

未來的經濟環境很可能與當今的常態大相徑庭，而Matthew Barnett想強調的是：「比較優勢原理在邏輯上完全可能與人類工資最終跌破生存水平的情況相容。」

結論

綜合各種因素，研究者估計，在2045年之前人類工資跌破生存水平的概率約為1/3。

從更長遠來看，估計到2125年之前人類工資跌破生存水平的概率約為2/3。

但這也并不意味著世界末日的來臨。

在Epoch AI看來，人類在AGI發展后仍可能過上舒適的生活。我們還將擁有其他收入來源，如投資收益、政府福利和慈善捐助。

參考資料：

https://fortune.com/2025/01/18/sam-altman-openai-kid-smarter-than-agentic-ai-ability-skills/

https://epoch.ai/gradient-updates/agi-could-drive-wages-below-subsistence-level