AI公司在组建经济学团队,诺奖经济学家:做研究还是搞公关?
2026-05-13 10:25:03 来源:DeepTech深科技 小 中
(来源:麻省理工科技评论)
2024 年,距离获得诺贝尔经济学奖还有几个月,达隆·阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)发表了一篇论文,这篇论文让他在硅谷没交到什么朋友。大型科技公司的 CEO 们当时纷纷承诺 AI 将彻底改造所有白领工作,但阿西莫格鲁的估算是:AI 对美国生产力的提升很有限,也不会消除人类工作的需求。AI 擅长把某些任务自动化,但很多工作并不是“自动化”就能解决的。
(资料图片)
两年过去了,阿西莫格鲁的判断并没有成为主流。“AI 失业末日”的说法到处都是,从参议员伯尼·桑德斯的集会,到我在杂货店排队时听到的闲聊;甚至一些此前持怀疑态度的经济学家也开始松口,承认 AI 可能带来某种颠覆性的冲击。上周,加州一位州长候选人表示他想对企业使用 AI 征税,用来补偿“AI 驱动的裁员”的受害者。
一方面,数据仍然站在阿西莫格鲁这边——现有研究表明 AI 尚未影响就业率或裁员。另一方面,距离阿西莫格鲁做出预测以来,时间飞逝,技术已经进步了很多。于是,我们决定重新与他聊聊,想了解 AI 发展的近况有没有改变他的判断;以及什么才是值得担心的。
AI 智能体
阿西莫格鲁发表那篇论文以来,AI 领域最大的技术飞跃之一就是智能体(agentic AI)。它们超越了聊天机器人的范畴,能自主运行来完成你给它的目标。因为智能体可以独立工作而不只是回答问题,越来越多的公司开始把它们包装成“一个智能体顶几个员工”的方案来推销。
“我觉得这条路走不通。”阿西莫格鲁说。在他看来,智能体更应该被当作辅助工具,用来加强一个人工作中某些特定环节,而不是一种万能到可以接管整个岗位的东西。
原因之一跟一份工作包含多少种不同任务有关——这是阿西莫格鲁从 2018 年起就在研究的课题。比如一个 X 光技师要同时应付 30 种不同的任务:记录患者病史、整理乳腺 X 光片的档案,等等。一个人可以很自然地在不同格式、数据库和工作方式之间切换,阿西莫格鲁说,但 AI 要做到同样的事情,需要多少个独立的工具或协议?
AI 智能体最终能否大幅冲击就业市场,取决于它们能不能掌握人类天然具备的那种“任务之间的调度能力”。各家 AI 公司正在激烈竞争,试图证明自己的智能体可以独立工作更长时间而不犯错,有时候还会夸大结果。但阿西莫格鲁说,如果智能体做不到在不同任务之间流畅切换,很多工作就不会被 AI 接管
科技公司开始抢经济学家
多年来,大型科技公司一直在用天价薪水招募 AI 研究人员。但我问阿西莫格鲁的是我注意到的另一波招聘潮:AI 公司纷纷在组建自己的经济学团队。
OpenAI 在 2024 年从杜克大学聘请了罗尼·查特吉(Ronnie Chatterji)担任首席经济学家,去年又宣布查特吉将与哈佛经济学家、奥巴马前顾问杰森·弗曼(Jason Furman)合作研究 AI 与就业;Anthropic 召集了 10 位顶尖经济学家组成一个研究小组做类似的工作;就在上周,Google DeepMind 宣布聘请了芝加哥大学经济学家亚历克斯·伊马斯(Alex Imas)担任“AGI 经济学总监”。
阿西莫格鲁也注意到身边的同行被这些岗位挖走了。AI 公司很清楚,公众对 AI 的怀疑正在加深,很大一部分源于对失业的担忧。这些公司有很强的动力去塑造围绕自家技术的经济叙事(想想 OpenAI 最近提出的那套产业政策新蓝图)。
“我希望不会出现的情况是,他们招经济学家只是为了给自己的观点背书或者继续炒作。”阿西莫格鲁说,而这种张力笼罩着正在兴起的“AI 经济学”领域。令人担忧的是,关于 AI 对工作影响的最有影响力的研究,可能会越来越多地出自那些最有动力得出有利结论的公司。
AI 应用
对我来说 AI 并不难用,我们大多数人都是通过自然语言聊天的方式跟它打交道。但阿西莫格鲁说,我们应该把它和那些引发了早期技术变革的软件做个对比,比如用来做幻灯片的 PowerPoint 和用来写文档的 Word。
“这些软件,任何人都可以装在自己电脑上,然后马上用它完成自己想做的事。”他说。它们也因此迅速普及了。
“我们还没有看到基于 AI 的应用达到同样的易用程度。”他说。即使任何人都可以跟 AI 模型聊天,普通工人要真正从中获得实际的、有产出的帮助,往往还需要一段适应时间,这也是 AI 至今没有对就业市场或经济产生明显冲击的原因之一。
所以阿西莫格鲁在密切关注一个信号:有没有出现让 AI 变得真正好用的应用。
不过他也承认,在一段时间内我们会看到各种相互矛盾的证据。比如一边是应届毕业生觉得就业市场越来越难,另一边是 AI 对生产力的影响在数据上完全看不出来。“不确定性是巨大的。”他说。而这恰恰是当下 AI 经济最能说明问题的一点:嘴上的话说得多笃定,其他一切就有多不确定。
https://www.technologyreview.com/2026/05/11/1137090/three-things-in-ai-to-watch-according-to-a-nobel-winning-economist/
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