【译】AI 会毁掉我们的生活吗

29 May, 2026

source: Kyla's Newsletter

在北卡向你问候早安！这篇会比较长。我想把过去几个月里围绕 AI 与劳动力市场的研究尽量汇在一起：AI 时代的工作究竟是什么，企业如何看待 AI，财富会如何分配，所谓「永久底层」的问题，以及在这个时代里，我们可以怎样想象自己的未来。

最近，不少大学毕业典礼的演讲嘉宾都被学生嘘下了台。他们站在台上，对 AI 的生产力津津乐道，谈它会怎样让 CEO 们赚到更多钱；而台下坐着的，恰恰是最可能被这套生产力叙事挤出去的人。他们原本是在庆祝自己终于完成学业，却被要求为一个可能以自己为代价运转的未来鼓掌。

Google 前 CEO Eric Schmidt在亚利桑那大学的毕业典礼上说，AI 将触及每一种职业，学生们要回答的问题不是 AI 会不会塑造世界，而是他们能不能塑造 AI。这句话听起来有一点像肯尼迪的「不要问你的国家能为你做什么，而要问你能为国家做什么」，但内里的处境完全不同。学生们嘘了他。房地产从业者 Gloria Caulfield 对毕业生说，AI 是下一场工业革命，也被嘘了。唱片公司 CEO Scott Borchetta 在被嘘声包围时对毕业生说：「你们现在可以听我的，也可以之后付出代价。」

真正被嘘的，是这种不对称。学生们一生都在为一套资格认证系统训练自己，而这套系统如今正以效率和利润的名义被拆开。他们嘘的是那些在旧游戏规则里获利的人，而这些人现在站上讲台，教他们拥抱一套新的规则。这些学生不是反技术，正如卢德主义者也不是反技术。他们反对的是没有解决方案的技术，反对的是没有希望的未来。他们当然会嘘。

几周前，我在 LinkedIn 总部参加了一场活动，主题是「AI 时代的职业」。现场大约有 25 位刚毕业不久的大学生，也有面向各年龄段观众的直播。整场活动的目的，就是谈工作，谈 AI，谈这个我们都还在摸索的世界。

很自然，反复出现的问题是：那我现在到底该做什么？

更进一步说：任何人现在到底该做什么？

• 当你训练了大半生，只为了某种职业前景，却听见有权力的人把你叫作「低价值人力资本」，你该如何理解这一切？
• 当几位 AI 公司 CEO 声称白领工作会在未来 12 到 18 个月内被 AI「完全自动化」，随后又开始收回这些说法时，人们该怎么判断？
• 「职业」这个词还意味着什么？人们又该如何面对那个他们努力许久才抵达、却忽然变形的未来？

这些问题之下，还有一个更根本的问题：时间。人们被告知要为某种生活做准备，可那种生活究竟应该从什么时候开始？

根据最近一项 Economist/YouGov 民调，超过一半的 18 至 29 岁美国人对 AI 持悲观态度，超过 60% 的人非常或比较担心 AI 取代工作。而且这种感受还在继续恶化：愤怒和焦虑正在压过兴奋和希望。

我们很难知道该做什么，因为我们其实还不知道正在发生什么。AI 与劳动力市场的数据是混杂的，而那些告诉你他们已经看清局势的人，大多是在卖东西，通常是在卖某种 AI 产品。比如那些 AI 公司 CEO，会冲上 Twitter，炫耀自己的公司使用 AI 多么高效，仿佛这样就能理直气壮地裁掉所有人。

AI 时代，工作到底是什么？

先交代一点我自己的求职经历。我在肯塔基长大，读的是 Western Kentucky University。上大学之前，我甚至不知道经济学可以作为专业，因为我从没见过任何人在这个领域工作。第一次上经济学课后，我完全被吸引住了。我开始想象工作、城市、财务稳定，以及一种每天都能做自己热爱之事的生活。

我开了一个博客，叫 Scanlon on Stocks，是的，这名字现在听起来有点好笑。它最初主要是为了认识更多人，后来也因此结识了 Nick Maggiulli 和 Ritholtz 团队，我欠他们很多。为了工作，我牺牲了大学里许多本该拿来玩乐的时间，当然现在我会觉得，那时其实也可以多玩一点。我 GPA 4.0，修了 3 个专业，做俱乐部主席和创始人，还是 D1 运动员。校园里能做的事，我几乎都做了，主要是为了毕业后能找到工作。2019 年毕业时，我投了 150 多份简历，收到的回音大概只有 5 到 6 个。

最后我有 3 个不错的选择。其中一个机会，基本上是因为那家公司的一位招聘人员愿意给我一次机会。他看到了我的博客，看到了我的主动性，于是让我试一试。而我真正需要的，也只是这一次尝试。后来我拿到了那份工作。

2019 年，有一个人类读了我的简历。

到了 2026 年，这件事已经不总是发生了。人类几乎退出了招聘流程。招聘漏斗的两端都被 AI 中介化：求职者用技术投递，公司也用技术筛选。正如 Derek Thompson 去年写过的，这像是一堵「有机玻璃墙」：申请者和公司都在向流程里投掷技术，双方却越来越看不见彼此。自我当年求职以来，很多事情都变了，包括我们对工作的想象。

但大多数人讲述经济如何运转时，脑子里依然不是 2019 年的故事，而是更早、更遥远的战后繁荣叙事：努力工作，在政府巨大支持下拿到学位，在政府巨大支持下买房，组建家庭，拿到很好的养老金。后来到了 1970 和 1980 年代，某些东西开始断裂：全球化、自动化、高利率、养老金制度的衰落、住房变成投机资产。我们进入了漫长的停滞。

近几年，入门级岗位招聘持续低迷。22 至 27 岁大学毕业生的失业率是 5.6%，比疫情前的 3.6% 高出不少。Guy Berger 在一篇 WSJ 采访中指出，面对疲软的就业市场，过去的大学毕业生通常比今天表现得更好。

• 其中一部分原因，是这种 AI 带来的混乱、问题和机会。2026 年 4 月的一篇论文发现，当 AI 吸收了初级员工过去承担的工作，企业就会削减初级招聘，这会削弱培养未来资深员工的管道。结果是出现「失落的一届届新人」：他们得不到训练，也就无法成长。
• 另一部分则来自其他问题，包括 疫情余波。一项覆盖 4 个国家、2.43 亿次招聘的研究发现，如果把 AI 的影响和远程办公的影响分开看，远程办公更可能是近期入门级招聘崩塌的主要原因。团队远程化之后，监督和训练初级员工的成本上升，于是企业干脆不招他们了。

两篇论文指向的是同一件事：企业在某种意义上放弃了新人。而新人岗位，本来是经济阶梯上一道核心的横档。年轻人正在失去它。嘘声是理性的。

所以，整个 AI 讨论长期围绕着一个问题旋转：AI 会不会取代你的工作？会，还是不会？但从这些研究结果看，事情并不清楚。这也是为什么我们需要一个理解工作的框架。

Alex Imas 写过很多关于 AI 和劳动力替代的好文章。他今年早些时候的一篇文章，从一篇被广泛引用的 2023 年 AI 暴露度论文谈起。那篇论文发现，美国约 80% 的劳动者，至少有 10% 的工作任务可能受到大语言模型影响。许多人把它理解成「80% 的工作有危险」，但 Imas 指出，这是误读。80% 的「暴露」指的是 AI 能做一份工作中的某些任务，而不是整份工作都会消失。

Imas 说，一份工作的「维度」非常重要，也就是它包含多少种不同任务。一份工作如果只有两个任务，其中一个 AI 可以轻易完成，那就是高风险工作。如果企业可以自动化一半的工作，从机械逻辑上讲，它很难再为保留这个员工找到理由。

但一份工作如果有七个任务，其中只有一个 AI 做得很好，那么这份工作反而可能变得更有生产力，前提是企业足够聪明。因为劳动者会有更多时间去做另外六个 AI 不能替代的任务。Imas 把这种由自动化释放注意力带来的生产力提升称为「聚焦效应」，它甚至可能提高工资，而不是消灭岗位。

他拿长途卡车司机和咨询顾问作比较。卡车司机理论上可以被自动化，因为它似乎只有一个任务：从 A 点开到 B 点。但管理咨询是一组任务的集合，其中甚至包括为公司充当替罪羊。咨询顾问的部分工作可以被自动化，但政治工作、客户沟通、结果呈现，不能。¹

把一份工作理解成一组任务，也就是看它的维度，是一个很有用的经验法则。它能帮助你判断某个职业到底有多大风险。Luis Garicano 在 Imas 的框架上继续推进，从供给侧解释：企业购买的是「任务束」，不是单个任务。它们为一个人付钱，是因为这个人能处理一组相互关联、依赖情境的复杂任务。工作本来就复杂。

Stripe Economics 的 Ernie Tedeschi用旅行代理作为例子，解释 Imas 所说的「人类专业性的经济价值」。2000 年，旅行代理暴露在自动化风险之下：订票、比价、出票，似乎全都可以自动化，没人安全。互联网泡沫顶峰之后，旅行代理人数下降了超过 60%。但有些人活了下来。

他们的方式是往更高端的市场走。今天的旅行代理，收入接近私营部门平均工资的 99%，而 2000 年是 87%。活下来的人，依靠的是判断力、责任承担、关系，以及在凌晨 2 点出问题时迅速介入修复的能力。这些似乎正是 AI 时代的支柱：评估能力，某种品味，对结果负责，建立网络，以及在越来越自动化的世界里提供人的触感。

几天前，我在租车中心排队。我试着在线办理手续，但 app 一直把我登出。最后我只能排进一条 20 人长的队伍，花了差不多 1 个小时，等一个人类来修复出错的环节。这个流程里的元工作，比如找车、找我的资料、付款，本都可以自动化。但当技术失灵时，能走进来把事情修好，仍然是人类才能做的事。²

我们其实还不太理解，多数工作里有多少「人」的部分。这有点接近 Rory Sutherland 所说的门房谬误。门房的工作只是开门，对吧？并不是。他们还在欢迎、帮忙、维持安全，也是在那里让人可以问问题。一份工作通常比它看上去包含得更多。

企业也在渴望某种人的东西。Financial Times 的 Gillian Tett 写道，企业正在强调「批判性思维」能力，并开始倾向招聘人文学科学生，而不是 STEM 学生。很大一部分原因，是 STEM 学生的想法常常显得「浅」。

所以，金融家、监管者和教育者如今真正要问的大问题是：如何培养既熟练掌握 AI，又拥有批判性思维、能够识别 AI 中机会和真实风险的人才。找到这些人的公司，才会是真正赢家。因此，所有人的目光都会落在 2026 年的实习生群体上。

人们曾经过度优化智力的一边，却忽视了创造性能力的培育。在 AI 时代，创造力极其有价值。

我自己的看法是，AI 有点像冻干露营餐。它够好，够填肚子，但你不会想天天吃它，相信我，我试过。人们渴望那些低效率的、家里做出来的饭，是有原因的：它是一件美好的事，而不只是提供某个精确数量的卡路里、脂肪和蛋白质。

做饭需要情境。有些厨师知道，早餐煎锅里加几片牛油果或一点黄油会更好。做饭也依赖责任，厨师要为自己做出的东西负责；它还依赖品味，既是味觉，也是对一餐饭如何构成的判断。

Mountain House 的露营餐，或者肯塔基路易维尔 Morning Fork 的炒蛋早餐。这是一种选择。

有些日子你需要露营餐。露营餐存在是好事，它高效，也有帮助。但我们仍然需要真正的食物。

AI 真的比人力更便宜吗？

这项技术非常昂贵。我们关于 AI 替代劳动的大量假设，似乎都建立在一个前提上：AI 比人便宜。它也许很快会变便宜。比如 Nvidia 在 2 月写道，自己的新芯片让领先推理服务商把 token 成本降低了 10 倍。你可以把 token 想象成街机币，AI 模型要吃下这些币才能运转。但至少现在，这个假设还不成立。

所谓 agentic workflow，也就是由多步骤工作构成、需要上下文、修订和判断的流程，那种更像人的 AI，用起来比聊天机器人更耗算力。即将出现的前沿模型可能更贵。需要很多很多街机币。

4 月，Uber 的 CTO 说，他不得不「回到画板前重新规划，因为我以为自己需要的预算已经完全被击穿了」。Azeem Azhar 和 Hannah Petrovic 在最近一篇文章里写到，2025 年超过 70% 的公司超出了自己的 AI 预算。这东西并不便宜。

当然，有些巨额开支是好的。Brian Albrecht 几周前发表了一篇长文，叫「你不是一匹马」，通过追踪美元流向来拆解「AI 会取代所有人」这个故事。如果 AI 让某些任务变便宜，效率省下来的钱不会凭空消失，而是会被花到别的地方，创造别处的需求，也让别处的人继续有工作。

如果真要出现「马的结局」——马不再是我们的拖拉机，而是在田野里过着轻松生活——那么每一美元支出都必须流向供应链任何环节都不含人类劳动的活动。可现实不是这样。人们因为 AI 带来的效率，在商品上省了钱，就会开始把钱花在服务上。美元总要去某个地方，而那个地方可以在经济的其他部分支撑就业。

但也有些开支是坏的。公司以 AI 效率的名义裁员，可在很多情况下，这并没有真的让事情更高效。Uber 的 COO 最近说，「tokenmaxxing」让公司内部「越来越难证明 AI 成本是合理的」，因为工程师花掉更多 token，并没有带来可衡量的「有用消费者功能」增长。

一部分问题是测量问题：我们很可能还没有完全理解，如何把 AI 用在「像人形状的工作负载」之外。另一部分问题是 AI 算力越来越受限，因此越来越贵。更多数据中心，或者别的什么东西，也许会让这一切更便宜、更有效。但眼下，那些自动化成本高的工作，可能还会安全一阵子。

所以，暂时把这些拼在一起：工作的维度、任务束的强度、算力经济学，就构成了一个相当有用的框架。

• 有风险的工作，是那些维度低、任务束弱、任务已经可以被 AI 便宜运行的工作，比如客服、后台文档处理和初级分析师工作。虽然作为一个过去几个月一直试图阻止保险公司重复扣费的人，我非常希望这里仍然有人类介入。

如果你的工作维度高，包含许多任务，其中不少任务需要大量算力；如果这份工作被判断力、责任和创造力贯穿，甚至可能因为 AI 开支而变得更有价值，那么你大概率相对安全。Imas 说，「关系型部门」会越来越重要，也就是经济中那些人力密集、来源丰富、有时带有手工艺属性的部分，在那里，人本身就是产品或服务价值的一部分。

但这要求企业用不止成本指标的方式去理解工作，而它们通常不这样做。Axios 最近报道，有公司正在裁员，用省下的钱支付 AI 账单。一些岗位维度很高的人也可能被裁掉，因为公司可能根本没意识到，把这份具体工作交给 AI 会有多困难。Starbucks 正在停用 AI 库存工具，因为它总是幻觉。

我们很可能正处在一个粗糙的过渡期：先裁，再招，再调整。

企业真的在使用 AI 吗？

情况大概是这样：

• 有些企业正在使用 AI。 Rob Copeland 4 月报道，美国六大银行在 2026 年第一季度录得 470 亿美元利润，同时裁掉 1.5 万个岗位。CEO 们现在在财报电话会上公开表示，AI 让他们做到了这一点。2025 年，美国银行的 Brian Moynihan 还说 AI 对他的 21 万名员工「不是威胁」。2026 年，他宣布银行通过「消除工作并应用技术」削减了 1000 个岗位。JP Morgan 的 Kevon Brunner说，AI 已经从「炒作」转向「真正执行」。
• 有些企业正在让人训练 AI，最终取代自己。 Meta 在 AI 推进中裁掉了 8000 名员工，同时把 7000 名员工分配到「聚焦 AI 倡议的团队」。SF Standard采访了一位匿名 Meta 员工，后来这位员工也被裁掉。采访的大部分内容都围绕一种与人性脱节的感受展开。那位员工说，Meta 在带领人类走过这个 AI 时代时，「一点也不够有同理心，也一点也不够人性」。
• 有些企业正在设计自己的 AI。 全球营收最高的律所 Kirkland & Ellis 在 5 月宣布，将投入 5 亿美元构建自己的 AI 平台，而不是使用 Harvey 这样的产品。这个平台将基于 250 位律师关于自己如何工作的知识来设计。律所主席 Jon Ballis 告诉 FT，想法是「把我们机构的集体智慧提取出来，并在整个律所部署」。资深一代把自己的知识倒进一个系统，而这个系统最终会接手过去由新人完成、也正是新人学习职业的工作。
• 有些企业效果混杂。 Financial Times 的 Gillian Tett 写到，Judge Business School 一项调查覆盖了 600 多家金融与 AI 公司，发现约 80% 的私营金融机构正在使用 AI，但只有 40% 报告利润有所提升。实际上，60% 的受访者预计 AI 会增加本公司的招聘或再培训。
• 许多企业根本没有使用 AI。 正如 Guy Berger 在关于 AI 采用率的文章中指出的，整体来看，真正使用 AI 的企业只有 5 分之 1。增长率确实很高。美联储的 Jeffrey Allen 对我们用来衡量 AI 采用情况的 3 项公共调查做了很好的拆解，指出采用率从 2024 年末到 2025 年末增长了 70%。但考虑到企业花了多少钱、外界制造了多大声量，这个比例仍然很低。

Ernie Tedeschi 在关于旅行代理就业的文章结尾，提出了一个理解工作替代的框架：

一方面，AI 对劳动力市场的扰动可能会延后显现，直到下一次衰退才变得显著，甚至被衰退放大。另一方面，最负面的影响可能只局限于特定职业，而不是全面扩散；随着价格和工资调整，这些职业长期来看甚至可能变得更有利。

他的意思是：第一，我们可能要等到衰退时才真正看见 AI 的影响；第二，受影响的可能是具体职业，而不是整个劳动力市场；第三，那些具体职业长期看也许会没事。

Goldman Sachs CEO David Solomon 上周在 New York Times 发表了一篇专栏，题为「AI 工作末日被夸大了」。他的论点是标准的乐观版本：经济以前也吸收过技术转型，比如电气化和数字革命；自 1960 年代以来，就业增长超过了人口增长；即使 AI 自动化了 25% 的工作小时，人们也会找到更有生产力的事情去做。长期来看，一切都会好起来。

总量层面的论证当然可以成立。只是那并不是人们真正崩溃的地方。

4 月，Goldman Sachs 经济学家发表了一篇论文，讲了另一个故事。他们研究了 40 年来被技术冲击职业所替代的劳动者个体数据，发现结果与 Tedeschi 的担忧一致。

• 从受技术冲击职业中被挤出的劳动者，重新找工作大约要多花 1 个月，而且再就业后的实际收入损失超过 3%。
• 10 年后，他们的收入仍然比从未被替代的劳动者低近 10 个百分点，也比从更稳定职业中被替代的人低 5 个百分点。这就是所谓「疤痕效应」。

被技术替代的劳动者，会推迟买房和组建家庭；而在经济衰退中，这些影响会明显放大。说清楚一点：这种替代一直都是这样运作的。成本会长期落在个体身上。经济会在长期中调整，但调整期依然可能非常难受。Jasmine Sun 用 Carl Benedikt Frey 的一句话总结得很好：

多数经济学家都会承认，技术进步会在短期内造成一些调整问题。很少有人指出的是，短期可能就是一个人的一生。

经济可以像吸收过去的技术那样吸收 AI：缓慢、不均匀，同时出现新部门；但这一切发生时，经济阶梯的横档也可能正在被挤压。工作只是 AI 讨论的一部分。财富创造则是另一部分。

AI 时代，谁有资格变富？

财富主要由劳动收入、投资收入和房地产构成。真正的财富来自持有公司股份，而美国股市原本就是这样一个财富创造机会。公司上市，是因为我们曾经向人们许下承诺：别担心，把退休金绑定到股市会很不错，因为所有最大的公司都会上市，你们这些普通公众也能参与上涨，然后退休。但现在，公司不怎么上市了。

Deedy Das 写过一篇关于硅谷的帖子。他估算，过去 5 年里，大约有 1 万人，也就是在 Anthropic、OpenAI、Nvidia 和 Meta 工作的人，已经获得了足以退休的财富，超过 2000 万美元。圈外所有人都急得眼红，想挤进去，但门已经关上了。这些公司正在阻止人们出售二级市场股份。这意味着历史上最巨大的财富机器，正越来越集中在少数人手里。OpenAI 和 Anthropic ³ 都在试探 IPO，但二者的私人市场估值都接近 1 万亿美元，这可能意味着留给后来者的上涨空间已经很小。

正如 Joachim Klement 写道，「这些 AI 公司的 IPO 可能不过是一次重大投资风险转移：从现有所有者手中，转移给愿意为炒作买单的散户、养老金基金和其他投资者。」

SpaceX 刚刚提交上市申请。这家公司成立 24 年，营收 187 亿美元却仍未盈利，去年亏损近 50 亿美元，即将以 1.5 万亿美元估值 IPO，而 Musk 持有 85% 的投票权。我们正在要求人们把自己的退休建立在这样的公司上。

如果你没有持有这里的股权，或者更重要的是，没有在这些公司之一工作、没有拿到普通人只能梦见的股份，那么你参与 AI 繁荣的方式，就只剩下一个视角：这个东西会不会毁掉我的生活？

我们会被困在「永久底层」吗？

AI 时代很多事情都是这样：收益私人化，损失社会化。这也推动了关于「永久底层」的讨论。几周前，Jasmine Sun 在 New York Times 写过这个概念：如果你现在没有变富，你将永远、永远不可能成功。几周前我和一屋子 Stanford 本科生交流时，这个词也被提起过几次。

人们生活在对经济的恐惧里。

「vibecession」这个词，也就是经济数据与消费者情绪之间的显著脱节，又回到了讨论中。Jared Bernstein 和 Daniel Posthumus 有很棒的新研究，指出价格水平的巨大波动是负面情绪的重要驱动。Atlantic 的 Annie Lowrey 则主张干脆抛弃这个词，改用「permacession」，也就是永久衰退感。

我读了她那篇文章下面 600 多条评论，全部读了，也读了 r/Economics 上的许多讨论。大多数评论都在重新争论她已经承认、也正是 vibecession 讨论中许多人会承认的事实：住房、医疗、食品都很残酷。但真正回应她问题的人，也就是试图解释 vibecession 为什么存在的人，反复谈到一个概念：经济安全。它似乎可以被定义为：

1. 下行有边界： 一场疾病或一次裁员，不能抹掉你已经建立的一切。
2. 底线可预测： 你可以相信并围绕自己所处的位置做计划。
3. 工作有回报： 努力与结果之间的关系，在感知上仍然成立。
4. 进步可期待： 通往下一件事的路径仍然可信：工作、房子、孩子。

vibecession 很复杂，但我认为，2022 年左右，情绪出现了结构性断裂，主要原因是人们与自身经济现实之间的连接方式出现了结构性缺口。经济数据捕捉的是一个时点，而情绪捕捉的，是人们对经济未来的担忧。人们存不下钱，当然就很难乐观地看待那个自己无法为之储蓄的未来。

Heather Long@byHeatherLong 发的 X：

This is stunning. Personal savings rate April 2025: 5.5% Personal savings rate April 2026: 2.6% That's a sharp plunge. It underscores how squeezed Americans are right now with higher prices and incomes not keeping up. Maybe you can explain some of this away by Baby Boomers

下面是消费者信心和消费者情绪的图表，二者都在往下走。密歇根大学消费者情绪调查⁴显示，各世代情绪都明显下降，尤其是 Gen X，也就是越来越被挤压的「三明治一代」。

当经济安全的 4 个条件都不成立时，赌场看起来就是理性的。它当然会显得理性。仅 4 月，预测市场的交易量就大约有 250 亿美元。Wall Street Journal 最近一篇文章发现，70% 的 Polymarket 投注者亏的钱比赚的多。这套系统的设计，就是从那些需要快速赢一次的人身上抽取价值，同时让有能力使用技术抢先的人继续复利。

也有人正在退出这套系统，恰恰因为他们拥有经济安全。中产家庭的孩子被告知要拥抱 AI 才能跟上节奏，而富裕家庭，包括许多生产 AI 产品的人，却在把自己的孩子从算法化的资格认证中抽离出去。无屏幕私立学校正在增长：手写论文、口头考试、线下研讨、人与人的直接接触。你可以花钱逃离技术。

教育的精英版本正在变得模拟化。其他人则被困在和 ChatGPT 对话里。对你有益的东西，变成了你必须足够富有才有资格接触的东西。AI 大概不会真的毁掉你的生活，但它正在加速关闭那些本来就在关闭的门。对这一点感到恐慌，是理性的。

为什么一切都变得这么慢？

我确实认为，我们正在面对一个「时间长度」问题，它与经济安全和 vibecession 问题相连。事情只是比过去花更久。职业形成需要更久，因为退休年龄被推得更远。人们寿命更长当然是好事，但这会制造职业阶梯的问题。

技能复利需要更久。组建家庭、买房、财务稳定、职业稳定，一切大约都被往后推了 5 年。过去发生在 18 到 25 岁之间的事，现在发生在 25 到 30 岁之间。

新闻周期、社交媒体周期、AI 炒作周期、赌场周期全都变快了；而建立一种持久成人生活的时间尺度却变慢了。两者之间的落差，足以让人溺水。

你可以说，25 岁成了新的 18 岁。弄清楚自己是谁，擅长什么，世界如何运转，这些事现在发生得更晚。一部分原因是疫情夺走了几年发展时间。我自己的二十岁出头有很大一块被 COVID 吃掉了，现在 28 岁，才刚刚开始弄明白如何在现代宇宙里做一个人。这是一个与世界对年轻人的期待不相符的时钟。

所以，我们常常列为问题的那些失败，比如买房推迟，当然这也与高房贷利率和高房价有关；婚姻数据、工资数据，以及其他所有数据，都是人们需要更长时间成长的函数。更长的发展时间尺度，撞上了更快的提取时间尺度。

这也是为什么作弊经济和赌场经济如此诱人。一切都太慢了。绝望、末日感、嘘声、金融虚无主义，都是对一种处境的理性回应：你被告知自己落后于一个时间表，而那个时间表实际上已经不可能适用于你。

那我们该怎么办？

Tyler Cowen 发布过一些关于 AI 时代职业建议的笔记。他的第一原则，是寻找「混乱的工作」：那些难以描述、每天都在变化、包含许多离散任务的工作；也可以去生物医学、能源领域工作，做实验，收集数据。去资本开支流向的地方。我觉得这是很好的建议，也想把过去几个月里听到的其他建议汇总一下。

1. 选经理，而不是选公司。 过去培养初级员工的训练管道，在大多数白领行业里几乎已经被掏空。你的第一份工作能不能教会你东西，最大的变量是管理你的人。所以在面试过程中，尽量感受一下那段关系可能会是什么样。
2. 寻找本身就是工作。 一个有温度的引荐，抵得上 50 份冷冰冰的申请。如果你没有网络，那么建立网络本身就是工作。
3. 拥抱创造力。 Gillian Tett 的文章把这一点说得很清楚。企业想要好的思考者，也正在优先考虑创造力。它们想要独特的人，想要那些能看着困难问题、提出新解法的人。原创思考是 AI 时代的资产。目标不是和 AI 竞争，而是成为那个在一切停止运转时，知道该怎么办的人。
4. 做点什么出来。 网络来自一个在线的、活着的作品集。很遗憾，Twitter 已经退化成今天这个样子，但世界上最聪明的一些人仍然聚集在那里。建立自己的声音，在社交媒体上与人互动，发展出一套证据，证明你能公开思考，这些都非常有价值。Ernie Tedeschi 写过一篇很好的文章，讨论美国新企业申请数量的激增，尤其是 AI 一人公司的兴起：人们正在用这项技术经营公司或副业。
5. 成为 AI 原住民，而不是 AI 防弹人。 哪些工作会从 AI 得到更多杠杆？Economic Innovation Group 的 Sarah Eckhardt 和 Nathan Goldschlag一直在追踪这个问题。他们发现，学生正在涌向 AI 暴露度高的专业，而不是远离它们。一部分原因是惯性：收入最高的工作往往也最暴露在 AI 面前，比如金融和工程。这也是学习 AI 背后工具的重要性所在。我们可以嘘 AI，也应该嘘那些谈论 AI 的方式，但机会仍然存在。能够帮助一家非科技公司自动化某些任务，很可能是增长最快的工作之一。

教皇是第一个真正与 AI 正面交锋的世界领导人。他的回应让我松了一口气，尤其作为天主教徒，我觉得这很酷。终于有人说出了一些实质而深思熟虑的话。教皇承认，AI 确实有用，但它并非道德中立。它需要引导。

除此之外，我们其实并不知道 AI 对我们意味着什么。Paul Graham 就是一个例子。他是推动 AI 私人市场向前的人之一，却也正在 Twitter 上实时想清楚这件事：

这个产品当然存在某种「正确」用法，但除了 Leo 教皇之外，没有人在任何层级上把它讲清楚。围绕 AI 的讨论越来越负面，而这项本可以被用来行善的技术，最初却被营销成了杀死工作的机器。

绝望、末日感、嘘声和金融虚无主义，都是对一种处境的理性回应：人们被告知自己落后于一个不再真正适用的时间表。规则正在改变。下行有边界、底线可预测、工作有回报、通往下一件事的路径可信，只有在这些条件下，未来才会显得可能。对很多人来说，这些条件一个也不成立。

感谢阅读。

#AIGC