从知识经济到分配经济：人工智能时代的转型

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从知识经济到分配经济

我们正处在一个知识经济的时代。在这个时代，你所掌握的知识以及在特定情境下运用知识的能力，决定了你的经济价值。这一切始于20世纪70年代的个人电脑和互联网的普及，并一直延续至今。

然而，当这种能力——在正确的时间运用正确的知识——被计算机以更快的速度、甚至与人类相当的水平所取代时，会发生什么呢？

我们将从“创造者”转变为“管理者”，从亲力亲为完成工作，到学会如何分配资源——选择要完成的任务，判断工作是否足够好，以及在不够好时进行修正。这意味着我们正从知识经济迈向分配经济。未来，你将不再因知道多少而被评判，而是看你能否高效地分配和管理资源以完成工作。

这种变化并非凭空而来。在美国，已经有这样一群人每天都在从事这种工作——他们就是管理者。但目前美国的管理者仅有约100万人，占劳动力的12%。他们需要掌握如何评估人才、如何在不过度干预的情况下进行管理，以及如何估算项目的完成时间。而经济中的其他人——那些从事具体工作的人——目前还不需要这种技能。

但在新的分配经济中，情况将发生变化。即使是初级员工也将被要求使用人工智能，这将使他们进入“模型管理者”的角色。他们不会管理人类，而是将任务分配给AI模型，并确保工作完成得足够好。他们需要具备当今管理者所拥有的许多技能（尽管形式略有不同）。

从创造者到管理者：未来 所需的技能

以下是当今管理者需要的、而未来每个人在分配经济中都需要具备的几种能力：

1. 清晰的愿景

管理者需要对想要完成的工作有一个清晰的愿景。这种愿景需要明确、具体、简洁，并基于明确的目标。未来，模型管理者也需要这种能力。你的愿景越清晰、具体，AI模型就越有可能按照你的期望执行任务。语言模型本身可能不需要明确的目标，但模型管理者需要为了自己的目标和对工作的投入而明确这一点。

清晰地阐述愿景并非易事，这是一项需要多年工作经验才能掌握的技能，很大程度上取决于对想法和语言的品味。幸运的是，语言模型可以在这方面提供帮助。

2. 明确的品味

优秀的管理者知道自己想要什么，并且能够清晰表达。而糟糕的管理者只会说“这不对”，却无法解释原因。未来，模型管理者也会面临同样的问题。他们的品味越明确，语言模型就越能为他们创造出符合要求的内容。幸运的是，语言模型擅长帮助人类表达和提炼品味，因此这种技能在未来可能会更加普及。

3. 评估能力

每位管理者都知道，招聘至关重要。员工的技能和能力直接影响工作成果的质量。优秀的管理者能够准确评估员工的技能，并将任务分配给合适的人。未来，模型管理者也需要这种能力。他们需要知道哪些AI模型适用于哪些任务，能够快速评估新模型的性能，并将复杂任务分解到适合不同模型的部分，以确保高质量的输出。

评估AI模型将成为一项独立的技能，但相比评估人类，这可能会更容易。模型可以随时使用，成本较低，不会抱怨，且能快速返回结果。因此，未来每个人都有机会掌握这种技能。

4. 知道何时深入细节

优秀的管理者知道何时以及如何深入细节。缺乏经验的管理者要么过度干预，要么放任不管。而优秀的管理者知道何时提问、何时检查进度，以及何时放手。他们明白，即使工作方式与自己不同，也不一定意味着工作没有做好。

在未来，这种技能将变得更加重要。语言模型可以帮助在关键时期进行监督，但最终的判断和决策仍将依赖于模型管理者。

分配经济：对人类社会的影响

从知识经济向分配经济的转变不会一蹴而就。在很长一段时间内，AI将逐步取代一些微观技能，而不是整个任务。即使技术已经具备了取代任务的能力，经济的许多部分可能永远不会完全接受AI，原因多种多样：惯性、监管、风险或品牌。

这种缓慢的过渡其实是一件好事。经济是庞大而复杂的，我们需要时间来适应这些变化。事实上，人类思维向机器思维的过渡并不是什么新鲜事，生成式人工智能只是这一长期进程的一部分。

早在2013年，经济学家泰勒·考恩（Tyler Cowen）就在《平均值已死》一书中提到，智能机器将导致经济分化。他指出，能够与计算机合作的高技能人才将获得巨大回报，而其他人可能会被时代抛弃。如今，生成式AI进一步加剧了这一趋势。

那些能够熟练使用语言模型的人将在未来经济中占据优势，而学会分配智能将成为新的核心竞争力。管理技能的普及化将成为可能，因为AI的低成本使得每个人都有机会成为“模型管理者”，这将极大地提升人类的创造力。

然而，这种转变也带来了新的挑战。技术变革可能导致经济分化加剧，社会需要关注如何让更多人受益于AI带来的变革。我们不能让技术进步成为少数人的专利，而应努力让整个社会都能跟上这一进程。

从知识经济到分配经济的转变是不可避免的。AI和生成式AI的发展正在重塑我们的工作模式和经济结构。未来，管理技能将成为新的核心竞争力，而每个人都有机会成为“模型管理者”。但我们也必须警惕技术变革带来的社会分化和不平等。只有通过全社会的共同努力，我们才能确保技术进步真正造福人类。

读完这篇文章，你是否对AI时代的未来有了更清晰的认知？

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