你的工作五年后还存在吗？

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利维坦按：

在人工智能引发“失业恐慌”的当下，今天文章提出了一个更具启发性的问题：你的工作更像“马”，还是“煤”？按照经济学中的“杰文斯悖论”，技术提升效率并不必然减少就业，反而可能因为降低成本、扩大应用场景而刺激更大的需求。

正如历史上煤炭因效率提升而被更广泛使用一样，AI也可能让某些职业（如程序员、放射科医生）需求不降反升。但与此同时，技术变革从来伴随着剧烈的社会震荡与职业更替——有些岗位会消失，有些会重塑。与其执着于“AI会不会取代我”，不如判断自己是否处在一个会被“放大”的领域，并学会在变化中调整位置。

五年后我的工作还会存在吗？随着Claude Code和ChatGPT的崛起，我认识的几乎所有白领都在问自己这个问题。

人工智能可以像工程师一样编写代码，像顾问一样撰写商业计划书，像室内设计师一样进行室内装饰，甚至比医生更能回答医学问题[1]。它还能创作出一首朗朗上口却又粗俗不堪的乡村歌曲，并用一副浸透了田纳西威士忌的嗓音深情吟唱。人们自然而然地意识到，未来美国或许不再需要那么多工程师、顾问、室内设计师、医生和乡村歌手。 “就业末日”一词的搜索量激增。民调显示，选民们开始感到恐慌[2]。

但白领们应该问自己一个更好的问题：我是煤炭，还是马？

马和骡子（Mule）在劳动力市场上的日子并不好过，更别提驴骡（Hinny，是公马和母驴的杂交后代，比骡更少见、更不重要。编者注）了。1915年，美国农场雇佣了2649.3万匹马。一百年后，这类动物的雇佣数量骤降至70万匹[3]。（公平地说，这些数据并不完善。）在拖拉机和卡车能够更高效地完成工作之前，农民一直需要马匹，因此他们雇用了数以百万计的马。（同样，这些数据也不算特别理想。政府莫名其妙地在2013年停止了对农场卡车数量的统计，但仍然在统计拖拉机的数量[4]。）

1915年，美国宾夕法尼亚州艾伦敦（Allentown）的马车。© wikimedia

马的问题之一（我以前也是养马的）就是，它们像骡子一样固执。当联合收割机开进苜蓿地时，马儿们可没意识到自己即将面临失业，也没去应聘工厂的工作。它们既没学编程，也没上社区大学。它们就站在那里，吃着胡萝卜。

相比之下，人类应对变革的步伐要强得多。1880年，美国超过一半的劳动力从事农业，而如今这一比例仅为2%[5]。但农民并没有被淘汰。他们转型成为缝纫机操作员，他们的孩子又成为管道工，管道工的孩子成为教师，他们的孩子甚至成为真人秀节目的参赛者。许多100年前常见的职业——例如货车司机、电话接线员、伐木工、起重机操作员——如今要么成了小众职业，要么已经消失。

1920年代，底特律福特汽车公司装配线上生产散热器。© ullstein bild/Getty Images

我承认，我是在粉饰太平。从农业向工厂就业的转型，伴随着痛苦的大规模人口迁移、大萧条（以及其他如今已淡出人们记忆的残酷经济衰退）带来的深重苦难，以及罗斯福新政时期艰难的利益博弈。从蓝领工作向白领工作的转变，摧毁了代顿、扬斯敦和芒西等社区，并加剧了极端不平等。我们至今仍在承受着由此带来的社会、政治和公共卫生后果。当技术进步导致大量工作岗位迅速消失时，糟糕的事情就会发生。然而，人类具有变革的力量。我们会适应、会改变、会繁荣，有时甚至蓬勃发展，哪怕一个机器人正在颠覆我们的工作——这也正是“煤”的隐喻即将登场的地方。

1912年2月，一群刚从矿井里出来的煤矿工人，身上还沾着煤灰，一边喝着啤酒，一边讨论着即将爆发的全国煤矿工人罢工。© Hulton Deutsch/Getty Images

1865年，一位才华横溢的英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）出版了一本书：《煤炭问题：关于国家进步及我国煤矿可能枯竭的研究》（The Coal Question: An Inquiry Concerning the Progress of the Nation, and the Probable Exhaustion of Our Coal-Mines）。他写道：“煤炭是这个国家的物质能量——是万能的资源——是我们一切活动的要素。有了煤炭，几乎任何壮举都变得可能或轻而易举；没有它，我们将退回到早期艰苦的贫困时代。”这段文字充满激情，甚至有些浪漫色彩。但杰文斯并没有夸大其词。正如经济史学家布拉德·德隆（Brad DeLong）在我打电话与他讨论杰文斯时告诉我的，英国是少数几个煤炭资源分布在地表或浅层的地区之一，类似的地方还有阿巴拉契亚地区和鲁尔区。人们可以轻易将煤挖出，用来取暖、烧水、锻造金属或驱动机器。煤炭正是英国成为工业革命中心的原因。煤炭让英国富裕了起来。

然而，这个国家的煤炭储量毕竟有限（问题）。除了杰文斯，其他一些经济学家认为，提高蒸汽动力机器的效率可以缓解需求（解决方案？）。但同样的效率提升也会降低消费品价格、提高企业利润，并推动煤炭在经济中的进一步普及；效率的提升不会减少对煤炭的需求，反而会增加需求。这一洞见在学术界被称为“杰文斯悖论”（Jevons paradox）。英国将需要更多的煤炭，否则就会在经济实力上走向衰落。

1925年左右，英国煤矿工人下班回家。© Hirz/Getty

在未来几年里，你会越来越频繁地听到这个源自维多利亚时代、如今却颇为冷门的概念。硅谷人士对此津津乐道。“杰文斯悖论”的搜索热度，看起来正逐渐接近“就业末日”这一说法的搜索热度。当代这个悖论的例子比比皆是：LED灯、热泵和滚筒式洗烘一体机，比白炽灯、传统炉子和波轮洗衣机耗电更少。但美国如今的用电量却比20年或50年前更多，因为我们拥有的电器设备数量大大增加。宽带、移动数据和半导体同样体现了杰文斯悖论：更好的手机和更快的网络，让人们几乎在所有清醒的时间里都在观看短视频，这意味着我们需要更多带宽；更先进的芯片把一切都变成微型计算机，甚至有人可以入侵你的咖啡机并索要赎金[6]，这又意味着我们需要更多芯片。

这种悖论同样出现在劳动力市场中，在许多岗位上，人类扮演着类似“煤炭”的角色。

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2016年，诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）曾表示，我们“应该停止培养放射科医生”，因为软件很快会让他们变得多余。但医学影像技术的进步反而解锁了CT和MRI的新用途；患者提出更多需求，医生开出更多检查，而放射科医生正是执行和解读这些检查的人。技术在这里成为对人类劳动的补充，而非替代。放射学与人工智能的关系也是如此——至少目前来看，人工智能是在改变医生的工作方式，而不是“抢走他们的饭碗”[7]。

或许最相关的例子是软件工程师。本月早些时候，金融科技公司Block裁掉了一半员工。公司首席执行官杰克·多西（Jack Dorsey）在X上解释说：“我们正在开发和使用的智能工具，加上更小、更扁平的团队结构，正在催生一种新的工作方式。我有两个选择：随着这种转变逐步发生，在数月或数年内慢慢裁员；或者坦诚面对现状，现在就采取行动。”

把这段“企业话术”翻译成人话就是：在多西看来，人是“马”，创新正在把他们淘汰。但人其实更像“煤”——或者更准确地说，至少目前程序员更像“煤”。如今企业雇佣的软件工程师数量比一年前增加了6%[8]，部分原因是公司高管迫切需要有人弄清楚如何开发或部署人工智能产品。（顺便一提，多西裁掉那4000名员工或许还有其他原因。一位前员工在《纽约时报》中猜测，这些裁员是“常规的优先级调整和成本管理的结果，而非由人工智能驱动的重塑”。）

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当然，人既可能是“马”，也可能是“煤”，还可能是其他许多东西，因为人工智能在不同时间、不同地点、不同产业中，会对不同类型的劳动者产生不同程度影响。政府同样可能左右就业市场：它可以提高企业利润税，或出台限制人工智能、保护劳动者的监管政策。辛顿关于放射科医生的预测之所以没有实现，其中一个原因是医学影像软件必须通过严格的美国FDA审批流程，这减缓了其推广速度并提高了成本[9]。

在这些“摩擦”因素的作用下，人工智能对劳动力市场和生产率的影响，可能远没有许多人（包括我）所担心的那么剧烈。而且，经济中的某些行业可能几乎不会受到影响。比如在旧金山湾区，最常见的工作并不是“人工智能系统架构师”，而是居家护理员。

当人工智能既可能改变一切、也可能什么都不改变、甚至两者同时发生时，煤炭——至少在英国——终于也开始走上“马”的老路。杰文斯正确地预测了技术进步会增加对煤炭的需求，但他严重低估了英国煤矿以及全球市场满足这种需求的能力。

英国的煤炭产量一直增长到20世纪50年代初。而就在杰文斯写作此书的同时，一位来自宾夕法尼亚州、名叫“德雷克上校”的人（其实并非真正的上校）正在研究如何向地下深处钻探并抽取石油。不久之后，石油和天然气取代了煤炭，就像煤炭曾取代生物质能源一样；而未来某一天，太阳能或许也会取代石油和天然气。英国所有工业规模的煤矿都已关闭，最后一座燃煤电厂也在2024年关闭。

如今，这个国家的煤炭使用量，与1666年相当——那时最常见的职业还是农民。

参考文献：

[1]pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12190018/

[2]trends.google.com/explore?q=%22job%20apocalypse%22%20&date=all&geo=US

[3]mumabusinessreview.org/2019/MBR-2019-03-09-099-120-Lord-EquineIndustry.pdf

[4]www.bts.gov/browse-statistical-products-and-data/national-transportation-statistics/number-us-truck

[5]www.gilderlehrman.org/history-resources/teacher-resources/statistics-trends-american-farming

[6]arstechnica.com/information-technology/2020/09/how-a-hacker-turned-a-250-coffee-maker-into-ransom-machine/

[7]pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10487271/

[8]www.wsj.com/economy/jobs/tech-has-never-caused-a-job-apocalypse-dont-bet-on-it-now-d192b579

[9]jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2841066

文/Annie Lowrey

译/树上的男爵

校对/兔子的凌波微步

原文/www.theatlantic.com/ideas/2026/03/ai-job-loss-jevons-paradox/686520/

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