AI技术使美国劳动者分化：少数获益，多数被边缘化

调查一再显示，劳动者对人工智能心存恐惧。他们担心，人工智能会让自己的技能过时，掏空自己的岗位，最终连工资都保不住。过去三年里，这种焦虑深刻影响了公共讨论、工会谈判和美国国会听证会。

但摩根士丹利研究部门最新发布的一份大规模分析，得出了一个与这种恐惧相反的结论，也悄然揭示了一个更重要的问题：人工智能究竟如何重塑美国经济。

人工智能并没有摧毁就业，反而大幅提高了劳动者的生产率。而那些完成了额外产出的劳动者，自己却未必意识到这一点。

这份摩根士丹利报告由美国首席经济学家迈克尔·加彭及其团队撰写。报告考察了美国各行业的人均产出，并将其与各行业受人工智能影响的程度进行交叉比对。结果相当醒目：在截至2025年底的四个季度里，被归为人工智能暴露度最高四分位的行业，对整体2．4个百分点的生产率增长贡献了1．7个百分点。而一年前，这些行业的贡献仅为0．7个百分点。这样的加速并不细微。

更值得注意的是，这一轮生产率跃升并不是靠裁员实现的。高人工智能暴露行业、中等暴露行业和低人工智能暴露行业的就业走势总体相近。真正拉开差距的是产出，也就是这些劳动者究竟生产了多少。

在高人工智能暴露行业，产出明显加速，就业增长却停滞不前。在低人工智能暴露行业，产出反而放缓。

但如果再看深一层，就会发现一种更复杂的恐惧，而生产率数据根本没有触及它。

总体生产率数据掩盖了企业内部已经开始的一场残酷分化。科技高管、人工智能战略人士丹尼尔·米斯勒近几周关于劳动力市场的观察被广泛传播。他在领英的一篇帖子中表示，真正的变化并不是人工智能取代劳动者，而是人工智能让一小部分顶尖员工能够吸收其余大多数人的工作。

米斯勒写道：“人工智能远远谈不上能够取代一家大公司里的顶尖员工。但企业每年要为处在后75％的成千上万名员工支付数百万美元……公司已经不愿再为表现平平的员工每年花这么多钱。它们更愿意裁掉除最优秀者之外的所有人，再让这些人借助人工智能，把能力放大到原来的10倍甚至100倍。”

按照这种理解，这一轮生产率繁荣并不是让所有人都受益，而是在把更多筹码集中到顶层，同时悄悄将更大一批人推向被替代的边缘。替代他们的未必是机器本身，而是更少数量、却能熟练驾驭机器的人。

更阴暗的一种结果是：即便是那前10％的顶尖劳动者，也可能只是为自己多争取了几年时间，最终仍难逃被替代的命运。

沃曼提出，未来三到五年内，将有三股力量共同关上他所说的“学徒窗口”。第一，是前述质量门槛已经被跨越；第二，是具备自主性的自我博弈机制，这让模型能够在结果可验证的领域里自行评估并改进自己；第三，是单纯的规模效应，也就是额外的人类反馈正在遭遇边际收益递减。当这三股力量汇合时，使普通劳动者得以低价使用人工智能的补贴，也就失去了存在理由。

沃曼对后续局面的判断相当严峻：每月20美元的套餐要么消失，要么退化成依赖广告支撑的残缺产品；最强能力将被锁进企业合同，年费门槛达到数万美元；而在最极端的情形下，这些实验室甚至不再把人工智能作为工具授权给外部使用，而是自己直接下场运营，比如开律师事务所、咨询公司、对冲基金，把经济价值留在自己手里，而不是与他人分享。

换句话说，当前的生产率数据，只是“学徒阶段”的一个切面。在这个阶段，劳动者与实验室的利益几乎完全一致。双方都希望产出更高，而且眼下都能以较低成本实现这一点。

摩根士丹利的经济学家在报告中谨慎指出，随着人工智能应用进一步普及，产出上升而就业稳定的格局“可能会发生变化”。这句保留意见，值得比通常更多的重视。因为一旦重新定价到来，它对不同劳动者的影响绝不会相同。

大型企业可以把数十万美元级别的人工智能合同分摊到成千上万名员工身上，几乎不会明显感受到这种变化。但对小企业、低利润行业以及公共部门的劳动者而言，账就完全不同了。教师、医疗护理辅助人员、市政工作人员等群体，面对的处境会更严峻：那些曾让他们提高效率的工具，原本就是靠低于成本的价格暂时补贴出来的；而等到真正结算时，价格将由大型企业愿意支付多少决定，而不是个人劳动者能够承受多少决定。

目前已经体现在数据中的生产率收益，也许仍会被广泛分享；但创造这些收益的工具，未来却未必还能被广泛获得。

因此，劳动者对人工智能保持警惕，并不算错。他们也许只是过早感受到了真正的威胁，只是时点还没到。眼下被测量到的，不是大规模替代；而真正尚未进入统计的，可能是重新定价。