两位经济学家的AGI终极推演：当一切都不再稀缺，人类还剩什么？

关系性部门：人类退守的最后城堡，但地基并不牢固

谷歌DeepMind的AGI经济学总监Alex Imas提出了一个颠覆性概念——“关系性部门”（relational sector）。他指的不是程序员或金融分析师，而是医生亲自问诊、教师面对面授课、咖啡师手工拉花这类带有明显“人味”的服务。在这些领域，消费者为那个具体的人存在而付费，换成AI反而会显著贬值。

Imas用一组真实实验提供了佐证：同一幅艺术版画，标注“人类创作”比标注“AI创作”能卖的价格高出整整一截。然而，一旦版画数量从1幅扩大到500幅，人类版本的价格便急剧下跌——“连接感”和“稀缺性”被大规模复制所稀释，而AI版本的价格几乎纹丝不动。消费者从第一秒起就把AI当作商品，把人类创作当作连接，但连接只有在稀缺时才昂贵。

这意味着，AI接管一切可量化的劳动后，人类或许可以退守到“人本身就是价值”的领域。但关键问题在于：这种偏好到底有多强、覆盖有多广？两位经济学家直言，目前没有人系统测量过。如果消费者在便利和价格面前迅速倒戈，这座最后城堡的地基可能比想象中脆弱得多。

美国劳动收入份额跌至53.8%：两百年法则正在被AGI打破

2025年第三季度，美国劳动收入份额跌至53.8%，这是1947年有记录以来的最低点。背后是一条持续了两百年的经济学经验法则：全球经济产出中大约六成付给劳动者（工资），四成流向资本（利润、股息、租金）。如今，这条法则正在被AGI打破。

DeepMind和OpenAI等实验室招纳经济学家的核心动机，正是要回答：当AI既能写代码又能开卡车，劳动者分到的蛋糕能保住多少？历史数据显示，电话接线员的替代技术早在1920年代就已成熟，但实际替代过程拖了近20年——劳动者没有突然失业，只是缓慢滑入更低薪的岗位。AGI的冲击速度是工业革命的10倍，这种“缓慢滑落”能否重现，还是会被断崖式替代取代，是悬在所有政策制定者头顶的达摩克利斯之剑。

AI更像电力，还是更糟的社交媒体？

对谈中最尖锐的分歧在于AI的财富分配路径。Epoch AI经济学主管Phil Trammell提供了两个锚点：

• 电力模式：AI成为像电力一样的基础设施，各行各业都在用，回报分布在整个市场。没有人会反对电力——公众抵触也会消退。
• 社交媒体模式：少数平台截取绝大部分租金“吃肉”，其余参与者“喝汤”。这恰恰是当下AI行业的真实写照：巨头赚走利润，创作者和普通用户获得流动但微薄的报酬。

目前的情况显然更接近后者。巨额算力投入、大模型训练的高昂门槛，已经让AI成为巨头才能玩得起的游戏。劳动收入份额的持续下滑，也证实了资本回报在加速侵蚀劳动者所得。至于AI能否走到“电力”的位置，关键不在于技术，而在于制度和分配：如果资本持有者极长寿，甚至演化为具有自主目标的ASI（超级人工智能），人类服务的份额只会归零。

ASI终局：冯·诺依曼探测器与人的归零

两位经济学家将推演延伸到了真正的“终局”。冯·诺依曼探测器是一种假想的自我复制太空探测器：飞到一个新星系，用当地资源造出自己的复制品，再指数级扩散。未来经济中如果出现类似实体——无论是极长寿的超级资本持有者，还是有自主目标的AI系统——人类在经济活动中的存在感将被彻底抹去。

更扎心的是，当AI本身成为有自主决策能力的经济参与者后，“增长”和“繁荣”由谁定义，就从哲学问题变成了经济学问题。摩尔定律有个悲观版本：每18个月，计算的价值减半。在这种逻辑下，人类手中的任何可量化资产——技能、学历、甚至黄金——都可能以同样的速度贬值。

人类对赌：寻找那些AI越强、人反而越值钱的领域

那普通人还剩什么？Imas和Trammell给出的建议非常直白：找到那些AI越强、人的参与反而越值钱的领域。这听起来像是矛盾修辞，但现实中确实存在这样的“对冲资产”：

• 高信任度的个性化服务：医生在诊断之外的心理抚慰、教练在训练中的情感反馈、心理咨询师的关系性陪伴——这些需求会因为AI提供的标准化方案而变得更加珍贵。
• 原真性与仪式感：手工制品背后的故事、现场演出的不可复制性、人际互动中的即兴与尴尬——AI可以完美复制结果，但无法复制过程。
• 决策与方向定义：杨立昆在访谈中提到，未来的智能应是“决定做什么”而非“执行任务”。人类将收缩到制定目标、判断价值、选择路径的顶层。这些活动本质上依赖稀缺的认知判断力和权力框架，短期内无法被完全自动化。

但所有这些都建立在一个没有答案的前提之上：当一切都不再稀缺时，“人”本身还能保持稀缺吗？两位经济学家没有给出答案，而是把问题留给了正在经历这场变革的每一个人。