摘要
- Anthropic经济学团队9月9日发布了经济情景探索器。它把所有职业拆成任务组合，按AI辅助、自动化或新创造任务的比例，计算2030年的美国经济。
- 共有温和、显著、极端三种情景。极端情景下年增长率达15%，经济每四年半翻一番，但失业率超过经济衰退水平，且以能递归式自我改进的AI为前提。
- 三种情景下平均工资都会上涨，但涨幅集中在知识工作之外。知识工作者的工资在显著情景下原地踏步，在极端情景下到2030年下跌超过10%。
Claude模型的开发商Anthropic在9月9日发布的经济情景探索器中，把整个美国经济拆成了一组组任务来计算。把一名护士的一天拆成任务，会得到给病人洗澡、把生命体征记入病历、写出院须知、订购病房物资这些条目。AI会让某些任务更快完成，把某些任务整个接走，对某些任务无从下手，也会创造新的任务。这四种情况在每个职业中的组合各不相同，加总起来就是全国的增长率和失业率，这就是这个模型的设计思路。
这家公司推出这个工具，不是为了兜售预测，而是为了把预测的前提摊开。探索器让用户自己填数值：AI能做到什么程度、普及到多广、是辅助人还是替代人、生产率提升多少、转换职业的人找到新工作要多久。选定之后，就会得到与之对应的2030年经济。用同一个工具的两个人可能看到截然不同的未来，而差异从哪里来，工具也一并展示。
METAL查阅的公司默认情景分为三条线。在温和情景中，AI的影响在宏观指标上不太看得出来。就像互联网当年那样，实际收益是有的，但落在新技术的历史区间之内，而且来得慢。在显著情景中，到2030年AI能够完成所有知识工作的一半，其中多数由它自主处理。不过能做不等于都用，大多数知识工作任务仍然在没有AI的情况下完成。经济以平时两倍的速度增长。在极端情景中，AI在绝大多数知识工作任务上比人更高效，几乎全部自主完成，而且基本不为人创造新的任务。
从数字看，第三种是另一个世界。年增长率达到15%，经济规模每四年半翻一番。整个社会变得史上最富有，但留在知识工作中的岗位大幅减少，失业率超过通常的经济衰退水平。公司明确指出，这一情景以能递归式自我改进的AI和快速普及为前提。METAL此前报道过Anthropic对齐负责人把十年内人类灭绝的概率写为10%以上，同一家公司的经济模型把同一种技术放在最亮眼增长曲线的前提位置，这一点值得并排来读。
普通人预期的是哪一档？公司8月调查了1万多名美国人。把典型受访者的回答输入模型，得到的结果接近显著情景：2030年国内生产总值比没有AI时高10%，整体失业率升至5%左右。约10%的受访者持有相当于极端情景的看法。
这个模型最具社会学意味的部分不是增长率，而是分配。三种情景下平均工资都在上涨。但上涨的位置集中在知识工作之外。知识工作需求下降，那边的工资就承受下行压力；与此同时，AI迅速完成设计和审批这类工作后，真正要开工的项目变多，建筑劳动力的需求随之上升。在显著情景中，知识工作者的工资实际上原地踏步。在极端情景中，到2030年下跌超过10%。
需要转换职业的人数也因情景而异。模型描绘的是程序员和呼叫中心客服转向电工、护士这类AI暴露度低的职业。问题在于转换本身很难。人们不愿换职业，得学新技能，学了也未必能拿到岗位。需要转行的人越多的情景，悬在职业之间的人也越多。在极端情景中，知识工作被迅速自动化，受影响的劳动者可能长期处于失业状态。
份额问题也有数字。现在美国经济每创造1美元，约60美分归劳动，40美分归资本。被自动化的任务增多，这个比例就会向资本倾斜，因为资本能派上用场的地方变多，需求上升，价格随之上涨。模型认为，在显著情景和极端情景中，劳动份额都会明显下降。在极端情景中，尽管经济快速扩张，劳动者整体拿到的那一块却变得更小，以2030年计的劳动收入总额几乎没有变化。蛋糕变大了，劳动者的盘子却没变。公司就这一情景写道："核心挑战不是实现经济增长，而是确保收益被广泛分享、成本不被不均衡地分摊。"
公司把缺失的部分自己写了下来，这一点值得留意。这个模型是1.0版，没有纳入政策应对、经济周期、总需求与金融市场冲击，以及灾难性风险。也没有出现高度能干的机器人的情景。读过初稿的外部经济学家名单里有Daron Acemoglu和David Autor，公司表示没有要求他们认可结论。仍然存在的批评也一并刊出：模型不追踪个体，因此对失业代价的刻画非常粗糙；暴露于AI的职业究竟会萎缩还是反而扩大，尚存疑问；"最极端的情景与其说是情景，不如当作思想实验来读"；反过来，温和情景又低估了数据中已经可见的变化。还有人要求加入数据中心建设带来的总需求效应，目前是缺失的。
模型的制作者横跨Anthropic内外。经济模型和技术报告由Anton Korinek、Chad Jones、Simon Sacher、Tess Cotter和Peter McCrory负责。交互界面由Kelsey Nanan设计，探索器由Kyle Turman开发。公司表示，这个模型将成为其今后支持的劳动力市场研究和政策建议的基础。
总结一下。Anthropic公开了一个把美国经济还原为任务组合的模型，认为2030年会因AI能做到哪一步而分成三条路。三条路上蛋糕都在变大，但知识工作者的份额在缩小，而最亮眼的增长曲线以递归式自我改进为前提。接下来要看两件事：公司预告的下一版是否真的补上缺失的项目，以及这个模型会以怎样的措辞出现在公司的政策建议里。
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