AI技術使美國勞動者分化：少數獲益，多數被邊緣化

調查一再顯示，勞動者對人工智能心存恐懼。他們擔心，人工智能會讓自己的技能過時，掏空自己的崗位，最終連工資都保不住。過去三年里，這種焦慮深刻影響了公共討論、工會談判和美國國會聽證會。

但摩根士丹利研究部門最新發布的一份大規模分析，得出了一個與這種恐懼相反的結論，也悄然揭示了一個更重要的問題：人工智能究竟如何重塑美國經濟。

人工智能并沒有摧毀就業，反而大幅提高了勞動者的生產率。而那些完成了額外產出的勞動者，自己卻未必意識到這一點。

這份摩根士丹利報告由美國首席經濟學家邁克爾·加彭及其團隊撰寫。報告考察了美國各行業的人均產出，并將其與各行業受人工智能影響的程度進行交叉比對。結果相當醒目：在截至2025年底的四個季度里，被歸為人工智能暴露度最高四分位的行業，對整體2．4個百分點的生產率增長貢獻了1．7個百分點。而一年前，這些行業的貢獻僅為0．7個百分點。這樣的加速并不細微。

更值得注意的是，這一輪生產率躍升并不是靠裁員實現的。高人工智能暴露行業、中等暴露行業和低人工智能暴露行業的就業走勢總體相近。真正拉開差距的是產出，也就是這些勞動者究竟生產了多少。

在高人工智能暴露行業，產出明顯加速，就業增長卻停滯不前。在低人工智能暴露行業，產出反而放緩。

但如果再看深一層，就會發現一種更復雜的恐懼，而生產率數據根本沒有觸及它。

總體生產率數據掩蓋了企業內部已經開始的一場殘酷分化。科技高管、人工智能戰略人士丹尼爾·米斯勒近幾周關于勞動力市場的觀察被廣泛傳播。他在領英的一篇帖子中表示，真正的變化并不是人工智能取代勞動者，而是人工智能讓一小部分頂尖員工能夠吸收其余大多數人的工作。

米斯勒寫道：“人工智能遠遠談不上能夠取代一家大公司里的頂尖員工。但企業每年要為處在后75％的成千上萬名員工支付數百萬美元……公司已經不愿再為表現平平的員工每年花這么多錢。它們更愿意裁掉除最優秀者之外的所有人，再讓這些人借助人工智能，把能力放大到原來的10倍甚至100倍。”

按照這種理解，這一輪生產率繁榮并不是讓所有人都受益，而是在把更多籌碼集中到頂層，同時悄悄將更大一批人推向被替代的邊緣。替代他們的未必是機器本身，而是更少數量、卻能熟練駕馭機器的人。

更陰暗的一種結果是：即便是那前10％的頂尖勞動者，也可能只是為自己多爭取了幾年時間，最終仍難逃被替代的命運。

沃曼提出，未來三到五年內，將有三股力量共同關上他所說的“學徒窗口”。第一，是前述質量門檻已經被跨越；第二，是具備自主性的自我博弈機制，這讓模型能夠在結果可驗證的領域里自行評估并改進自己；第三，是單純的規模效應，也就是額外的人類反饋正在遭遇邊際收益遞減。當這三股力量匯合時，使普通勞動者得以低價使用人工智能的補貼，也就失去了存在理由。

沃曼對后續局面的判斷相當嚴峻：每月20美元的套餐要么消失，要么退化成依賴廣告支撐的殘缺產品；最強能力將被鎖進企業合同，年費門檻達到數萬美元；而在最極端的情形下，這些實驗室甚至不再把人工智能作為工具授權給外部使用，而是自己直接下場運營，比如開律師事務所、咨詢公司、對沖基金，把經濟價值留在自己手里，而不是與他人分享。

換句話說，當前的生產率數據，只是“學徒階段”的一個切面。在這個階段，勞動者與實驗室的利益幾乎完全一致。雙方都希望產出更高，而且眼下都能以較低成本實現這一點。

摩根士丹利的經濟學家在報告中謹慎指出，隨著人工智能應用進一步普及，產出上升而就業穩定的格局“可能會發生變化”。這句保留意見，值得比通常更多的重視。因為一旦重新定價到來，它對不同勞動者的影響絕不會相同。

大型企業可以把數十萬美元級別的人工智能合同分攤到成千上萬名員工身上，幾乎不會明顯感受到這種變化。但對小企業、低利潤行業以及公共部門的勞動者而言，賬就完全不同了。教師、醫療護理輔助人員、市政工作人員等群體，面對的處境會更嚴峻：那些曾讓他們提高效率的工具，原本就是靠低于成本的價格暫時補貼出來的；而等到真正結算時，價格將由大型企業愿意支付多少決定，而不是個人勞動者能夠承受多少決定。

目前已經體現在數據中的生產率收益，也許仍會被廣泛分享；但創造這些收益的工具，未來卻未必還能被廣泛獲得。

因此，勞動者對人工智能保持警惕，并不算錯。他們也許只是過早感受到了真正的威脅，只是時點還沒到。眼下被測量到的，不是大規模替代；而真正尚未進入統計的，可能是重新定價。