我一直在密切關注人工智慧的發展動態，參與其中，公開學習，與開發者、創始人以及普通人交流，試圖弄清楚哪些是真知灼見，哪些是噪音。
我總是聽到同樣的故事，以同樣的方式，由同樣的人講述：
“人工智慧將會取代開發人員。沒有人會失業。通用人工智慧（AGI）即將到來。”
每次，說這話的人都是為了募款。
我們來談談實際發生了什麼。
OpenAI、Anthropic 和其他大型實驗室正在進行一場軍備競賽。這場競賽不僅是爭奪人才或運算能力，更是爭取資金。我們談論的是數十億美元的融資輪。為了支撐如此高的估值，他們需要一個足夠精彩的故事。
那麼，你能說的最宏大的故事是什麼呢？
“我們的產品可以取代高價值的白領員工。”
這是推銷話術。不是說給你聽的，而是說給投資人聽的。
以下是所有你永遠不會看到的推介簡報中常用的計算方法：「我們的人工智慧可以取代十個年薪 15 萬美元的人。這意味著每個客戶價值 150 萬美元。有 50 萬家公司符合我們的理想客戶畫像 (ICP)。這意味著潛在市場規模 (TAM) 高達 7500 億美元。」
沙丘路全場起立鼓掌。
但關鍵在於，這種數學方法只有在你相信人會消失的情況下才成立。
我不這麼認為。 （劇透：200年的經濟史也不這麼認為。）
進入傑文斯悖論
1865年，一位名叫威廉·史丹利·傑文斯的經濟學家注意到了一件奇怪的事。英國剛研發出效率極高的蒸汽機，煤炭燃燒效率大幅提升。所有人都認為煤炭的使用量會下降。
它上漲了。大幅上漲。
因為當某些東西變得更便宜、更有效率時，人們不會只是維持同樣的消費量，而是會增加消費量，而且會大幅增加。新的應用場景會湧現，新的產業會形成，需求將會爆炸性成長。
這並非無關緊要的腳註，而是經濟史上最有據可查的模式之一，而且它直接適用於人工智慧領域當前的發展趨勢。
這種情況以前發生過。每次都這樣。
我舉幾個你應該比較熟悉的例子。
自動櫃員機原本是要殺死銀行櫃員的。
1970年代和1980年代自動櫃員機普及時，人人都以為銀行櫃員的時代結束了。一台能吐錢的機器？收拾東西走人吧，三號窗口的凱倫。
實際情況是：銀行櫃員的數量增加了。自動櫃員機的出現降低了開設銀行分行的成本，因此銀行開設了更多分行。而這些網點需要人手。櫃員的工作內容從清點現金轉變為為客戶提供諮詢和銷售金融產品。這份工作並沒有消失，反而演變和擴展了。
電子表格原本應該扼殺會計師。
VisiCalc 和後來的 Excel 實現了過去需要團隊花費數天才能完成的計算自動化。當時的擔憂並非空穴來風。既然電子表格能更快完成，為什麼還要僱用會計？ （結果證明，還是得有人向 CEO 解釋為何電子表格顯示公司破產。）
實際情況是：會計師的數量激增。突然之間，每家小企業都能負擔得起專業的財務分析。對能夠解讀、制定策略並提供相關建議的人才的需求，遠遠超過了以往。工具並沒有取代人，反而為會計師創造了更大的市場。
雲端運算本應扼殺運維工程師。
「你不再需要伺服器機房，也不再需要係統管理員。把系統放到雲端就行了。」 這是他們的宣傳口號。某位系統管理員讀到這番話時，不禁感到一陣寒意。
實際情況是：DevOps 成為科技業成長最快的職位之一。基礎設施變得更加複雜，而不是更簡單。仍然需要有人來架構它、保護它、優化它，並在凌晨三點尋呼機響起時確保它正常運作。工具變得更好了。對了解這些工具的人才的需求也更大了。
網路原本被認為會扼殺零售業的工作。
電子商務本應讓實體店變得多餘。不再需要收銀員，不再需要銷售人員。
實際情況是：網路催生了一個全新的零售業就業類別，包括物流中心、物流、客戶體驗、數位行銷、內容創作和社群媒體管理。如今，美國與零售業相關的就業機會比亞馬遜出現之前還要多。
模式總是相同的。技術進步使產品價格下降。價格下降意味著更多人使用。更多人使用意味著更多需求。更多需求意味著更多就業機會。有時是不同類型的工作，但數量總是會更多。
每一次都是如此。
那麼，為什麼「工作正在消失」的說法會一直存在呢？
因為它有用。不是對你有用，而是對募款人有用。
如果你是一家人工智慧實驗室，想要證明自己估值超過1000億美元，那麼你的故事就必須夠震撼。 「我們幫助人們提高一點生產力」這種說法不足以讓創投家掏出支票簿。 「我們取代了整整一類勞動者」則不然。
問題不在於他們是否真的在說謊，而是他們的說辭帶有明顯的自我推銷意味。當一家人工智慧公司的CEO談到要根據「被替代工人的成本」來為產品定價時，這並非什麼經濟學見解，而只是披著實驗外衣的銷售說辭。
我明白。創投需要宏大的故事才能放出大筆投資。創辦人需要這些投資來發展業務。這就是遊戲規則。我對此並不反感。
但我們不必把他們的融資方案奉為圭臬。你不會接受一家商業模式依賴你沒有職涯發展的公司的職涯建議吧？
真正的機會在於擴張，而非替代品。
我認為實際情況是這樣的，這比那些悲觀的說法精彩得多：
人工智慧即將使數百萬人能夠做到他們以前做不到的事情。
並非因為它取代了他們的技能，而是因為它增強了他們的技能。
不會寫程式碼的行銷人員現在可以建立內部工具；負擔不起法律審查的小企業主現在可以獲得可靠的初步審查結果；請不起家教的學生現在可以在凌晨兩點獲得一對一輔導；請不起十人團隊的單槍匹馬創始人現在可以像擁有一個團隊一樣高效地發布產品。
那不是替代，那是擴張。那是傑文斯悖論的即時演繹。
當你拓展可能性時，工作不會減少，反而會創造出新的工作。這些工作目前還沒有名字，我們無法預測它們會是什麼樣，因為它們將由我們現在正告誡要感到恐懼的人創造出來。
自我實現的預言問題
真正讓我感到恐懼的不是人工智慧本身，而是圍繞著人工智慧的各種說法。
因為敘事塑造行為。如果每個開發者都認為自己的工作即將消失，他們就會停止對自身技藝的投入。公司會因為「人工智慧會解決一切」而凍結招募。學生會放棄電腦科學專業。組織會因為「等待人工智慧變得更好」而推遲專案。
恭喜！我們用氛圍製造了一場經濟衰退。
然後會發生什麼事？經濟放緩。不是因為科技發展需要放緩，而是因為我們集體灌輸了這種觀念給自己。
這才是真正的危險。不是人工智慧搶走我們的工作，而是我們因為輕信別人的C輪融資計畫而拱手讓出工作。
技術樂觀主義並不天真，失敗主義才是。
我知道「技術樂觀主義」有時名聲不好。人們認為這意味著忽視問題或對技術盲目樂觀。
我說的不是這個。
我指的是回顧兩百年的經濟史，從中發現一種模式。每一次重大的科技浪潮都創造了比它所取代的更多的繁榮、更多的工作和更多的機會。當然，這並非一帆風順，也並非沒有轉型期。但最終的結果始終是經濟擴張。
印刷術並沒有扼殺抄寫員，也沒有創造任何東西。它催生了整個出版業、掃盲運動，最終催生了現代知識經濟。 （對不起，抄寫員們。但同時，也感謝所有識字的人。）
汽車的出現不僅終結了與馬匹相關的就業崗位，還催生了郊區、供應鏈、旅遊業，以及一個圍繞製造業和基礎設施建立的龐大中產階級。
網路並非只扼殺了一些工作崗位，它還創造了數百萬個新的工作崗位，其中包括“網紅”，說實話，這完全是出乎所有人的意料。
人工智慧也會如此。如果我們放任不管的話。
關鍵在於：如果我們放任不管。
我們創造我們選擇看到的世界。
這是我感受最深的部分。
現在，我們正處於十字路口。這項技術很強大，潛力巨大。但它的發展方向取決於我們如何看待它。
如果我們一致認為人工智慧是用來取代員工的工具，它就會變成那樣。公司會用它來裁員。員工會被視為需要削減的成本。而我們將建構一個更小、更殘酷的未來。
但如果我們集體認定人工智慧是擴張的工具，那麼情況就完全不同了。
更多人投身建設。更多問題得以解決。更多小型企業與大型企業競爭。更多人具備以往需要整個團隊才能完成的能力。更多創意，更多實驗，更多嘗試。
這並非一廂情願的想法。每次我們降低某項強大功能的成本並使其更易於使用時，都會發生這種情況：需求曲線一如既往地上升。
我對開發者的請求
如果你正在 dev.to 上閱讀這篇文章，你很可能是一位開發者，一位對科技的使用和討論方式有影響力的人。
所以我的請求是這樣的：
別再把人工智慧末日論調當成定論了。它們不是，它們是行銷手段。
當公司裡有人說「我們還要招募人嗎？人工智慧不就能勝任了嗎？」時，一定要反駁。答案幾乎總是：人工智慧會讓這個人更有效率，而不是讓他變得多餘。
當你看到「通用人工智慧將取代所有開發人員」之類的標題時，不妨問問自己：誰會因為我相信這種說法而受益？追根溯源。你會發現，幕後往往是某個擁有股權結構表、商業計劃書，以及一個讓你感到恐懼的具體數字的人。
當你使用人工智慧進行開發時，要著眼於擴展性。開發能提升更多人能力的工具。開發能夠創造新可能性的產品，而不僅僅是自動化舊的可能性。
因為定義這個時代的建設者，不會是那些利用人工智慧降低成本的人，而是那些利用人工智慧創造前所未有的事物的人。
工作崗位不會消失，反而會以我們目前無法想像的方式倍增。但這只有在我們相信這一點並據此進行建設的情況下才會發生。
你怎麼看？我是不是太樂觀了？或者說，這種末日論調其實只是我們不知不覺內化的募款策略？我很想聽聽那些每天都在用人工智慧進行開發的人的看法。
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