打开一个平台，想找个活生生的脑子来碰撞、来思考，结果迎面而来的却是无穷无尽的垃圾内容，这种感觉真让人窒息。我们被许诺了一个超级连接的时代，却眼睁睁看着共同拥有的物理空间枯萎，而那个被许诺的数字公共空间，最终不过是一个巨大的广告牌，越来越多地由机器人阅读和生成。

这已经够糟糕了。但我想谈的更糟。不妨称之为“经济已死”理论。

AI产业有个数字问题。

OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta AI、微软：这些公司在大型AI基础设施上的总投资已达数千亿美元，未来十年预测将达数万亿美元。光是OpenAI一家，估值就超过了8000亿美元。Anthropic至今尚未实现任何年度盈利，但估值也同样高得离谱。这些数字需要一个足够大的市场来支撑。

而全世界只有一个市场有这么大：全球劳动力市场。

正当我们为发现如何在协同工作中使用claude.md文件而兴奋时，这个行业却在兜售另一种现实。每一份AI代理“能顶十个分析师”的投资者演示，其实都在告诉你同一件事：产品的核心就是替代劳动力。那些更温和的说法（“副驾驶”、“助手”、“增强”）只是营销。底层的财务模型要求，以文明规模消灭人力成本中心。如果不能做到这一点，这些公司就是资本主义历史上最被高估的资产。那些开出支票的人，可没有烧掉数万亿美元只为了一个更好的自动补全，和无穷无尽的、没人看的冗长备忘录的习惯。

AI公司现在自己搭建基准来证明这一点。OpenAI的GDPVal基准测试，衡量模型在44个职业上的表现，从房地产经纪人到新闻分析师。AI生产力指数则评估模型在四个特定专业角色上的表现：投行分析师、管理顾问、大型律所律师、初级保健医生。这些瞄准镜，直接对准了专业阶层。正如OpenAI的一位评估负责人告诉《纽约时报》的：¹ 在几个月前还没有任何模型能完成的任务上，现在的模型已经“相比人类专业人士获得了超过80%的胜率”。一位曾是银行家的研究团队成员“不断震惊于模型能做多少她过去的工作”。

那么，我们就信他们一次。假设技术如宣传所言奏效，AI系统能以人类工人一小部分的成本，完成大多数认知劳动。接下来会发生什么？

顺着钱的方向，走三步。

第一步：一家公司引入AI，替代了其相当一部分员工。成本下降，利润率扩大，股价上涨。财报电话会议上人人满意。当Block公司的杰克·多西在3月以AI编码代理为由裁掉近半数员工时，投资者反应热烈，股价在盘后交易中飙升了25%。市场奖励了对人类劳动力的消灭，价值直接而大规模地转移给了股东。

第二步：被替代的工人失去收入。他们削减开支。他们过去光顾的商家收入下降。其中一些商家也采用AI来降本，从而加剧了失业问题。整个经济体的消费需求开始萎缩。

第三步：那个靠裁员省了钱的公司发现，它的客户总体上正是其他公司的员工。收入增长停滞。原本应作为效率投资的AI订阅，结果却成了摧毁自身市场的帮凶。

沃顿商学院的经济学家Brett Hemenway Falk和Gerry Tsoukalas最近在一篇论文中恰如其分地描述了这种动态，题目就叫《AI裁员陷阱》。在竞争性市场中，一家自动化公司获得了替代工人的全部成本节约，却只承担了由此造成的需求破坏的一小部分。在一个有20个竞争对手的市场中，每家公司只感受到它自己破坏的需求的1/20，其余部分都落在了对手身上。这就产生了一个囚徒困境：每家公司理性地选择自动化，程度超过社会最优水平，因为削减劳动力成本的个体激励，总是压倒消灭消费支出所带来的分散、共同的后果。AI越强大，情况越糟。生产力的提高，使得比对手更快自动化带来的利润差距扩大，加剧了奔向集体毁灭的军备竞赛。

有时，裁员甚至发生在高管们还不知道AI是否能胜任工作之前。曾在OpenAI工作过的经济学家Zoë Hitzig告诉《纽约时报》：“当CEO们说他们因为AI而裁员时，其他人也会觉得他们必须这么做。这种动态可能让变化发生得比效率所要求的更快。” 用创新语言包装起来的羊群效应。

亨利·福特明白（这个故事可能虚构，但原理正确），他的工人需要挣到足够的钱来买他的车。而AI经济正在消灭工人，却还指望车能继续卖出去。只不过，软件的边际成本近乎为零，所以全部的价值主张就在于消灭人力成本中心。产品本身，就是对客户基础的清除。

乐观主义者会告诉你，这只是生产力提升。经济以前也吸收过自动化带来的冲击；农业就业从美国劳动力的90%下降到2%，文明依旧延续。MIT的David Autor显示，今天大约60%的工作在1940年时并不存在。新技术创造了新的工作类别。没错。但关于过去的观察和自然法则之间是有区别的，乐观主义者们一贯混淆两者。农业转型花了一百四十年。牛津大学的Carl Benedikt Frey记录到，工业革命花了七十年时间，被替代的工人工资和就业才得以恢复。在此期间，工资停滞，劳动收入份额崩溃，利润飙升，不平等急剧恶化，其政治后果包括宪章运动和广泛的社会动荡。正如Frey所说：“大多数经济学家会承认，技术进步在短期内会造成一些调整问题。但很少人注意到，这个‘短期’可能持续人的一生。”

把这个时间线跟AI产业正在推进的时间表比比。前国家经济委员会副主任Bharat Ramamurti将其与“中国冲击”相提并论——当年生产转移到海外，制造业工作岗位流失，重塑了美国政治。“中国冲击用了好几年才展开，而这件事可能两年内就发生，”他告诉《纽约时报》。“这些公司在开发模型上花了太多钱，它们面临着巨大的压力，必须通过快速采用来产生收入。”

以往的自动化替代的是工作中的特定任务。动力织布机替代了手工织布，电子表格替代了手工计算，等等。每次，技术都是狭窄的。而通用人工智能则同时、全面地威胁着所有行业的认知劳动。经济学家Wassily Leontief在1983年就预见到了这一点，他把人类劳动比作马。美国马的数量从1840年的900万匹增长到1900年的2100万匹，似乎对技术变革免疫。但在内燃机出现后的六十年里，马的数量暴跌了88%。马并非因为恶意而被淘汰，而是养着它们不再经济。Leontief的观点是，没有经济规律能阻止同样的事情发生在人类身上。

Daron Acemoglu（2024年诺贝尔经济学奖得主，这个话题上最严谨的声音）发现，在1987年到2017年间，“新技术的替代效应远远超过了其生产力和再就业效应。”新任务的出现速度，不足以吸收被替代的工人。他对AI的评估更为尖锐：公司正在部署他所说的“过度自动化”，用AI来消灭工作岗位，却没有带来显著降低的生产成本，同时还施加了巨大的社会成本。在许多应用中，这项技术并不足以证明其造成的替代是合理的。自动化，只是为了股价，而不是为了真正的生产力。

当你的客户正是你消灭掉的东西时，谁是你的客户？

针对大规模AI失业的每一个提议解决方案，都将其视为资源分配问题。全民基本收入。再培训计划。“休闲经济”。其假设是，如果你给人们寄支票，他们会在爱好和社区中找到意义。他们会画画，会种花，终于会写出那本小说。

这纯粹是不懂历史的扯淡。

我们不必去猜测，当经济功能从社区中消失时会发生什么。Anne Case和Angus Deaton关于“绝望之死”的研究，追踪了集中在教育程度较低、过去依赖制造业的人口中不断上升的自杀、药物过量和酒精性肝病死亡率。其机制不仅仅是贫困。我们失去了任何经济上的意义感，随之失去的是社会地位和对未来的预期。那些围绕已经离开的产业组织起来的社区，取代工作岗位的是阿片类药物、家庭暴力，以及在这个地球上最富有的国家里逐年下降的预期寿命。

布鲁金斯学会的Molly Kinder在《纽约时报》的文章中明确指出了这种联系：“我们的经济增长异常强劲，物价下降了，但有明显的输家。”AI公司关于富足的话语，重复着当年全球化的承诺。而这一次，输家将不仅限于中西部的制造业城镇。“我采访过很多大学生，他们对未来意味着什么极度恐惧，”Kinder告诉《纽约时报》，“他们的叙述与中西部的那些蓝领工人完全一样。”旧金山二十多岁的软件工程师和俄亥俄州失业的工厂工人，面对着同一个问题：当市场决定我的技能一文不值时，会发生什么？

Guy Standing关于“不稳定无产者”的研究增加了结构性维度。永久性经济不安全的心理后果会腐蚀社会凝聚力，不管房租是否付得起。四十年的新自由主义政策加上数字加速，已经创造了这个阶级。AI加速则将其扩大到包括那些以为自己是安全的、受过大学教育的专业人士。

Piketty（绝非保守派）认为UBI未能解决根本的结构性问题：“不平等地获得教育和医疗、低薪低生产率的工作、失灵的市场、腐败和累退的税收制度。”David Shor的民调数据从另一个方向证实了这一点：UBI在美国选民中不受欢迎；而联邦工作岗位保障更有市场。人们不想要一张支票。他们想要工作。他们想要目标。

Anthropic自己的研究记录了比失业更糟糕的事情：主动的去技能化。依赖AI编码代理的初级工程师，完成任务并没有快多少，而在之后的测试中，他们对自己工作的理解却更少了。这项技术在让下一代工人与自己竞争工作的同时，正在削弱他们的专业技能。再培训的论点假设人们可以发展新技能来保持相关性。但证据表明，这些工具正在阻止他们发展任何技能。

在这些公司需要证明其估值合理的规模上，你所面对的社会不稳定，会让当下的民粹主义时刻显得小儿科。数千万处于生产年龄的人，没有经济功能，没有清晰的路径获得一个，并且清楚地知道对他们做这些事的人是有史以来最富有的人类。Stiglitz指出，AI将冲击“常规白领工作”——那些自认为不受制造业冲击影响的受过大学教育的案头工作。会计师、分析师、初级律师、放射科医生、软件开发人员。专业阶层，这个构成发达民主国家政治稳定支柱的群体。

关于暴力，你能说的最诚实的话是，没有人想要它，但产生暴力的条件，正被那些显然从未翻开过历史书的人以极高的效率制造出来。它正在发生。四月，有人试图在Sam Altman家纵火。另一名袭击者袭击了批准当地数据中心项目的印第安纳波利斯市议员。Palantir的CEO Alex Karp最近在一个小组讨论上说：“AI在美国最大的挑战是政治动荡。如果我私下和同行坐在一起，我会告诉他们，这个国家可能会在政治上爆炸，而当国家爆炸时，我们谁都赚不到钱。” 值得称赞的是，Karp公开说了这话。他的大多数同行只会在阅后即焚的Signal聊天中发表此类观察，正如Jasmine Sun所报道的，科技高管们在那里吹嘘他们计划自动化掉哪些岗位。

从Thiel Fellowship到理性主义博客再到有效利他主义运动，一种思想脉络贯穿硅谷，它们把自己的智力框架当作天启般认真对待。这些人认为他们处于人类思想的前沿。

而他们的水平，实际只有哲学系大二学生的程度，只不过装备了巨大的信心，却对反方论点一无所知。

从尼采说起，因为硅谷热爱尼采——或者更准确地说，热爱一个会让尼采本人更快发疯、更快去抱马的那个版本。超人理论被拿来为那个非凡的创始人辩护，那个超越传统道德的 visionary，因为他运作在更高的层面上。尼采诊断的是形而上学确定性崩溃后的意义危机，而不是为那些靠卖广告技术致富的人写管理哲学。超人讨论的是个体在无神宇宙中与意义创造的关系。这与Peter Thiel是否应免于民主问责毫无关系。尼采会把这些人都归类为“末人”——那些眨眨眼，说“我们发明了幸福”，把舒适和优化误认为人类繁荣的家伙。他会他妈极度厌恶他们。

模式重复出现。有效利他主义是被从未遇到过Bernard Williams、或Derek Parfit本人对后果主义推理含义的痛苦挣扎、或两个世纪哲学文献解释为什么天真的期望值计算在无限定原则下会产生可怕后果的人重新发明的功利主义。EA运动把自己走入了Sam Bankman-Fried的灾难，是因为它采用了一个道德框架却不理解其失败模式。这就是跳过了课程作业直接参加期末考试的结果。

长期主义，AI加速主义的哲学引擎（无论其支持者是否承认），是Parfit思想的无聊翻版，却缺少了那份严谨。其论点（我们应该为假设中数万亿未来生物的福祉进行优化，并且为了这个目标承受当前的代价是可以接受的）是一个任何称职的伦理学家都能用一个下午拆解掉的框架。它没有限定原则。它无法区分真正的道德紧迫性和“说话者本来就在做的事具有宇宙重要性”这一自利结论。在实践中，它是一个机器，用于为那些认定自己是最适合管理人类物种未来的人进行权力集中提供正当理由。多么方便。

理性主义者社群重新发现了贝叶斯 epistemology，并把它当作天启，却显然不知道科学哲学自1920年代以来就一直在研究这些问题。博客文章被当作奠基性文本。从未读过Kuhn或Lakatos或Feyerabend的人，凭空构建了一套认识论，对自己所建之物惊叹不已，然后将其用作影响数十亿人决策的知识基石。其自信与深度成反比。规模化的达克效应。

智力上的贫乏也延伸到了经济学。Acemoglu发现，目前经济中只有4.6%的任务通过AI自动化具有成本效益。他预测AI未来十年对总生产力的影响：0.66%。高盛在2023年（在我们开始看到这事态的全貌之前）预测为7%。麦肯锡预测每年在0.5%到3.5%之间。有人错得离谱，而那些花钱的人，并不是拿着诺贝尔奖的人。2025年接受调查的公司中，超过90%报告称，尽管在AI上投资了2500亿美元，但对就业或生产力没有可衡量的影响。Torsten Slok：“AI无处不在，除了传入的宏观经济数据中。” 这些人已经决定了未来是什么样的，并且正花着别人的钱，试图将其变为现实。

这帮家伙总会露出马脚。OpenAI在四月发布了一份白皮书，呼吁“智能时代的产业政策”，里面充满了激进进步的建议：32小时工作周、提高公司税和资本利得税、一个为所有公民提供AI公司股权的“公共财富基金”。同一时期，OpenAI的总裁帮助资助了一个超级政治行动委员会，花费超过200万美元投放广告反对Alex Bores——一位纽约国会候选人，他的“罪行”是提议对大型AI开发商进行安全监管，并对AI征税以资助向美国人直接付款。该公司取消了一项之前将投资者回报限制在初始投资一百倍的利润上限。OpenAI的首席说客Chris Lehane系统性地降低了可能产生不利结果的内部研究的优先级。“每当有人写了一篇谈论AI某些负面方面的论文，”一位同事告诉《纽约时报》，“他会说，‘在我们找到解决方案之前，我们不会发布关于某个问题的东西。’” Lehane自己的描述是：“我们想做应用物理，而不是理论物理。” 讲那个对我们有利的故事，而不是真实的故事。

一个哲学系大一学生误读了尼采，写出一篇烂论文，得了个C。一个亿万富翁误读了尼采，围绕误读构建了一整套政治哲学，并用一个小国的GDP为其提供资金。这他妈简直疯了。

这些人不是严肃的人。他们对积累和赢是认真的。但对于他们所建造之物的关键问题——我们彼此亏欠什么，什么使生命值得过，当你移除人类能动性的物质基础时文明会怎样——他们并不认真。这些问题，人类历史上最优秀的思想家已经思考了数千年。硅谷对它们的参与，相当于在跨大西洋航班上读了个 CliffsNotes，落地就确信自己精通了整个经典。

而他们想要重构文明。

阿尔贝·加缪与让-保罗·萨特及法国左派决裂，是因为一个最具体的政治问题：今天活着的人，能否被当作追求更美好未来的可接受代价？²

萨特和其他哲学家说：可以。历史有方向。革命需要牺牲。加缪说：不行。任何将活着的人置于假设的未来之下的思想体系，都已经犯了根本的道德错误。一旦你接受了这种逻辑，就没有任何限定原则了。任何暴行都可以被正当化。任何当前的苦难都可以被合理化，作为通往辉煌产出的必要投入。

这就是AI加速主义论证的结构。这项技术最终将使人类受益（数万亿未来人类，我们难以想象的富足和有意义的生活），所以当前的破坏是可以容忍的。失业的工人、被掏空的社区、民主杠杆的削弱、权力集中在少数几个将自己豁免于自身项目后果的私人行为者手中：遗憾但必要。期望值的数学算出来就是这样。

初创公司Mechanize（其既定使命是“实现经济的全面自动化”）的创始人们明确表达了这一逻辑：“唯一真正的选择是，是我们自己加速这场技术革命，还是等待别人在我们将缺席的情况下发起它。” 技术决定论作为道德免责声明。未来是固定的。我们唯一的选择是是否率先建造它。因此，我们在此过程中所做的一切都不需要正当化，因为终点从未掌握在我们手中。他们和那些把异见者送去古拉格的马克思主义者做着相同的论证。

加缪把他的思想遗产押注在这样一个主张上：站在你面前的这个人，不是一个效用函数的输入量。他们的苦难不会被一个他们可能永远看不到的未来状态所救赎。他们的尊严不能用来讨价还价以换取预期结果。现在存在的人（拥有即将失去的工作、养活着的家庭、依赖正常运转的地方经济的社区的人）才是核算的单位。不是抽象的人类。不是长期主义者为了赢得他们期望值计算而召唤出来的那些数万亿的未来生物。

一旦放弃这一承诺，大门就向每一种形式的合理化残酷敞开——二十世纪花了一亿条生命试图教我们拒绝的东西。

整个AI加速主义事业就建立在对这一承诺的放弃之上。它要求现在的人为未来的利益承担代价（他们可能永远看不到这些利益），分配给尚未存在的人，由一个自我任命的、完全置身于后果之外的阶层来管理。Altman的“通用基本计算”提案，如果你眯眼看，承认了他正在建造的未来需要一个新的分配机制。但在这个提案中，他恰恰是那个进行分配的人。换了个更好品牌的封建主义。

Jasmine Sun最近报道，科技行业消息人士“在私下谈话中对AI对劳动力市场的影响表达了更为极端的担忧，但一旦我打开麦克风，他们突然就变成了乐观主义者。” 他们知道自己在建造什么。他们知道它会做什么。他们在公开场合表现出乐观，因为不这样做的代价就是承认，他们用职业生涯和财富押注的东西将使相当一部分人类陷入痛苦，而他们仍然在这么做。Amodei曾写道，Anthropic“目前正在为我们自己的员工考虑一系列可能的出路”，暗示即使是建造这项技术的人，也可能对它的需求来说是多余的。他把这描述为富有同情心。再读一遍，这是一个CEO在告诉他的员工，他们的工作，同样也是暂时的。

我不想纠结于AI能否做到这些公司声称的那些事。它很可能能做到，尽管目前的证据表明宣传与产品之间的差距巨大，而且严肃的经济学家认为生产力提升只是行业预测的一小部分。但Acemoglu的核心发现是，AI不需要具有革命性就能造成破坏。“如此一般的”自动化（替代工人方面表现平平但足够便宜以致无论如何都会被采用的技术）仍然会大规模替代工人，同时带来的生产力提升却令人失望。最坏的结果可能不是超级智能AI，而是足够好的AI，被追逐股价的公司积极部署，为了季度激励而消灭它实际上并不能很好完成的工作。

有没有任何有能力影响这一转变的人，认真思考过这对今天活着、却对此没有任何投票权的人们意味着什么？

没有。

改变这个答案的窗口并非无限。监管捕获已经深入：2025年前三季度，AI相关投资占了美国经济增长的39%，使得联邦政府在维持这种繁荣中有了既得利益。Amodei本人也承认，这导致了“科技公司不愿批评美国政府，以及政府对AI极端反监管政策的支持。” 监管者和被监管者已经合流为单一利益。立法者与他们本应监管的行业之间的专业知识不对称，是无法逾越的。反馈循环（AI系统为AI系统的治理提供建议）正在闭合。

那些可能起作用的干预措施是已知的。AI基础设施中的公共所有权股份。积极的反垄断执法。对自动化劳动征收真正的税。Branko Milanovic的方案一如既往地直接：更广泛地分散资本所有权，对最高的资本收入更激进地征税。这些都没有技术难度。它们都需要运作良好的民主机构，并且有意愿去挑战人类历史上最富有的公司。而那些需要被征税的公司，正花费数百万美元去击败提出这些政策的政客。

死亡的经济，不是一个什么都不发生的经济。很多事会发生。GDP甚至可能增长；AI相关投资已经在撑着它了。死亡的经济是指：很多事都在发生，但没有一件需要你。文明的产能被一个系统攫取，而你在这个系统中没有股份、没有投入、没有投票权。建造这个系统的人告诉你，他们认为你不应该有发言权。他们在私下表达对后果的警觉，在公开场合却表现乐观。他们发布白皮书呼吁激进再分配，同时又资助超级政治行动委员会去摧毁提出这些政策的政客。

注释：

1

This essay relies frequently on the outstanding reporting of Jasmine Sun’s April 30, 2026 piece in the New York Times, which you can find at: https://www.nytimes.com/2026/04/30/opinion/ai-labor-work-force-silicon-valley.html

I’m not going to link it for every quotation pulled from Sun’s piece, so if a direct quotation is not cited individually, I have pulled it from Sun’s reporting.

2

This event, incited by Camus’s publication of The Rebel and Sartre’s Les Temps Modernes broadside attack on it, is one of the most overlooked intellectual fragmentations of the 20th century. As you might surmise, I am, and have always been, Camusian in my leanings. A good place to begin is Spritzen and van den Hoven’s translation of the vitriolic essays between Camus and the various toadies (natch) Sartre employed. I also highly recommend Aronson’s Camus and Sartre: The Story of a Friendship and the Quarrel that Ended It, Judt’s The Burden of Responsibility, and—if you can muster the French, Onfray’s L’ordre libertaire: La Vie philosophique d’Albert Camus.