摘要：一句话，打破了很多人的固有观念。我们一直以为：努力工作，是通向幸福与自我实现的最佳路径。可 AI 发展得太快了，正在让这种想法越来越站不住脚。
一句话，打破了很多人的固有观念。我们一直以为：努力工作，是通向幸福与自我实现的最佳路径。可 AI 发展得太快了，正在让这种想法越来越站不住脚。
2025 年 8 月 4 日，硅谷最具影响力的风投基金 a16z， 把三位横跨技术、经济与社会模型的思想者请进播客录音棚：
Erik Torenberg｜a16z 合伙人、主持人，代表资本视角；Dwarkesh Patel｜对话Ilya Sutskever，系统性 AI 思考者；Noah Smith｜经济学者、高校教授，强调制度与现实反馈。他们只问三件事：
工作意义:当 AI 不再只是“工具”，而是要“抢饭碗”，人类还有自我定义的空间吗？10 倍增速：AI 这波浪潮，真的会比工业革命“大 10 倍、快 10 倍"吗？（引用DeepMind CEO Demis Hassabis 观点）财富流向：如果价值创造被算法垄断，那工资、资产、税收将如何重新分配？全民基本收入，是权宜之计，还是制度革命？这不是危言耸听。 据 Accenture 最新报告《Going for Growth》，仅生成式 AI 一项，2038 年前可为全球经济新增超 10.3 万亿美元价值——这是什么概念？相当于中国经济总量的一半还多(2024 年中国 GDP 约为 18.3 万亿美元)。
但问题是：当AI抢走工作、改变游戏规则、重新分配利益， 普通人还能分到多少？
我们不做技术讲解员，也不当内容搬运工。
这篇文章，只回答一件事：
当 AI 带来 10 倍增长时，你还能在其中占有一席之地吗？
AI 已经能做很多我们过去以为“只有人类能做”的事。推理、写代码、总结要点、做数据分析，甚至连写播客文案都不在话下。
但问题来了——这是不是意味着，它已经具备了“通用智能(AGI)”？它真的能取代人吗？
在这场播客一开始，Dwarkesh 给出他的定义：
AGI 就是能完成 95% 的白领工作。
只要 AI 能像人类一样快、一样好，
甚至更便宜地完成这些任务，那它就是 AGI。
他的标准很直接：
“如果 AI 能自动化大部分办公室里的工作，AGI 就已经实现。”
这个定义非常实用。不是看它是不是像人类、能不能有意识，而是看它能不能顶上班、干活、有产出。
经济学家 Noah 立刻提出了质疑。他反问：
“但我们两个也都是通用智能，可我们并不能完全替代彼此的工作。”
他说自己不能像 Dwarkesh 那样主持播客，Dwarkesh 也未必能像他那样写经济评论。
“那我们为什么要拿‘可替代性’当成衡量 AGI 的标准？”
这句话点出了整个讨论的核心——AI 和人类，不是比谁更强的问题，而是是否属于“同一种智能”。
Noah 举了一个“AI 写代码”的例子。他说现在有些程序员用 GPT 写了一大半的函数，甚至代码质量还不错，但他们并不会因此觉得“GPT 是在工作”
因为那不是劳动，那只是用一下工具罢了。
关键在于：人类的价值，不只是聪明，而是能建立长期的理解和习惯。但 AI 模型的‘记忆’，在每次对话结束后就被清空了。
这句话几乎击中了整个 AI 行业现在的痛点——当前模型虽然很聪明，但有个致命缺陷——不会积累经验。它记不住你的习惯，也不会越用越懂你。
✅ 核心矛盾：我们的优势，正在变成累赘
AI 越来越聪明，但聪明和靠得住是两码事。
人类的“靠得住”，来自我们能持续记住上下文、建立偏好、修正自己，而不是一上来就能把题答对。
就像 Dwarkesh 总结的那样：
AI 看起来能推理、能写作，但它还远没法成为一个真正的合作者。
它不会记得上次你怎么做的；不会因为合作多了而更懂你；出错后也不吸取教训，只是下一次继续犯。而这正是人类最有价值的地方：我们会变得更好。我们能磨合、能记忆、能反思。
但讽刺的是，各行各业正在越来越喜欢 AI 这种"陌生智能"——它效率高、成本低、脾气好，不会请假、不提意见。
人类那套“会变通、能适应”的本事，反而被很多企业认为是不稳定因素。
这不是 AI 太强，而是我们真的快“没用”了。
AI 模型为什么这么聪明了，人类却没被替代？
AI 可以做很多事，但社会还没准备好让它正式“打工”。
在播客里，Dwarkesh 提到他最常遇到的问题：我可以把播客的录音发给 AI，让它改写成文章，甚至配上标题。但即我一遍遍地给它反馈，它也学不会我真正的风格。
他原本希望 AI 像一个实习编辑一样，越改越顺，越懂他。
这时候，Noah 接过话说了句很现实的话：
“这就像是你在不断雇一个‘零经验’的员工，永远记不住上次的教训。”
问题不是 AI 不够聪明，而是：
AI 不被社会当成一个真正的工作主体来看待。
人类之所以能成为员工，不只是因为能干活，还因为我们能对结果负责、积累经验、被培训、被激励。
这些要素构成了“雇佣关系”的基础。
而 AI 呢？
没有记忆，不知道你是谁；没有账户，不能对结果负责；没有学习曲线，不会因为做久了而变得更懂你。准确地说，它不像一个同事，更像一个临时工——而且是今天刚来、明天就走的那种。
✅ 为什么 AI 明明有能力，却还没“上岗”？
Dwarkesh 点破了关键：
“今天我们教 LLM（大模型）的方式，不像在培养一个员工，更像是在反复试一个产品。”
提示词优化，不是培训；微调参数，不是积累经验；提升准确率，不是理解偏好。这套方式无法真正让 AI“胜任”一份长期的、人类做的工作。
也就是说，AI 工具进化得很快，我们的工作制度还停留在过去。
Noah 接着补了一个更残酷的现实：
“很多企业今天还在花几万美元/月请人类做一些 AI 本可以完成的事情。”
为什么？因为制度没准备好。
企业要发工资，要给权限，要对产出负责——这些流程现在都还默认“对象是人”。
AI 没有法律身份、没有合同义务、没有绩效管理，它无法被正式纳入人类社会的用工系统。
这不是技术问题，而是制度落后于能力本身。
在这里，我们看到的是一种 “制度空转”：
能力已经上来，但规则没跟上；工具已经到位，但身份没确认；可以干活，但没人敢给它责任。最终结果是：
人类还在工作，不是因为不可替代，而是因为暂时没法替代。
AI 没拿走你的工位，但它早已具备“干活的本事”。
AI 发展到今天，已经不仅能干活，还能创造收入。写文章、做客服、诊断疾病、甚至操盘一个小公司，都已经不是幻想。
那问题来了：
当 AI 能自己“赚钱”，这笔钱到底属于谁？
是模型开发者？是芯片厂商？是平台公司？还是使用它的人？
在播客中，Noah 提出一个尖锐的问题：
“假设 AI 写得比我还好，有洞察、有表达、有观点，那为什么读者还看我的文章？我是不是已经被悄悄替代了？如果下一代读者更在意的是文章有没有用，而不是是不是人写的——那我这个人，还值什么？”
这不是在讲某个行业，而是在讲整个中产的经济位置。
Dwarkesh 认为，这一天迟早会来。他说：很多行业，大家都以为人们会排斥机器人、抗拒 AI。但实际上，一旦产品好、够方便，人们根本不在乎是谁做的。
他说 Waymo 的自动驾驶车就是例子：
“哪怕要多等 20 分钟，大家还是会愿意坐上去。因为体验更顺畅、价格更低、效率更高。”
这就意味着：
AI 所创造的价值，可能完全不需要人类参与，就能被直接交付出去。
那工资呢？消费能力呢？这些靠“工作”换回来的生活来源，去哪了？
Noah 顺势追问：
“如果 99% 的人没工作、没收入，谁还会是消费者？AI 到底是在为谁生产东西？”
AI 能大规模生产内容、决策、服务；但人类作为“消费者”“纳税人”“劳动者”的角色，逐渐被边缘化。经济在增长，但人的购买力在消失。这就引出了一个极具现实感的设想：
“难道最后只有几个超级富豪在用 AI 做事情？ 所有 AI 的生产力，都只服务于 Elon Musk 和 Sam Altman 的个人野心？”
Noah 把这个极端画面称为“机器人领主主导的太空殖民”。
而 Dwarkesh 回答得异常冷静：
“殖民银河系，也能算 GDP。如果有人为这个掏钱，那经济就在增长。”
✅ 一个更本质的机制：财富再分配怎么做？
Noah 提出：“或许我们需要全民持股。像阿拉斯加用石油建主权基金那样，未来用 AI 的收益建基金，然后把钱分给所有人。”
Dwarkesh 一开始也认同。他说：
“这听起来挺合理的。AI 会创造巨量的回报，社会应当从中分一杯羹。”
但他很快指出关键问题：
谁来管这笔钱？谁来决定怎么分？政府？大公司？AI 本身？
更麻烦的是——现在还没有一套成熟机制来定义 AI 的“归属权”。
AI 没有法人人格，不能纳税、不能持有资产、不能进入合同。这些“主体资格”的缺失，意味着：即使它创造了价值，这个价值也会直接回流到模型拥有者手中。
所以我们的问题不是“AI 能不能赚钱”，而是：
在 AI 真正赚钱之后，它的钱是不是还会回到大多数人身上？
Noah 讲了个现实对比：
“十年前，他们说自动驾驶卡车会让卡车司机失业，工人阶级会被摧毁。十年后，我们反而看到卡车司机更短缺了，工资也涨了。”
但这不代表预测错了，只是说明制度反应慢。未来什么时候兑现，是早晚的事。
这一节的核心并不复杂，但极具冲击力：
AI 确实能创造价值；但价值的流向，取决于谁拥有它。创造者和拥有者，可能不是同一拨人。 甚至，人类将逐渐从“生产者”变成“被动服从者”。
前面我们讲了三个现实：
AI 能力越来越强，但没有“成长过程”；人类还在上班，不是因为不可替代，而是制度没跟上；AI 可以创造价值，但大部分人可能分不到那一份。这时候，一个更根本的问题冒出来了：
工作没了，人生还有什么意思？
Noah 抛出了一个非常直白的问题：
“当 AI 已经能接手绝大多数工作时，人类的‘存在价值’会不会被重新定义”
Dwarkesh 没接这个问题，而是换了个角度：也许我们会变成像今天的退休老人一样——不再创造经济价值，但社会仍然为我们提供资源。他解释说，现在年轻人每个月交的社保，有很大一部分是给上一代退休老人用的。为什么大家愿意接受？
“因为老人有投票权，有文化影响力，社会话语权。”
这是一种被照顾的资格。
也许未来人类会变成这样：不是靠劳动换取资源，而是靠政治权力、文化惯性，要求 AI 经济照顾我们。
✅ 全民发钱，是临时救急，还是彻底变天？
Noah 听完这段后，直接追问：
“那人类平常干嘛？打坐？写诗？刷 AI 视频？虚拟社交？”
他说，很多人把 Universal Basic Income（全民基本收入，UBI）当作解决方案，但忽略了：
“UBI 也给不了人生意义啊。”
Dwarkesh 对此相对乐观。他承认现在短视频、算法推荐确实让我们很难进行深度思考。
他举了个例子：
“今天的 TikTok 视频，是一张照片加一段音乐，缺乏故事和结构。 但未来的 AI，可以给你生成一个‘专属斯皮尔伯格’，拍出为你定制的长篇剧集。”
这话听起来很酷，甚至有点科幻。但真正可怕的是——人类可能会更沉迷、更孤独、更失去自我。
Noah 点出了他最大的担忧：
“我们不是主动选择放弃人类的延续，而是技术在无声中切断了我们与未来的联系。”
他说，现在全球各地的出生率都在下滑，很多年轻人不想结婚、不想生孩子，甚至不想与人深度链接。
“技术已经摧毁了人类，只是大家还没完全意识到。”
这不是因为大家变坏了，而是因为：
技术带来的不是“自由时间”，而是“意义感的枯竭”。
对话最后，两人提出了一个“愿望”，听起来有点理想主义，但其实很现实：
“如果我们不能靠劳动定义自己，那就靠文化、情感、创造。”
做播客的继续做播客；写故事的人继续讲故事；懂人类的，去建 AI 理解不了的东西。整场对谈，没有一句“AI 能不能替代人类”的老问题。
因为在他们看来：
替代，早就开始了。只是我们还在努力“假装一切如常”。
工作岗位还在，但你的价值变了；财富还在流动，但流向了别处；意义还在追问，但标准已经不同。不是 AI 变强了我们才焦虑，而是我们还没想明白——不靠工作，你怎么证明你存在过？
而今天所有的讨论，其实都指向一句话：
“当 10 倍增长已成定局，你准备好为自己争取一席之地了吗？”
不是技术的问题，也不是制度的问题。 是每一个人，能不能重新定义自己的价值—— 不再只是打工人，而是生活的创造者。
这，就是属于你我的参与方式。
来源：趣闻捕手一点号
