来源：The Atlantic

作者：Josh Tyrangiel

原标题：America Isn’t Ready for What AI Will Do to Jobs

编译及整理：BitpushNews

全文约 2.5 万字，阅读大约需 45 分钟

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1869年，马萨诸塞州的一群改革者说服州政府尝试一个简单的想法：计数。

当时，第二次工业革命正轰鸣着席卷新英格兰地区。它给工厂主们上了一课——如今大多数MBA学生在第一学期就会学到这一课：效率的提升往往是有代价的，而这个代价通常由别人承担。那些新式机器不仅是在纺棉花或锻造钢铁，它们的运转速度超出了人类躯体的承受极限——要知道，人体这件精密的工程作品经过数百万年的演化，原本是为完全不同的目的而设计的。工厂主们深知这一点，正如他们也知道，人类对苦难的容忍是有限度的，一旦超过底线，他们就会开始放火烧东西。

尽管如此，机器依然在全速推进。

因此，马萨诸塞州成立了全美第一个“劳工统计局”，希望数据能完成良知无法完成的任务。

政策制定者认为，通过衡量工作时长、环境、工资，以及经济学家现在称之为“负外部性”、而当时被称为“被扯掉的孩子手臂”的数据，他们或许能为所有人创造一个相对公平的结果。或者，如果你更愤世嫉俗一点，那叫作“可持续的剥削水平”。

几年后，随着联邦军队向罢工的铁路工人开火，而富裕公民纷纷资助私人军火库——这些迹象表明社会运行得并不顺利——国会认为这个主意值得大规模推广，于是成立了联邦劳工统计局（BLS）。

统计并不能废除不公，甚至很少能平息争论。但这种“计数”的行为——试图看清事实，并承诺政府将遵循一套共享的事实——信号了一种追求公平的意愿，或者至少表现出正在为此努力。随着时间的推移，这种意愿至关重要。这是一个共和国赢得信任的方式之一。

BLS 堪称文明的一个小奇迹。它每个月向约 60,000 个家庭、120,000 家企业和政府机构发送详细调查，并辅以定性研究来核实和修正发现。它确实为美国社会这份“成绩单”贡献了一份力量：整整 250 年，美国没有发生暴力阶级战争。此外，你不得不佩服其细枝末节数据中的娱乐价值。

正是通过 BLS，我们才知道：2024 年，有 44,119 人从事移动餐饮服务（即餐车），比 2000 年增长了 907%；非兽医宠物护理（美容、训练）雇佣了 190,984 人，增长了 513%；美国拥有近 10 万名按摩治疗师，而在加州napa市，这一职业的集中度是全国平均水平的五倍。

这些以及数以千计的其他 BLS 统计数据描绘了一个日益繁荣的社会，以及一个能永远适应变化的劳动力群体。但与所有统计机构一样，BLS 有其局限性。它极擅长揭示已经发生的事，但在告诉我们即将发生什么方面，作用非常有限。数据无法预见经济衰退或全球疫情——也无法预见某种可能像陨石撞击恐龙一样冲击劳动力市场的技术的到来。

CEO们的阳谋

我指的当然是人工智能（AI）。

在经历了一场本可以由 H.P. 洛夫克拉夫特导演的亮相后——埃隆·马斯克曾在早期发出典型的警告：“我们正在召唤恶魔”——AI 行业已经从噩梦般的语言转向了令人昏昏欲睡的企业术语：驱动创新、加速转型、重构工作流。

这是历史上第一次，人类发明了某种真正奇迹般的东西，却急于给它套上一件普通的企业抓绒背心。

向企业销售软件确实可以赚得盆满钵满，但淡化 AI 的冲击力也是一种有用的伪装。这项技术可以在你喝完咖啡前消化掉一百份报告，起草和分析文件的速度比整个法律助手团队还快，创作出的音乐与流行歌星或朱利亚德学院毕业生的天才之作难分伯仲，还能编程——是真正的编程，而不只是从 Stack Overflow 上复制粘贴——且精准度堪比顶尖工程师。那些曾经需要技能、判断力和多年培训的任务，现在正由能够不断自我学习的软件冷酷无情且持续不断地执行着。

AI 已经无处不在，任何聪明的知识工作者都可以将工作中的繁琐部分交给机器处理。包括微软和普华永道在内的许多公司已经指示员工利用 AI 来提高效率。

但任何将任务分包给 AI 的人都足够聪明，能够想象接下来的场景：总有一天，“增强”会演变成“自动化”，认知层面的过时会迫使他们去餐车、宠物水疗中心或按摩店寻找工作。至少在人形机器人到来之前是这样。

许多经济学家坚持认为一切都会好起来。

资本主义是有韧性的。ATM 机的普及反而让银行柜员的雇佣量增加了，Excel 的引入增加了会计人数，Photoshop 的出现刺激了对平面设计师的需求。在每一个案例中，新技术都自动化了旧任务，提高了生产力，并创造了比以往任何人能想象的薪水更高的职位。

BLS 预测，未来 10 年就业将增长 3.1%。这虽然低于前十年的 13%，但在人口稳定的国家，增加 500 万个新工作岗位算不上灾难。

然而，有些东西是经济学家难以衡量的。美国人倾向于从他们所做的工作中获得意义感和身份认同。大多数人不想改行，即便他们有信心能找到别的工作——而事实上他们并没有这种信心。2025 年 8 月路透社/益普索的一项民调显示，71% 的受访者担心人工智能会“导致太多人永久失业”。

若非现代“工厂主”们早已公开预言AI将“永久消灭岗位”，这份显示公众恐慌的数据，或许只会被当作又一次杞人忧天。

2025 年 5 月，AI 公司 Anthropic 的 CEO 达里奥·阿莫迪表示，AI 可能会在未来一到五年内将失业率推高 10% 到 20%，并“抹除一半的初级白领工作”。福特汽车 CEO 吉姆·法利估计，十年内它将裁掉“整整一半的白领员工”。

OpenAI 的 CEO 山姆·奥特曼透露，他与科技圈 CEO 朋友的小群里甚至有一个赌局：赌哪一天会出现一家只有一名员工的估值十亿美元的公司（本杂志的业务部门与 OpenAI 建立了合作伙伴关系）。

其他公司，包括 Meta、亚马逊、联合健康、沃尔玛、摩根大通和 UPS，最近都宣布了裁员，并在给投资者的报告中用了更委婉的说法，如“自动化”兴起和“员工总数呈下降趋势”。

综合来看，这些声明极其反常：资本家们警告工人他们脚下的冰即将破裂——同时继续在上面跺脚。

这就像我们在观看同一个场景的两个版本。在版本一中，冰层稳如泰山，因为它向来如此；在版本二中，许多人沉入水底。区别只有在表面最终塌陷的那一刻才会清晰——而到那时，可供选择的方案将变得极其有限。

AI 已经在通过一个接一个被委派的任务来改变工作。如果转型足够缓慢，经济调整足够迅速，经济学家可能是对的：我们会没事的。甚至会更好。但如果 AI 触发的是一场快速的劳动力重组——将数年的变化压缩到数月内，并影响全球约 40% 的职位（正如国际货币基金组织所预测的那样）——其后果将不仅止于经济层面。它们将考验那些已经显现出脆弱性的政治机构。

那么，问题在于我们正接近的这场剧变，是可以用统计手段管理的，还是那种残忍到让人不忍统计的那种？

后视镜：经济学家的盲点

奥斯坦·古尔斯比是芝加哥联邦储备银行行长、芝加哥大学布斯商学院教授，曾任奥巴马政府经济顾问委员会主席。他也是少数几个让你在聚会上碰到也不会觉得无聊的经济学家。

当我问古尔斯比是否有确凿数据表明 AI 已开始侵蚀劳动力市场时，他给出了一个既显而易见又毫无帮助的回答，且带着微笑。他答了，似乎又没答。

我认识古尔斯比很久了，很享受这种时刻——他会自嘲我们作为专业人士的无力感。经济学家很少能对当下给出直接答案，而记者则讨厌未来不在截止日期前揭晓。

我们在 9 月进行了交谈，当时被称为“金丝雀论文”的研究报告刚刚发布。斯坦福大学数字经济实验室的三位学者通过分析数百万份受生成式 AI 影响的职位薪酬记录得出结论：22 至 25 岁的工人——即“金丝雀”——自 2022 年底以来，就业率下降了约 13%。

连续几天，这份报告是该领域所有人都想谈论的话题，而谈论主要指挑毛病。

有人说报告过分夸大了 ChatGPT 的影响；有人说年轻人就业本就具有周期性；还有人指出同一时期利率大幅飙升才是更可能的波动源。此外，“金丝雀”报告也与经济创新中心几周前发布的一项研究相矛盾，后者认为 AI 短期内不太可能导致大规模失业，尽管它会重塑工作和工资。那篇研究的标题极具挑衅性：“AI 与就业：定论（在下一个结论出现前）”。

这就是古尔斯比想要强调的：经济学家受数字约束。而从数字上看，没有任何迹象表明 AI 已经影响了人们的工作。“现在下结论还太早，”他说。

缺乏确定性不应被误认为是缺乏担忧。美联储的职责是促进最大化就业，因此企业关于即将裁员的声明引起了古尔斯比的关注。但数据对不上。

有一种可能是劳动力市场比看起来更疲软，但这种疲软被企业内部消化了，而没有体现在失业率上。然而，如果公司囤积了超过需求的工人（即“劳动力囤积”现象），你应该会看到生产力增长疲软。这就像宿醉一样可以预见：工人太多，活儿不够，生产力下降。“但事实恰恰相反，”古尔斯比说，“生产力增长一直非常高。我不知道该如何解释这一点。”

生产率是通往更繁荣社会的捷径。如果每个工人在相同时间内能生产更多——更多商品，更好服务，更快结果——那么即使工人数量不增加，经济总量也会增长。这是罕见的生产率提升，能扩大整体经济蛋糕，而不仅仅是重新分配份额。

过去几年，美国的生产力一直处于爆发期。这可能是暂时的，是由于某种一次性提振导致的，比如疫情催生的小微企业创业潮。但古尔斯比带着那种以把简单问题复杂化为乐的态度指出，像电力和计算机这样的通用技术可以创造持久的生产力提升，让整个社会变得更富裕。

AI 是否属于这类技术，只有时间能给出答案。需要多久？“数年时间，”古尔斯比说。

与此同时，还有另一个变数。就业面临的直接风险可能不是 AI 本身，而是企业被 AI 的前景所诱惑，在还没搞清楚它到底能做什么之前就过度投资。古尔斯比回想起互联网泡沫时期，当时公司疯狂投资铺设光纤和建设产能。“2001 年，当我们发现互联网的增长率不是每年 25%，而仅仅是 10% 时——尽管这依然是很棒的增速——这意味着我们的光纤太多了，随后便发生了商业投资崩盘。一大批人以‘传统的方式’丢掉了工作。”

如果 AI 投资也发生类似的崩溃，情景可能会非常熟悉：痛苦、不稳定，并伴随着媒体的谩骂与指责。但这只是财务上的重置，而非技术上的倒退——这是经济学家最擅长识别的结果，因为它以前发生过。

这就是经济学的悖论。为了理解当下将我们推向未来的速度有多快，你需要一个固定参照点，而所有的固定点都留在过去。这就像只看着后视镜开车——如果路是直的，这很有挑战；如果路不是直的，那就是灾难性的。

大卫·奥托尔和达隆·阿西莫格鲁是这一领域最优秀的“后视镜驾驶员”。两人都在麻省理工学院，都擅长理解之前的经济动荡。阿西莫格鲁是 2024 年诺贝尔经济学奖得主，研究不平等；奥托尔则专注于劳动力。两人都坚持认为，AI 及其后果的故事将主要取决于“速度”——不是因为他们假设失去的工作会自动被取代，而是因为较慢的变革速度能给社会留出适应的时间，即便其中一些工作永远消失。

劳动力市场有其自然的调节率。如果在 30 年的时间里，某个职业每年有 3% 的员工退休或被裁减，你几乎感觉不到。但十年后，该职业三分之一的工作就消失了。电梯操作员和收费站管理员就经历过这种缓慢的淡出，并没有对经济造成损害。“当变化发生得更加迅速时，”奥托尔告诉我，“事情就会变得很麻烦。”

奥托尔最著名的工作是关于“中国冲击”的研究。2001年，中国加入世界贸易组织；六年后，美国13%的制造业岗位——约200万个——消失了。“中国冲击”对小型制造业——纺织、玩具、家具——造成了不成比例的打击，主要集中在南部。“许多地方的工人至今仍未恢复，”奥托说，“而我们显然正在承受政治后果。”

但 AI 不是贸易政策，它是软件。即使它最先冲击某些职业和地区——比如大型城市律所的律师可能比数字化程度较低行业的工人早几年感受到冲击——这项技术也不会受地理限制。最终，每个人都会受到影响。

这一切听起来很不祥，直到你记住关于软件最重要的一点：人们讨厌它，几乎就像讨厌变化一样。

这就是让许多经济学家相信 AI “陨石”至少还有十年路程的原因。

“那些科技公司 CEO 们希望我们相信，自动化市场是命中注定的，一切都会顺利且有利可图地发生，”阿西莫格鲁说。接着，他发出一声诺奖级别的嗤之以鼻，“历史告诉我们，它实际上会发生得慢得多。”

论据如下：

在 AI 能够改变一家公司之前，它必须接入公司的内部数据并编织进现有系统中——这听起来容易，前提是你不是首席技术官（CTO）。大多数财富 500 强公司的一个行业秘密是：它们仍有许多关键功能运行在沉重、工业级的“大型机”计算机上。这些机器几乎从不出故障，因此也永远无法被替换。大型机就像克里斯托弗·沃肯：它们从 1960 年代就开始马不停蹄地工作，在执行特定角色（处理支付、保障数据）方面表现卓越，而且现在几乎没人真正理解它们的工作原理。

将遗留技术与现代人工智能集成，意味着要协调硬件、供应商、合同、古老的编程语言和人——其中每一个人对“正确”的变革方式都有强烈的看法。几个月过去了，然后几年过去了；公司派对来了又去；首席执行官仍然无法理解为什么人工智能的奇迹没有解决他们所有的问题。

每一种新的通用技术在一段时间内都会被旧事物的混乱“劫持”。第一批发电站早在 1880 年代就开业了，当时没人争论电力是否优于蒸汽机。但由于工厂是围绕地下室的蒸汽机建造的，动力通过贯穿建筑的长轴、皮带和滑轮传输到各台机器。为了采用电力，工厂主不只是需要买个电机，他们需要推倒并重建整个工厂。有些确实这么做了，但大多数只是等待现有设施磨损报废，这解释了为什么电力带来的重大经济收益在 40 年后才显现出来。

然而，这些解释对于经济学家安东·科里内克来说并不足以令人宽慰。他告诉我很“超级担心”。他认为美国最早在今年就会看到重大的失业情况——“一个非常明显的劳动力市场效应”。

“然后你交谈过的那些经济学家会说：‘我从数据里看到了！’”科里内克停顿了一下，“我们别开玩笑了，因为这太严肃了。”

科里内克是弗吉尼亚大学教授，也是“变革性 AI 经济学倡议”的教席主任。去年，《时代》周刊将其列入 AI 领域最具影响力人物名单。但他最初并不想成为经济学家。他在奥地利的一个山村长大，用0和1编写机器代码——最不迷人的编程形式，也是最严苛的。它教会你指令在哪里形成瓶颈，系统在哪里堵塞，以及压力过大时什么会首先崩溃。

自 2010 年代初深度学习取得突破以来，他一直密切关注 AI 的发展，尽管他的博士论文关注的是金融危机预防。当他在 2022 年 9 月第一次看到大语言模型的演示时，只用了“大约五秒钟”就开始思考它对未来工作的影响，首先从他自己的工作开始。

我们在秋天的夏洛茨维尔共进早餐。科里内克年轻苗条，戴着精致的细框眼镜，留着浅红色胡须。给我的整体印象是：他宁愿去自定义 Excel 选项卡，也不愿预言末日。然而，他在这里说出了经济学家最鄙视的五个字：这次可能不一样。

科里内克论点的核心很简单：他的同事们没有读错数据，但他们读错了技术。“我们无法完全构想出拥有‘非常聪明’的机器意味着什么，”科里内克说，“机器一直以来都是笨的，所以我们不信任它们，推广它们总需要时间。但如果它们比我们更聪明，在很多方面它们可以‘自我推广’。”

这已经发生了。体育赛事期间，许多让人看不懂的广告都在推销 AI 工具，这些工具承诺能加速其他 AI 工具进入大公司工作流的速度。由于其中许多系统不需要大规模新硬件或人工重写系统，部署时间缩短了多达 50%。

这就是科里内克与“后视镜”经济学家分道扬镳的地方。如果 AI 的移动速度如他预期的那样快，对许多工人来说，伤害将在机构能够适应之前就到达——而每一次成功的应用只会增加更多应用的压力。

以咨询公司为例，它们一直通过初级助理做研究和起草报告来收取高昂费用。客户之所以容忍这些费用，是因为没有替代方案。但如果一家公司能利用 AI 以更快、更低廉的价格交付同样的成果，其竞争对手就面临残酷的选择：要么采用该技术，要么解释为什么他们还要为人力工时收取溢价。一旦有一家公司接入 AI 并削弱对手，其余公司要么迅速跟进，要么被淘汰。竞争不仅奖励采用者，还让延迟采用变得无法原谅。

科里内克承认那两个标准的反对意见：数据目前还不明确，且新技术历史上创造的就业多于摧毁的。但他认为，他的同行们需要开始盯着前方开车。“每当我与西海岸实验室的人交谈时”——科里内克是 Anthropic 经济顾问委员会的无薪成员——“我并不觉得他们是在人为地夸大产品的潜力。我通常感觉到，他们和我一样恐惧。我们至少应该考虑一种可能性：他们告诉我们的「可能」真的会「成真」。”

科里内克不确定技术本身是否可以通过政策来引导，但他希望更多经济学家进行情景规划，以免政策制定者措手不及。因为大规模失业不只是失业，它还意味着贷款逾期、级联式违约、消费需求萎缩，以及一种自我强化的衰退——这种衰退能将冲击转变为危机，将危机转变为帝国的衰落。

在 2025 年初那段短暂的时期，CEO 们还兴致勃勃地提供关于 AI 及其对员工和利润影响的“思想领导力”。但随后，这些表态几乎在同一时间诡异地停止了。任何见过鲨鱼鳍划破水面然后消失的人都知道这并不能让人安心。

劳工统计局给出了一个简单的解释：美国雇佣了约 280,590 名公共关系专家，过去二十年增长了 69%（人数几乎是记者的 7 倍）。不难想象他们的专业建议：AI 不受大众欢迎，谈论裁员的 CEO 更不受欢迎。所以，关于 AI 和工作的话题，干脆闭嘴吧？

10 月，在《纽约时报》披露亚马逊高管计划到 2033 年可能自动化超过 60 万个职位的第二天，一家大型跨国公司的 PR 主管告诉我：“我们绝对不再谈论这个话题了。”这至少创造了一点小小的历史——这是第一次有人要求我允许其匿名，以便在记录中解释他们将不再对外发声。

也就是说，沃尔玛、亚马逊、福特等财富 100 强公司的首席执行官，以及 Anthropic、Stripe 和 Waymo 等新兴 AI 驱动公司的高管——这些在几个月前还对 AI 和就业滔滔不绝的人——要么拒绝、要么忽略了本报道的多次采访请求。甚至连商业圆桌会议——一个由美国 200 家最强大公司的 CEO 组成的协会，本就是为了代表成员就此类问题发声而存在的——也告诉我其首席执行官、前小布什政府白宫幕僚长约书亚·博尔滕“无话可说”。

当然，告诉记者不发表公开评论并不等于真的闭嘴。这些 CEO 至少在和一个人交谈：LinkedIn 联合创始人、微软董事会成员里德·霍夫曼。霍夫曼从出身看是技术专家，从性情看是乐观主义者。他认识企业界的每一个人，每个人也都知道他认识每一个人，这使他成为硅谷最受欢迎的“明白人”——一个理性、中立的传声筒，CEO 们想大声思考时可以去找他。

他告诉我，AI 已经将 CEO 们分成了三类。

第一类是涉猎者：这些迟到者终于开始花点高质量的时间和他们的首席技术官（CTO）待在一起。

第二类则出于虚荣心，或者渴望让他们那些传统的业务被技术达人们更认真地对待，于是急于宣布自己是 AI 领袖。“他们就像在说：‘看我！我很重要！我处于核心地位。’但实际上他们还没做任何实事，”霍夫曼说，“他们只是想：‘也给我安排一个 AI 牌桌上的位置。’”

第三类则截然不同：这些高管正在秘密制定转型计划。“他们是那些洞察先机的人。而且值得赞扬的是，我认为其中许多人都在思考如何通过教育、技能重塑或培训，帮助整个员工队伍完成转型。”

但这三类人的共同点在于，他们都相信——在听了多年关于 AI 的承诺之后——投资者已经对“梦想”失去了耐心。今年，他们要看到结果。而 CEO 产生结果最快的方式就是裁员。霍夫曼说，裁员是不可避免的。“他们中的许多人已经说服自己，这件事只有一种结局。我认为这是想象力的匮乏。”

霍夫曼并不浪费时间去劝说 CEO 们不要裁员，他知道他们会裁。 “我告诉他们的是，你必须展示出除了削减成本之外，如何从 AI 中获益的路径和想法。你如何获得更多收入？你如何帮助你的员工转向更有效地使用 AI？”

「迟钝」的华盛顿

“这是一场高烧，”曾任罗德岛州州长、拜登政府商务部长的吉娜·雷蒙多告诉我说，她指的是那股裁员潮。“每个 CEO 和每个董事会都觉得他们需要快点、再快点。‘我们有 40,000 人做客户服务？减到 10,000 人。剩下的交给 AI。’如果整件事的核心就是盯着效率快速移动，那么会有非常多的人受到严重伤害。考虑到我们当下的情况，我认为这个国家承受不起这种冲击。”

和霍夫曼一样，雷蒙多占据着一个独特的生态位：她是一个走进董事会却不会触发对方“文化金属探测器”警报的民主党人。她曾联合创立过一家风投公司，AI 公司的高管们认为她务实且精通技术，愿意与她交谈。“这是一项能让我们更高效、更健康、更可持续的技术，”雷蒙多说，“但前提是我们必须非常认真地管理这一转型过程。”

去年夏天，雷蒙多前往爱达荷州太阳谷参加了为期四天的艾伦公司会议（Allen & Co. conference），那里被称为“亿万富翁的夏令营”。她向人们提出了同样的两个问题：你如何使用 AI？当你这样做时，你的员工会怎么样？

许多 CEO 承认他们感到左右为难。华尔街期望他们用 AI 取代人工；如果他们不这么做，丢掉工作的就会是他们自己。但如果他们全都下令大规模裁员，他们知道后果将是巨大的——对他们的员工、对国家，甚至对他们作为人的良知。

雷蒙多的回应是：“这个国家最强大的 CEO 们有责任协助解决这个问题。”她预见了“大规模新型政企合作伙伴关系”的可能性。“想象一下，如果我们能让公司承担起对被裁人员进行重新培训和重新安置的责任。”

她知道这听起来像什么。“很多人说：‘哦，吉娜，你太天真了。绝不可能发生。’好吧。但我告诉你们，如果我们不利用这个时刻换种方式做事，我们所熟知的美国就要终结了。”

如果这些高管的担忧真如雷蒙多所想的那样真诚，那么也许他们可以被推动去采取行动。美国劳工联合会-产业工会联合会（AFL-CIO）主席利兹·舒勒正尝试这样做，但大多以失败告终。她告诉我，CEO 和技术领袖们太专注于赢得 AI 竞赛，以至于“劳动者成了一个被遗忘的附属品”。

舒勒意识到，作为一名工会领袖，这种看法是意料之中的，于是她主动做出让步：“大多数劳动者，尤其是工会领袖，最初都会感到恐慌，对吧？就像：‘哇，这基本会抹杀所有工作，所有人都会失去安全网，我们必须阻止它’——但我们知道这是不可能发生的。”舒勒说，她并没有恐慌，而是与代表约 1,500 万人的 AFL-CIO 各工会领袖交谈，敦促他们在 AI 被强加给他们之前的短暂窗口期内，弄清楚他们想从这项技术中得到什么，以及他们准备为此交换什么。

到目前为止，只有一家公司接过了这根橄榄枝。微软已同意让员工参与有关开发 AI 及其治理准则的对话。 最引人注目的是，该协议包括一项“中立协议”，允许工人自由组建工会而不受报复——这在科技界是前所未有的。“我们认为这是一个典范，”舒勒说，“我们希望看到其他人也承认，劳动者是这场辩论和我们未来的核心。”

眯起眼仔细看，你或许能说服自己，微软的交易确实是一个“概念验证”。但更有可能的是，这只是一个孤例。因为所有的劝诱、理性和对爱国主义及共同人性的呼吁，都在与一个和雇佣劳动历史一样古老的真理搏斗：美国资本主义奔向效率的姿态，就像水往低处流一样——不可避免、冷漠无情，且对任何恰好站在低处的人产生可预见的后果。 而有了 AI，资本第一次拥有了一个承诺实现近乎无限生产力的工具，这是当年的工厂主和磨坊主们做梦也不敢想的：以最少的员工索要利益分成，实现最大的效率。

在这种背景下，CEO 们的沉默带上了一种不同的回响。这可能是一种冷酷的承认，即决定已经做出；也可能是一种压抑的恳求，希望政府能把他们从这种自我毁灭的竞争中拯救出来。

于是，视线转回华盛顿。

你可能也意识到，我们现在的政治局面令人难以忍受。然而，让它们变得可以忍受的唯一方法——找回其核心的一线希望——就是更多的政治博弈。这就是华尔街核心的笑话：正是那种让这个地方变得空洞的挣扎，也是它获得新生的唯一途径。

如果有一个问题能够缓解全美的“政治头痛”——某种足够庞大、足够紧迫的问题——你可能会假设“美国就业的未来”就是那个问题。但密歇根州资深参议员加里·彼得斯告诉我说：“至少从我在参议院的接触来看，没多少人在谈论它。”彼得斯（民主党人）特别指出了共和党人（尽管他也说双方都有责任）的一种普遍心态：“就像在说：‘我们不需要做任何事。一切都会好起来的。事实上，政府就该靠边站。让行业继续前进，继续创新。’”

很难在不将美国科技霸权拱手让给中国的情况下减缓人工智能发展——科技游说团体带着宗教般的狂热强调这一点。要强迫 AI 实验室提前通报其部署后果也很难，因为他们自己往往也搞不清楚。你可以监管替代工作的 AI 的使用，但执行需要一个目前尚不存在的监管机构，以及政府目前并不具备的技术专长。

话虽如此，政府在如何引导工人度过经济冲击方面拥有一套数十年的“剧本”。彼得斯一直在敲着桌子，试图让国会使用它。

自 1974 年美国开始更积极地向全球贸易开放经济以来，“贸易调整援助”（TAA）计划已帮助超过 500 万人进行转岗培训、工资保险和搬迁补助，近年来每年的耗资约为 5 亿美元。2018 年，彼得斯共同发起了《自动化 TAA 法案》，旨在将同样的福利扩大到被 AI 和机器人挤压的工人身上。它悄无声息地夭折了，就像国会里的许多提案一样。2022 年，TAA 的授权到期，而在一个对贸易投票和新增支出极度排斥的国会中，彼得斯恢复该计划的努力一直毫无进展。

这非常愚蠢。美国目前有大约 700,000 个空缺的工厂和建筑工作岗位。（讽刺的是，阻碍 AI 发展的少数因素之一，正是缺乏有资格在数据中心安装冷却系统的暖通空调（HVAC）技术人员。）预测半数白领工作可能消失的福特 CEO 吉姆·法利也一直在说，汽车行业短缺数十万名能在经销商处工作的技术人员——这些工作处于长期的“理想状态”：技术含量足以赚取六位数的薪水，且依赖于精确的手工灵活性，难以被机器人化。但必须有人为这些岗位所需的数月培训埋单。“这些是非常好的工作，”彼得斯说。但是，“联邦政府花在四年制高等教育机构上的钱，远比花在技能培训项目上的钱多得多。”

关于如果 AI 掏空了大面积的工作该怎么办，主意多得是：全民基本收入（UBI）、不依赖雇主的福利、终身培训、更短的工作周。每当技术焦虑达到顶点时，这些想法就会浮出水面；随后又会同样“理所应当”地消退，被成本、政治或一个简单的事实击败——那就是它们需要一种美国几十年来都未能实现的协作水平。

第 119 届国会就像一艘幽灵船，被倦怠感和逃避艰难选择的欲望操纵着。而 AI 行业正投入数千万美元，确保没人能夺走船舵。仅举一例，一个名为“引领未来”（Leading the Future）的超级政治行动委员会（Super PAC）据报道已获得硅谷风投公司 Andreessen Horowitz 提供的 5,000 万美元承诺，以及 OpenAI 联合创始人格雷格·布罗克曼夫妇提供的另外 5,000 万美元。该机构计划“积极反对”来自两党的、威胁行业优先事项的候选人。而这些优先事项总结起来就是：快速前进。不，再快点。

舒勒告诉我，AFL-CIO 将继续向国家民选官员施压，要求制定以工人为核心的 AI 议程，但“这场博弈在联邦层面的激烈程度，可能不如在州层面”。超过 1,000 项 AI 相关法案正在各州议会酝酿。当然，AI 的资金也会跟到那里；“引领未来”已经宣布计划将重点放在纽约州、加利福尼亚州、伊利诺伊州和俄亥俄州。

行政部门几乎将所有的 AI 监管权都委托给了大卫·萨克斯（David Sacks）——名义上他是总统科学技术顾问委员会的联席主席，但在功能上，他更像是一个“政府角色扮演者”，同时维持着风险投资人和播客主持人的身份。萨克斯同时还是白宫的加密货币沙皇，他参与撰写了特朗普政府的《美国 AI 行动计划》。

《纽约时报》的一项调查发现，萨克斯在至少 449 家与人工智能有关联的公司中拥有投资。这已经不单是“狐狸看守鸡舍”了，他还开直播！

AI 还是个新事物。它可能成长为以难以想象的好方式改变我们的生活。但它也提出了关于安全、不平等以及一个工资劳动体系可行性的深刻问题，这个体系尽管有缺陷，却孕育了人类历史上最繁荣的社会。而且毫无迹象——完全没有——表明我们的政治体系有能力应对即将到来的变化。

这意味着人工智能提出的最深挑战，可能根本不是针对就业。

最后的警告

“天哪，民主教科书里的理想状态，”尼克·克莱格（Nick Clegg）说，“是和平地表达和解决分歧，否则这些分歧可能会以更具破坏性或暴力的方式爆发。所以你会希望一个强大的民主国家能够消化这类变化。”

克莱格曾任英国副首相和自由民主党党魁。他在脱欧后失去了议会席位，随后移居加利福尼亚，在 Facebook/Meta 负责全球事务长达七年，在 2025 年返回伦敦之前，他成了某种拥有既定期权的“托克维尔”。克莱格告诉我，许多政府“根本没有手段”来应对 AI。

他怀疑，最能平稳度过未来几年的社会，是像斯堪的纳维亚国家那样的小型同质化社会，他们能够进行成熟的对话——他们会组建“由某位睿智的前财政部长领导的委员会，拿出一份完美的蓝图，然后大家达成共识去执行。一百年后，他们依然会是世界上最幸福的社会”。或者是那些拒绝进行对话的大型集权社会。中国作为美国主要的 AI 竞争对手，一再展示了其在无需征求同意或没有拖延的情况下，推行快速且覆盖全社会的变革的能力。

“如果民主政府只是随波逐流地进入这一时期，而这一时期可能需要比他们目前表现出的能力更快速的变革，”克莱格警告说，“那么民主将无法交出一份完美的答卷。”

接着，他通过 Zoom 进行了一场极具英国特色的励志演讲，结合了丘吉尔式的坚定以及对美国那种延续了几个世纪的“绝处逢生（走运）”的某种略带优越感的调侃。“你们非常有活力，”他开头说道，“有多少次人们曾预言美国不行了，这真的很了不起。”

如果政治被视为解决方案的一部分，加里·彼得斯将无法参与其中，因为他明年就要退休了。马乔里·泰勒·格林（Marjorie Taylor Greene）是国会中在保护劳动力免受 AI 冲击方面口才最好的共和党倡导者（真的），她已经辞职了。吉娜·雷蒙多正被视为 2028 年潜在的总统竞选者，她是一个有能力在“加速 AI 发展”与“谨慎管理”之间取得平衡的中间派。但这个问题不太可能等到那个时候。彼得斯说：“我们正进入一个似乎一天比一天更不稳定的世界。这种不确定性创造了焦虑，而焦虑有时会导致人们在行为和投票方式上发生剧烈转变。”

这就说到了伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）。早在 AI 还处于理论阶段时，他就一直在思考一个被 AI 塑造的未来。桑德斯用他那熟悉的断奏语调告诉我：“AI 和机器人本质上是邪恶或恐怖的吗？不。我们已经看到了它们在医疗保健、药物制造、疾病诊断等方面的积极进展。但这里有一个简单的问题：谁将从这种转型中受益？”

在 2025 年“对抗寡头”巡回演讲的爱荷华州达文波特站，当他提到 AI 时，台下观众发出了嘘声。桑德斯这位极度依赖“直觉”的政治家，能感受到数十年来积压的愤怒——关于贸易、不平等、生活成本、系统性不公、政府对企业的效忠——正凝聚在 AI 这个焦点上。

10 月，他发布了一份关于 AI 与就业的“95 条论纲”式报告。报告中引用了所有那些关于就业末日即将来临的 CEO 和咨询公司的危言耸听，并提出了缩短工作周、加强劳动者保护、利润分享，以及一项未指明的“针对大公司的机器人税”，其收入将用于“造福受到 AI 伤害的工人”。这是一份充满愤怒的文件，仿佛桑德斯是用拳头敲出来的。

至少有一位民粹主义政治家认为桑德斯做得还不够。

史蒂夫·班农（Steve Bannon）在华盛顿特区的联排别墅离最高法院非常近。他以其标志性的造型迎接了我：迷彩工装裤，一件黑衬衫，外面套一件棕衬衫，再套一件黑色纽扣衬衫。他已经好几天没刮胡子了。如果他建议我们去吃潜艇三明治，或者组建民兵，我都不会感到惊讶。

班农确实有一些，怎么说呢，流氓气质。但他绝不是个 AI 门外汉。2000 年代初，他还是一名电影制片人时，就曾试图购买雷·库兹韦尔《奇点临近》的版权，那是 AI 运动的圣经，预言了机器超越人类智慧的那一天。班农觉得那会是个好纪录片。几年前，他为自己的《作战室》（War Room）播客聘请了一位 AI 记者，他追踪每一份企业裁员公告，寻找预兆。

他担心失控的 AI 会制造病毒和夺取武器——国家安全官员、生物安全研究人员和一些著名的 AI 科学家也同样清醒地持有这种担忧——但他认为美国劳动者正面临如此迫切的危险，以至于他准备抛弃部分意识形态。“我主张拆解行政国家，但我不是无政府主义者，”班农告诉我，“你确实必须拥有一个监管机构。如果你不为这件事建立监管机构，那就干脆把整套系统推倒算了，对吧？因为监管机构本来就是为了这种事而建的。”

班农想要的不仅是监管。他呼唤一个老观念：即当政府认定一项技术具有战略重要性时，政府应该拥有其中的一部分所有权——就像当年的铁路，以及 2008 年金融危机期间短暂入股银行那样。他指出了唐纳德·特朗普在 8 月做出的“英明”决定，即让联邦政府持有英特尔 9.9% 的股份。但他认为，在 AI 领域的持股需要大得多——这应与流向 AI 公司的联邦支持规模相匹配。

“我不知道——作为起点，持股 50% 吧，”班农说，“我意识到右翼会疯掉的。”但他认为，政府需要向这些公司的董事会派遣具有良好判断力的人。“而且你必须现在、现在、现在就切入这一点。”

相反，他警告说，我们正面临着“系统中所有最糟糕元素的汇合——贪婪和欲望，加上那些只想抓取原始权力的人——全都在向这里汇聚”。

我指出，监督这种汇合元素的人，正是班农曾协助当选的同一人，而且他最近还建议此人应该连任第三届。

“特朗普总统是个伟大的商业天才，”班农说。但他从埃隆·马斯克、大卫·萨克斯和其他人那里获得了“选择性的信息”。班农认为这些人跳上特朗普的战车只是为了最大化他们在 AI 领域的利润和控制权。“如果你注意到，当我提到‘特朗普 2028 ’时，这些人并没有欢欣鼓舞。我没听到一声‘干得好’。”他说，“他们利用了特朗普”，并预见到共和党内部即将发生重大分裂。

班农的政治色彩自然不利于跨党派联盟的建立，但 AI 甚至打乱了他对界限的感知。他和格伦·贝克（Glenn Beck）签署了一封联名信，要求禁止开发超人工智能，担心比人类更聪明的系统无法被可靠地约束；加入他们的还有杰出的学者和前奥巴马政府官员——“那些宁愿往地板上吐唾沫也不愿承认自己和史蒂夫·班农在任何事情上站在一起的左派”。他一直在勾画应对未来所需的联盟理论：“这些伦理学家和道德哲学家——你必须把他们，说实话，和一些‘街头斗士’结合在一起。”

“马蹄铁”议题——极右翼和极左翼立场接触的地方——在美国政治中非常罕见。它们往往出现在某些高度专业的问题（如 1896 年的金本位制，或 2008 年的次贷危机）炼金般地转化为某种情感波动（如威廉·詹宁斯·布莱恩的“黄金十字架”，或茶党运动）时。这就是民粹主义。而民众暴动的威胁偶尔使美国资本主义更加人性化：八小时工作制、周末和最低工资都从改革与革命之间的空间产生。

没人比班农更了解或更能利用那个模糊地带。他关于 AI 的愤怒可能在这一刻听起来很理性，下一刻就变得极具威胁。当我们讨论运行最强大 AI 实验室的那些人时，他说：“我们就直白点吧”：“我们现在的处境是，坦率地说，一些在光谱上并非完全成年的人——从他们的行为就能看出来他们不是——正在为整个物种做决定。不是为这个国家，而是为这个物种。一旦我们触及那个拐点，就再也没有回头路了。这就是为什么必须阻止它，我们可能不得不采取极端措施。”

民众暴动的麻烦在于，一旦你鼓励所有人抓起它们，可能产生的破坏就永无止境。而且与早期时代不同，我们现在是一个被两个物体定义的社会：一个是能让每个人看清别人过得有多好的手机，另一个是如果他们决定做点什么就会用上的枪支。

如果美国的精英们能在不被恐惧驱使的情况下负责任地行动，美国会更好。如果CEO们记得公民也是某种股东。如果经济学家在未来进入后视镜之前就尝试建模。如果政治家选择他们选民的就业而非他们自己的。这一切都不需要革命。它只需要每个人都把他们已有的工作做得更好。

对所有人来说，都有一个基本的起点——这个门槛极低，甚至可以被视为对这个共和国的一项基本认知测验。

埃里卡·麦肯塔弗（Erika McEntarfer）曾任劳工统计局局长，直到 8 月因为发布了一份疲软的就业报告而被特朗普解雇。麦肯塔弗在劳工统计局并未看到政治干预的证据，但她告诉我：“独立性并非经济数据面临的唯一威胁。资金和人手不足同样是危险。”

大多数试图弄清 AI 对劳动力需求影响的经济论文都在使用 BLS 的“当前人口调查”（CPS）。“这是目前最好的来源，”麦肯塔弗说，“但样本量相当小。只有6万户家庭，20年来没有增加。回应率一直在下降。”

要弄清我们的经济发生了什么，显而易见的第一步就是扩大调查的样本量，并增加一份关于工作中 AI 使用情况的补充调查。这只需要额外增加几个经济学家和几百万美元——这是一笔微不足道的投资。但几十年来，BLS 的预算一直在缩减。

美国成立 BLS 是因为其相信，民主政体的首要职责是了解其民众的处境。如果我们弄丢了这种信念——如果我们不能逼自己去衡量现实；如果我们连“计数”都懒得去做——那么，祝我们在面对这些AI机器时好运。

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