潮新闻客户端记者甘居鹏何泠瑶

在AI炙手可热的当下，经济学界对技术的审视，往往比技术界自身更为冷峻。

熟悉的人或许知道，2024年诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁与其合作者，长期从事发展经济学研究，他们围绕人工智能的研究，系统性地拆解了关于AI的宏大叙事。

阿西莫格鲁的观点清晰而冷峻：AI是一项有用的技术，但它的宏观经济影响被严重高估了，如果不加以引导，它可能让普通劳动者的处境变得更糟，甚至让整个社会面临知识崩溃。

他究竟是个吹哨人，还是这场狂欢中的扫兴者？

瑞典皇家科学院表彰阿西莫格鲁（左）与合作者关于“制度如何形成并影响繁荣的影响”一研究

算出AI的经济账：能拉动多少GDP

2024年，当达龙·阿西莫格鲁捧得诺贝尔经济学奖时，硅谷的AI布道者们正将“通用人工智能即将降临、GDP将几何级增长”的口号喊得震天响。

2025年，这位MIT教授发表的一篇论文却像一盆冷水，泼向了这股狂欢。他通过严谨的推演，算出了一个数字：AI对未来十年全要素生产率的贡献，乐观估计也不超过0.71%，离“革命性变革”差了很远。

他构建的分析框架简明而有力：AI的总体影响，等于“受影响任务比例”与“单任务成本节约”的乘积。简单来说，只需要两个数字：多少任务会被AI影响，每个任务能省多少钱。基于现有数据估算，未来十年AI能影响的工作任务约占5%，而每个任务平均成本节约在15%-20%之间。

为何预期与现实存在如此鸿沟？阿西莫格鲁指出，AI目前擅长处理的是结构清晰、有标准答案的任务，如辅助编程或客服回复。而经济活动中大量依赖上下文判断、缺乏客观标准的复杂任务，AI的介入效果并不显著。

更重要的是，他预见到一种企业行为异化：AI可能沦为“降本裁员”的合理化借口，而非真正创造新价值的工具。这种以财务工程替代技术红利的做法，使得宏观统计数据难以体现AI的正面贡献。因此，AI是一项有用的技术，但其宏观经济药效，远非预期中的“速效救心丸”。

阿西莫格鲁的观点，不在于否定技术，而在于拆解了技术迷思中的一根支柱：“技术进步天然造福人类”。这种对技术工具性的反思，比单纯的唱衰更值得深思。

在经济学漫长而审慎的审视中，我们需要一些“清醒的乐观主义者”，他们不反对技术和革新，反对的是不加思索地奔向技术。

在1985年日本地产泡沫最绚烂时，有人冷静地说了一句“土地价格不会永远上涨”，在1999年互联网泡沫时，耶鲁大学教授罗伯特·席勒、后来的诺奖得主出版了《非理性繁荣》一书，直接质疑了股市的高估值。

繁荣的制度密码：技术红利并非自动惠及所有人

阿西莫格鲁的诺奖级贡献在于揭示了“制度如何形成及其对繁荣的影响”。将这一视角延伸至AI时代，便能理解为何技术红利不会自动降临。

在另一篇与西蒙·约翰逊合作的论文中，他通过回溯工业革命时期的历史教训，特别是大卫·李嘉图的思想转变，重申了“分配”问题的重要性。

历史表明，19世纪英国的纺纱自动化初期，因创造了织布的新需求，工人工资一度上涨；但当织布环节也被自动化替代且无新需求接续时，工人实际工资腰斩，且历经整整一代人的时间才恢复。

阿西莫格鲁借此提炼出两个并存的必要条件：技术条件（自动化是否伴随创造新任务）与政治条件（工人是否有议价能力）。若只强调自动化替代而忽视新任务创造，且劳动者缺乏制度性保护，那么生产率提升的果实将尽数被资本占有。

阿西莫格鲁在制度经济学和发展经济学方面的研究，让他成为目前经济学界最具有影响力的学者之一。

在他最著名的一本书《国家为什么会失败》（《WhyNationsFail》）中，通过大量的历史案例和实证研究，阐述了制度对于国家经济发展的重要性，提出了“包容性制度”和“汲取性制度”的概念，对国家贫富差距、经济发展差异等问题给出了新的解释，在学术界讨论颇多。

在AI时代，这些理论同样适用。在汲取性制度下，AI将仅被用作强化控制、压减劳动份额的工具；只有在包容性制度下，社会才可能通过集体选择，将AI导向“新任务创造型”技术，使人类技能变得更为稀缺和宝贵。技术本身无方向，是制度决定了技术是成为普惠的阶梯，还是加剧不平等的鸿沟。

认知的隐患：当AI造成“知识崩溃”与信息茧房

2024年诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁

除了宏观经济与分配问题，阿西莫格鲁近期的研究还触及一个更深层的危机：AI可能会让人类变得更笨。

阿西莫格鲁2026年5月的论文《AI，HumanCognitionandKnowledgeCollapse》（《AI、人类认知与知识崩溃》）描绘了一个令人不安的场景：若AI直接提供答案，人类将丧失深度思考与学习的动力。

他以医生依赖AI诊断为例，虽解决了单次问题，但医生自身的经验积累停滞。当社会各行业普遍如此，将滑向“知识崩溃”的稳态——通用知识逐渐消失，社会丧失独立思考能力。

更反直觉的是，论文指出AI并非越准越好；存在一个最优精度水平，超越此限，更好的AI反而会降低社会福利。

另一篇关于《HowAIAggregationAffectsKnowledge》（《人工智能聚合如何影响知识》）的论文则揭示了信息权力的集中风险：当AI系统成为人们获取信息的主要界面时，谁来定义知识的生产和传播？

AI会系统性放大主流群体声音，边缘化少数群体观点。谁控制了AI聚合器，谁就实质掌握了知识的生产与传播定义权。这不再仅是效率问题，而是权力分配问题，将导致社会认知愈发单一化、标签化。

在这些论文中，阿西莫格鲁为我们呈现了一幅与硅谷叙事迥异的图景：经济增长停滞、失业率上升、工人被替代、资本得利、大部分人越来越笨……

如何避免这种情况的发生？在《BuildingPro-WorkerArtificialIntelligence》（《亲工人人工智能》）一篇论文中，阿西莫格鲁提出了一个建设性的替代方案。

论文将“亲工人技术”定义为那些使人类技能和专业知识变得更有价值的技术，它不是让人类变得可有可无，而是创造新的领域，让人类的判断和技能变得不可或缺。

阿西莫格鲁的立场是中立的，不是在说“AI没用”，也不说“AI会毁灭人类”，而是在说，技术进步的方向不是命中注定的，我们可以选择不同的方向。