引言

隨著人工智能（AI）和自動化技術的飛速發展，我們迎來了一個新的經濟范式——后勞動經濟學（PLE）。這一概念主要討論在AI和自動化技術超越人類能力的關鍵領域后，機器將不可避免地在許多經濟活動中取代人類勞動。這一趨勢可以通過“更好、更快、更便宜、更安全”模型來理解，這一模型為我們提供了一個框架來探討機器何時以及為何取代人類勞動。

深入探討“更好、更快、更便宜、更安全”模型

更好

“更好”指的是結果和成果的質量與一致性。一旦機器被正確編程和校準，它們通常可以比人類產生更高精度和更少錯誤的結果。例如，在制造業中，機器人裝配線可以達到超過人類能力的公差和一致性水平。同樣，在數據分析方面，AI系統可以處理大量信息并識別出即使是最熟練的人類分析師也可能忽略的模式。

更快

速度是機器常常優于人類的另一個重要因素。高頻交易算法可以每秒執行數千次交易，這是人類交易員無法達到的速度。在物流領域，自動化分揀系統可以處理包裹的速度遠超多個人工工人。這種速度的提升可以帶來顯著的生產力增長和經濟優勢。

更便宜

成本是推動機器勞動采用的最具說服力的因素。隨著時間的推移，由于技術進步和規模經濟的影響，機器勞動的成本通常會下降，而人類勞動成本則趨向上升。計算能力的成本持續下降，使得AI和機器人系統越來越具有成本效益。相比之下，由于通貨膨脹和生活水平期望的提高，人類勞動成本，包括工資、福利和培訓，通常會上升。

更安全

安全是這一模型的最后一個組成部分。在許多行業中，機器可以以較小的風險執行危險任務。在采礦和危險廢物管理中，機器人可以在對人類來說過于危險的環境中工作。自動駕駛汽車有潛力減少由人為錯誤引起的交通事故。這不僅保護了人類生命，還可以降低與工作場所事故和保險相關的成本。

后勞動經濟學的核心觀點

后勞動經濟學斷言并預測，機器將（并且很快會）消除人類勞動作為經濟生產力和人類進步的主要瓶頸。換句話說，PLE旨在將經濟與人類限制脫鉤。

當機器在質量、速度、成本和安全性方面優于人類時，其采用就變得經濟上不可避免。在市場經濟中，這由競爭壓力驅動，采用更高效技術的公司將獲得優勢。股東也有壓力最大化價值，這通常轉化為通過自動化提高生產力和降低成本。此外，隨著消費者習慣于自動化帶來的質量、速度和更低價格，市場需求也會轉向能夠滿足這些期望的產品和服務。

盡管這一模型有其局限性，例如可能過于簡化復雜的經濟動態并低估新工作崗位的創造潛力，但作為一個基礎概念，“更好、更快、更便宜、更安全”模型提供了理解驅動AI和自動化采用的經濟力量的有用框架，暗示我們可能正在接近人類勞動和機器資本關系的重大轉變。

社會契約的變革

人類勞動的社會契約是現代經濟體的基石。其核心是一種隱性協議：個人有權利和期望用他們的時間、精力、勞動和身體努力來換取工資。這種安排塑造了全球的社會結構、個人身份和經濟系統。它是許多人建立生活、規劃未來并從中獲得意義和價值的基礎。然而，人工智能和自動化的快速發展正在從根本上擾亂這一長期存在的社會契約。

AI被視為一種先進的自動化形式，顯著擴大了可自動化的范圍。不同于以往的技術革命主要影響體力輸出和常規認知任務，AI有潛力自動化復雜的認知工作、創意工作，甚至需要情感智能的任務。這意味著很少有人類勞動領域能夠幸免于這一變革。

這種社會契約的變革對我們的經濟系統和社會結構提出了重新想象的挑戰。我們必須面對在傳統就業可能不再成為常態的世界中，個人如何獲得意義、為社會做出貢獻并保障生計。這一轉變要求我們從根本上重新評估工作、價值和人類在智能機器時代的滿足感之間的關系。

“永遠的工作”：智人溢價

在后勞動經濟學的框架下，我們可以預測，隨著AI和自動化變得越來越強大，剩余的人類勞動需求可能集中在那些人們愿意為人類參與特權支付溢價的工作上。這一概念，即“智人溢價”，為我們預測在高度自動化經濟中可能持續存在的工作類型提供了一個視角。

智人溢價源于人類在某些情況下對人際互動的固有價值。這種偏好不一定基于優越的表現或效率，而是基于人類工人帶來的獨特品質。這些品質可能包括同理心、創造力、文化理解，或者僅僅是人際聯系帶來的舒適感。

一些可能因智人溢價而持續存在的職業包括牧師和精神領袖，這些角色的核心是人類元素的存在和效果。人們通常尋求來自其他能夠在情感上與他們產生共鳴的人類的精神指導和安慰，這種體驗機器再先進也難以復制。

類似地，某些類型的護理工作，特別是涉及情感支持或復雜人際互動的工作，可能仍然會被人類所重視。雖然機器人可能能夠更有效地完成護理的體力任務，但許多人可能更喜歡由人類護理人員提供的同理心和情感聯系，尤其是在臨終關懷或心理健康支持等敏感情況下。

娛樂和體育是另一個人類元素可能仍然被高度重視的領域。雖然AI可以創作音樂或藝術作品，但人類創作的藝術在我們的共同體驗和情感中引起的共鳴是獨特的。在體育運動中，人類運動員的身體技能和競爭精神繼續吸引觀眾，以一種機器表現可能無法匹敵的方式。

教育的某些方面，特別是涉及指導、激勵和培養創造力的方面，也可能保留對人類參與的偏好。雖然AI可以有效傳遞信息，甚至適應個體學習風格，但人類教師帶來的靈感、榜樣作用和互動對許多學習者來說是不可替代的。

然而，重要的是要注意，智人溢價的概念雖然有助于我們識別出人類勞動可能持續存在的領域，但并不一定預測這些工作的數量或其經濟意義。我們必須謹慎對待關于這些被人類偏好的工作是否足以維持廣泛就業或對大多數人具有經濟相關性的廣泛預測。

AI經濟影響的宏觀經濟視角

雖然“更好、更快、更便宜、更安全”模型提供了人類勞動被AI和自動化取代的有價值見解，但在考慮AI的廣泛經濟影響時，它有顯著的局限性。該模型主要集中在勞動替代的微觀層面動態上，但未能捕捉到全球經濟的復雜、相互關聯的性質以及廣泛采用AI的潛在連鎖效應。

解決這些局限性并全面理解AI的經濟影響，我們需要采用更廣泛的視角。約束理論（TOC）為這一分析提供了一個有前景的框架，使我們能夠將經濟視為一系列相互連接的過程，每個過程都有其自身的限制因素或“約束”。

與PLE模型提煉未來人類就業的基本因素（即人類將偏好和支付溢價的內容）相似，TOC方法使我們能夠識別各個經濟部門和過程中的關鍵約束。這一平行關系非常重要，因為在這兩種情況下，我們關注的是最基本的要素，而不是試圖預測未來AI能力的全面范圍，這本質上是具有挑戰性和投機性的。

通過將TOC應用于經濟部門和宏觀經濟過程，我們可以識別出當前經濟系統中存在的真正瓶頸或約束。這些約束可能并不總是與人類勞動或認知能力相關。它們可能涉及物理資源、能源限制、物流挑戰、監管障礙，甚至是抵制快速變化的社會文化因素。

約束類型：人類 vs 非人類

在通過約束理論分析AI的經濟影響時，我們首先需要識別和分類限制各經濟過程產出的主要約束。這些約束大致可以分為以人為中心的約束和非人為約束，每一種約束在塑造AI改變不同經濟部門的潛力方面都起著至關重要的作用。

參考資料:https://daveshap.substack.com/p/ais-economic-impact-theory-of-constraints?triedRedirect=true