文：张维迎（北京大学国家发展研究院教授、著名经济学家）
无需恐惧：AI 不会导致人类失业
当前关于人工智能（AI）的讨论中，充斥着对其迈向通用人工智能（AGI）乃至超级智能的憧憬与恐惧。英国数学家欧文·约翰·古德曾预言，第一台超级智能机器将是人类的最后一项发明。由此引发了两大担忧：一是智能机器是否会主宰人类；二是 AI 是否会导致大规模失业。
事实上，这种担忧被过度放大了。回顾历史，从石器时代的工具到印刷机、纺织机械，每一项技术发明都在特定功能上取代了人力，但总体上增强了人类能力，提升了效率。印刷术替代了抄写工，却催生了庞大的出版业；纺织机械化减少了手工织工，却使纺织业总就业人数大幅增长。以英国为例，19 世纪末兰开夏郡从事棉纺织业的工人近 50 万，远超机械化前的规模。
新技术往往催生新产业与新就业机会。汽车替代了马车夫，却带动了上下游产业链及旅游业；网购冲击了实体店，却在中国创造了超 1500 万外卖骑手岗位。正如 200 年前无人能预见农业机械化后 95% 的人口如何就业，今天我们也无法预知 AI 将创造何种新工种，但技术进步长远来看总是创造更多机会，而非让人类无所事事。
此外，所谓"AI 在智能层面替代人类”的观点也值得商榷。自蒸汽机发明以来，大多数技术都包含某种形式的“智能”。瓦特蒸汽机的阀门能根据压力进行负反馈调控，具备逻辑判断能力。现代自动化设备的反馈机制更是远超人类自身。因此，AI 并非在本质上与传统技术截然不同，它同样是增强人类能力的工具。
未来是未定的：不完全由过去决定
要判断 AI 是否能全面超越人类，需回到一个哲学命题：未来是由什么决定的？若未来完全由过去和现在决定（确定性世界），则 AI 终将超越人类；若未来不是预设的（未定性），则 AI 永远无法全面超越人类。答案显然是后者。
传统牛顿力学式的“确定性世界”假设认为，世界运行遵循固定法则，一旦掌握规律即可精准预测未来。这种思维影响了经济学，却无法解释“利润”的存在。弗兰克·奈特提出的“不确定性”概念指出，真正的 uncertainty 是不可预测、无概率分布的独特事件，正是它产生了利润。然而，主流经济学常将不确定性简化为可计算的“风险”，误以为通过数据和算力提升即可消除不确定性。
这种基于客观世界的假设适用于自然现象（如天气预测），却不适用人类社会。人类社会的不确定性多为内生，由人的行为导致。知识越多、数据越丰富，世界反而显得越不确定。因为未来不是被“揭示”的，而是被“创造”的。无数个体的选择共同塑造了未来，而这些选择无法仅凭过去数据预测。
历史是“路径依赖”的，而非“路径决定”的。人类在面对未来时拥有宽阔的选择空间，关键少数人的选择往往改变历史进程。正如诺贝尔奖得主道格拉斯·诺斯所言，历史介于偶然与必然之间。因此，专家基于过往数据的预测往往失效，因为未来本质上是不可预测的。
AI 缺失的核心：人类独特的想象力
想象力是面向未来的洞悉
人类的选择依赖于想法（ideas），而想法源于想象力。这里的想象力并非虚构过去，而是用心灵“看见”尚不存在的事物，构造未来的可能性。面对未来，没有唯一的“标准答案”，想象力的作用是回答“我们希望什么发生”并付诸行动。亨利·福特构想汽车大众市场、比尔·盖茨 envision 个人电脑、乔布斯创造 iPhone，皆是想象力驱动现实的例证。
软知识与溯因推理：AI 的盲区
想象力与知识呈非线性关系，甚至过多的“硬知识”（可编码、可传播的知识）可能约束想象力。爱因斯坦曾说：“想象力比知识更重要。”相比之下，“软知识”（如直觉、诀窍、默性知识）才是想象力的源泉，而这部分知识难以数字化，无法被 AI 吸纳。
人类推理包含演绎、归纳和溯因三种方式。当前 AI 主要基于大数据的归纳推理（统计回归），本质是对过去的总结，无法真正预测未来。而人类智能的核心在于“溯因推理”——基于直觉的猜想与洞察。科学突破、艺术创新皆源于创造性溯因，这依赖于个人的软知识，无法纳入计算机程序。
历史进程往往由“离群点”（outliers）推动，而非统计平均值。孔子、耶稣、亚当·斯密、爱因斯坦、马斯克等具有超级想象力的人，正是这样的离群点。若无他们，世界将截然不同。AI 基于统计模型，倾向于拟合已有数据（如图中黄线），却难以预见偏离常规的新路径（如可能性 2 或 3）。
我们常陷入“事后诸葛亮”的因果逻辑，认为历史发生具有必然性。但若站在 1800 年，仅凭此前 250 万年的 GDP 数据回归，绝不可能预测到工业革命的飞跃。同样，若 500 年前有 AI，它只会依据地心说的海量数据坚持错误理论，而无法像哥白尼那样凭借想象力提出日心说。相对论的诞生亦非源于观测需求，而是爱因斯坦对审美与几何的渴望。无论算力多强，AI 都无法替代这种突破既有逻辑的想象力。
多样性：创造力的源泉
哈耶克指出，人类的成就源于差异与多样性。不同个体在智力、背景、情绪等方面的差异促成了知识分工与积累。而 AI 面对相同数据时，输出高度趋同，缺乏多样性。若互联网数据大量由 AI 生成，可能导致“合成数据”泛滥，削弱人类创造力。真正的智能超越需机器具备如人类般的多样性，而这在目前技术路线下遥不可及。
AI 时代：想象力更为重要
未来是未定的，有待人类创造。即使 AI 成为外挂脑库，记忆力与算力不再稀缺，想象力仍是人类构建未来的核心优势。荀子云：“力不若牛，走不如马，而牛马为用，何也？”因人能“群”且有智慧。同理，人类虽记忆与算力不如机器，却因拥有想象力而主导机器。
这对教育提出严峻挑战。传统教育侧重知识传授与记忆考核，而在 AI 时代，其重要性大幅下降。教育重心应转向提升学生的想象力，营造自由学术氛围，鼓励跨学科交流与独立思考。伟大的创意往往诞生于非专业书籍的阅读、异国他乡的游历以及与不同背景者的对话中。
最后需承认，任何对未来的精准预测注定失败，包括本文观点。人类个体能力有限，但整体创造力潜能无限。核心结论只有一个：未来不可预测，唯有依靠人类的想象力去开创。
来源：辛庄课堂