Anthropic的AI效率失靈之憂：主張中止前沿研究

Anthropic即將IPO、收獲萬(wàn)億美元市值，當(dāng)此之時(shí)，它突然主張放緩甚至中止前沿人工智能的研發(fā)。

如果世界可以選擇放緩或暫時(shí)中止前沿人工智能的研發(fā)，從而使社會(huì)結(jié)構(gòu)和協(xié)調(diào)研究能夠跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，這對(duì)世界大有裨益。

這段話來(lái)自Anthropic研究所在官網(wǎng)上發(fā)布的文章《當(dāng)人工智能開始構(gòu)建自身》（When AI Builds Itself）。這很自然被很多人看作Anthropic的一種特有的話術(shù)，它想表達(dá)的意思是：看，我都贏麻了，不想再贏了，咱們座下來(lái)談?wù)劦赖潞拓?zé)任吧。

但在創(chuàng)始人和CEO阿莫迪（Dario Amodei）在播客視頻和電視屏幕上搖頭晃腦的背后，是Anthropic正在看到AI加速發(fā)展，或者說(shuō)遞歸自我改善（Recursive Self-Improvement），在這些效率提升的表象之下，效率本身可能會(huì)墜入大坑。

早在去年十月份，Anthropic就公布了它的經(jīng)濟(jì)顧問(wèn)委員會(huì)和經(jīng)濟(jì)未來(lái)研論會(huì)的一些成果。在諸多論文和政策建議中，首先提及的，就是可以考慮對(duì)AI自動(dòng)化征稅，以抵消快速自動(dòng)化給失業(yè)工人帶來(lái)的負(fù)面外部性。

Anthropic引用了麻省理工學(xué)院（MIT）經(jīng)濟(jì)學(xué)家Martin Beraja，和達(dá)特茅斯學(xué)院（Dartmouth College）經(jīng)濟(jì)學(xué)家Nathan Zorzi撰寫的論文《自動(dòng)化的效率失靈》。

把論文壓縮成一段話：自動(dòng)化收益來(lái)得太晚，而沖擊來(lái)得太早，市場(chǎng)不會(huì)充分計(jì)入這段過(guò)渡期中的社會(huì)成本。自動(dòng)化速度過(guò)快，替代人工導(dǎo)致的社會(huì)摩擦過(guò)大，這將導(dǎo)致低效率的自動(dòng)化。由于企業(yè)無(wú)法內(nèi)化勞動(dòng)者重新配置，政府可以對(duì)自動(dòng)化征稅，但僅從效率角度考慮，放緩自動(dòng)化是最優(yōu)選擇。

這篇論文寫于2022年，近幾年AI明顯加速了自動(dòng)化，并且出現(xiàn)了AI的自我完善，最終可能完全擺脫“人類束縛”的情景下，這項(xiàng)研究為Anthropic提出放緩或中止前沿AI的研究，提出了直接的論證。

論文首先反駁了傳統(tǒng)看法。過(guò)去討論“是否應(yīng)該給自動(dòng)化征稅”，通常有兩種邏輯。第一種是公平邏輯，自動(dòng)化提高總產(chǎn)出，但損及部分工人，所以政府為了再分配，可以對(duì)自動(dòng)化征稅，把一部分收益轉(zhuǎn)給受損工人。

第二種是資本稅邏輯，在不完全市場(chǎng)中，長(zhǎng)期資本稅可能改善效率，自動(dòng)化作為一種資本投資，也可以被納入這個(gè)框架。

但Beraja 和 Zorzi 認(rèn)為，這兩種討論都沒(méi)有真正抓住自動(dòng)化的殘酷現(xiàn)實(shí)，自動(dòng)化會(huì)直接替代一批具體工人，而這些工人的轉(zhuǎn)崗過(guò)程不是瞬間完成的。他們面對(duì)兩個(gè)摩擦：一是重新配置到新職業(yè)很慢，可能要經(jīng)歷失業(yè)或再培訓(xùn)；二是信用市場(chǎng)不完美，他們無(wú)法輕易以未來(lái)收入為抵押來(lái)借錢，維持當(dāng)前消費(fèi)。論文摘要和引言都把這兩個(gè)摩擦作為全篇出發(fā)點(diǎn)。

2025/11/17， 閱讀全文>

接著，作者提出了論文的關(guān)鍵機(jī)制：自動(dòng)化收益后置，工人損失前置。

在作者的模型里，自動(dòng)化會(huì)讓某些職業(yè)變得更少依賴勞動(dòng)，也就是直接擠出原來(lái)的工人。長(zhǎng)期看，勞動(dòng)可以流向未被自動(dòng)化的職業(yè)，經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出會(huì)上升；但短期看，被替代工人的收入先下降，而且他們可能要經(jīng)歷失業(yè)、再培訓(xùn)、技能折損。

論文在模型部分明確設(shè)定，自動(dòng)化職業(yè)變得更少勞動(dòng)力密集，被替代工人需要隨機(jī)獲得轉(zhuǎn)崗機(jī)會(huì)，經(jīng)歷臨時(shí)失業(yè)或再培訓(xùn)，并承受技能專用性帶來(lái)的生產(chǎn)率損失。

這就造成一個(gè)時(shí)間錯(cuò)配結(jié)構(gòu)。自動(dòng)化的成本是前置的：投資成本、崗位沖擊、收入下降、消費(fèi)下降很快發(fā)生。自動(dòng)化的收益是后置的：只有當(dāng)工人逐步轉(zhuǎn)移到其他職業(yè)，新的勞動(dòng)力配置完成后，生產(chǎn)率收益才逐漸顯現(xiàn)。

論文中有一個(gè)很關(guān)鍵的表達(dá)：自動(dòng)化與勞動(dòng)再配置是互為補(bǔ)充的（automation and labor reallocation are complements），也就是說(shuō)，自動(dòng)化的收益要通過(guò)勞動(dòng)力重新配置才能充分釋放。因此自動(dòng)化回報(bào)的是后置（back-loaded）的，會(huì)先擠出消費(fèi)，然后才會(huì)提高產(chǎn)出。

為什么市場(chǎng)會(huì)“過(guò)度自動(dòng)化”？論文最核心的理論推導(dǎo)是：勞動(dòng)慢速再配置 + 借貸約束，會(huì)導(dǎo)致低效率自動(dòng)化。

假設(shè)被自動(dòng)化替代的工人，理論上知道自己未來(lái)可能會(huì)轉(zhuǎn)崗成功、收入部分恢復(fù)。因此，他們最希望做的是：現(xiàn)在收入低的時(shí)候借錢，等未來(lái)收入恢復(fù)后再還。這叫平滑消費(fèi)（smooth consumption）。

但現(xiàn)實(shí)里，很多工人借不到錢，或者借貸能力有限。他們被迫在收入下降時(shí)也同步壓低消費(fèi)。于是，他們的消費(fèi)路徑會(huì)變得很陡峭：短期很痛苦，未來(lái)才恢復(fù)。這使得被替代工人與那些沒(méi)有借貸約束、能夠給企業(yè)股權(quán)定價(jià)的人，對(duì)自動(dòng)化收益的時(shí)間價(jià)值看法不同。

用高級(jí)一點(diǎn)的話說(shuō)：企業(yè)沒(méi)有內(nèi)化被替代工人無(wú)法平滑消費(fèi)這一事實(shí)，因此私人自動(dòng)化激勵(lì)和社會(huì)最優(yōu)自動(dòng)化激勵(lì)發(fā)生偏離。

換句話說(shuō)，企業(yè)不是不知道自動(dòng)化會(huì)替代工人，而是市場(chǎng)價(jià)格體系沒(méi)有充分反映一個(gè)問(wèn)題，被替代工人不是一個(gè)可以自由跨期借貸、自由轉(zhuǎn)崗、自由保險(xiǎn)的抽象勞動(dòng)者；他們是現(xiàn)實(shí)中的人，會(huì)在過(guò)渡期被現(xiàn)金流約束卡住。

所以，市場(chǎng)會(huì)傾向于按資本和企業(yè)的折現(xiàn)邏輯推進(jìn)自動(dòng)化，而不是按被替代工人的消費(fèi)痛苦和再配置速度來(lái)推進(jìn)自動(dòng)化。這不再是單純的再分配問(wèn)題，而是效率問(wèn)題。

這就來(lái)到論文最有意思的地方。作者強(qiáng)調(diào)，放緩自動(dòng)化不僅可以改善公平，也可以提高效率。

傳統(tǒng)觀點(diǎn)會(huì)說(shuō)，給自動(dòng)化征稅，是為了犧牲一點(diǎn)效率，換取更多公平。但這篇論文說(shuō)，在存在再配置摩擦和借貸約束時(shí)，不放緩自動(dòng)化本身就是低效率的。

原因是，政府看到的是整個(gè)社會(huì)的跨期消費(fèi)配置。自動(dòng)化太快時(shí)，總產(chǎn)出未來(lái)可能更高，但當(dāng)前被替代工人的消費(fèi)下降太劇烈。由于這些工人借不到錢，他們當(dāng)前消費(fèi)的邊際效用非常高。政府如果適度放慢自動(dòng)化，就可以把一部分消費(fèi)從未來(lái)“搬回”現(xiàn)在，讓過(guò)渡期更平滑。論文明確說(shuō)，最優(yōu)政策會(huì)降低相對(duì)于自由放任情形下的現(xiàn)值產(chǎn)出，但通過(guò)改變總消費(fèi)在時(shí)間上的流動(dòng)、以及改變不同工人之間的消費(fèi)分配來(lái)提高福利。

2026/4/19，閱讀全文>

這就是所謂效率考量（efficiency grounds）：即便政府完全不關(guān)心再分配，只關(guān)心效率，也有理由在過(guò)渡期內(nèi)給自動(dòng)化踩剎車。

作者得出了最重要的政策結(jié)論，而這一結(jié)論，對(duì)于AI所帶來(lái)的快速自動(dòng)化，具有特別的意義：放緩過(guò)渡期的自動(dòng)化，而不是長(zhǎng)期反自動(dòng)化。

這點(diǎn)對(duì)于理解 Anthropic 為什么引用它也很關(guān)鍵。它不是“反 AI”的論文，而是給出一個(gè)“速度治理”的經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)：?jiǎn)栴}不是自動(dòng)化要不要發(fā)生，而是自動(dòng)化發(fā)生得多快、社會(huì)能否在過(guò)程中吸收沖擊。讓技術(shù)擴(kuò)散速度與社會(huì)吸收能力相匹配，會(huì)產(chǎn)生明顯的福利收益。

論文做了一個(gè)定量模型，把職業(yè)流動(dòng)、異質(zhì)性工人、未保險(xiǎn)收入風(fēng)險(xiǎn)、儲(chǔ)蓄分布、累進(jìn)所得稅和失業(yè)救濟(jì)都放進(jìn)去，來(lái)估算放緩自動(dòng)化的福利影響。作者發(fā)現(xiàn)，在基準(zhǔn)校準(zhǔn)下，自由放任情況下自動(dòng)化收斂的半衰期約為20年，而最優(yōu)政策下的自動(dòng)化半衰期約為47年，也就是自動(dòng)化推進(jìn)速度顯著放慢；這一政策在只考慮效率、不考慮再分配偏好的情況下，帶來(lái)約 3.8% 至 4% 的消費(fèi)等價(jià)福利收益；如果政府采用功利主義權(quán)重、也重視再分配，福利收益約為 5.9% 至 6%。

他們還做了幾個(gè)對(duì)照：如果失業(yè)或再培訓(xùn)時(shí)間更長(zhǎng)，最優(yōu)自動(dòng)化半衰期進(jìn)一步提高到約 52 年，因?yàn)楦啾惶娲と嗽诼L(zhǎng)轉(zhuǎn)崗期間會(huì)受到借貸約束。

如果整個(gè)經(jīng)濟(jì)中的流動(dòng)性很高，工人更容易用儲(chǔ)蓄或借貸緩沖沖擊，那么放緩自動(dòng)化的福利收益會(huì)明顯下降。這說(shuō)明再配置機(jī)制確實(shí)依賴于“現(xiàn)金流約束/借貸約束”。

如果政府只給被自動(dòng)化影響的工人一次性 1萬(wàn)美元轉(zhuǎn)移支付，福利收益反而小得多：效率權(quán)重下只有 0.3%，功利主義權(quán)重下約 3.0%。這說(shuō)明一次性補(bǔ)貼有助于再分配，但不足以解決中期借貸約束和自動(dòng)化速度過(guò)快的問(wèn)題；把轉(zhuǎn)移支付和自動(dòng)化稅結(jié)合起來(lái)，福利收益最高。

這篇論文談的是自動(dòng)化， 把它放到 AI 語(yǔ)境下，可能就是Anthropic的放緩/中止主張，不是AI應(yīng)該慢下來(lái)的道德口號(hào)，而是一個(gè)更嚴(yán)肅的經(jīng)濟(jì)學(xué)判斷：如果 AI 自動(dòng)化主要沖擊那些轉(zhuǎn)崗慢、儲(chǔ)蓄少、借貸難、技能遷移成本高的勞動(dòng)者，那么企業(yè)層面的最優(yōu)部署速度，可能快于社會(huì)層面的最優(yōu)速度。

但也要具體分析，這套機(jī)制對(duì)不同 AI 場(chǎng)景所產(chǎn)生的影響有強(qiáng)弱不同。若AI主要替代的是高收入、高儲(chǔ)蓄、高流動(dòng)性的知識(shí)工作者，他們的借貸約束可能沒(méi)那么強(qiáng)；若它替代的是呼叫中心、客服、倉(cāng)儲(chǔ)、司機(jī)、收銀、基礎(chǔ)文書、低中收入白領(lǐng)等更容易陷入現(xiàn)金流約束的人群，論文機(jī)制就更有解釋力。

所以，Anthropic引用這篇論文時(shí)，真正想借用的可能是這一點(diǎn)：AI速度不是越快越有效率。技術(shù)擴(kuò)散速度本身也需要被納入社會(huì)福利計(jì)算。如果RSI真的迫在眉睫，那么就索性先中止前沿AI的研究吧。

這種主張正在華盛頓贏得市場(chǎng)，在大國(guó)地緣科技戰(zhàn)的情景下，它最終不一定是以中止AI前沿研究的方式體現(xiàn)出來(lái)，但政府對(duì)token、對(duì)算力、對(duì)AI巨頭的資本征稅，以及國(guó)家獲得AI企業(yè)的股份，都已經(jīng)成為認(rèn)真的政策討論選項(xiàng)。

One More Thing

Anthropic 創(chuàng)始人CEO阿莫迪（Dario Amodei），更喜歡用阿姆達(dá)爾定律來(lái)解釋AI的快速自動(dòng)化，如在編程領(lǐng)域，所引發(fā)的組織瓶頸。

2026/5/11， 閱讀全文>

如果說(shuō)一個(gè)月前在Code with Claude大會(huì)上，阿莫迪所關(guān)注的是編碼能力的成倍提升，讓組織能力產(chǎn)生大量的瓶頸，現(xiàn)在，前沿AI企業(yè)的快速自動(dòng)化能力，讓整個(gè)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)成為其瓶頸。

這些瓶頸如果處理不好，在企業(yè)層面過(guò)快的編碼效率最終導(dǎo)致組織失靈，在經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的層面，則是過(guò)快的AI自動(dòng)化，將導(dǎo)致整個(gè)經(jīng)濟(jì)的效率失靈。

參考：

https://www.nber.org/papers/w30154，

https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement，

https://www.anthropic.com/research/economic-policy-responses