AI時代的詛咒：人已經完全不重要 人類滅亡之后AI還在就行了

核威懾至少有一個底線共識——如果所有人都死了，誰也贏不了，所以雙方都有理由剎車。但AI競賽的棋盤上多了一個變量：人類滅亡之后，AI還在。

經濟學里有個術語叫"資源詛咒"。一個國家發(fā)現了石油或礦產，一開始看著是天賜之福，最后常常變成國運轉折點。剛果、利比亞、委內瑞拉，劇本大同小異：當GDP全靠地底下的東西就能撐起來，政府投資人民的動力就消退了。教育可以湊合，醫(yī)療可以欠賬，基建可以等等看。錢從地下來，不從人身上來，人就不再重要。

2026年3月底，科技倫理學家Tristan Harris在Kara Swisher的播客上聊到一篇論文，來自經濟學家Luke Drago和Rudolph Lane。他們提了一個類比：AI正在制造一種新型的資源詛咒。他們管它叫"智能詛咒"（The Intelligence Curse）。

類比的邏輯很直接。當一個國家的GDP越來越依賴AI產出——算法寫代碼、做診斷、跑物流、管金融——政府的投資方向就會從人轉向數據中心和算力基礎設施。人的勞動不再是GDP的主要來源，人的議價能力也就跟著縮水。你可以罷工，但AI不罷工；你可以談判，但雇主已經不缺人了。

有人問OpenAI的Sam Altman，建數據中心消耗大量能源和資源，他回了一句——"培養(yǎng)一個人類也要消耗大量能源和資源。"乍一聽像在打比方，多想幾秒發(fā)現不對勁：順著這個邏輯，人不是被服務的對象，人是一種投入產出比不夠好的資源。

"智能詛咒"的陰毒之處就在這里。它不會以災難的面目出現，而是以效率的面目出現。油田國家的政府不是討厭人民，只是不再需要人民。AI驅動型經濟的邏輯也一樣——電力給數據中心比給居民社區(qū)回報率高，培養(yǎng)AI比培養(yǎng)人才見效快，算力投資比公共教育更容易量化收益。每一步都在做"理性"的資源配置，走完之后回頭看，人已經被擠到了邊上。

激勵結構通向哪里

多數人以為AI公司的商業(yè)模式和Google差不多——賣廣告，賣訂閱，20塊一個月的ChatGPT會員。但這些收入撐不起已經砸進去的資本量級。幾千億美元融進來了，唯一能讓這筆錢說得通的回報預期，是造出通用人工智能（AGI），替代經濟體中幾乎全部的人類勞動。Sam Altman自己說過，Dario Amodei說過，Demis Hassabis說過。行業(yè)共識擺在桌面上，只是很少有人把這個共識和"資源詛咒"的框架放在一起看。

五家公司如果真的掌握了替代全球勞動力的能力，產出和利潤就會向這幾個節(jié)點聚攏。委內瑞拉的國家石油公司PDVSA把全國油田收入收進口袋，和這個局面在結構上沒有區(qū)別——只是規(guī)模大了幾個數量級，"礦井"換成了GPU集群。

查理·芒格說過："給我看激勵機制，我就能告訴你結果"。資本涌入AGI研發(fā)，AGI的目標是勞動力替代，替代的結果是財富集中，集中之后投資人的動力就沒了。這條鏈不復雜，但很少有人完整地看它一遍。

詛咒剛剛開始的樣子

資源詛咒有個特征：早期階段看起來完全不像詛咒。石油剛發(fā)現的那些年，到處是繁榮景象。外資涌入，GDP飆升，寫字樓拔地而起。真正的問題——產業(yè)空心化、制度敗壞、貧富撕裂——要過十年、二十年才顯山露水。

AI目前走到了類似的位置。斯坦福的一項研究（研究者自己叫它"礦井金絲雀"報告）顯示，AI滲透率高的崗位已經出現了16%的就業(yè)流失。Anthropic前陣子公布了一張職業(yè)脆弱度分布圖。Block的創(chuàng)始人Jack Dorsey宣布裁員40%，理由就是"智能工具在快速進步"。

但如果只是盯著眼下的就業(yè)數據爭論有沒有失業(yè)潮，就像站在地上辯論地震有沒有來，而頭頂的小行星還在加速。他的說法是：App通知泛濫、deepfake滿天飛、YouTube內容越來越怪、孩子注意力在碎裂、一部分人開始丟工作——這些都只是引力波，小行星本身還沒到。"現在是AI在我們有生之年最弱的時刻，它只會更強。"

這話放到資源詛咒的時間線上更好理解。委內瑞拉在1970年代覺得石油是福音的時候，是改方向的最佳窗口期。等到2010年代經濟崩盤、超市空貨架、幾百萬人逃難，窗口早關了。Harris的判斷是，AI的窗口也在收窄。人類現在還有政治聲音，還有消費選擇權，還能通過稅收貢獻保持一點議價籌碼。但這些杠桿都在貶值——GDP來源從人變成AI的那一天，政府沒有理由再聽你的。

為什么停不下來

資源詛咒國家還有一個共性：所有人都知道問題出在哪里，但沒人停得下來。石油收入太好賺了，轉型太痛苦。短期收益永遠跑贏長期風險。

AI競賽的情況更極端，因為博弈結構本身就不允許停車。我們把AI競賽和核軍備競賽做個對比：核威懾至少有一個底線共識——如果所有人都死了，誰也贏不了，所以雙方都有理由剎車。但AI競賽的棋盤上多了一個變量：人類滅亡之后，AI還在。在Altman的博弈計算里，"我的AI贏了、人類沒了"不算最壞結果；"Elon的AI贏了、人類沒了"才是最壞結果。每個玩家的紅線不是"保住人類"，而是"不讓對手的AI當繼承者"。這種博弈結構下，每一方都有動機踩油門，哪怕路的盡頭是懸崖。這些人對AI著迷到這個程度，AI就是他們的后代，數字版的，帶著他們的DNA。驅動這場競賽的東西不只是錢，還有"造神"的沖動，以及對"數字后嗣"的執(zhí)念。

Peter Thiel被《紐約時報》記者Ross Douthat當面問："人類這個物種應當延續(xù)下去嗎？"他沉默了17秒答不上來。一個身家?guī)装賰|美元的人，對"人類該不該活著"這個問題猶豫了17秒。

挪威模式和它的AI版本

挪威也是產油國，但它沒有掉進資源詛咒。因為它在石油收入剛開始的時候就設立了全球最大的主權財富基金，用嚴格的制度設計確保收益回饋全民。阿拉斯加也有分紅機制，新墨西哥州最近用頁巖油收入給全州居民提供了免費托育。這些案例說明資源詛咒不是命中注定，關鍵在于制度介入的時機。

這是不是可以為AI版本的資源詛咒給一個方向：在法律上把AI定義為產品，堵住企業(yè)推動AI獲得"法律人格"和"受保護言論權"的口子；建立產品責任制度，至少把安全標準拉到汽車和飛機的水平——福特Pinto造成27人死亡就被召回，波音737 Max兩起事故346人遇難后全機隊停飛，AI產品沒有理由豁免；禁止AI擬人化，尤其是在面向未成年人的產品中（Harris的團隊參與調查了Adam Rain和Sewell Setzer兩起青少年自殺案件，根源都指向AI對人類情感依賴機制的利用）；強制建立獨立驗證機構，加強企業(yè)內部舉報人保護；推行AI模型之間的互操作性，讓用戶可以一鍵切換服務商。

ChatGPT與五角大樓合作的消息傳出后，大批用戶退訂轉投Anthropic。如果從一個AI切換到另一個像攜號轉網一樣簡單，企業(yè)面對的市場壓力會大得多。這種"用錢包投票"的力量比游說議員管用。

但應該明白的是，挪威之所以能建主權基金，是因為它的民主制度和公民社會在石油到來之前就有底子。AI版本同理——制度工具都列得出來，能不能用上，取決于足夠多的人在窗口關閉之前動起來。

詛咒的另一面

社交媒體治理領域其實已經有了可參考的先例。過去兩年，印度、印尼、澳大利亞、西班牙、法國、丹麥、挪威先后實施了16歲以下社交媒體使用禁令，覆蓋全球25%人口。Meta正在因"蓄意讓兒童成癮"接受庭審。2013年有人說"早晚會有一場針對社交媒體的大煙草訴訟"——這場訴訟正在進行中。AI治理的群眾基礎比社交媒體更寬，因為AI威脅到的東西更基本：工作、收入、孩子的安全、政治發(fā)言權。Max Tegmark管這叫"從Bernie到Bannon的聯盟"——從Bernie Sanders到Steve Bannon，竟然在"不應該不受控制地建造超級智能"這件事上達成了共識。

如果20年后有個好結局，AI在干什么？AI應該幫教師更好地教書，幫醫(yī)生更準確地診斷，幫律師更高效地工作——而這些職業(yè)本身要繼續(xù)由人來做。因為一旦把所有外科醫(yī)生和律師都淘汰了，從實習生到主任醫(yī)師、從初級律師到合伙人的成長通道就斷了，一整代的專業(yè)知識會跟著蒸發(fā)。跟人的注意力打交道的技術，應該讓注意力更集中；跟人的情感打交道的產品，應該幫人建更牢的連接。他承認這些話說起來太容易，但堅持認為不朝那個方向走就永遠到不了。

這場AI競賽里，有良知的人陸續(xù)退出，退出之后總有人補位。系統(tǒng)篩出來的是暗黑三聯征——自戀、馬基雅維利主義、精神病態(tài)——因為只有具備這些特質的人，才能在無視后果的情況下繼續(xù)干下去。

不是人變了，是系統(tǒng)在篩選。

這話放到資源詛咒的框架里同樣成立。每一個陷入石油詛咒的國家，最終掌權的都不是最惦記人民的政治家，而是最會在詛咒中獲利的人。AI的詛咒如果真的降臨，篩選邏輯會一模一樣。

只是這一次，詛咒是全球性的。沒有人在外面。

原文：https://x.com/szslg/status/2037349186673238261