就像吹到最饱满的气球，空气中最细微的针，也可能刺破。
当 AI 已经成为全社会焦虑重点后，Citrini Research 在 2026 年 2 月22日发布的《2028 人工智能危机报告》，引发市场用真金白银投出了恐慌票，当下国内科技圈又流行各种养“龙虾（OpenClaw）”热，而国外Meta等科技巨头传出或裁员20%消息。
人类被淘汰又快进了吗？当AI 强大已成定局，你会主动拥抱还是被动投降？我们应该如何应对 AI 焦虑？人类和 AI 的未来终局将在哪里？或许，回归人性，始终是最不坏的选择。
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回到一切恐慌的开始，《2028 人工智能危机报告》说了什么？
人工智能焦虑如今正日益蔓延。一边是业界各种新品兴奋迭代，一边市场陷入登高焦虑，而大众对于未来日趋迷茫。这样的复杂情绪之下，《2028 人工智能危机报告》如掠过市场的蝴蝶，只是轻微扇动翅膀，却刺激了业界与市场的焦虑，引发一次金融风暴：美股单日蒸发约 2850 亿美元，IBM 创下该公司 25 年来最大单日跌幅，软件和数据服务公司一周内蒸发了接近万亿市值。
这不仅仅是市场层面的焦虑，整个 AI 焦虑其实在今年春节期间就已经开始，在国内也引发了很大的情绪波动。可以说，AI 对公司、企业家和中产都产生了极大的冲击，钟点工阿姨都开始认真发问：“AI 真的会取代人吗？会收费吗”
发布人宣称，《2028 人工智能危机报告》其实是一场试验，不是预测。但恰恰是这种看似谨慎的措辞，让大家更加紧张。报告的叙述对很多人来说，符合人们对于经济的直觉理解，引发不少讨论。
它的核心预警在于，AI 可以带来效率提升，但是对于经济尤其很多公司却可能未必是好消息。它给出的是一个暗淡的经济图景，到 2028 年 6 月，美国的失业率将达到 10.2%，标普指数将较 2026 年的高点回撤 38%，劳动收入占 GDP 比例从 2024 年的 56% 下降到 2028 年的 46%。
随着 AI 效率提升、成本降低且利润增加，股市却不涨反跌，问题在哪里？也就是说，哪怕经济增长确实在增加，企业财报也显示更高利润，但这些产出并没有形成人类消费的循环。
这些数字背后是一个宏观的成本问题，即机器创造了财富，人类却失去了购买力，《2028 人工智能危机报告》中创造一个新词：“幽灵 GDP”。比如，单个 AI 代理可以以 0.1% 的成本完成一个 50 人离岸开发团队的工作，这对公司可能是好事，但是AI 或机器赚了钱之后不会消费，不会度假，不会背房贷，更不会生孩子。
在他们预测情景中，2027 年，全球多达 30% 的数字交易将由 AI 代理对 AI 代理完成，完全绕开传统经济。这听起来是件好事，但背后的担忧是：经济增长确实在增加，企业财报也显示更高利润，但这些产出并没有形成人类消费的循环。
他们的担忧呼应了多数人的恐慌，即 AI 意味着对经济模式的一个颠覆，企业雇佣员工、员工获得工资、员工消费、企业获得收入、企业继续雇佣员工。显然，这是一个正反馈循环。但是 AI 时代，这个循环断裂了，变成企业使用 AI 导致成本降低、人类消费萎缩、企业雇佣员工意愿降低、员工失业、消费萎缩、企业收入承压。企业更依赖 AI，构成了一个负反馈循环。
最典型行业就是软件行业，这也是《2028 人工智能危机报告》的最大受害者。过去 20 年，软件行业成为最成功的商业模式之一。SaaS（软件即服务）的商业逻辑就是按人头收费：你有 100 个销售员工，就买 100 个账户。但是今天，越来越多人认为，AI 改变了游戏规则，因为客户发现，一个 SaaS 产品的核心功能，如果一个 AI 代理就可以完成以往 10 个人的工作，企业为什么还要雇佣 10 个人？所以，很多上市公司面临价格与性价比的困境，这其实成为了白领经济的一个缩影，这也是这轮软件服务公司大跌的原因。
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如何看这一报告？看似有理，但是过于线性。人性不是笔直的木棍，同样人类经济与社会同样不是线性进化。
《2028 人工智能危机报告》提供的叙事是诸多叙事的一种，之所以影响巨大，只是因为它刚好击中行业与市场的集体焦虑。比如，该报告确实指出了软件服务行业面临的一些风险，但事实上，软件服务行业已经风行了约 30 年。任何一个新兴行业，能够持续赚钱二三十年，已经属于不易，变革影响在所难免。在纳斯达克的上市公司，本来就每隔几年就有一轮洗牌，何况是这么一个靠近科技前沿的行业。即使没有人工智能出现，软件服务行业也会面临这种挑战，其实这是很自然的一个情况。报告只是指出了这个商业模式上过去所面临的挑战。过去这些行业做着收钱的好日子，本来就是高溢价的结果。那这个高溢价随着时间和技术的变革面临挑战，这其实是很自然的。
不少人担忧，机器智能变得极度充裕，人类智能的稀缺性溢价正在消失。确实，回顾人类历史，在工业革命之后，人力资本获得了极高溢价，职业成为中产阶级的身份标志以及阶层自豪感来源。随着白领工作在二十世纪下半叶逐渐多于蓝领工作，大家对中产阶级的定义，大致就是办公室人员。随着 1970 年代左右知识经济的兴起，人类资本尤其智能获得更高溢价，随后中国随后也赶上了这个趋势，这个阶段，白领尤其是受教育的白领，其收入持续增加。这正是这样的趋势下，全球尤其中国等新兴市场诞生了大量中产阶级。但实际上，这样的趋势注定不可持续。我在《软阶层》一书中，也将这一批阶层地位可能面临下移的城市中等收入群体定义为软阶层。
换而言之，即使人工智能这一前提不存在，人力资本的高回报也可能不可持续。人力资本的高回报是建立在现代经济的持续增长之下，但这并不是如我们今天看到的那样天经地义，亘古不变。站在大历史的视角下，在大部分情况下是经济增长很慢，资本才能提供长期稳定收益。经济增长率的提高，所谓的 “经济奇迹”，是工业革命之后才出现的情况。哪怕工业革命之后，如经济学家皮凯蒂的框架里指出，经济增长率高于资本增长的时代也很短暂，突出的也就是 “辉煌 30 年”（1950–1970）。
站在大历史角度，我们不得不承认，工业革命以及其塑造的现代社会诸多规则，在人类大历史中是少数甚至例外情况。面对很多 AI 取代人类的报告或者焦虑，本质都是对于前现代社会的无知，某种意义上，人类一直在被颠覆，并不是今天在才开始，AI 不过其中新一轮力量而已。
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所谓颠覆，不仅是经济冲击，更是政治与社会的重组，尤其是权力的重组。
就像武力，曾经也是一种特权。在中世纪，战争曾是贵族的特权，佩剑在很多文化中都是武士才有资格。当农夫走上战场，用弩箭火器去击穿骑士的重装铠甲时，看起来是农夫对于骑士的胜利。随着武力的特权下移，骑士不再是社会主宰力量，封建割据也开始被民族国家取代，战争开始从贵族的荣誉游戏变成国家的杀戮机器。
最典型的，还有识字。以前识字是知识分子的特权，在欧洲是如此，在中国更是，士大夫最高理想是与天子共治，最低也能换取功名利禄，成为官僚。在欧洲，知识被基督教垄断，往往只有教士才识字。你是个教士，就等于你是个知识分子。当印刷机出现的时候，被打破的不仅是天主教廷的权力，更是知识垄断被打断，那很多人都欢呼，社会出现了更多的知识分子，很多人都觉得迎来了自由，这背后是教会和教士的阶层下降。到了大众媒体时代，更是人人都成为知道分子，到了社交媒体时代，人人都可以发出自己的声音，这当然是权力的下放。
当今天的 AI 出现，当写代码像自然聊天一样变得自然时候，不少白领就会发现自己一边享受着效率提升的快感，一方面，他们也会发现，又一次走向了阶层没落的边缘。
这其实就造成了我们看到的一个情况，即全球中产对于 AI 替代的焦虑。不仅普通白领与程序员开始担忧，甚至一些行业明星也感到冲击。这种冲击不仅来自生计，更来自安身立命的动摇，更是意义感的缺失。比如，经济学家 Chad Jones 在经济增长领域颇有建树，其论文一向被业界评价为简洁优雅。不过，他最近发表在 JPE 的一篇名为《A.I. and Our Economic Future》的论文中，就承认 ChatGPT 不少方面已比他表现得更好。更重要的是，他开始追问一个更本质的意义问题：学术圈工作不只是职业，也是意义的源泉；如果有一天 AI 比他更擅长经济增长理论，甚至比他更勤奋上心，他又该如何去寻找经济生活的意义呢？
他已经是经济学家中的明星，相当于专业人士中的专业人士，但是如果连他都会感到这种困惑与悲观，可见 AI 冲击对于中产阶层的动摇是全方位的，我们身边很多朋友也陷入这样的情绪。
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未来会如何，普通中产应该如何？
我身边很多朋友，在这几年的人工智能热潮中，无论是技术背景的朋友，还是在做创业投资的朋友，一度都非常兴奋，每天在做很多测试。但是事实上，在这种大的潮流中，犹如 Citrini Research 发布的《2028 人工智能危机报告》所言，短期内发现效率极大提升，中长期会忽略自己随时被替换。
头部公司的进步往往一日千里，这对于中小企业碾压可谓方方面面。2026 年初 OpenAI 刚获得了 1000 亿美元的融资。对于腰部公司，跟在巨头后面，超越的可能性很小，除非有特别的商业模式或灵感，否则未来其实生存艰难。
这样的情况下，一些微型创业或者一人公司，因为随着成本降低，有可能会越来越多地涌现。对于个体而言，对于技能甚至智能的理解要改变。以前大家会觉得 AI 的冲击更多在于文字、在视频等等，在 AI 时代，写程序还是一个硬核的技能。现在，如果写程序成为一个通用技能的话，程序员相关的专业壁垒就会失去。
为什么这一轮 AI 冲击，媒体人或传统媒体人反应对比多数平淡很多，因为这个行业在过去几十年一直在被颠覆，大家已经习惯了。对比之下，这种被颠覆的体验，其实对于技术相关尤其程序员来说，还属于一种新奇的体验。这些人最近几年确实感觉不错，不仅行业看涨，而且涌现不少新工具帮你干活，享受效率极大提升的快感。但他们很快就会面临一个问题：如果你只是一个平庸的程序员，未来你的替代率也会很高，就像以前写文章一样。
技术或者程序员的问题，其实就像我们以前所说的识字、写作或外语这些技能一样，面临迭代淘汰的可能。这些技能，曾经是有极高红利、极高溢价的技能，他们本质上是一种 “翻译” 的能力，尤其是链接中国与全球的功能。
就像在中国改革开放初期，学外语成为新的捷径，不少人都进入了外企，甚至去了国际机构，职业发展水涨船高。这些人，不少可能没有其他专业背景，只有外语背景。为什么能成功？是因为当时国门初开，中国加入更大的全球链条，无论在商业还是政界都需要这样的人才，所以他们发展得很好。很有趣的是，一些成功人士在后来诚实地回忆时，都会告诉自己的孩子，自己最重要的积累是外语，即使他们的孩子对这个答案难以理解，甚至不以为然。但事实就是如此，学好外语在当时至关重要。
中国改革开放后半段，流行过去 10 年所谓的 “工程师红利”，不少围绕技术尤其程序员来展开的。学好程序也是一种语言，是沟通人与科技的工具。所以，程序员也是过去至少 10 到 20 年中国最好的、最红火的职业，在硅谷也是这样。
在最近半个世纪，好的技能都有一个特点：它具有全球性，能够跨越国界的折损很低。无论是学外语还是学编程，都是如此。学好程序，可以在全球找工作，就可能在中国拿到最接近全球水平的工资，这就是它的特点。
但是，随着这些技能面临颠覆，未来的情况会怎么样？我觉得，如果你今天还是觉得让小孩从小就进行 “宝宝学编程”，高价送孩子去读计算机专业，做个程序员，就业时找一个程序员工作，就可以过上中产阶级生活，这可能不那么正确的方向。
有个叫 Edge 的网站，它是由国外一群聪明人创造的跨界社群。早在很久前，其创始人约翰•布罗克曼（John Brockman）曾言：“你的聪明程度取决于你提出的问题。” 换而言之，你要足够聪明，才能提出一个好问题。现在，人类如果被规训得失去了我们的人性，失去了独立思考判断的能力，当你都没法提出一个问题的时候，你面对 AI 的焦虑，自然也是无法解决的。
在未来，提出问题的能力，可能比给出答案的能力更重要，而且，你的不可替代程度，很可能取决于你提出的问题。
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终极而言，AI 焦虑的本质，在于人力资本的高溢价结束，但是这一高溢价本来就不可能永远维持，AI 只不过加速了这一进程。
如前所言，这一轮的 AI 重构，不单是技术的重构，也是一个经济的重构、社会的重构，最关键的是个权力的重构。换一个视角来看，在人类历史上其实一直都会迎来这样的重构，此起彼伏，只是我们自己往往会觉得这样的重构离我们很远，或者说在过去技术变革不那么激进的时代，这个重构的进程比较缓慢，但本质上是一样的。
面对 AI 狂飙，大家反应不同。有朋友最近说，他是一个 AI 的 “降临派”。所谓 “降临派”，就是认为 AI 的降临无法阻挡，这个时候你只能去拥抱它。几年前，程序员、分析师、咨询师们还在讨论如何学习提示词，或者重新投身 AI 赛道。如今，诚实一点，你会发现，在这种技术变革面前，哪怕你努力去拥抱，姿态也可能很笨拙，努力也可能显得可笑。不用一两年，甚至过几个月，你的新技能，可能就被抛在后面。
现在，甚至像孙宇晨这样的加密货币新贵也说，不要和人聊天，要多和 AI 聊天。但这会带来一个问题：当我们主动出让主体性，主动向 AI 臣服，更多地让渡自己的主体性时，这真的是一条正确的道路吗？或者说，人类面对 AI，只有这一种选择吗？
这引发很多人对于自身沦为学者赫拉利所谓 “无用阶层” 的集体担忧。赫拉利认为，因为技术进步，少数人掌握更多，而无用阶层这群人没有任何经济、政治或艺术价值，他们不只是失业，而是无法就业。其实，所谓软阶层，正是无用阶层前身或者后备军。
这份 2028 年的报告，其实就是将 “无用阶层” 这个概念具象化了。这有一定的合理性，就像前面讲的，很多岗位和工种可能会消失。但是，如果你了解经济学，就会发现它这个看似严密的逻辑，从一环到下一环之间，其实并不像很多人讲的那么逻辑严密，理解增长模型和带来实际增长常常是两回事。
更重要的是，现代人常常以 “有用” 或 “没用” 来定义自己，或者以有工作没工作来定义个体成功，以有没有经济增长来定义一个国家的繁荣。这种效率为先的观念，其实是一种现代性的观点，就是把工具理性放到最大。
这种观点并非人类自古以来的，更多是在工业革命之后，或者说整个现代性降临之后，才逐渐演变成一种压倒性的观点。在古典时代，人的闲暇才是贵族所追求的，只有奴隶才会每天忙或更多时间去追求 “有用”。中世纪的农民，他们的工作时间也没有那么长，往往就是四五个小时，遵循日出而作、日落而息的节奏。当时的人并没有追求全天候的工作。当然，也是因为在当时那种没有增长的情况下，你再努力，效果也一般。这种努力工作、赚钱、获得成功、追求增长的概念，尤其是在最近一两百年，才在全球普及。
在这种思维范式之下，当大家重新去思考自己没有工作，或者不需要工作那么久的时候，很多人就会陷入一种意义的坍塌。这个时候，无论是马克思还是凯恩斯都提出过类似的预警，即人可以做自己想要的事情。但对于大多数人来说，这种想法还是带着知识分子的一种精英式设想。对于大部分人来讲，他没有事做的时候，第一反应是恐慌，即没有收入，第二是不知道该干嘛。
事实上，我觉得目前很多人是低估了闲暇的意义，高估了工作的忙碌价值。因为人类现在很多工作其实也只是叠床架屋，属于人类学者大卫•格雷伯所谓的 “狗屁工作”，很多工作确实可以用 AI 取代，也可以解放人类。现在要解决的问题是，一方面 AI 取代工作后，会有新的工作机会和新的东西来体现价值，哪怕是为了让人应对无聊和闲暇，都会有很多新的工作出现。这其实不需要经济学家或者大众去担忧，而是会自然出现的：有需求就自然有创造，甚至没有需求也会有创造出来。
当务之急是解决大家失去收入的状况，也就是我所谓的 “软阶层” 收入问题，即大城市阶层地位下移的这些人。他们其实是赫拉利 “无用阶层” 的前身。当他们的阶层地位面临下移，甚至因失去工作而感到自己无用的时候，他们如何寻找自身的经济资本和意义资本，这才是人类面临的最大问题。
事实上，这个问题不是不可以解决。
一方面，“全民基本收入” 这个概念可以提出来，并且探索落地。现在可以让更多人保证基本生活，在现代社会，这没有过去那么困难。另一方面，既然科技行业发展得那么好，对于普通人来说，打不过就加入。无论是通过国家主权基金，还是个人更多地投资科技行业的股票，这本身也是一种战略对冲。当然，你不用去投资个股，可以投资指数。这本身就是一个应该做的对冲风险的方式 —— 无论是社保基金还是个人投资。如果这一轮科技浪潮失败了，你的工作大概保住了；如果成功了，你也获得了投资收益。
最关键的是，在 AI 时代，我们要获得一个认知：以前这个时代，获得收益的人更多是给出答案的人。给人一个浅显答案，就会赚得盆满钵满。而现在，问题在于你要提出足够多的问题、好问题，你才可以去定义你自己。
也许，AI 革命的最后一个作用，就是让人变得更像人。你要有人的审美，要有人的品味，还有人的动物性，这可能是你在未来，不是说胜出，起码是能够安身立命的根本。
不可否认，这一轮 AI 革命的冲击，对于白领或知识工作者即中产，冲击是非常大的。它其实会让我们去反思：反过来想，我们的这些教育、这些技能、这些资历，其实也都是一个现代性被规训的结果。
现代人不少技能在过去之所以有高溢价，其实因为其标准化或者说流水线化，如今这些技能之所以面临 AI 冲击，也在于其标准化。不少技能，其实放在古典的框架下，未必是自由人被认为应该全力以赴追求的目标。但是，随着中产阶级价值观的流行，这些技能成为了定义我们职业、定义我们阶层、定义我们这个人本身的东西，深深地成为了我们的一个烙印。
古典时代，自由人对于有用没用并不那么焦虑，这显然让他们比起今天的现代人更迟缓，但也更从容。未来，我们可能需要同时走出这种精神的枷锁，重新去定义何为人。这是一个漫长的问题。也许，在未来，能够更好地去谈论哲学、谈论艺术，或者说至少能够安心地享受闲暇这种特质，不一定让你在 AI 时代能活得更好，但是能够更好地找到自己的意义感。
真正的问题不是 AI 会不会取代人类，而是人类是否能证明自己存在的意义。如果这个意义不存在，我觉得即使 AI 不存在，这个物种以及文明也不过是在不断熵增的过程而已。
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我们是否有勇气走出那个舒适的独断论天堂，去寻找真实世界里那亿万分之一的意义？意义无法由别人赋予，只能来自个体经验。
我想到诗人纪伯伦一个哲学故事：“一轮圆月升起，光华普照城郭，城里的狗都对着月亮吠叫不止。然而有一条狗没叫。它厉声对同伴说： ‘你们的吠叫声既不能起死回生，也不能让月亮落地。 ’霎时间，所有的狗终止吠叫，全城陷入吓人的寂静之中。但对大家说话的那条狗，为了寂静，持续吠叫了一整夜。”
这个故事说了什么，言人人殊，但是我想所有的叫声也许都没有什么意义。面对 AI，人类的思考犹如狗声对于月亮，终究是没有意义的，但是行动背后的动机，其实标注了人的不同，哪怕最后听起来都是狂吠。
学者塔勒布说，大型语言模型让人感觉像人，是因为多数人也只是复述重组所见所闻，并无真正新意。也许让人更像人，反而是 AI 革命的产物，人用 AI 的核心不是 “比其更高效”，而是 “用 AI 放大人类不可替代的判断与创新能力”。也许，这才是人类应对 AI 时代不确定性的最可靠策略。
这是一个残酷的真相，但这也指出了一条出路：如果你不想被 AI 替代，你就必须变得更 “像人”，人的体验、人的品位，甚至人的错误，在未来，都将成为你的优势。
如你所知，未来已经来临，只是分布不均 —— 而且，大概率不是任何一派预测的那个样子。躬身入局者自有答案，旁观者只能继续争论。所谓入局，其实就是 skin in the game，别人代替不了，无论是得到的还是失去的。注：本文仅代表作者本人观点，徐瑾亦为公众号「重要的是经济」主理人，读者微信xujin2023