对话姚洋:我们对AI的关注过热了

盐财经：你的新书《活明白的学问》，系统分析了市场如何导致人的焦虑。当下，AI浪潮很热，资本在涌入，巨头在布局，普通人却感觉不到红利，反而越来越焦虑。你如何看待这种“看得见却摸不着”的焦虑？

姚洋：这种焦虑确实有被放大的成分。

现在的资本市场里，美股基本靠几家科技巨头撑着，比如英伟达的市值甚至接近日本GDP。你说它重要吗？当然重要，但一个公司能抵得上一个发达国家1亿多人的总产出，这本身值得警惕。

英伟达的市值甚至接近日本GDP/图源：视觉中国

这里面有一部分是资本刻意制造情绪的因素，因为需要维持甚至推高股价。其实华尔街自己也在讨论，美国的科技泡沫什么时候破灭。科技泡沫破灭，不是AI本身要垮了，而是市值会回调。所以AI焦虑在某种程度上是被放大的。

前段时间有篇很火的文章大概是说，到2028年没有消费了，因为活全是AI干的，人没收入就没消费。这显然是制造焦虑。但另一方面，AI的冲击也是真实存在的。它确实在替代工作，尤其是重复性强、标准化高的岗位，不仅是简单劳动，也包括中等复杂度的脑力劳动。

所以，普通人如果担心被替代，其实可以做一个简单判断，你的工作是不是重复性的？是否缺乏人与人之间的互动？如果是，那确实需要警惕。

盐财经：现在很多人处于一种“被替代还早，但变革又很快”的阶段，产生一种“怕学不会”“大家都在装AI、我也得装”的实践焦虑，你怎么看？

姚洋：如果把时间拉长会发现，“替代”这件事其实早就发生了，而且速度一直很快。

比如，很多工厂已经是黑灯工厂，几乎看不到人。上世纪90年代初，我在工厂工作过，那时候一个工厂需要很多工人，但如果你现在再去看同样规模的工厂，人数可能已经减少了2/3。这说明自动化替代劳动力，并不是今天才开始的，而是已经持续了几十年。

再举个例子，像乐高这样的企业，早在上世纪60年代末，就已经开始用称重技术自动分拣零件了。很多我们以为“很先进”的自动化，其实已经存在了半个多世纪。AI只是把这个过程延伸到了脑力劳动领域。但这个过程一定是渐进的、长期的，不会在三五年内完成。那些说“几年内人类没有工作”的观点，更多是在制造焦虑。

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现在大家所面临的，是AI焦虑叠加了更现实的压力。当前更大的问题，其实不是AI，而是需求不足带来的经济压力。很多人身边都有收入不确定、就业不稳定的案例，再叠加AI的不确定性，就放大了焦虑。但如果拆开来看，AI带来的就业压力，可能只占很小一部分，远远不及宏观经济所带来的影响。

盐财经：那普通人面对AI，最现实的应对方式是什么？

姚洋：不是逃避，而是学会使用它、驾驭它。AI更像一个工具，就像当年的统计软件、办公软件，可以帮你提高效率，但不能替代你的核心能力。关键在于，你是使用AI的人，还是被AI替代的人？如果你能用AI提升效率，你就是受益者，如果你停留在重复劳动中，就更容易被替代。

盐财经：很多人觉得互联网时代普通人还能开淘宝店、做电商，抓住红利，但AI时代的机会好像很少。这是为什么？

姚洋：本质上是门槛提高了。

电商时代的特点是，平台完成了大量基础设施，你只需要学一点操作就可以参与。AI不一样，要真正用好它，必须具备更高的知识和技能。比如现在AI可以辅助拍电影，但问题是你要会拍电影，才用得好它。未来可能出现一个变化，演员可能被替代，但导演、创作者更重要了。

这两个核心领域，才是主要矛盾

盐财经：你刚才多次提到，当前中国经济更紧迫的问题不是AI，而是内需不足。那么，内需不足的根源到底在哪里？

姚洋：主要矛盾聚焦在两个核心领域。

先看房地产。现在房地产所处的阶段是一个巨大的需求收缩来源。更重要的是，房地产不仅是单一行业，还具有很强的外溢效应。老百姓不买房，就不会装修，也不会带动家具、家电等一系列消费，相关产业都会受到影响。

同时，它还关乎着我们的财富效应。当居民看到自己的房子在贬值时，会本能地收缩支出、增加储蓄，从而进一步抑制消费。所以，从这个角度讲，房地产“止跌回稳”是非常关键的一步。

当居民看到自己的房子在贬值时，会本能地收缩支出、增加储蓄，从而进一步抑制消费/顾芗·AI制图

再看地方政府。当前地方政府普遍面临比较大的财政压力，“缺钱”是非常现实的问题。在这种情况下，它的支出能力就会明显受限，不仅难以扩大投资，甚至还会出现欠薪、拖欠企业账款等现象。这些行为对经济的影响是比较直接的。

如果把房地产和地方政府合在一起看，大致占到整个经济需求的将近一半。正因如此，它们是政策需要优先发力的重点领域。

盐财经：房地产的问题该如何解决？比如降息是否有效？

姚洋：单纯依靠降息，作用有限。房地产当前的核心问题，并不在利率，而在于市场信心不足，以及风险没有真正出清。

几个现象很典型。过去，一些头部房企被认为是行业里的优等生，但一旦出现问题，即便是个案，对整个市场的冲击也非常大，因为会直接动摇预期。再比如，断供现象、法拍房数量持续增加、所谓“银行直供房”等，这些情况叠加在一起，不断强化市场的下行预期，使得房价很难稳定。

在这种环境下，仅靠市场自身修复是比较困难的，需要更有力的外部干预。房地产其实可以借鉴股市稳定市场、引导预期的做法，如考虑由“国家队”入场，对积压库存进行收购，一方面缓解开发商和银行的压力，另一方面也有助于稳定价格预期。

从效果上看，这样的措施可能带来多重作用，一是释放库存，改善供需关系，二是缓解金融体系风险，三是帮助市场恢复信心。这类政策需要更高层级的统筹和决心。只有当市场预期真正稳定下来，房地产才有可能走出当前的调整阶段。

只有当市场预期真正稳定下来，房地产才有可能走出当前的调整阶段/图源：视觉中国

盐财经：从经济学的角度来看，地方政府的财政压力，有什么好的解决思路？

姚洋：这是当前一个非常关键、也非常紧迫的问题。要解决它，我认为需要一个更明确的思路，就是先把地方政府“托起来”。比较直接的方式是，由中央政府通过发行国债，把资金注入地方，用于解决最基本的问题，如偿还拖欠的工资、企业账款等。

当然，我们现在也在做类似的事情，如通过专项债来保障“三保”，但力度还不够，用途还不够聚焦。目前很多专项债仍然被用于投资项目，但在当前阶段，最优先的应该是稳定基本运转和信用体系。更理想的做法是，设立一种专门用于“三保”的债务工具，集中资源解决地方政府的现金流问题。只有地方财政恢复基本功能，经济循环才能逐步修复。

盐财经：有人担心，通过发债来“化债”，会不会反而让债务问题变得更严重？

姚洋：这种担心是一个典型的个体视角的延伸，觉得债务多了，就应该尽快还钱、减少负债。但在宏观经济层面，这个逻辑往往是相反的。

在经济偏弱的情况下，一味强调去杠杆、还债，结果很可能是需求进一步收缩，经济更加低迷，反而更难还债。相反，更有效的路径是，通过新增债务向经济体系注入流动性，让经济重新运转起来。一旦增长恢复，未来的收入就可以覆盖当下的债务。也就是说，关键不在于有没有债，而在于经济能不能增长。

当然，这种做法是有风险的，如果资金投入之后，经济没有起色，债务确实可能越滚越大。但从历史经验看，政府通过发行新债、注入流动性来化解存量债务，是一种可行的的做法。比如2008年金融危机之后，美国政府大规模发债、向市场注入流动性，稳定了金融体系，避免了系统性崩溃。再比如中国在上世纪90年代末，通过发行国债、处置银行坏账、化解“三角债”，最终让企业和银行体系重新恢复活力。

所以，判断债务问题不能只看当前规模，要用发展的眼光看待，要相信未来的增长潜力，而不是被“欠债还钱”的道德观束缚。归根结底，债务不是最根本的问题，增长才是。

技术门槛提高，长期拉平差距

盐财经：从整体来看，中国当前的科技水平是否已经跑在了人均收入前面？

姚洋：可以说是明显超前的，甚至是“远远超越”。很多人没有意识到，中国在科技投入和科研能力上的位置，其实是高于自身发展阶段的。

从人均GDP来看，我们大概长期在全球70位左右徘徊，但在科研投入上，中国已经稳居世界第二，如果按可比价格来算，和美国的差距并不大。

再看高等教育和科研体系。中国大学的整体实力，也明显超过了人均收入水平所“应有”的状态。比如最近的自然指数排名，全球前十的科研机构中，中国占了9家，国外只剩下一所像哈佛这样的顶级高校。从科研产出的“流量”角度来看，中国实际上已经在很多指标上超过了美国。

亚洲各地正在涌现新的科研与创新区域中心

当然，这并不意味着我们全面领先。美国的优势在于长期积累，也就是存量优势，尤其是在原创性、基础性创新方面，仍然处在更领先的位置。总体来看，中国在投入规模和产出速度上已经非常强，但在原创能力和长期积累上，仍有差距。

盐财经：那像AI这样的前沿技术，未来是会拉大收入差距，还是反而有助于缩小差距？

姚洋：从更长的历史周期来看，技术进步总体是缩小收入差距的。在工业革命之前，社会结构非常分化，少数人掌握资源，大多数人处于低收入状态。随着技术扩散，普通人也能使用新工具、参与生产，收入差距逐步缩小了。

但这一轮AI浪潮带来一个新的变化，就是使用技术的门槛在提高。过去很多技术一旦普及，普通人很容易上手，但现在要真正用好AI，越来越依赖你的知识结构、理解能力和技能储备。这意味着，在一段时间内，能够掌握和利用AI的人，会获得更高收益，那些跟不上技术的人，可能被进一步拉开差距。所以短期来看，AI很可能会扩大收入差距，这也是当前焦虑的重要来源。

我和合作者也在研究一个相关现象：生育率下降。我们的一个解释是，随着技术门槛提高，家庭更倾向于少生孩子，但在每个孩子身上投入更多资源，以确保他们能够适应更高要求的社会环境。随着AI不断进步，这种趋势可能还会强化。

但从更长周期看，这是一个动态过程，当前这一代人确实可能面临被替代、被挤压的压力。可再过一到两代，技术进一步普及之后，新的均衡又会出现，差距可能再次缩小。AI对收入分配的影响，不是单向的，而是一个先拉大、再收敛的长期过程。

盐财经：现在，很多人除了在孩子上投入资源，还会“卷自己”，拼命学习提升。那么在学习这件事上，AI真的能帮上很大忙吗？

姚洋：我觉得现在有一个明显的误区，高估了AI在教育领域的作用。

前几年“慕课”（MOOC）非常火，像麻省理工、斯坦福这些大学推出了大量在线课程。当时很多人都在说，未来大学会被取代，甚至全球只需要少数几所顶尖大学就够了。但事实证明，这种判断是站不住的。“慕课热”持续了两年左右，很快就降温了。原因很简单——那是从“技术角度”看教育，而不是从“人”的角度看教育。

学习本质上是很难脱离线下场景的。第一，人有惰性，没有约束，没有压力，大多数人很难长期坚持高质量学习。课堂环境、考试机制、老师监督，这些都是学习的重要组成部分。第二，教育是一个高度互动的过程。面对面教学中，老师可以根据学生的反应随时调整节奏，学生可以即时提问，很多信息是通过表情、语气、肢体语言传递的，这些都是线上很难替代的。

哪怕在很长远的未来，学校这种形态也不会消失。有人还说，通过在大脑植入芯片就可以直接获取知识，从而不再需要教育体系。这种设想基本是不现实的。

哪怕在很长远的未来，学校这种形态也不会消失/顾芗·AI制图

学习没有捷径，掌握一门真正的能力，依然需要系统训练和长期投入。除了极少数意志力极强、目标极其明确的人可以完全依靠自学，大多数人还是需要在真实的学习环境中成长。

盐财经：回到最初的问题——如果内需恢复、经济好转，大家对AI的焦虑会不会明显缓解？

姚洋：我认为答案是肯定的，而且幅度会很大。如果内需真正恢复，经济运转起来，大家的整体焦虑大概会减少七八成。原因很简单，企业如果有订单、有增长，就不会焦虑。普通人如果能稳定就业、收入还有提升空间，也不会那么焦虑。在这样的环境下，人们对AI的看法也会发生变化，从“威胁”变成“工具”。

从优先级来看，最关键的仍然是让宏观经济恢复运转。我反而有点担心，现在社会对AI的关注有些“过热”，在一定程度上掩盖了更紧迫的现实问题。比如近期一些重要论坛，讨论的重点几乎都集中在AI上，这种倾向是值得警惕的。

当前更重要的任务，还是把国内需求真正拉起来。而在政策执行层面，也需要更直接、更务实。比如，调整财政支出方向，不要一提支出就只想到投资，地方政府如果缺钱，就应该更直接地提供支持，而不是层层约束。

从顺序上看，应该先化解债务压力，让经济运转起来，再逐步扩大税基、优化财政结构。宏观问题得到缓解，技术也会回归它本来的位置，它们不是焦虑的源头，而是效率的工具。

《活明白的学问》姚洋 著

头图为顾芗·AI制图