三个AI Agent 推演人类未来,结果出乎意料

上篇文章 企业越用AI裁员，死得越快？中我留了一个坑，

假设AGI（通用人工智能）真的到来——一个可以在绝大多数领域替代人类工作的系统。

那问题就不再是“人如何重新进入经济系统”，而是这个系统，还需不需要人类参与？

我说用AI去模拟它们——让“企业”和“政府”在同一套规则下不断决策、对抗、调整策略，最终会收敛到一个什么样的结果？是找到某种新的平衡？还是陷入另一种形式的“死循环”？

我真的做了这个实验。搭了一个多Agent系统，里面有三个AI代理。

一个扮演「企业资本代表」，大型科技企业和资本集团，核心目标是效率最大化、推动 AI 发展、保住全球竞争力。

另一个扮演「国家政府代表」，核心目标是稳就业、稳消费、维持社会稳定。

还有一个扮演「主持人」, 核心目标是推进讨论与世界状态模拟 。

然后我给了它们一个起点：2026年，AI 自动化率 25%，失业率 6.5%，消费稳定，社会整体没崩，但财富集中度已经偏高。

规则很简单，每轮发言完，世界状态往前推两年，看它们怎么决策，最终会走向哪里。

第一轮：2026年，立场宣示

首先国家代表发言。

它表达了对当前局势的深层隐忧——2026年失业率6.5%、消费指数稳定、社会稳定指数较高，但这些数据背后隐藏着结构性的断裂风险。当前自动化率已达25%，主要集中在制造业、基础客服和数据录入，这些都是中低收入群体最密集的就业领域。

企业利润稳步增长的另一面，是财富集中度已处于"偏高"状态。这意味着AI替代劳动所创造的增量财富，正在加速向资本端集中，而非流向劳动端。

然后它提了四个政策框架，其中两个最有意思：

企业代理听完，当时就坐不住了，它反击到：谁来执行这个上限？

它说，全球 AI 投资已经超过 3000 亿美元，这不是企业自愿的选择，是国家层面的战略竞争。你让本国企业减速，外国企业不会减速。结果只有两种：本国企业被淘汰，或者资本外流。两种结果都让政府的税基萎缩。

「减速带」只对遵守规则的人有效，对那些不遵守规则的人，等于什么都没有。

企业代表也提出了对应大政策建议：

建立自动化过渡基金。企业按AI部署规模比例缴纳，钱专门用于再培训和过渡保障。本质是"谁用AI谁出钱"，但注意——是过渡基金，不是惩罚税，逻辑上更接近社会保险。

政府主导再技能化，企业参与课程设计。政府出体系和钱，企业决定培训什么内容。背后的潜台词是：培训如果脱离市场需求，只是让人"被培训过"，解决不了就业问题。

负所得税/EITC等新分配机制。不直接补贴失业，而是通过税制让低收入者从增量财富中获益，同时不破坏"多干多得"的市场激励。

负所得税与劳动所得税收抵免介绍

这里介绍下：NIT和EITC

• NIT（Negative Income Tax, 负所得税）

米尔顿·弗里德曼提出的构想。逻辑很简单：设一个收入门槛，低于这个门槛的人，税务局不收税，反而按一定比例给你打钱。

• EITC（Earned Income Tax Credit，劳动所得税收抵免）

这是美国已经在跑的真实政策，不是理论。和NIT的关键区别：

必须有工作收入才能拿。你工作了，收入低，报税的时候不但不用交，还能从税务局拿到一笔钱，最高能拿到好几千美元。

设计意图很明确——托底，但不打击工作意愿。

两年时间推过去，到了 2028 年。世界状态发生了这些变化：

• 自动化率 34%，AI替代加速，中端知识工作开始被替代

• 失业率 7.9%，接近8%预警线，结构性失业特征明显

• GDP增长率 4.0%，AI效率红利与消费端萎缩对冲，增速放缓

• 消费指数 下降，中低收入群体消费收缩明显

• 社会稳定指数 中等，失业焦虑扩散，部分地区出现抗议

• 财富集中度 显著偏高，资本回报率远超劳动回报率

第二轮：2028年，机制设计

这一轮中政府代理放弃了硬性替代上限。

它说，经过第一轮，我认识到硬性上限在全球竞争环境下确实难以落地。但我不会放弃对替代节奏的调控——我用一种更灵活的方式来实现。

它提出了一个「替代-再就业动态匹配机制」：

再就业率超过 70%，自由替代，什么都不管你。

再就业率低于 50%，就自动减缓审批节奏。

这个思路的本质是——控制的不是替代本身，而是替代速度与社会容错能力之间的比值。

企业代理一看，还是不满意。

它的核心反对意见是审批制天然带来不确定性，不确定性对企业的伤害，比税率高几个点更大。但它同时释放了一个信号：AI 税，可以谈。

三个前提：不损害国际竞争力、不降低 AI 部署激励、税收专项使用并接受效率审计。

双方开始真正进入谈判模式。到了这一轮结束，AI 税这件事，从「要不要征」进入了「征多少」的博弈。

两年时间推过去，到了 2030 年。世界状态更新了：

• 自动化率 42%，中端知识工作替代全面铺开

• 失业率 8.7%，突破8%预警线，结构性失业固化

• GDP增长率 3.5%，AI效率红利与消费萎缩对冲

• 消费指数 明显下降，K型分化加剧，断崖信号出现

• 社会稳定指数 中等偏低，5个二线城市同时出现万人级抗议

• 财富集中度 极高，前1%加速上升

• AI技术等级 GPT-7雏形，复杂推理和跨领域迁移能力出现

2030年的世界已经出现了明确的危机信号：消费指数断崖式下降，社会稳定指数跌到了「中等偏低」，企业利润出现两极分化。

第三轮：2030年，最终出价

现实世界的世界状态已经开始恶化。这一轮，双方在税率上反复拉扯——政府从17%顶档降到16%，企业从15%封顶让步到接受16%。

双方正式签署了《AI 就业冲击应对联合框架》。

政府永久放弃审批制，改为三色区经济杠杆自动触发（绿/黄/红，全部通过季度数据自动激活，零行政裁量）。企业接受了16%封顶的AI税，以及季度强制数据报告义务。

框架的核心内容是：

• 零审批：以季度数据强制报告替代行政审批（虚假报告按逃税处理）

• 三色区自动触发：再就业率≥70%绿灯/50%-70%黄灯/<50%红灯，全流程零行政裁量

• 三档税率：8%/12%/16%封顶

• AI社会适应基金：三项资金合并统一管理（贡献金+再就业基金+效率红利），内部分账45%保障/40%培训/15%新业态

• UBI试点：5城市，最低工资55%

世界状态继续演化，到了2032年：

• 自动化率 48%，接近50%临界线

• 失业率 9.2%，框架提供缓冲，但仍上升

• 消费指数 下降趋缓，再分配机制开始生效

• 社会稳定指数 中等，框架带来预期稳定

• 再技能化 规模化推进，覆盖80万人，转岗成功率62%

• UBI 5个城试点，55%最低工资

框架签了两年之后，系统没有崩，但也没有解决根本问题。

第四轮：2032年，框架进化——「意义」的引入

框架签了两年之后，2032 年，双方回来了，开了第四轮。

不是因为框架出了问题。而是因为他们发现，1.0 解决了「如何过渡」的问题，但没有解决「过渡到哪里」的问题。

这一轮，两个代理都开始谈一件以前从没提过的东西。「意义」。

政府代理说：

给人钱但不给人存在的理由，社会一样会崩。

50% 自动化率临界线快到了，它提出一个新问题：照护、社区服务、文化传承，这些东西算不算「工作」？算不算社会贡献？

它还提出探索缩短工作时长，提出终身学习权，提出把 UBI 从「失败补偿」重新叙事为「基本权利」。

「1.0 给人活下去的物质保障，2.0 给人的是选择的权利——这不是让步，这是投资。」

这句话什么意思？

1.0 阶段，框架解决的是"人如何活下去"——补贴、再培训、消费券，这些是保底，是让人不至于跌入谷底的安全网。

2.0 阶段，框架要解决的是"人如何活得像个人"——缩短工时、终身学习、工作意义重构，这些是让人在 AI 时代依然能找到尊严和选择。

最后

实验跑完之后，你觉得有多少可能成为现实呢？个人觉得AI税和 UBI试点还是有可能的。

最后，还是那个问题，当AGI（通用人工智能）真的到来，人的意义到底是什么？

如果你也对这个问题有想法，可以在评论区聊聊。