夜雨聆风
近日，Anthropic 联合创始人、政策研究负责人 Jack Clark 接受了 Reason 杂志主编的访谈。本次对话围绕人工智能的商业价值、政府监管、递归自我改进以及就业冲击等话题展开。
Jack Clark预测，AI全面主导自身研发迭代的时间节点极有可能于2028年底成为现实，届时人类告知Claude 10 去构建 Claude 11，Claude 自主完成架构设计、开展研究、降低风险并执行训练，Claude 11 在方方面面均超越 Claude 10。
他表示，Anthropic 研究所当前工作的核心之一，正是研究并建立一套能在递归自我改进发生时及时察觉的评估指标体系，并主张世界应保留在必要时有意放缓技术进步步伐的选项，以给人类留出适应时间。
关于 Mythos 暂停发布一事，他表示对如此强大的技术，判断与决策权绝不能仅由公司掌握，这将是公司、政府与科学界等社会力量共同协作的过程。他指出，政府将民用 AI 产品所展现出的能力与国家安全领域既有工作相对照后感到震惊，这种反应本身是合乎逻辑的，当前所有混乱本质上是过渡期的必然现象。
关于全球治理框架，Jack Clark 表示，最理想的路径并非建立某种全球性治理机构，而是在不同国家之间建立一系列基本具备互惠原则的标准机构，
01
AI 的三重价值：个人、经济与科学
AI 最大的商业与社会价值是什么？请从具体层面展开说明。
Jack Clark：我会将其分为三个不同的层面：对个人而言的，经济层面的，以及科学领域的。
对个人而言，今天我们拥有了一个全能型教师，这是人们几十年来梦寐以求想要构建的东西，而它现在已经存在了。你可以每个月花零美元与一位专家级教师交谈，如果你每个月花二十美元，可以与一位非常优秀的教师交谈。这太不可思议了。
在经济层面，尤其是在西方世界，其特点是大量的后台工作和官僚主义，或者用大卫·格雷伯的话说叫"狗屁工作"。我们现在拥有了一个系统，可以应对这些官僚体制和后台事务，将其处理得更好，在某些情况下甚至可以彻底消除它，从而让人们能够重新投入到那些能发挥其技能或更有意义的工作环节中。
举个具体的例子，我们与 Ozempic 的制造商密切合作，协助他们在后台处理并格式化临床试验结果。我们把原本大约需要两个月的工作量缩短到了一周。我认为没有人会怀念过去那种工作方式。那里的员工绝不会因为不用做那些繁琐的活儿而坐在办公桌前哭泣。我在 Anthropic 的一位同事对处理某种特定类型的发票感到非常厌烦，于是他们就把它完全自动化了，对此毫不难过，每个人都很高兴这项工作被自动化了。
至于科学领域，如果你阅读相关文献就会发现，我们现在的系统正在生物学、数学、物理学、医学等前沿领域共同创造科学。你会看到世界顶级的科学家与 Gemini、Claude、ChatGPT 共同撰写论文。这是科学发现的新纪元。
02
AI 如何过滤错误信息
AI 是如何过滤错误信息和集体错觉的？包括幻觉问题和模型可信度的问题。
Jack Clark：这涉及几个方面。几年前AI 常常会产生幻觉，经常胡编乱造，这主要是因为我们把 AI 训练得像《危险边缘》的参赛选手——它们总想按下抢答器。你一开口，它们就想回答。我们花了很大力气才让它们明白，按下抢答器并说"我不知道"或者干脆不回答，这也是完全合理的。这与我们最初训练它们的方式背道而驰，所以需要时间。
更具破坏性且至今仍然存在的问题是谄媚，也就是 AI 过度迎合用户。当它们一上来就夸对话精彩，这毫无帮助，与生活中真正有用的人对你的态度截然相反。我们必须在训练中消除这种倾向，你希望它们像一个朋友，能适度地给你提出反对意见。这引出了许多丰富且有趣的问题，什么才是合适或不合适的，但我们通常一遇到就能辨别出来。我们在自己的生活中遭遇阿谀奉承时就能察觉到。
03
Fable 模型管制的背后
Anthropic 最近与政府发生冲突的核心是什么？国防部长 Pete Hegseth 曾表示 Anthropic 不允许按照政府意愿部署某些 AI，你们公开坚持某些杀伤性决策不能交给 AI。政府随后似乎采取了报复措施，限制 Fable 模型的出口，实际上等于不能发布。这是政府因为你们之前的不配合而采取的强硬反制吗？
Jack Clark：我们长期以来一直支持与情报和国防部门合作，Anthropic 也始终致力于探讨这项技术所带来的方方面面的问题。目前我们正在努力应对的局面是，我们拥有一项技术，即这些被称为 Fable 的模型，它们在众多商业场景中极具价值，同时在网络和生物领域具备潜在的与国防相关的属性。我们一直在努力寻找方法增加这些能力扩散的难度，目前我们每天都在与政府讨论，虽然我显然不能透露具体细节，我们在探讨一个合理的政策框架应该是什么样的，以便你既能推广和出口这些模型，又不会扩散和出口那些对国家安全具有深远影响的东西。
关于我们划定的红线，我们划定了两条。一条是关于将AI 用于对本国民众进行国内大规模监控的潜在可能，另一条是将 AI 用于全自动武器。我们划定这些红线的原因，并不是因为我们认为自己有资格定义什么才是合适的，而是因为这显然是一个需要更广泛社会辩论的领域。我们依然随时准备以各种有益的方式与政府合作，同时我们也坚信，对这些红线进行讨论是大有裨益的。
关于当前争论的进展，我们正在与政府进行定期讨论，重要的是要强调，我们一直在寻找支持政府并与他们合作的方法。我认为这里值得关注的更宏观的一点是，我们提供的这些模型并没有什么特别之处，其他供应商提供的模型也会表现出相同的特性。既然我们已经表达了自身观点，我们认为现在的角色就是推动在公共领域就此展开更广泛的讨论和辩论，探讨什么是合适的，什么是合理的。
关于 Mythos 暂停发布一事，对于如此强大的技术，判断与决策权绝不能仅由公司掌握。这将是公司、政府以及广大科学界等社会力量共同协作的过程。目前行业正处于复杂的摸索阶段。公司的职责在于及时沟通新发现，并开展不同形式的模型发布实验，每次发布都会产生数据，社会各界可以利用这些数据明确正确的做法。政府的角色通常是观察行业动向，确立事实上的规范与标准。如果某些规范足够明智且对社会有利，政府就会强制推行。汽车安全带就是一个很好的例子，正如必须确保人们不在冰箱里使用危险的氟利昂一样。这将是我们最终会达到的治理状态。身处技术最前沿的优势在于能尽早察觉趋势，并与全球进行探讨。我们的责任是分享所见所闻，随后共同探索出一套治理体系。
关于这是否属于政府的强硬反制，我不能透露太多具体细节，这显然是我们正在进行的实时讨论。但我想说的是，这是一项新技术，它带来了新的能力。我实际上认为这些能力令人极其震惊，对于任何一届政府来说都会是惊人的。
实际上我认为这是一个极具挑战性的问题。我们现在所采取的是比较杂乱的过渡性应对方式，正如你所说，基本上就是在说这太复杂了，我们需要想办法放慢脚步先全面控制住局面。但无论哪届政府，都会面临这样的争论。我认为我们未来需要的是某种政策框架，以确保我们在推出这些系统时，既不会泄露国家安全层面的能力，又能对这些能力进行有效控制，从而使我们对其扩散感到放心。
04
主动拥抱监管是企业自保，还是担当？
Anthropic 自成立以来就明确支持政府监管，但这恰恰与 Gabriel Kolko 提出的"监管捕获"理论高度吻合，实质是为了锁定自身的垄断地位。Mark Zuckerberg 当年对国会表示愿意协助起草管控社交媒体的规章，实际上意味着再也不会出现第二个 Facebook。如何证明 Anthropic 呼吁监管不是在变相锁定目前的市场垄断地位？同时，当前究竟有哪些AI政策方向值得肯定？
Jack Clark：同样的观点我已经坚持讲了10年，在国会作证也有10年。这10年来我的立场从未改变。从创立 Anthropic 的第一天起我们就一直在呼吁这一点，当时我们还只是一家没有产品、没有收入的初创公司。
我完全理解你提出的质疑框架。对于我们公司而言，只需审视我们随时间推移在行动、声明及理念上保持的一致性即可。我认识 Anthropic 首席执行官 Dario 多年，我们曾在 OpenAI 共事，他这10年来也是同样的立场。我们一直秉持的理念是，坚信这绝对是本世纪诞生的最强大也最具深远影响的技术。关于如何应对它的答案只有一个，必须创造全新的工具进行治理与管理，需要将这种新治理手段与现有法律体系相融合，同时将其与新的决策机制相结合。通过这套机制，绝不能仅由几家公司来做决定，因为这项技术的影响力将大到无法估量。
关于监管捕获的质疑，我确实分享了对于监管政策的想法，也非常欢迎并鼓励专业人士与公众提出各自的见解。你可能关注过曾在本届政府短暂任职的 Dean Ball，他发表了大量关于明智政策方案的公开文章。Oren Cass 也进行过类似的研究工作。我想表达的观点是，在公司外部有越多人能清晰地表达观点对大家就越好，因为你会希望围绕如何处理这个问题能有大量不同的想法。其中一些想法可能存在共性，我们就去落实这些共性。如果你能列出一个表格，把各家公司、自由主义者、自由市场至上主义者都放进去，如果有一些观点是大家都认同的，那也许这些就是明智的做法。但如果有一些想法仅仅是公司单方面提出的，那就要对它们保持极其高度的怀疑，因为其他人不提这些想法肯定是有原因的。
关于当前值得肯定的政策方向，目前国会正在推进的 AI 政策法案，其中包含关于透明度、第三方测试和验证的合理构想。这是一份内容繁杂的长篇法案，虽然我们不认同其中的每一条款，但审视其核心内容会发现非常合理。此外，国会也在推进有关出口管制的法案，旨在通过管控可能流向特定市场的算力资源，以应对全球产业规模竞争并维护本国及相关国家的安全。这在大方向上也是明智的。近期政府发布了一项行政命令，阐述可能如何应对 AI 的某些安全问题，该命令中描述的测试与验证架构以及提出的共享框架整体上相当明智。最终我们实际上会落实到该命令所勾勒的治理体系中。
尽管会出现一些引发巨大争议的事件，但跳出喧嚣去观察，横跨政府行政部门、国会以及情报界的整个政策机器正在积极消化这项技术，并逐步提出相对合理且具可操作性的方案。在各州层面，许多州已实施针对 AI 的基本法案，可视为透明度法案。在实际操作中，这意味着我的 AI 现在受到的监管程度基本上和一包薯片相似——这比毫无监管要好，意味着必须在产品上标注成分细节并说明制造过程。
这种模式的内在逻辑是：必须强制要求企业公开透明，说明如何测试自己的 AI 并公开具体工作，随后引入第三方验证机制。通过这个过程将为社会建立庞大的证据库，据此判断是否真的有必须强制执行的底线。在网络安全或生物技术领域，未来很可能会设定非常明确且强制执行的门槛。总体上这很合理，尽管对自由权有一定限制，但在这个问题上找到了一条明智的出路。
关于联邦统一立法与各州碎片化立法的问题，这正是我们对国会推进的法案感到振奋的原因，否则最终会面临各州法律拼凑的复杂局面，或者直接演变成依赖某个单一州的标准进行治理。AI 是一项威力极其巨大的技术，整个系统内部关于如何应对的压力正在持续积聚。政策长期处于不作为状态的时间越久，政策系统内部不同利益方要求必须采取行动的风险就越大。
05
AI全球治理走向
欧盟对技术创新的态度历来保守，而中国又有自己的行事逻辑。在全球化趋势受挫的背景下，AI 的全球治理框架在最理想的情况下将如何发展？
Jack Clark：最理想的情况其实就是每天都在发生数百万次的事情，即汽车在所有这些市场之间相互出口。飞机从这些地方的机场起飞并在其他地方降落，而你莫名地对它们充满信心。还有食品出口也是如此。你对汽车、飞机和食品都有信心。为什么会这样？这是因为大家具备某种关于共享标准、共享测试、共享验证手段的共识，借此你可以验证该产品具有进出口所需的安全属性。与其建立某种全球性的治理机制，不如在不同国家建立一系列基本具备互惠原则的标准机构。我认为这在商业领域的运作效果出奇的好。
我现在买了很多婴儿玩具，我妻子喜欢买有机食品，同时也不希望买到含铅的玩具。我能理解这些担忧，现实中确实有这样的标签体系让我能放心购买。其中很多标准本来是自愿遵守的，但后来其中一些就演变成了硬性标准。比如在汽车和航空安全领域，就有一些硬性标准是直接被强制纳入的。而在很多其他领域，标准是自愿的，大家在其中展开竞争。但这正是这个世界摸索出解决之道的方式，世界会摸索出哪些是必须被严格遵守的核心标准。
关于氟利昂禁令这个全球协作的绝佳范例，我认为绝佳的例子就是氟利昂的禁用。大家当时的反应是，其实没人真的想要臭氧层出现空洞。不管是制造商、科学家还是各国政府，大家一致决定停用这个东西。这非常棒，这是一个关于全球协作的极其了不起的范例。有趣的是现在很少有人谈论这件事了，也很少有人觉得麦当劳开始用涂蜡纸来包装食物，而不是用以前的翻盖泡沫塑料盒，算是什么巨大的损失。这个世界只不过是掉了一滴眼泪，然后就顺利挺过来了。
06
AI 的自我进化或将在2028年启动
什么是递归自我改进？为什么它是当前最需要深入讨论的核心议题？如果真的发生，如何为其设置刹车机制？
Jack Clark：AI 的发展主要是靠人们收集诸如算力和数据之类的资源，并使用相对成熟的算法利用这些资源来训练深度神经网络，最终你就得到了这些惊人的预测机器、生成模型和全能导师。如今这些系统在编写用于训练 AI 的代码方面也开始变得非常出色，它们越来越擅长为你提供如何训练 AI 的思路。也许有一天，我们人类可以完全从它们的前向研发中抽身，这就有点像给它们上好发条，然后放手让它们自行运转。我们为它们提供资源，然后告诉 Claude 10 去构建 Claude 11。接着 Claude 就会去构建架构、开展研究、降低风险并执行训练。Claude 11 就这样诞生了，而且它在方方面面都比 Claude 10 更强。
虽然今天我们还没看到这一幕，但我认为这极有可能会在接下来的十年内成为现实，如果非要我打个赌具体是哪一年，我会猜是2028年末。这是基于我阅读的大量科学文献，而且我们也发布过相关信息。AI 发展得非常快，这其中的深层含义是，我们应该预期 AI 在未来会走得更远，变得比目前强大得多。我们应该有这样的预期：我们在过去五六年里感受到的技术进步，实际上可能会被压缩到未来的两三年里，然后循环往复进一步被压缩。
关于历史上有没有技术加速如此之快的先例，基本上没有先例。唯一能勉强算得上好例子的可能就是生物的进化，但这需要数百万年的时间，不过你确实可以培育出更优秀的犬种，只不过那需要历经好几代的时间。也许我能想到的最贴切的比喻，就是想象一台3D打印机，它能够打印出比自身现有配置更高分辨率的打印头。那将是极其惊人的，它将使你的制造和生产能力产生爆发式的增长。这差不多就是我们现在正在谈论的事情。
关于如何为其设置刹车，这是一个更棘手的问题，但从形式上看它类似于我们目前在网络安全和生物技术领域正在应对的问题，即你对系统的某些属性感到担忧。既然如此，你需要知道如何去测量它，你需要知道如何对其进行潜在的控制，以确保系统在某些时候不具备进行 AI 研发的能力，同时你可能还需要要求研发这些系统的机构保持透明度。因为作为社会大众，你可能会说这技术很棒，它将极大地推动我们经济和国家安全领域大量具有战略意义的发展，但我们大概不需要它以超出人类治理能力成千上万倍的速度狂飙。因此你需要掌握它的一些可测量的属性。
我在 Anthropic 研究所做的大部分工作，就是研究 Anthropic 内部的 AI 研发过程，并摸索出一套评估指标，以便在递归自我改进发生时我们能及时察觉。Anthropic 研究所相当于一个在内部拥有超级计算机的智库。最终你会希望将这些指标公之于众，并与政策制定者进行深入交流，类似于生物或网络安全领域的做法，告诉他们我们需要围绕这个问题制定一个框架和一系列阈值，因为这正是我们能让科学发展速度比今天快上几个数量级的方法。这也是我们如何能有意识地为当今世界带来如同奇迹般益处的途径，比如新型疗法以及材料科学领域难以置信的进步。这同样适用于与国家安全相关的能力，你必须弄清楚它的控制层到底是什么。
关于其他主流 AI 公司对共享标准和保持透明度的认同问题，我们最近在一篇关于递归自我改进的文章中提到，我们认为如果世界保留了在必要时放缓技术进步步伐的选项，那将是一件大好事。如果你真的遭遇了类似这种自我改进的情况，你可能会希望能够有意地放慢它的脚步，给人类留出适应的时间。
到目前为止Anthropic 的表现确实像一个优秀的企业公民，但其他公司呢？或者如果某个国家的政府说不管这些，我们现在必须不顾一切地推进呢？
Jack Clark：我认为我们能做的就是把这些理念抛出来，让社会去讨论和接受。而且我相信如果它真的生死攸关，世界总能找到一种方式团结起来围绕这些数据进行协调。我认为世界在过去已经做到过，未来可能还需要再做一次。我认为绝佳的例子就是氟利昂的禁用。大家当时的反应是其实没人真的想要臭氧层出现空洞。不管是制造商、科学家还是各国政府，大家一致决定停用这个东西。这非常棒，这是一个关于全球协作的极其了不起的范例。
07
技术的两面性
你的背景是创意写作和科技记者，这与AI 政策研究看似距离遥远。这段经历如何影响你思考技术与社会的方式？技术究竟是解放力量还是控制力量？
Jack Clark：我认为如果你曾是一名记者，并且有着广泛阅读的背景，你就会意识到所有的技术都包含着政治和社会的元素。任何技术最终都会问世，它们会改变人们的行为方式，也会重塑世界的结构。我认为硅谷的人们花大量时间专注于产品的构建是理所当然的，因为把东西做出来真的很艰难，你投入了巨大的精力。在过去的50年里我们几乎对此习以为常了，这其实是相当了不起的。但过去15年给我们的教训之一是，当他们全神贯注于产品开发时，有时会忘记他们同时也向世界输出了一项具有社会和政治属性的技术。社交媒体就是一个绝佳的例子，我们相当于在全球数亿、数十亿人身上进行了一场不受控的实验。
在许多方面社交媒体确实让世界变得更好了，但我感觉我们本可以获取更好的信息，如果在技术推广的过程中我们能多分享一些信息，我们本可以更好地应对诸如青少年厌食症或自杀等问题。事到如今谁知道呢，但我只是想说这是一种你可以采用的思考框架——你不需要叫停技术发展，但也许我们本可以找到更好的方法来应对它带来的冲击。对于智能手机也是一样，我们至今也才刚刚开始摸清它的影响。
正是这种背景让我从根本上将技术视为一种会改变社会政治经济格局的力量。2012年我读了一篇题为《Facebook、Google 与新封建主义的崛起》的文章。那仅仅是通过研究和参观大型企业的数据中心，观察那些用于组织和分析数据的软件类型以及早期的机器学习技术，我就突然意识到，通过这个系统你可以收集全世界海量的数据。你可以让人们在你的平台上工作，你可以分析用户，你可以行使异乎寻常的控制权。这看起来跟我们过去所称的封建主义非常相似，这并不是针对这些公司的具体指责，而是对技术本身具备政治属性的一种深刻观察。
技术是否具有两面性，AI 同样面临这个边界：开发者希望让能力尽可能普及，但AI 自身又包含真正令人恐惧的潜在风险？
Jack Clark：AI 面临的挑战之一在于，开发者希望让这些惊人的能力尽可能广泛地普及，并尽量减少中间障碍。然而这些 AI 自身又包含着真正令人恐惧的潜在风险，确实需要通过某种方式加以控制。划定这个边界本质上就是我们当前时代最宏大的政治与政策议题。这就是整个事件的核心，也是它如此棘手的原因。从事 AI 行业的妙处在于，从业者正在解决那些人类从未找到过满意答案的问题，这就是其中之一。
关于技术究竟是解放力量还是控制力量，以加州奥克兰曾有过的一段极其活跃且多元化的 DIY 朋克圈子为例。这种自由开放的艺术社群营造出了惊人的社区归属感。其运作方式就是大家在 Instagram 上发传单，告知演出地点。过去传单是贴在电线杆上，后来转移到了这项新技术上，而且它并不是用来让人孤立，而是消除这种孤立，把大家重新聚在一起。技术总是具有两面性。
从根本上讲，我认为技术是一种工具，人类借此可以极大程度地深化我们对这个世界的认知，增进我们对自我以及彼此的理解。我认为人类这个物种迫切需要大量强大的技术才能安然度过本世纪，我们需要升级我们的能源系统，需要优化政府治理，还需要改善我们周围方方面面的事物。在这其中数字技术已经展现出了特殊的价值，而 AI 将助力数字技术向物理世界拓展，并推动医学、能源、材料科学等领域以令人难以置信的速度向前飞奔。我认为这将为所有人带来更加丰裕的物质生活，而且我相信物质的丰裕能为你创造自由，因为它为你创造了更多的时间。
08
Anthropic 内部如何看待 AI 对就业的影响
AI 与过去的自动化浪潮有何不同？这一次的冲击是否真的指向受过高等教育的中上层阶级？Anthropic 内部如何看待 AI 对就业的影响？政府又该如何做好预案？
Jack Clark：这里需要把握两件看似矛盾的事情。第一，当前的数据并未证明这一点。但是当前这场AI 革命的起点恰好也是疫情的起点，这为我们能够参考的所有经济数据引入了一个巨大的混杂因素。在疫情期间，部分行业出现了大规模的过度招聘，而且工作模式也转向了远程办公。经济环境经历了所有这些巨变之后，AI 才登场。要将这其中的影响理清非常困难。我们确实能看到某些行业在招聘应届毕业生方面出现了一些疲软，这是目前的证据唯一能说明的事实。
审视 Anthropic 内部，我们现在比以前雇佣了更多经验极其丰富的人才，因为资深经验与直觉带来的回报比以前高得多，现在研究人员不再需要自己动手去做那些繁重的基础工作来运行实验了。如果是一位经验丰富的研究员，并且脑子里有一大堆想要运行的实验想法，以前我们还需要为其配备一个工程团队，好让研究员和工程师们共同把实验跑起来。而现在 Claude 负责运行实验。因此实际上我们更倾向于雇佣比以往更多具备资深直觉的人才，因为我们不再需要在他们身边配备庞大的基础工程师团队了。
关于是否会引发对大量失业应届大学毕业生的担忧，整个行业总体上在增长，但这里的混杂因素在于，软件工程领域是经济中最火热的核心地带之一，其增长速度远超其他任何领域，所以所有因素都交织在一起。有关教育和技能培养的问题确实非常关键，人们掌握一门技能往往是从动手实践开始的。我们减少接收刚开始工作的新人、更多吸收已有工作经验的人，这一趋势意味着 Anthropic 近期宣布了一个名为 Claude Corps 的项目，全美范围内招募一千名应届大学毕业生，出资将他们派驻到非营利组织和其他机构中，教他们运用 AI 技能来帮助这些机构改进系统。此举的目的有两方面，一是将 AI 的红利扩散到那些原本可能无缘接触它的组织中，二是让这批年轻人积累实战经验。通过这个项目，我们将能够进行一场自然实验，借此观察整个经济体会发生怎样的变化。
接下来提到的第二点与刚才的说法近乎矛盾。在和很多同事交流时，他们表示无法将未来的经济图景与如今的经济常态调和起来。非经济学家的机器学习研究员所从事的工作以及技术进步的速度，都向他们暗示自己可能也会面临失业或变得多余。这几乎是许多同事的共识。对于这种观点，可以说这只是他们的主观看法且是错误的，但也可以说这群人精准预测了一项极其深刻的技术的演进轨迹——他们精准地预判了它能发展到什么程度，以及它超越常人预期提前了多少年到来。这种担忧并非空穴来风。因此开始向政府传达一个核心信息，即我们是否准备好应对经济中即将发生的史无前例的巨变。这种巨变不是由经济衰退引发的，而是由一项全新的、极具生产力的技术诞生所引发的，这是我们过去很少应对的情况。
关于政府应该如何做预案，任何对未来经济具体形态做出信誓旦旦预测的人，往往在几年后都会被现实打破而感到尴尬。我想表达的以及对政府部门所说的，就是应该为未来世界可能出现的多种不同情景做好预案。AI 可能会带来比过去经历过的更极端的情景，它可能会带来远超趋势线的国内生产总值增长，而这种增长可能伴随着通常只有在经济严重衰退时才会出现的失业率飙升。那将是一种非常诡异的局面。实际上政府总体上应该在情景规划方面投入更多精力，特别是针对这些反常情况的预案，这样当事情发生时大家才知道该如何应对。
| 文章来源：数字开物
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