引言
随着人工智能（AI）和自动化技术的飞速发展，我们迎来了一个新的经济范式——后劳动经济学（PLE）。这一概念主要讨论在AI和自动化技术超越人类能力的关键领域后，机器将不可避免地在许多经济活动中取代人类劳动。这一趋势可以通过“更好、更快、更便宜、更安全”模型来理解，这一模型为我们提供了一个框架来探讨机器何时以及为何取代人类劳动。
深入探讨“更好、更快、更便宜、更安全”模型
更好
“更好”指的是结果和成果的质量与一致性。一旦机器被正确编程和校准，它们通常可以比人类产生更高精度和更少错误的结果。例如，在制造业中，机器人装配线可以达到超过人类能力的公差和一致性水平。同样，在数据分析方面，AI系统可以处理大量信息并识别出即使是最熟练的人类分析师也可能忽略的模式。
更快
速度是机器常常优于人类的另一个重要因素。高频交易算法可以每秒执行数千次交易，这是人类交易员无法达到的速度。在物流领域，自动化分拣系统可以处理包裹的速度远超多个人工工人。这种速度的提升可以带来显著的生产力增长和经济优势。
更便宜
成本是推动机器劳动采用的最具说服力的因素。随着时间的推移，由于技术进步和规模经济的影响，机器劳动的成本通常会下降，而人类劳动成本则趋向上升。计算能力的成本持续下降，使得AI和机器人系统越来越具有成本效益。相比之下，由于通货膨胀和生活水平期望的提高，人类劳动成本，包括工资、福利和培训，通常会上升。
更安全
安全是这一模型的最后一个组成部分。在许多行业中，机器可以以较小的风险执行危险任务。在采矿和危险废物管理中，机器人可以在对人类来说过于危险的环境中工作。自动驾驶汽车有潜力减少由人为错误引起的交通事故。这不仅保护了人类生命，还可以降低与工作场所事故和保险相关的成本。
后劳动经济学的核心观点
后劳动经济学断言并预测，机器将（并且很快会）消除人类劳动作为经济生产力和人类进步的主要瓶颈。换句话说，PLE旨在将经济与人类限制脱钩。
当机器在质量、速度、成本和安全性方面优于人类时，其采用就变得经济上不可避免。在市场经济中，这由竞争压力驱动，采用更高效技术的公司将获得优势。股东也有压力最大化价值，这通常转化为通过自动化提高生产力和降低成本。此外，随着消费者习惯于自动化带来的质量、速度和更低价格，市场需求也会转向能够满足这些期望的产品和服务。
尽管这一模型有其局限性，例如可能过于简化复杂的经济动态并低估新工作岗位的创造潜力，但作为一个基础概念，“更好、更快、更便宜、更安全”模型提供了理解驱动AI和自动化采用的经济力量的有用框架，暗示我们可能正在接近人类劳动和机器资本关系的重大转变。
社会契约的变革
人类劳动的社会契约是现代经济体的基石。其核心是一种隐性协议：个人有权利和期望用他们的时间、精力、劳动和身体努力来换取工资。这种安排塑造了全球的社会结构、个人身份和经济系统。它是许多人建立生活、规划未来并从中获得意义和价值的基础。然而，人工智能和自动化的快速发展正在从根本上扰乱这一长期存在的社会契约。
AI被视为一种先进的自动化形式，显著扩大了可自动化的范围。不同于以往的技术革命主要影响体力输出和常规认知任务，AI有潜力自动化复杂的认知工作、创意工作，甚至需要情感智能的任务。这意味着很少有人类劳动领域能够幸免于这一变革。
这种社会契约的变革对我们的经济系统和社会结构提出了重新想象的挑战。我们必须面对在传统就业可能不再成为常态的世界中，个人如何获得意义、为社会做出贡献并保障生计。这一转变要求我们从根本上重新评估工作、价值和人类在智能机器时代的满足感之间的关系。
“永远的工作”：智人溢价
在后劳动经济学的框架下，我们可以预测，随着AI和自动化变得越来越强大，剩余的人类劳动需求可能集中在那些人们愿意为人类参与特权支付溢价的工作上。这一概念，即“智人溢价”，为我们预测在高度自动化经济中可能持续存在的工作类型提供了一个视角。
智人溢价源于人类在某些情况下对人际互动的固有价值。这种偏好不一定基于优越的表现或效率，而是基于人类工人带来的独特品质。这些品质可能包括同理心、创造力、文化理解，或者仅仅是人际联系带来的舒适感。
一些可能因智人溢价而持续存在的职业包括牧师和精神领袖，这些角色的核心是人类元素的存在和效果。人们通常寻求来自其他能够在情感上与他们产生共鸣的人类的精神指导和安慰，这种体验机器再先进也难以复制。
类似地，某些类型的护理工作，特别是涉及情感支持或复杂人际互动的工作，可能仍然会被人类所重视。虽然机器人可能能够更有效地完成护理的体力任务，但许多人可能更喜欢由人类护理人员提供的同理心和情感联系，尤其是在临终关怀或心理健康支持等敏感情况下。
娱乐和体育是另一个人类元素可能仍然被高度重视的领域。虽然AI可以创作音乐或艺术作品，但人类创作的艺术在我们的共同体验和情感中引起的共鸣是独特的。在体育运动中，人类运动员的身体技能和竞争精神继续吸引观众，以一种机器表现可能无法匹敌的方式。
教育的某些方面，特别是涉及指导、激励和培养创造力的方面，也可能保留对人类参与的偏好。虽然AI可以有效传递信息，甚至适应个体学习风格，但人类教师带来的灵感、榜样作用和互动对许多学习者来说是不可替代的。
然而，重要的是要注意，智人溢价的概念虽然有助于我们识别出人类劳动可能持续存在的领域，但并不一定预测这些工作的数量或其经济意义。我们必须谨慎对待关于这些被人类偏好的工作是否足以维持广泛就业或对大多数人具有经济相关性的广泛预测。
AI经济影响的宏观经济视角
虽然“更好、更快、更便宜、更安全”模型提供了人类劳动被AI和自动化取代的有价值见解，但在考虑AI的广泛经济影响时，它有显著的局限性。该模型主要集中在劳动替代的微观层面动态上，但未能捕捉到全球经济的复杂、相互关联的性质以及广泛采用AI的潜在连锁效应。
解决这些局限性并全面理解AI的经济影响，我们需要采用更广泛的视角。约束理论（TOC）为这一分析提供了一个有前景的框架，使我们能够将经济视为一系列相互连接的过程，每个过程都有其自身的限制因素或“约束”。
与PLE模型提炼未来人类就业的基本因素（即人类将偏好和支付溢价的内容）相似，TOC方法使我们能够识别各个经济部门和过程中的关键约束。这一平行关系非常重要，因为在这两种情况下，我们关注的是最基本的要素，而不是试图预测未来AI能力的全面范围，这本质上是具有挑战性和投机性的。
通过将TOC应用于经济部门和宏观经济过程，我们可以识别出当前经济系统中存在的真正瓶颈或约束。这些约束可能并不总是与人类劳动或认知能力相关。它们可能涉及物理资源、能源限制、物流挑战、监管障碍，甚至是抵制快速变化的社会文化因素。
约束类型：人类 vs 非人类
在通过约束理论分析AI的经济影响时，我们首先需要识别和分类限制各经济过程产出的主要约束。这些约束大致可以分为以人为中心的约束和非人为约束，每一种约束在塑造AI改变不同经济部门的潜力方面都起着至关重要的作用。
参考资料:https://daveshap.substack.com/p/ais-economic-impact-theory-of-constraints?triedRedirect=true
