諾獎經濟學家阿西莫格魯也擔心 AI，但他不擔心 AI 太聰明

文丨曾夢龍編輯丨錢楊 黃俊杰

10 月 14 日，達龍·阿西莫格魯（Daron Acemoglu）在希臘雅典一家酒店的陽臺上，接到了諾貝爾獎委員會的電話。“人們很早就說過你會獲獎，你一定想到了這一刻的到來。” 工作人員說。

阿西莫格魯近年來一直是諾獎熱門人選。對熟悉經濟學的人來說，他得獎並不讓人意外。他和合作者西蒙·約翰遜（Simon Johnson）、詹姆斯·A. 羅賓遜（James A. Robinson）因對 “制度如何形成並影響繁榮” 的研究共享 2024 年諾貝爾經濟學獎。

阿西莫格魯回答，“你可以做夢，但永遠不會想到它會發生。這是一件美妙的事情。”

獲獎前的一兩年裡，阿西莫格魯的名字頻繁與 “AI” 一同出現在新聞標題裡。阿西莫格魯認爲現在整個行業陷入 “通用人工智能”（AGI）的競賽，希望利用這項技術實現自動化、創造數字廣告收入的發展方向錯了，瘋狂買入英偉達顯卡只是在浪費錢。他的觀點影響了高盛在今年 6 月的報告《通用 AI：花得太多；收益太小？》（GEN AI: Too Much Spend Too Little Benefit?）。

阿西莫格魯估算，未來 10 年，AI 對全要素生產率的增長上限不超過 0.66%、對美國 GDP 的總促進作用最高也只有 1.56%、只能影響不到 5% 的人類工作崗位。他質疑現在商界流行的科技樂觀主義，覺得這種敘事在誤導公衆。薩姆·奧爾特曼、埃隆·馬斯克、比爾·蓋茨等人承諾的美好未必能實現。他還認爲，即使 AI 能帶來進步的利益，它也往往不會被所有人共享。

所謂科技樂觀主義或者當下流行的e/acc，指科技進步會讓世界變得更加美好，中間出現的問題不過是美好世界誕生前的陣痛。誰也擋不住科技進步，人最好改變自己去適應它。比如把時間投資在學習未來會受重視的技能上。至於那些存在的問題，總會有聰明人找到解決辦法。

2024 年諾貝爾經濟學獎得主。圖片來自：諾獎委員會。

今年的諾獎是 AI 的豐收年，物理學獎、化學獎和經濟學獎的得主都與 AI 有關。但諾獎得主們對 AI 的態度並非一致：化學獎的三位科學家更多是爲 AI 在蛋白質的廣闊應用前景感到興奮；物理學獎的兩位得主約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）與傑弗裡·辛頓（Geoffrey E. Hinton）則對 AI 感到擔憂和恐懼。

辛頓被稱爲 “AI 教父”，但去年他開始表達後悔研發 AI。在接受諾獎委員會的訪談時，辛頓說政府可以強迫大公司投入更多資源用於 AI 安全研究，他說 “我們正處在歷史的分岔點上。未來幾年，我們需要找出應對 AI 威脅的方法。”

阿西莫格魯則對諾獎委員會說自己也擔心 AI，但不是辛頓那樣的擔心。“我一點也不擔心超級 AI，我擔心的是愚蠢 AI。”

他擔心的是人類使用不當，愚蠢的 AI 也可能被用於蒐集數據、扭曲信息進一步削弱民主、加劇不平等，真正導致兩極社會的出現。他認爲美國已經開始受此負面影響，而現在工業化國家民衆對民主的支持率降至低水平，與此同時，“民主國家和民主黨派並不總能兌現民主的承諾，特別是在包容性、廉潔政府和共同繁榮方面。”

阿西莫格魯對 AI 的態度由他的經濟學研究所塑造。從研究國富國窮的成名作《國家爲什麼會失敗》、到國家與社會如何決定自由命運的《自由的窄廊》，再到探討技術進步與共同繁榮的《權力與進步》，他對 “權力” 問題的關注貫穿始終。

他警惕權力被少數人壟斷，強調社會和公民共享權力的重要。民衆參與塑造了包容型制度，包容型制度反過來也保障了民衆參與，形成良性發展的正反饋。這正是 “繁榮” 的關鍵。

“企業家如果預期所得不被保護，他不會有動力去工作，更別提投資和創新了”

阿西莫格魯的研究選擇與其出身、成長經歷有關。他於 1967 年出生在土耳其的伊斯坦布爾，是亞美尼亞人。他的父親是大學教授和律師，母親是小學校長。讀到初中，他已經目睹兩次軍事政變，整個中學階段土耳其有一半時間由軍事委員治理。

他認爲經濟學可以幫助他理解民主、經濟增長等大問題，所以去了英國約克大學經濟系。但他很快發現，自己學習的經濟學不如自己的期望。後來，他用新的方法和視角重塑了經濟學的研究領域，延續了少年時的關懷。

阿西莫格魯早露天賦， 25 歲就拿到了倫敦經濟學院（LSE）的博士學位。他的考官說，即使是論文 7 章中最弱的 3 章，也足以讓阿西莫格魯獲得博士學位。在 LSE 工作一年後，他去了麻省理工學院（MIT）任教，度過了 31 年。現在他是 MIT 的校聘教授，MIT 教師的最高榮譽。他的妻子奧茲達格拉爾（Asu Ozdaglar）也來自土耳其，同樣在 MIT 任教，擔任電子工程和計算機科學系主任，曾和他合作過研究。

阿西莫格魯的學術產量和橫跨領域衆多。哈佛大學教授曼昆（N. Gregory Mankiw）曾開玩笑：“他一定有個孿生兄弟在幫他寫東西……我很難想象一個人能有這麼高的產量！”

爲什麼有的國家富裕，有的國家貧窮？這個經典的大問題在 2000 年前後涌現出新的討論。傳統上，社會學家馬克斯·韋伯在《新教倫理與資本主義精神》中給出了一個偏向 “文化” 的解釋。韋伯稱，新教入世禁慾主義倫理爲企業家提供了心理驅動力和道德能量。到了 1997 年，生物學家賈雷德·戴蒙德（Jared Diamond）出版《槍炮、病菌與鋼鐵：人類社會的命運》，強調 “地理” 在人類社會演變過程中的重要作用。

不久，阿西莫格魯等人在新制度經濟學的基礎上，做研究寫論文，並在 2012 年出版《國家爲什麼會失敗：權力、富裕與貧困的根源》（Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity, and Poverty）。這本書系統反駁了戴蒙德的地理因素解釋，強調 “制度” 因素的重要。

他們認爲，國富國窮的關鍵在於這個社會採取何種政治與經濟制度。若採取 “包容型制度”，將經濟機會與經濟利益分享給更多人、致力於保護個人權益，並在政治上廣泛分配權力、建立制衡並鼓勵多元思想，國家就會邁向富裕；若採取 “榨取型制度”，將經濟利益與政治權力交由少數特權精英把持，國家即使短期出現經濟成長也無法持續，因爲特權階級會利用政治權力阻礙競爭，不但犧牲多數人利益，也不利於創新，阻礙整體社會進步。數千年的全球史表明，國家的制度可以往更具包容性的方向移動，也可能倒退回榨取性狀態。這是一個動態過程。

相比新制度經濟學前輩從歷史角度論證制度對經濟發展的作用，阿西莫格魯等人的貢獻是採用實證數據的方法，更科學和細緻地揭示出其中的因果關聯和互動機制。他們建立和採用的數據庫、工具變量，比較視角下的歷史自然實驗的方法論，惠及了經濟學、政治學和歷史學等多個學科。

比如他們其中的一個論證是，四五百年前，殖民者在不同殖民地引入了不同的政治和經濟制度，這導致了殖民地的不同命運。比如那些在殖民時最富裕的地方現在卻成了最貧窮的地方。因爲殖民者採取了榨取型制度，沒有保護私有產權、不限制政府的權力。而那些在殖民時期最貧窮的地方因爲採取了包容型制度，現在成了繁榮之地。

如何在數據上區分殖民地的類型呢？他們運用了 “殖民者在殖民地的死亡率” 這一數據標準。死亡率越低，表明該地更安全，殖民者更願意定居，建立更長期和包容型制度。與之相反，死亡率越高，殖民者更不願長期定居，建立更短期和榨取型制度。最後，他們發現，殖民地時期死亡率越低地區，今天 GDP 越高。這就排除了其他因素干擾，巧妙地證明兩種類型的制度是國富國窮的根源。

“歷史的自然實驗” 是社會科學學習自然科學的控制變量法，努力尋找那些具有比較價值的案例，探尋人類社會的演變之道。除了殖民地的發展，阿西莫格魯等人舉的例子還包括朝鮮半島、諾加雷斯市（美國和墨西哥各分一半）。它們初始條件相差不大，但最後走上皆然不同的道路。

目前，世界上最富有的 20% 的國家，比最貧窮的 20% 國家富裕約 30 倍。圖片來自：©Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences

韋伯、戴蒙德和阿西莫格魯的觀點常被人簡化爲某種決定論。但正如戴蒙德曾迴應的，地理、制度、文化、偶然等對人類社會演變起的作用，完全取決於想要研究和解釋的對象的性質。“如果你堅持認爲國富國窮這個重要問題只有一個簡單的原因，那麼你得離開地球去其他星球生活，因爲這裡的現實生活實在很複雜。”

戴蒙德在 2023 年的訪談中對《晚點 LatePost》說，自己經常和阿西莫格魯、羅賓遜討論和爭論地理、制度、文化和偶然在人類歷史中的作用。

兩人的分歧沒有看起來那麼大，因爲他們研究對象的時間尺度很不同。戴蒙德討論的是 1.3 萬年這個人類社會分流的時間節點，阿西莫格魯等人主要處理的是四五百年來不同國家的社會變化。

他們的共同點是激發了公衆對國富國窮問題的關注和討論。阿西莫格魯的研究還有更直接的政策含義。比如他曾爲日本的經濟增長戰略提供過建議；2013 年，他被時任中國國務院總理接見時提出，中國過去的經濟增長源於逐步朝包容型制度改革，建議中國未來要從趕超式增長升級爲創新驅動型增長。這需要更進一步朝包容型制度改革。

諾獎委員會解釋阿西莫格魯等人的成就時，提到目前世界上最富有的 20% 的國家，比最貧窮的 20% 國家富裕約 30 倍。

“縮小國與國之間巨大的收入差距是我們這個時代最大的挑戰之一 ”，諾貝爾經濟學獎委員會主席雅各布·斯文森（Jakob Svensson）說。

“研發新技術，應該提高勞工的邊際生產力，不能只想着將工作自動化”

去年 5 月，阿西莫格魯和約翰遜出版了新書《權力與進步：科技變革與共享繁榮之間的千年辯證》（Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity）。這本書彙集了他們 20 多年來對於科技、制度和不平等的研究，羅賓遜也爲該書理論的政治部分提供了資料和建議。

回顧過去千年許許多多的新發明，阿西莫格魯和約翰遜認爲，現今所有人得以共享繁榮的生活，不是隻靠技術進步就保證會自然出現的結果。

比如，中世紀的農業有一系列技術創新，包括犁變得更好用、輪耕制度變得更高效、馬匹的使用更廣泛、加工廠大有改進，但這幾乎沒給農民帶來任何好處；英國工業革命早期，紡織工廠爲少數人創造巨大財富，但近 100 年裡，紡織工的工時延長、工作條件惡劣、收入沒有增加；過去幾十年信息技術迅猛發展，一小部分人暴富，但許多未受大學教育的美國人被拋在後面，實際收入下滑。

“時至今日，全球大多數人都過得比我們的祖先更好。這是因爲早期工業社會的公民與勞工被組織起來，勇敢挑戰由精英主導的技術與工作條件，並迫使他們以更公平的方式共享技術進步所帶來的利益。如今，我們需要再次採取相同的行動。” 他們在《權力與進步》中寫道。

不然，所謂的 “進步”，不過是再次讓極少數創業者與投資人累積鉅額財富，絕大多數人的受益則微乎其微。他們呼籲，只有改變社會權力基礎，纔可能出現更具包容性的科技願景。

至於如何改變，阿西莫格魯等人先揭示出 “生產力提升”（勞工平均產能增加）和 “勞工薪資上漲” 爲什麼不一定關聯的經濟學道理。因爲對企業來說，重要的是 “邊際生產力”（每增加一名勞工，能帶來多少額外貢獻）。在生產力提升時，邊際生產力可能維持不變，甚至下降。

例如未來的工廠只需一個人和一條狗。人負責喂狗，而狗負責讓人別碰機器。這家工廠產量極高，所以它的生產力（產量除以唯一的人類員工）極高。但邊際生產力小到不值一提。因爲唯一的人類員工只是在喂狗。可以預想，即使這家公司買來更好的機器，生產力進一步提高。但它不會僱傭更多人，也不會給人加薪。

也就是說，自動化雖然能提升平均生產力，但並未增加，甚至可能降低勞工的邊際生產力。阿西莫格魯等人覺得，如果想要提升勞工的邊際生產力，重要的是創造新的工作任務。

比如從 1910 年代開始，亨利·福特（Henry Ford）讓汽車製造業改頭換面、大幅採用自動化。但當時推出的大規模製造與生產線作業，同時也催生出一系列新的工作，像設計、技術、機器操作與文書處理，並且推升汽車製造業對勞工的需求。只要新的機器創造出新的人力需求，就能讓勞工有更多發揮作用的地方，並提升其邊際生產力。

阿西莫格魯認爲，自動化之外，技術進步另一不好的方向是會被用於監控。如果新技術是用來加強監控勞工，雖然這可能讓生產力略微上升，但主要的後果是從勞工身上榨取更多勞力，或者降低薪水。

“我們用技術、研發新技術，應該提高勞工的邊際生產力，不能只想着要將工作自動化、裁員或加強監控。” 他們寫道。

Power and Progress，Daron Acemoglu、Simon Johnson 著，Public Affairs 2023 年 5 月版。

就算提高了邊際生產力，勞工的薪資也不一定提升。原因有三點：第一，僱主和員工的關係極不平等。比如農場主可以通過加強控制，提高農奴產出，但絕不會加錢；第二，僱主沒有競爭對手。比如在 18 世紀的英國，許多受僱員工被禁止跳槽。如果跳槽，他們會進監獄；第三，現代人確定薪資的方式是協商，而非完全根據市場決定。這意味着兩者之間存在差距。僱主願意提高員工薪資時，往往是爲了招聘或留住人才，或在關鍵時刻激勵員工、確保公司更好運轉。

阿西莫格魯等人研究千年歷史後，發現技術發展往往符合大人物的興趣與信念。這可能會讓其他人付出沉重代價。但這並非不可改變，要看不在權力核心的人能否組織起來，發出他們的聲音，形成一股抗衡力量。

“不想被困在掌權精英的願景當中，就得從其他地方找出抗衡力量，並以更具包容性的願景來抵抗自私自利。” 他們說。

“當我們更認真對待權力，經濟學會更有深度”

在接受諾獎委員會訪談時，約翰遜提到，當人類在思考和討論新技術時，誰來做決定非常重要。這會反映並影響制度的包容性。

羅賓遜向諾獎委員會解釋，歷史上一個國家從榨取型制度向包容型制度轉型的關鍵，在於公民的集體行動，在於那些遭受榨取型制度、不平等和邊緣化的人們。例如上世紀五六十年代美國的民權運動，人們集體組織起來，爭取權利，反對榨取型經濟和政治體制。

“包容型制度不是由善意的精英創建。它們是由那些爲自己的權利而戰、爲不同社會願景而戰的人們創建的。” 羅賓遜說。

從學術脈絡角度，阿西莫格魯被看作新制度經濟學的傳人。這個學派的代表人物包括曾獲諾獎的奧利弗·威廉姆森（Oliver Williamson）、道格拉斯·諾斯（Douglass North）等。但阿西莫格魯覺得，自己和新制度經濟學的重點略有不同。諾斯等人引入了產權、市場、激勵機制、交易成本等元素，但權力問題被忽略了。

“對我來說，權力是核心。威廉姆森和諾斯從未真正深入研究：誰在經濟關係和社會關係中擁有足夠權力。我認爲，當我們更認真對待權力，經濟學會更有深度。” 阿西莫格魯今年在斯坦福大學胡佛研究所的一檔播客裡說道。

他認爲這是代議制政府的關鍵。政府可以是非常糟糕的行動者，歷史上能清楚看出這點。但同時，政府也能制定法規，保護弱者，創造公平的競爭環境。這也是爲什麼民主能夠促進經濟增長。因爲民主國家的再分配更多，更多投資於公民教育、醫療保健，不那麼有利於壟斷和寡頭經濟。

獲獎者關於政治體制如何形成和變化的理論框架有三個主要組成部分：A）精英與大衆之間的衝突；B）大衆有時能夠通過動員和威脅統治精英來行使權力；C）精英與大衆之間的承諾問題。©Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences

因此，如果公衆想讓 AI 朝着對自己有利的方向發展，需要聯合起來改變權力結構。阿西莫格魯認爲美國 20 世紀初的進步主義運動是個成功的範例。這場運動成功的真正關鍵在於美國大衆，特別是中產階級觀點及價值判斷的變化。這由一批先行者所推動，如艾達·塔貝爾（Ida Tarbell）、林肯·斯蒂芬斯（Lincoln Steffens）等調查記者揭露壟斷企業如何打壓對手、勾結國會議員；小說家厄普頓·辛克萊（Upton Sinclair）揭露肉品加工業的惡劣工作條件；後來成爲美國最高法院大法官的律師路易斯·布蘭代斯（Louis Brandeis）提出 “隱私權”，指控巨頭企業阻礙個人自由。

隨後，美國礦工聯合會等組織開始遊行，關注農民權益的人民黨成立，老羅斯福等政治家將進步主義思想吸納進主流政黨。他們贏得選舉後，開始逐步推動改革，比如打擊壟斷、掃除腐敗、改革金融和稅務等等。

阿西莫格魯說，改變敘事觀點及價值規範、培養制衡力量、提出政策解決方案，是進步運動成功，也是當前解決 AI 等技術帶來的問題的三個要素。

根據這個規律，他也提出瞭解決 AI 問題的一些建議。例如，AI 的發展方向是要研發輔助人類能力的技術，創造新的工作任務和機會。具體的包括重塑勞工組織、確保政商透明度、運用市場獎勵機制、投資員工、加強社會安全網、保護公衆隱私和數字資料所有權、徵收數字廣告稅等等。

但阿西莫格魯反對流行的 “全民基本收入”（UBI）方案，即一個國家的每位合法公民都能按月領取一份基本收入。他認爲這是把資源交給所有人，不是給那些最需要的人。這種方法實行起來會更貴，效果也差。

更重要的是，他覺得 UBI 對現在的問題不但理解錯誤，實施結果更會適得其反。UBI 基於一個假設：人類正不可避免地走向一個大多數人不需要工作也沒有工作的世界，一小部分人掌握越來越先進的數字科技，與其他人的差距越來越大。人類唯一能做的就是大規模地再分配財富。這也是 OpenAI CEO 奧爾特曼、Google 聯合創始人拉里·佩奇（Larry Page）等 AI 商業領袖所認真討論的可能性。

但阿西莫格魯認爲，人類社會之所以越來越不平等，不是什麼不可避免的結果，而在於在讓誰擁有權力、技術發展方向問題上做出錯誤選擇。UBI 等於信奉失敗，完全相信商業和科技精英的願景。它非但不能解決社會兩極化的問題，還進一步確認了這樣的人爲分化。

就像他們《權力與進步》中闡述的，“這一切讓我們看到，我們不該只想着制定什麼新奇時髦的財富轉移機制，而該設法強化現有社會安全網，而且重點是要爲所有人創造出有意義、報酬優渥的工作。這意味着要讓技術重新導向。”

題圖來源：電影《機器管家》