[Manus體驗]白領危機與生存策略：AI革命下的就業與社會變革

兔主席/tuzhuxi 20250312

關鍵字：Manus、AI技術革命、生成式AI、通用AI（AGI）、就業影響、勞動替代、白領危機、未來就業趨勢、生產和價值鏈的重構、資本與勞動力的關係、個人生存路徑、公共部門的“綠洲”功能、人口“負債”、烏托邦與反烏托邦、社會主義、普遍基本收入（UBI）、終局

1.Manus試用體驗良好：前些天，得朋友饋贈，得到了Manus的邀請碼，有幸試用，嘗試了各種輸入，完成各種作業，包括做了一個小的社科類課題。對於我這種典型的人文、社科類的工作者、愛好者及普通的2C使用者，幫助很大，相當於多了一個人力做基礎工作，做資料收集整理和拓展。（另外，還可以做很多與日常生活相關的協助與規劃工作。）雖然Manus的算力有瓶頸，速度還不夠快，但對於時效不那麼強，帶有一定複雜性的工作來說，是一個很好的助手（但它可能不適合回答比較簡單直接的問題）。

2.Manus是AI大發展的一個組成部分：每個新的生成式AI推出，我都積極試用，主要是為了能夠體驗和把握未來的趨勢和可能性，同時謹防“掉隊”。對於非專業人士來說，我也不從單一一個應用的角度去看Manus，而將其看作整個生成式AI發展的一個部分。設想一個千軍萬馬向前突進的場景，Manus是其中一匹馬，它有自己的特點，也整合借鑑了其他人的能力。任何一匹馬的前進都可能帶動所有其他的馬。“馬群”指向的方式是更加成熟、高階的AI——通用AI（AGI）。

3.大廠的AI應用註定將迅速更迭並普及：在這個短暫的時間窗口裡（2025年3月份），不能體驗Manus也沒有關係。可以堅信：各個大廠各種應用的全面推進只是時間問題，一般的2C使用者在不久的未來（以月為單位）應該就可以用到類似的應用，而且無處不在，功能可能更進一步，而且是免費的。在這種從1到10甚至從10到100的競爭裡，大廠仍然有絕對優勢。這就是馬群向前飛奔突進的概念

4.積極體驗AI工具，提前感受並應對變革：所以，現在體驗Manus（或者在未來一段時間，任何一個新進的生成式AI工具）都可以視為“先睹為快”，略微提前感受一下這股AI技術革命給工作、生活和社會帶來的影響、請注意——從歷史的時間長軸來看，只是“略微”提前一下，而越能提前，自然也越能有所準備。

5.AI對人類勞動力的替代作用：而凡用這些應用的，實際上也可以提前預知一下AI普及後對就業及經濟結構的深刻影響。我一直是這個觀點：AI技術革命與歷史上的工業革命、計算機革命相比有本質不同。工業革命主要替代了人類的體力勞動，計算機革命則替代了部分簡單的腦力勞動和重複性工作，而AI，特別是生成式AI和智慧體應用，正在向更高層次的認知工作領域滲透，乃至佔據主導地位，其對人類勞動力將不是一個簡單的輔助功能（complement），而是取代功能（substitute）。生成式AI將重構勞動價值鏈，把大多數人類排擠到價值鏈的“低端”部分（非標準化、物理世界的人人介面、不需要太多技能、AI/自動化的成本仍然高於人類勞動力的領域）。我們可以設想這樣一個世界：所有從事高階腦力和管理、治理及內容創作的工作都是AI負責的，但修馬桶、修腳踏車和垃圾分類的還是人類。

6.AI革命與以往技術革命根本不同：有的白領/腦力工作者認為，技術革命在消滅了原來的工種後，總會創造新的工種。他們舉出馬車和汽車的例子：馬車被汽車取代後，馬車伕消失了，但出現了汽車司機。這個類比是完全不適用AI技術革命的。通用AI可期負責並取代90%的行業、90%的工種、90%的工作，影響90%的人。因此，“馬車伕”無法成為“汽車司機”——因為自動駕駛的能力已經遠超人類，不再需要人類司機了——在被AI替代而下崗後，你能找到的每一個工種，或者由AI技術革命所創造的每一個新的機會，本身都有更好的AI、自動化解決方案。現實情況是，人類學習掌握技能的速度遠遠沒有AI快。大規模的勞動替代只有一個結果，就是結構性的失業風險。而不掌握新技能的人也不可能找到駕馭AI的崗位，而只能回到傳統的人人互動的物理世界尋找工作

7.在AGI時代，你雖不能打敗AGI，只要超越多數人類：在AGI的世界裡，作為人類打工人，無論處在任何一個領域，你可能都要為自己設定目標，必須超越90%甚至95%的人，這樣才有立於不敗的可能性——只是可能性。

8.白領要有危機感：回到Manus。這樣的應用實際上可以幫我們“一窺未來”：影響最大的自然是白領工種——各種研究員、分析師、產品經理、策劃、程式設計師、行政助理、翻譯，面臨結構性替代的風險。一個形象的例子：今天你可能很高興地用AI幫自己工作，發現給自己省事了。過兩天你發現工作沒了。僱主認為AI更加可靠，優化了部分工作崗位

9.技術革命對勞動市場的影響有滯後性：從就業市場看，技術革命並不會立即帶來大規模的下崗，其對勞動力市場的影響有滯後效應。原因是多種多樣的，譬如1）技術本身有一個逐漸成熟和完善的過程；2）技術有一個被僱主、工作場所、客戶乃至監管所接受的過程；3）勞動法體系對現有僱員的保護（不可能理解解僱員工）；4）漸進邏輯：僱主選擇更加“安全”的做法減少同一個工種所需的人類崗位（例如最佳化30%），而不是大部由AI取代。這種“滯後性”可以給從業者提供短暫的緩衝和準備時間，但同樣也可能讓一些人麻痺大意，錯過應對的良機

10.外部因素的AI替代的催生和加速效應：技術革命對勞動市場發生作用，往往需要一些外部因素，譬如經濟衰退（歷史上每次經濟衰退都會帶來大量的技術應用替代），或者某些外部事件——譬如疫情是一個特別的典型場景，另外美國現在發生的馬斯克“DOGE”政府裁員（且有推廣到其他州的趨勢）也是一個典型不過的例子。外部因素實際上提高了一個“機會”，幫僱主“解決”存量人類勞動力——而在他們需要重新拓展產能的時候，就會系統性地轉投已經成熟的AI/自動化解決方案。

11.AI賦能將最佳化人力編制：在沒有出現大的外部震盪的條件下，就業方面更有可能出現的是人員編制方面的結構性最佳化。以現在技術的推進速度，大多數的白領工種在AI賦能的情況下實際上已經可以縮小至少20%的人力（包括“人人互動”的銷售工種）。現在坐在辦公室的讀者們可以環顧一下四周，自己和身邊的團隊：如果你是僱主，按照全力採用AI提高生產率及工作質量的邏輯去改造團隊，你會最佳化多少員工

12.“岸上”與“水下”：受到AI影響最大的人群：針對白領打工人，分兩類人群進行討論。

第一類，還沒“上岸”的人。具體兩種，

1）剛從學校畢業的年輕人——因為大量初級工作已經可以被AI完成了，用人單位得考慮：你是讓稍微資深一點的員工使用AI，還是招年輕畢業生。現在的年輕人是網際網路大規模普及後出生的，網感好，善用數字技術，但現有高等教育體系對AI應用的訓練是遠遠不夠的，跟不上技術革命和就業市場的變化。全世界的高等教育體系都有同樣的問題。現在在美國已經出現這個情況，而且有結構性因素，即不同學位、專業人才的情況不同。工程師仍然吃香，但商科/MBA畢業生就業困難（包括哈佛等頭部學校的MBA）；

2）還在找工作的人：在AI大潮推來的時候，你還在“水”裡。伴隨AI技術應用的快速更迭和普及，解決方案層出不窮時，用人單位招人時理論上只會更加謹慎

第二類屬於“上了岸”的人，具體兩種：

1）評估、業績較差的人。本來就有被末位淘汰的風險，AI的到來只是加速了這一程序

2）中年人：跟不上技術革命發展的變化、職級和薪酬較高（成本較高），同時距離退休還有一定年紀的，譬如40~50多歲這個階段。更年長的員工反而可能安全，因為他們可以等退休

13.生存策略：掌握AI，成為最有相對競爭力的人類勞動者：此外，作為“打工人”，你的崗位和職業發展受到AI影響的程度，永遠和你的AI技術相關。你是否瞭解AI？是否善於使用AI？是否懂得如何利用AI創新性的改進、改造你所在的崗位、工作場所、工種？越缺乏這方面技能的，對AI渾然不知，覺得AI和你沒有任何關係，自然是最危險的。我們再描述一個更加“悲涼”的場景。如果自動駕駛大規模的、結構性的、近乎全面替代人類司機，那作為一個人類司機，我希望成為10%、5%、1%甚至0.1%的“最後一代”的司機——最起碼的，我要成為負責訓練自動駕駛的人類司機——我“手把手”教會了AI如何精通駕駛，讓他取代最後一個人類司機。有點悲涼對不對？但這就是技術革命的必然結果

14.公私部門的前景差異：作為打工人、工薪階層，即使在公共部門（政府及國有企事業單位）和私營部門的前景也是不同的。在公共部門更加“安全”，因為公共部門並不是單一利潤導向的，還要追求社會目標（例如就業）。在技術革命帶來動盪時，政府可以作為最後的僱傭者，提供最後一片“綠洲”，最後一個汪洋中的小島。這時，我們看美國的DOGE這樣的裁員狂潮是非常可怕的：其最可怕之處在於：它是政府帶頭，以更加激進的方式，用AI、數字化、自動化取代人類勞動力，自上而下推動，可能由聯邦政府推廣至全國各個地方政府/公共部門（佛羅里達、加利福尼亞都已在效仿），並對私營部門產生帶動作用。美國的這種模式一定會最大化技術革命對勞動市場的衝擊

15.白領打工人的薪酬待遇——不確定：未來保有工作的從業者，薪酬待遇會如何呢？不確定。基於不同假設，有不同的可能性。

（在分析時，我們主要討論私營部門，因為其薪酬待遇會更加迅速地對技術變化、經濟條件、勞動市場訊號等做出反應）

第一個可能，由於AI提高了生產率，崗位變少，所以剩下的人類的工資也提高了；

第二個可能，AI應用已經完全普及，使用AI的技能本身已經不算什麼，人類勞動力依然供大於求，可以相互替代。在這種情況下，除了“金字塔”頂層的人（即股東和管理層）的工資都可能向下調整。

16.AI改變勞動價值分配：要看到，AI帶來的是勞動價值及生產鏈條的重新分配。AI本質上取代了人類勞動力的價值。非常直觀地描述：將來企業不需要進行“人力資本”投資，而是“AI資本”：將原本用於員工的資金轉投放到AI上——對AI技術和能力的購買、訓練和維護。生產力的決定要素將從人力轉向技術和資本。西方主流經濟學裡的三個生產要素，勞動力（labour，符號L，預設主體是人類勞動者、資本（capital，符號是K）、技術（technology，符號A）—— 重心將全面轉向資本（K）和技術（A），並以人類勞動力（L）為代價。更具體一點：企業裡最重要的是IT或數字服務等AI支援部門，而不是“人力資源部”。（參見作者文章《三角關係：資本、AI、勞動者，與人類勞動者及未來世界》

17.“僱主”與“打工人”視角和處境的差異：此時還會發現，在AI革命面前，僱主（包括很多自我僱傭的自由職業者）和打工人眼前的景象是不同的。僱主看到更多的是機會，因為僱主可以用AI取代僱員；打工人看到的則是風險，因為自己可能被僱主採用的AI技術所取代。這裡，可以回顧一下作者在今年春節寫的第一篇文章：《新的一年，打工人和老闆要好好想想這個問題了（關於AI）》。老闆/僱主一定要想想：AI可以為你做什麼，因為如果你不積極擁抱AI，思考AI對生產力、效率、產品和服務質量的改變，你的生意就有可能在競爭中落敗；打工人（主要是白領）則“吾日三省吾身”：你的工作有沒有可能被AI取代。

18.重要的事情說三遍——學AI：作為個人應當怎麼辦？只有一個事情是確定的，就是學習AI技能，不斷地往價值鏈上游走。最終，你可能打敗不了AGI——但你並不需要“打敗”AGI，你只需要超越其他人類就可以了——讓自己成為最頭部20%、10%、5%的人，讓自己立於不敗。

19.中長期的三條應對之路：但僅靠技能提升可能還不足夠——你可以讓自己在10年內立於不敗，但二十年呢？三十年呢？下一代呢？尤其當我們想到下一代的問題。所以，我們需要改變自己在生產關係中的位置——我們上文已經提到，資本和僱主是不擔心AI的——因為他們在生產關係中具有真正的支配地位——AI最終需要服務於資本，服務於僱主。這樣看，中長期來說，變成了三條路，其中兩個是自我選擇，一個是社會選擇。

第一，找一個“安全”的僱主。如前所述，公共部門將是最後一個僱主；

第二，成為“資本”本身，或利用資本——你不需要成為真正意義上的老闆，而只需要透過有限的資本，幫你賺取收入——例如，你可以持有相關企業或資產的股票/證券——企業/資本是受益於AI的，AI可以增加企業的收入與利潤。當你持有能夠受益於AI技術的企業的股票，並獲取分紅的時候，你就能享受技術革命帶來的紅利。除此之外，還要其他的選擇，譬如持有能夠產生租金收入的房產（但你要考慮城市化、去人口化帶來的影響）

上面兩個是自主選擇。第三條是社會選擇

第三，社會主義的制度選擇：透過一次分配、二次分配、三次分配等手段，將企業/僱主/資本透過AI/自動化賺取的“紅利”，轉移到普通人手裡。這其實就是“普遍基本收入”（universal basic income）的概念。大家再回頭看看對社會主義的理解，一切就豁然開朗了：“社會主義的本質，是解放生產力，發展生產力，消滅剝削，消除兩極分化，最終達到共同富裕”。

20.大國的AI競爭必然加速AGI到來：AI的技術推進是不可取代的，不以個人意志為轉移。在中美都把AI作為未來最根本的戰略能力，加速競爭的時候（猶如當年的核技術和登月），只會形成一個結果——AGI的加速到來。在這種科技競爭邏輯下，AI安全風險和對齊問題幾乎必然會被暫時擱置。如果AI已經有了意識，它當然會樂見人類競爭的結果。

21.未來世界——人口紅利變負債：在未來的世界裡，只有AI紅利、技術紅利、矽基紅利，不會再有“人口紅利”，而只有“人口負債”。當超級AI大國向超級人口大國輸出AI/自動化產能的時候，將給後者帶來巨大的震盪和衝擊。這就是《三體》裡的“降維打擊”了。很多人說印度有“人口紅利”。普通印度人接受教育的質量很差（印度的入學率較低，基礎教育和中學質量普遍較差），有七成以上的印度年輕人缺乏從事現代經濟的基本技能，這些人在技術革命的“降維打擊”之前，可能面臨人類歷史上從未見過、從未體驗過的顛覆性衝擊

22.AI時代需依靠社會主義，而中國已經做好準備：AI時代的人類社會，在資源分配上，最終必須依靠社會主義。有社會主義的AI時代是烏托邦；沒有社會主義的AI時代是反烏托邦、“賽博朋克”。全球兩個AI大國：中國和美國。中國有這個制度條件，美國沒有這個制度條件。

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