[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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