「你是怎麼破產的？」
「兩種方式……漸進地，然後突然地。」
超過三億人將比你想像的更快地背誦這些 Hemingway 的句子。
特別是如果關於 AI 影響的預測成真。
然而，很少有人意識到他們所處的危險。那是因為我們仍處於「漸進」階段。
但轉捩點已近。
進入 AI 2.0 時代
儘管人工智慧的話題充斥媒體，但大多數分析未能解釋即將到來的顛覆的真正規模。
讓我們從這個術語及其真正含義開始。
如今，當人們談論 AI 時，他們通常指的是 ChatGPT。
然而，ChatGPT 只是公開可用 AI 技術的最新迭代。
但實際上，AI 有著悠久的歷史。
更好地理解這一點的一個方法是將 AI 的興起分為兩個時代：後端分析型 AI 和生成式 AI。
早期，AI 旨在進行分析。它處理數 PB 的數據以找出模式，然後利用這些模式來理解未來的數據集並進行預測。
這一切都發生在軟體的後端「電路」中。
分析型 AI 現已部署在各個領域的軟體中：從交易和廣告到醫療保健。
例如，全球最頂尖的量化交易員 Jim Simon 利用 AI 根據歷史記錄預測商品價格的未來走勢。他的基金平均年回報率為 71.8%。而他在 90 年代就做到了這一點。
如今，大多數數位廣告也建立在機器學習的基礎上。
例如，Facebook 和 Google 使用機器學習演算法來發現用戶偏好，然後利用這些洞察力大規模地向他們投放高度個人化的廣告。
這種基於 AI 的廣告變得如此高效，以至於在過去十年中有效地淘汰了電視和廣告牌。
在醫療保健領域，機器學習模型透過解讀 X 光和 MRI 掃描來協助放射科醫生。同樣，在製造業中，AI 引擎會勤奮地監控從感測器獲取的即時數據，以檢測異常並執行其他基本功能。
然而，儘管分析型 AI 顛覆了許多行業，但其對經濟的整體影響相對較小，原因有二：它僅限於分析，且不對大眾開放。
但我們現在正進入 AI 2.0 時代。
隨著 ChatGPT 和 Midjourney 等工具的興起，任何人都可以使用 AI 創造幾乎任何東西：從撰寫精彩的短篇故事到創作獨特的數位藝術品。
這意味著 AI 的能力已從分析擴展到創造。它正從「後端」走向圖形用戶界面，將這項技術帶給更廣泛的大眾。
可以將其視為從 DOS 等命令列作業系統轉換到 Windows 的等價物。
白領面臨風險
分析型 AI 更像是自動化系統的一個「功能」，讓它們能夠根據新資訊自動調整演算法，而生成式 AI 則是一種全新的野獸。
那是因為它觸及了歷來被視為「人類領域」的事物。
高盛在其最新報告中發現，生成式 AI 已經可以在幾乎所有職業中取代四分之一的白領工人。
請看：
他們估計，AI ( 以其目前的形式 ) 最終將取代三分之二的職業——這個假設甚至沒有考慮到 AI 能力的指數級增長。
更令人擔憂的是，這種顛覆將主要影響已開發國家，那裡集中了大多數白領工作。
總體而言，Goldman Sachs 預計AI 將影響全球三億工人。
這不一定意味著這數億人會立即失業。更可能的是，他們將逐漸面臨更多競爭，直到最終被淘汰出局。
想想 Uber 司機是如何超越計程車的。
過去，能夠知道特定街區的每個地址被認為是一項寶貴的技能。然而，隨著 GPS 和叫車應用程式的出現，這項知識已轉變為一種商品，任何擁有智慧型手機的人都可以輕易取代。
同樣地，三億工人的技能，從工程師到辦公室職員，都將被 AI——或使用 AI 的低技能專業人士——「商品化」。
這將不可避免地導致所有人的工資下降。
這並非遙遠的末日情景。
大型企業已經在考慮 AI 顛覆的情況下，為人力資源進行預算編列。
招聘狂潮轉為裁員
上次我撰寫關於 AI 的文章時，只有一家大公司因 AI 而進行了實際的人員調整。那就是媒體巨頭 Buzzfeed——它解僱了 12% 的員工，並用 OpenAI 工具取代了他們。
如今，許多大型企業正在追隨 Buzzfeed 的腳步。
以 IBM 為例。其執行長 Arvind Krishna 最近宣布，他將停止招聘可被 AI 取代的職位。他認為這將影響 IBM 超過三分之一的後勤員工。
Krishna 在接受 Bloomberg 採訪時表示：「我很容易預見，在五年內，其中 30% 的工作將被 AI 和自動化取代。」
IBM 並非孤例。
在舊金山，最大的雲端公司之一 Dropbox 剛剛宣布裁員 16%。顯然，該公司正在將自己重組為一家「AI 優先」的公司。
執行長 Drew Houston 表示：「我們的下一個成長階段需要不同的技能組合，特別是在 AI 和早期產品開發方面。」
同時，Sortlist Data Hub 的最新調查顯示，Sortlist Data Hub顯示，四分之一的歐洲科技公司和 22% 的金融公司將因 ChatGPT 等 AI 聊天機器人而縮減規模。
而且不僅僅是後勤部門。
隨著 AI 進入餐飲業，面向客戶的服務人員也面臨風險。例如，Wendy's 最早將於六月推出一款聊天機器人，可以在得來速點餐。
透過 WSJ：
Penegor 先生談到新型人工智慧聊天機器人時說：「它將非常善於對話。你不會知道你不是在和員工說話。」
而這些只是幾個軼事案例。
還有許多、許多公司正在悄悄地利用 AI 自動化其流程。
看看財報電話會議中 AI 相關討論的爆炸式增長：
在短短幾年內，這些公司將利用 AI 解決方案升級其內部流程，這將使許多辦公室工作變得過時。
那麼，會發生什麼？
更多中心化
讓我向您展示兩張圖表，它們比任何東西都能更好地解釋即將發生的事情。
在下面的圖表 1 中，您可以看到 S&P 500 在 2000-2016 年間的平均組成：
在本世紀的大部分時間裡，美國最大的公司或多或少均勻分佈在這些關鍵行業中。
但看看最近發生了什麼。
在圖表 2 中，科技股已完全主導了 S&P 500。而這一切都發生在過去幾年內。
換句話說，美國的大部分利潤現在都集中在少數幾家科技公司。
事實上，在我們走向衰退之際，科技公司正在推動 86% 的市場回報。
透過 Marketwatch：
該報告指出，今年迄今，大型科技股推動了 S&P 500 表現的 86%，其中引用了七支股票，包括 Apple Inc.、Microsoft Corp.、Google 母公司 Alphabet Inc.、Amazon.com Inc.、Nvidia Corp.、Facebook 母公司 Meta Platforms Inc. 和 Tesla Inc.。
而這一切都歸功於 AI 1.0。
科技已經如此先進並根植於我們的經濟中，以至於沒有任何企業可以沒有它而生存。而且你不必是大型企業才能歸入此類。
以任何一家夫妻店為例。
如果他們有一個基本網站並在線上投放廣告，他們實際上就是在依賴 AI 1.0。
讓這句話沉澱一下。
如果 AI 1.0 對我們經濟的「組成」產生了如此大的影響，想像一下 AI 2.0 會做什麼。那個市值圖表將從上到下閃耀著黃光。
同時，數百萬工人將從辦公隔間湧上街頭，手裡緊抓著紙箱。
歷史學家看不到未來
當人們對科技對就業的影響表示擔憂時，歷史學家通常會不以為然地提出一個論點，大致如下：
「雖然科技在短期內會摧毀工作，但最終，它帶來的新產業會創造更多工作。」
他們是對的；從工業革命到網際網路，每一次科技突破最終都創造了更多——也更令人滿意——的工作。而且我不認為 AI 會是例外。
但有一個很大的「但是」。
工作破壞發生在當下，而工作創造部分則滯後。這種滯後有時可能持續超過一個人整個工作壽命。
換句話說，這是一個漫長而痛苦的調整期。
看看工業革命期間農業工作（綠線）的急劇下降。以及製造業工作（藍線）花了多少十年才趕上：
請注意，這張圖表並未完全呈現實際情況。200 年的時間範圍可能會讓你誤以為它瞬間發生，但調整卻花了超過 30 年。
這幾乎是普通工人生產壽命的四分之三。
這意味著你更有可能在能夠利用那些「更多工作」之前退休或去世。
CBDC 的機會之窗
當三億工人因 AI 而失業或因工資降低而「悄悄地被取代」時，會發生什麼？
政策制定者將別無選擇，只能實施某種形式的普遍基本收入（UBI）。
否則，他們將面臨全國性的動亂，甚至內戰的風險。
當然，UBI 並沒有什麼值得歡呼的。那筆錢顯然不足以維持生計。根據最近的提案，它每月勉強達到四位數。
它也不會毫無條件地發放。
考慮到 Central Bank Digital Currency (CBDC) 和 AI 的時機，我確信 UBI 最終將以某種形式的 CBDC 分發。
猜猜當公眾採用這種深層國家執法工具時會發生什麼？
只需閱讀我們過去的信件「CBDC China: Authoritarian Experiment Goes Mainstream」，即可了解。
尋求真相並做好準備，
Carlisle Kane
