梁建章：AI時代的人口觀

近年來最熱門的詞匯莫過于AI（人工智能）。自從深度神經網絡出現以來，AI的發展速度超乎想象。ChatGPT的出現可以說是一個奇跡，超出了幾乎所有計算機科學家的預料。一個簡單的神經網絡模型，一旦擁有了幾百億的連接，并且通過大量的機器學習，就能產生近似人類大腦的通用智能。雖然如今的AI能技術還有待完善，但足以證明，人類通過機器模擬所有人類智能，只是時間問題。未來的問題，不是AI能夠干什么，而是人類會選擇讓AI干什么。

不過，在享受AI帶來的創新紅利的同時，人們也提出另外一些問題：AI時代，還需要這么多人口嗎？AI是否會導致大批人的失業？AI會在長遠中取代創新嗎？政府有必要鼓勵生育嗎？下面就分別討論這些問題。

在創新力模型中，人口是基礎性要素

創新力源于很多聰明人的思想交流。因此，一個國家的創新力不僅取決于人口數量，還取決于其人口能力，以及內部交流量和外部交流量。人口能力是指人口中平均的個人能力，其中包括天分、教育、經驗、精力、溝通能力和冒險能力等。內部交流量和外部交流量是指本國和國外交流的暢通性，涵蓋信息、商品、資金等多種交流形式。一個比喻是，人類社會就像大腦，人就像神經元，神經元越多（就像人越多），神經元越活躍（就像個人能力越強），神經元之間的連接越多（就像內部和外部交流暢通），大腦就會越發達。

如果用一個公式表達就是：

創新力=人口數量×人口能力×（內部交流量+外部交流量）

從創新力模型的公式可以推導出四個人口效應：

1.人口數量→規模效應。

2.人口能力→老齡化效應。

3.內部交流量→聚集效應。

4.外部交流量→流動效應。

首先，人口數量越多，創新力就越強，這就是我們常說的規模效應。人口多，一方面意味著市場大，另一方面也代表了人才更多。而且由于大國的初創企業能夠更早實現量產，就更有機會在開拓本國市場取得成功后，迅速進入其他國家的市場。這種先發優勢在互聯網和人工智能領域尤為明顯，因為實際上會有大量用戶參與創新——因為他們的使用而讓算法被不斷優化。也就是說，用戶越多，產品就越好用；或者說用戶越多，產生的內容就越多。因此，當一個社交平臺、搜索引擎或者人工智能算法在大國形成規模效應以后，可以把小國的初創企業遠遠拋在后面。這就能解釋，為什么如今世界上最有錢的網絡平臺公司，幾乎都出自美國和中國這樣的人口大國。相比之下，作為以前的制造業強國，日本和德國卻鮮有這種級別的互聯網巨頭或者人工智能公司。

其次，公式中的人口能力涵蓋教育、經驗、年齡等維度。其中，創新能力和人口年齡有很大關系，一個老齡化社會的創新活力會大幅度下降，這是因為當龐大的中老年人占據了經濟中的主導地位時，年輕人得不到足夠的歷練，也缺乏人脈和話語權，最終就會缺乏晉升機會，創新和創業的積極性就會受到打擊。這很像20世紀90年代的日本，老齡化效應的結果，就是整個社會創業和創新的活力大打折扣。

再次，還要看內部交流性和外部交流性。外部交流量是指國際交流的強度，內部交流量是指國內交流的強度。內部交流量的提升可以通過培育人口聚集的大城市，實現所謂的“聚集效應”。外部交流量的提升則需要保持國際交流的開放，尤其重要的是保持人員交流的暢通，即所謂的流動效應。

AI時代，人口規模更重要

雖然AI能取代人的很多工作，但在AI時代，人口規模更加重要，首先是因為前面提到的規模效應。對于高科技或者文創行業，由于研發創新的固定投入是其主要成本，規模效應就愈發顯著。例如，投資一部目標市場為10億人群的電影（或網站）的預算，可以10倍于一部目標市場只有1億人群的電影（或網站）的預算。再如，在攜程旅行網，可以雇用幾千名軟件工程師，相比之下，日本市場只有中國市場的1/10，因此，一家類似的日本公司只能雇用幾百個工程師。

有人認為，隨著全球化的進一步發展，即使是一個小國也可以進入全球市場。這種觀點在一定程度上是正確的，因為當今的運輸成本和貿易壁壘都很低，來自一個小國的公司完全可以將標準化的制造產品出口到世界各地。

但在日益重要的互聯網和人工智能等信息服務領域，大國人口規模的優勢仍然無可替代。這是因為該行業的先發優勢非常關鍵。一旦某家企業搶先取得了大量客戶，形成了網絡效應，其他公司就很難追趕。在一個網絡效應發揮巨大作用的行業中，贏家將是那些能夠率先跨越客戶規?！芭R界值”（critical mass）的公司。舉例來說，如果1000萬名客戶代表一個“臨界值”，要達到這個臨界值，在美國市場上（其人口總數為3億人）所必需的滲透率約為3%。對于總人口只有1億人的日本來說，所必需的滲透率則為10%。而在中國，這一比率小于1%。因此，如果比較某項創新達到臨界值的時機，美國市場通常會比日本市場快一些。美國的互聯網公司，如谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜、億客行等，在國內市場成功達到臨界值以后，就迅速擴展到了其他國家，成功占領世界市場。在互聯網行業，起步時機的早晚，往往足以區分贏家和輸家。這種先發優勢還體現在數據優勢上，尤其在AI和機器人等行業，用戶的數據成了訓練算法的要素，用戶數據越多，算法就越好。顯然，擁有大量本國用戶的美國和中國公司更容易取得先機，所以中國和美國的互聯網與AI公司能夠成為全球贏家。

目前，AI領域只有中美在競爭，遠遠領先于世界上其他國家。中國和美國的創新力在AI時代遠超其他國家的原因是：美國是人口最多的發達國家，而中國是人口最多的發展中國家，全世界只有中美兩國有如此大量的數據、大規模的計算和應用場景。中國的AI技術在今后一段時間將引領世界，但是很可惜，由于長期低生育率導致年輕人不斷減少，將會削弱中國的創新力。目前中國和美國都面臨低生育率問題，而中國的低生育率問題比美國嚴重得多。

或許有人會說，科技人才資源的確很重要，但那畢竟只是人群中的極少部分天才，所以國家只需要致力于培養少數精英，又何必擴大或保持整個國家的人口規模呢？其實這是一種似是而非的觀點，因為在真正取得成功之前，沒人知道哪個孩子會成為天才。所以站在政府的角度，不能僅僅祈求少數天才人物的橫空出世，而是需要在確保教育質量的前提下擴大人口基數，增加從中涌現出天才的可能性。

有無天分往往具有隨機性，上天可能給每個人都發了一張天才的彩票，而良好的教育環境相當于兌現彩票的能力，至于最后到底會有多少天才冒出來，將取決于受過良好教育的人口規模到底有多大。未來幾乎所有中等發達國家都有能力普及高等教育，所以在這個要素基本相當的情況下，各國到底會出現多少天才，根本上將取決于其年輕人口的規模，年輕人越多的國家，將會出現越多為社會進步做出巨大貢獻的天才科學家。

AI是否會導致大批人的失業？

我們先來看一個行業象限圖。我們把一些代表性行業分成兩個維度和四個象限。橫坐標是行業的科技自動化程度，從左邊“容易自動化”到右邊“難以自動化”。容易自動化的行業會面臨價格下降的困境，難以自動化的行業的價格就會相對穩定?？v坐標是需求層次的維度，從低的“物質需求”到高的“精神需求”。人的物質需求包括“衣食住”等行業，物質的需求的行業到一定數量以后會相對飽和，而精神需求的需求數量會隨著人們有更多的時間和金錢而不斷增長。

下圖把不同行業分在四個象限。左下象限是容易自動化的物質需求行業，如食品、服裝和家電等，這部分的價格會下降而需求數量會飽和，所以整體行業的規模和經濟占比就會下降。左上是容易自動化的精神需求，如數字娛樂行業，這些需求的數量會增加，但是單價也會下降，總體的行業規模會保持穩定。右下象限是難以自動化的物質行業，如房地產，因為機器人還遠不能勝任建筑工人的勞動，所以這個行業的價格會穩定，但是房地產的物質需求也會飽和，所以總體規模和經濟規模也會穩定，最后是右上象限的難以自動化的精神需求行業，如教育和旅游。以旅游為例，人們有更多的閑暇時間和金錢，必然會消費更多的旅游，所以酒店和飛機的價格還是會保持堅挺，旅游行業的規模和經濟占比會不斷提高。

圖：自動化對不同行業的影響

資料來源：作者手繪

由此可以得出結論：有些行業會萎縮，如制造業。有些行業會穩定，如房地產和數字娛樂行業。有些行業如旅游業和教育業，會擴大并且吸收更多的勞動力。當然長遠來看，百年以后教育和旅游說不定也能完全自動化。但有一項工作卻可能是永遠都只能由人類完成，這項工作就是創新。在上圖中，我把創新放在右上象限，這是因為創新一項難以自動化的高級享受。創新并不是一個單一的行業，而是分布在各行各業的研發和創作活動中。

創新也是可以部分自動化，AI可以幫忙著自動做實驗，記錄數據和分析數據，或者用機器學習來建議可能成功的解決方案。比如AI可以幫助人類搜尋和測試問題的解決方案（就像AlphaFold），AI還可以輔助做一些藝術創作。但是一般來說，人類在提出問題和需求方面仍然占主導地位。因為到底需要什么，根本上還是要問人類自己。一些解決方案選擇，會牽涉到人類特有的價值觀和倫理道德判斷。另外從安全角度考慮，人類也不會把創新完全交給AI完成。所以人類會繼續把握創新的方向盤和最終決策權，在AI的幫助下完成創新。

同時，創新能帶來成就感和好奇心的滿足，以及基于探索過程而產生的樂趣。而且，AI取代了一些簡單重復的任務，使得創新的工作更加有趣。所以創新將成為一種很高級的精神需求，會吸引更多的人從事這項工作。由此產生的結論是，人類創新活動的規模會繼續增大，創新行業的經濟占比和財富分配的重要性也會提升。

通過以上的分析，我已經給出了答案——隨著效率的提升，有些行業會萎縮，但另一些行業會大幅擴展，這些行業是難以自動化且能夠滿足精神需求的行業，包括教育旅游行業。所以整個經濟的就業構成會出現變化，并不會引發大量的失業。當然，有些人會面臨技能的升級和轉行。從整體來看，經濟的物質和精神水平會更加豐富，尤其是精神需求會得到更多的滿足。

即使AI未來能取代人類的所有工作，那也不意味著人生就沒有意義了，因為人生的意義在于創新和傳承，而創新和傳承的另一層含義是基因創新和養育后代，很多人會把生育和養育孩子當作最大的成就感。

AI會在長遠中取代創新嗎？

未來會有越來越多的工作崗位與創新有關，而AI和機器人只能起到輔助的作用。有人說，創新只需要少數天才而非大量人口就能實現，但這種觀點顯然與歷史趨勢相悖。人類在創新方面正投入越來越多的資本和人力資源，而且人口越是密集的城市與地區，其創新力越旺盛，這種趨勢現在并沒有放緩的跡象。將來會有更多人具備參與某種形式創新活動的能力和意愿，其中既包括高技能工作（例如AI編程），也包括低技能工作（例如游戲測試和電影評論）。

從長遠來看，創新不光解決具體問題，更是對于未知事物的探索。對更多食物和住房的需求很容易飽和，然而人類總是有興趣探索新的器具、新的故事或者新的游戲，還包括進行探索本身。只要人類保持探索世界的興趣，就不會被也不會讓機器人代替。反之，如果人類不再有探索的欲望，那么人類文明將開始衰落。

所以，未來創新活動非但不會因為AI所替代，而且由于AI變得越來越重要，因此無論對于個人、企業還是國家來說，創新力模型中的幾個要素（人口規模、人口能力、對外和對內的交流）也會變得越來越重要，尤其是人口規模。人口快速萎縮和老化的國家將在未來的創新競爭中處于劣勢，這些國家的人民不僅會變得更窮而且沒有成就感。

有人可能會認為，從長遠來看，AI可能會在各個方面超越人類智慧，最終導致我們進入所謂的“奇點”，這是雷·庫茲韋爾在他的著作《奇點臨近》中普及的概念。在這種情況下，AI可能會取代所有人類工作，包括創新。

理論上，從長遠來看，通過足夠的訓練，未來的AI應該能夠做到一切，就像人類大腦一樣。盡管當前AI在效率和能量消耗方面與人類大腦存在巨大的差距，但這一差距并不是不可逾越的，因為它源于計算技術和數據訓練。

當前AI缺乏情感，但情感實際上是源于進化。經過數十億年的進化，以生存和繁殖為目標，各種情感如父母之愛和浪漫之愛應運而生。有些人還認為AI缺乏意識，但人類意識從根本上也是基于生存和繁殖的追求，是進化的產物。這意味著，如果我們將生存和繁殖作為訓練AI的目標函數，它也將發展出情感和自我意識，這在理論上是可能的。一旦AI擁有與人類相同的情感和意識，它就能夠具備所有人類的能力，包括創造力和倫理。

現在的AI算法和人腦有一個相同點，就是具有不可解釋性和不確定性。似乎具備創造力的高級智能，以及不可解釋性、不確定性，就像一枚硬幣的兩面，是共生的。換言之，如果你想要創造性的高級智能，就必定會帶來不確定性與不可解釋性。反之，如果非常可確定和可解釋，那么其背后的智能可能也就沒有那么高級了。

AI的不確定性，加上創新本身的不確定性，導致人類不敢把創新的主導權讓給AI。有人說，人腦也具有不確定性，也可能犯錯。但是人類和AI還是有本質區別的，AI是設計出來而非進化而來的，不具備與人類相同的情感、自我意識和價值觀。就是這個區別，導致人類會把AI當成異類，可能永遠都不會把AI當成自己的孩子。

不妨做一個思想實驗，拿AI和孩子做比較，同樣具有不可確定性和不可解釋性。如果你的孩子做出了出人意料的行為，你對他還是比較放心的，因為孩子和你是同樣的基因，也可能繼承了你所教育的價值觀。但是想象一下，如果AI也做出了出人意料的行為，你就會覺得恐懼，甚至擔心世界末日來臨。正因為AI與人類的本性不一樣，存在創新和AI的雙重不確定性，所以人類不會放心讓AI主導創新。

創新和傳承是人類與AI的根本差異

還有一個原因，導致人類不會讓AI來主導創新或者自主進化。因為創新和傳承是人類生命的意義，是一種最高級的樂趣。人類為什么要放棄這種樂趣呢？尤其當其他重復性的工作都已經由機器人和AI代勞時，還有什么有趣的事情能讓人類打發時間呢？創新和傳承帶來的不僅是無限的樂趣，還有永恒的生命意義追求，創新和傳承是人類區別于其他生物的根本差異，也應該是人類區別于AI的根本差異。因此，創新和傳承包括生兒育女，都不應該讓位給異類。

有人說，如果AI可以算作人類的后代，那么當AI取代人類成為文明主導之后，也可以算作人類把文明的“接力棒”傳給了AI。但是，盡管AI算力可能超過人類，但AI能夠繼續進化嗎？是兩性進化嗎？AI有DNA嗎？如果AI沒有DNA的兩性進化，那么如何才能保持既有創新（新的基因），又保持一定的傳承（穩定性呢）？此外，AI會死嗎？如果不死，怎么實現代際更替呢？如果AI是完全不同的另一種代際更替方式，那么由于缺乏億萬年的進化檢驗，這種更替能持久嗎？AI生命如果真的取代了人類，說不定很快就會滅亡或固化。

因此，盡管技術上可能，但人類不會讓AI訓練出真實的情感和自我意識。從創新和傳承的角度來看，讓AI替代人類也不安全。人類會把AI當作一種工具，不會把AI塑造得跟自己越來越接近，而是會朝著與人類互補的方向，讓AI的功能變得越來越強。因此，AI發展不會產生所謂的“奇點”。AI和人類擁有不同維度的能力，不可能在某一時刻全面超越人類，不必擔心AI會奴役人類。

總而言之，雖然AI很強大，可以成為人類最好用的工具，可以勝任幾乎所有的工作，但人類不會放心讓AI自主進化和創新，還是會把創新和傳承的樂趣留給自己。人類不應該發展AI的情感和自主創新的能力，而是把AI發展成與人類能力互補的強大工具。

從長遠來看，AI和機器人可能會取代人類的幾乎所有工作，除了那些專注于創新、倫理和復雜人類判斷的工作以外。這種轉變可能會帶來一個豐富的時代，得到普遍基本收入的支持，使人們能夠擁有更多的閑暇時間，促進創造力和個人成長的新機會。

提升生育率是政府的責任

雖然機器人和AI可以替代人類的很多工作，但是人類的創新活動仍將由人類完成。如果人類的低生育率持續下去，包括中國在內的大多數國家的人口，將以每代人減半的速度急劇萎縮，導致人類的創新能力和抵御風險的能力大打折扣。以太空移民為例，完成太空移民需要大量的人力財力，可能只有中國和美國這樣的人口大國才有能力完成。而太空移民對于人類長期傳承而言是目前看來最徹底的解決方案之一。因此，保持一定的人口規模，對于人類種群發展至關重要。

有些自由經濟學家認為，只要政府不介入，市場就會自然解決低生育率問題。作為一個經濟學家，我在大多數情況下認可政府只需要讓市場充分發揮作用，但市場機制在人口領域卻可能失靈。因為不是所有人都會考慮后代的利益，很多人的目標只是把這輩子過好就滿足了。人類歷史上繁衍后代的欲望，源于基因里的男歡女愛，基于本能就會生育孩子。時至今日，傳統的男歡女愛受到各種科技和娛樂方式的競爭，性愛過程也可以方便地采用避孕措施。雖然說大多數人也會本能地喜歡孩子，但是撫養孩子的代價越來越高，這種喜歡孩子的本能遠遠不足以使人類的平均生育率達到2的水平。

現在流行的“躺平”文化和“絕后”文化，就是這種代際利益錯配的結果。雖然說創新的價值觀會產生更高級和長久的快樂，而且大多數人也認同應該為人類長期繁榮做貢獻，但落實到個體，大多數人還是主要考慮追求個人利益和當前的快樂。目前撫養孩子的成本主要由家庭承擔，但是孩子未來可能做出的創新卻主要是貢獻給了社會。養育孩子成本高昂，而且大多數孩子也可能并不出色，所以生育文化不會自動成為社會主流。

上述結論已經在數據上得到驗證，幾乎所有發達國家都經歷過生育率的直線下降。如果沒有鼓勵生育的經濟政策，幾乎所有發達國家的生育率都會遠遠低于更替水平。在數學意義上，只要低于更替水平，種群最終就會走向滅絕。中國的問題尤其嚴重，如果按照現在的生育率，每代人減半，那么再過1000年，中國人作為一個種群就會滅絕，更不必說引領世界的創新了。

因此，在人口政策方面，政府的作用不可或缺，只有大規模地調動社會資源，降低養育成本，才有可能逆轉和提高生育率。當然，全面生育福利需要巨大的財力投入，需要公共政策的相關改革，有些改革如教育改革難度很大。

政策的改革還需要整個社會達成創新主義價值觀的共識——把創新和傳承視為人類文明的更高目標。只有這樣，整個社會才能下決心做出必要的公共政策調整，以犧牲部分短期利益為代價，來換取文明的延續和長期繁榮。要維持人類文明薪火相傳和現有人口的福祉，將生育率提升到更替水平是遲早要做到的，而且越早越做到越好。

AI時代，我們要更加重視創新和傳承

歷史上，人類文明的成功得益于創新和傳承。人類文明今天的科技水平和人口規模，就是所有祖先通過創新和傳承為我們留下的財富，包括所有的科技創新、文化沉淀和巨大的基因池。這些創新和傳承，大到科學發明和藝術創造，小到一個點評或者養育一個孩子，都是對人類創新和傳承的貢獻。人類社會之所以能發展到今天的繁榮程度，是祖先們不斷創新和傳承的結果。

創新和傳承的另一層含義是，人類自身基因的創新和傳承。人類基因組合的數量堪比天文數字，任何一個孩子的基因都獨一無二，所以每個人的誕生都是一種創新。如果一個人能夠留下后代，而后代平均生兩個孩子，那么30代以后最多可能有10億個后代（2的30次方是10億多）。從基因學的證據看，有些先人留下了幾百萬甚至超過千萬的后代，一個普通的宋代先人留下了幾十萬后代很平常。因此，只要你留下了后代，1000年以后的科學家和政治家可能就有你的基因貢獻。人類祖先通過創新和傳承，締造了科學技術和文化藝術的大廈，以及80億的人類基因庫。

我們可以把人類的進化史和文明史，視為一場知識和基因的接力賽，在前人的肩膀上不斷創新和傳承，而我們這一代的責任就是傳好這一代的接力棒。當然我們無法預測后代的意義，他們可能有完全不同的價值觀和對于生命意義的詮釋。但不同的價值觀會影響人類延續的持續性，比如不注重傳承的價值觀，就可能引起文明的消亡。我們能做的，就是講好創新和傳承的意義，希望我們的后代能夠像先人一樣不斷地創新和傳承，讓人類文明最大限度地繁榮和延續。

人類文明的延續并非高枕無憂，目前存在著環境問題、氣候變化、病毒、核戰爭的風險等，還有更長遠的天體影響和外星文明等風險。要抵御這些風險，只能依靠不斷進行創新。例如，要解決氣候變化帶來的威脅，不能靠減少人口，而是要靠創新。抵御病毒，不是靠減少人口，而是靠生物技術創新。更長遠的，類似小行星撞地球或者是太陽膨脹的風險，或者人類自身發展的風險，都會威脅人類文明的長期傳承。如果人類能夠殖民其他行星，就可以分散風險，把文明的雞蛋放在很多籃子里。但是殖民太空的技術非常困難和昂貴，幾乎沒有商業回報，所以必須把創新和傳承作為人類文明的使命。

在AI時代，創新力的重要性將日益凸顯，生命的意義要更加重視人性，而人性就是創新和傳承，因為人類和動物的本質區別就是創新，人和非生命的差別是生死和進化。人口與創新和傳承是互相促進的，在人口增多之后，參與創新和實現傳承的主體規模也隨之擴大，反過來又為創新和傳承提供了更好的環境，同步推動人口規模和創新水平實現加速提升。所以，AI時代我們要更加珍惜人性，也就是創新和人口傳承。