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从马年春晚舞台上的“武bot”,到会给你打电话下楼取包裹的送货小车,再到工厂不知疲倦的钢铁打工人,仿佛一夜之间,“机器人红利”就成了破解所有发展难题的金钥匙,更被主流观点奉为中国人口红利的“接班人”。
专家们宣称,机器人会重构人口红利,从数量优势转向为质量优势。“机器人红利”会在短期内对中国的劳动力不足问题进行补位,而“人才红利”则会在一段适应期之后完成最后的交接班,最终实现人机协同的新平衡。
嗯,这个前景确实美好,但在笔者看来,这完全就是一种自我麻醉而已。当我们沉迷于“机器人红利”的狂欢时,恰恰忽略了它正在彻底改写我们曾经依赖的人口红利逻辑,也埋下了关乎大多数人的生存隐患。
机器人红利这个词完成了一次精准的概念偷换,他把本来属于人口的个人红利,偷换成了专属于社会的生产力提升。
主流观点总想借着机器人红利鼓吹,说它能补足老龄化带来的劳动力不足问题,但这一说法从根本上就站不住脚。
事实上,中国的产能增长速度,一直高于青年劳动力的缩减速度。青年劳动力总数的下降,完全没有对中国的产能造成限制,两者之间毫无关联。
换句谁都能听懂的大白话就是,企业花费同样价格请到的人,已经创造不出具有市场竞争力的产品了。而进一步降低人员工资,就更没有人来给你干活儿。
这是对人口红利最大的误解。如果人便宜,就意味着有竞争力的话,那么最穷的国家竞争力总是最强的。
越穷人越便宜,所以人口红利就大,所以竞争力就强,所以人就越富。如果这个逻辑成立,那就是越穷就越富。这像话吗?
所以,企业的这种困境,可不是多生孩子,让孩子竞争,让人力变便宜就能解决的。真问题不是一个人的工资高低,而是一个人在扣除工资之后,能产生多少新增财富的问题。
而要搞懂这一点,我们就必须理解人口红利的真正内涵:它是一个社会组织因为人口数量和质量,在科技发展和生产能力上具备的天然优势。这种优势从来不是人多就便宜,而是人足够多、基本教育达标,能够支撑起一整套完整、细密的全产业链分工,让工业自动化这台大机器真正运转起来。
在人口红利时代,生产的细化需要建立数量庞大的工厂,每个工厂都需要大量工人,这些工人构成了产业链的基础。
这一时代的核心矛盾是,产业链条随时随地都在精细化,而总有大量的链条节点上需要工人。这就造成了一个有趣的现象,那就是就业者无论能力高低,总能在新增的链条中找到自己的位置。
哪怕你的能力只有别人的百分之一,生产线上缺了你这一环,整个流程都无法运转。这种岗位的存在,源于结构的需要,而非个人能力的高低。
更重要的是,这些工人还会产生源源不断的需求:需要有人看孩子、教育孩子,需要有人看病,需要衣食住行各种服务,需要各种中间商、贸易商、推销员。
财富就这样从生产端流遍全社会,形成:“人参与生产 → 人产生需求 → 需求带动更多生产”的正向循环。
与此同时,齐全的产业链降低了新企业的进入门槛,创业潮带来了更多岗位,即便单个企业因自动化减员,新增企业也能消化多余劳动力,不会造成严重失业。
当市场饱和,旧产业利润下滑,不再有创业企业愿意进入旧领域,没有了新岗位的补充,被机器替代的工人,就很容易陷入永久性失业。而AI的出现,让这种困境雪上加霜,因为它彻底推翻了人口红利的底层逻辑。
过去的企业搞SOP、搞KPI,本质是用制度把人“格式化”,降低对人的要求,让平庸者也能产生正向贡献——你不用聪明,不用创新,只要按流程做事,哪怕能力只有1%,也是正向的加分。
但现在,AI和自动化彻底改变了这种逻辑。工具越强,人犯了错误后的错误破坏力就越大,正确的指令能让效率翻倍,错误的指令却能毁掉过去所有的成绩。
在过去的链条式生产逻辑下,人是整个生产流程的必要条件,缺一不可。彼时企业获得竞争优势的核心方法,本质上是向下招人,也就是找到能胜任岗位的成本最低的人,让最便宜的人能干好最高级的事情,以此压缩成本、扩大产能。
这些手段的核心目的,从来不是提升人的能力,而是增加工作的确定性,把复杂的工作拆解、标准化,不断降低岗位的难度,最终实现“缺了谁地球都转”的最高目标。哪怕你能力平庸,只要按部就班执行,就能成为产业链上有用的一环。
以前的工作,大多数都是技能型工作,这类工作容易理解,难在操作。而技能培训和SOP恰好解决的就是这类问题,它能把人变成机器,让人成为可替换的零件。
AI时代来临之后,所有工作岗位的逻辑都变了。工作变得动手容易,标准模糊。人工智能和自动化机器未来会囊括全部执行环节,只留下高风险、高责任的判断环节。
而判断这件事,从来就不是靠培训就能批量生产的,更不可能全民普及。它需要的是综合认知、经验沉淀和风险把控能力,这也正是人才红利逻辑彻底失效的关键。
20年前,笔者曾听一位老军医讲过他的经历。他为了普及给军马治病的技术,研究了一套数字诊病法,只要根据马的状态填表,就能自动得出病情和药方。
但这件事最终失败了,原因不是填表复杂,也不是诊病不准,而是辩证困难。他以为普通人能听出马的呼吸、步伐,能观察出马吃料的快慢、眼睛的状态,但这些隐性的、需要经验和综合判断的细节,恰恰是最难的。
这和火箭发射按按钮的逻辑一模一样。每次火箭发射的时候,总有网友说,那个倒计时之后按按钮的工作能不能给他来做。他觉得有手就行。
但实际上,当倒计时结束时,判断现在该不该按按钮这件事情,是需要极高的综合能力的。如果真的是倒计时结束火箭就一定起飞,那还要那个按钮干嘛?倒计时结束就自动起飞不是更方便吗?
未来与AI协作的岗位也是如此,不是AI说怎么干就怎么干,而是要能质疑AI,有发现AI的错误的能力。这种能力,是极高的门槛。
最近Seesance2.0很火,这个视频生成模型把导演、摄像、灯光、剪辑等能力一起打包成服务。影视圈里的人惊呼,人人都能当导演的时代来了。
这话听着没错。因为大家都用Seedance2.0,就相当于所有人用的都是同一套影视制作班底。如果你的技术班底与国际大导演的技术班底一样,那不就意味着你也是导演了吗?
但是这里有个不易察觉的大坑。它不是把每一个人都赋予了导演的地位,而是把导演这个名字降级到了人人可用地步。
据业内估算,中国目前的核心圈层的导演人数不超过5000人,加上那些确实在做导演工作的人,中国的导演总数也只有几万人这个水平。
Seedandce2.0让导演的总人数从几万人变成了几百甚至上千万。但工具能让人人都参与电影生产,却没法让每个人的作品都有人买单。
入行的门槛越低,赢家通吃的现象就越狠。人人都是导演,看似机会变多了,但生存的空间反而会变得更小。
AI + 机器人会干掉所有的执行岗,而剩下的新岗位都是决策岗,而能胜任这种岗位的人,永远是少数,这是生物学的铁律。
智力结构、认知模式的天然金字塔分布,不是靠教育改革、靠培训就能改变的。主流说的“人才红利”,不过是少数人垄断终审权的委婉说法而已。对于每一个个体,当然可以通过努力让自己免于背淘汰,但是,它无法覆盖大多数人,更不能改变最终的结果。
排除所有不切实际的幻想,唯一可行、逻辑自洽的答案,是把生产和生存彻底解绑——机器负责养活世界,人负责好好做人。
从1900年到2025年,短短125年时间,全球人口从约16亿增长到80.9亿,涨幅约4.06倍。而全球GDP从约1.5万亿美元已经飙升到150万亿美元(购买力平价PPP),涨幅高达100倍。
这组数据背后,是生产力的指数级跃升,更是科技对生产效率的彻底重构。人口只增长了4倍,财富却增长了100倍,核心原因就是机器、自动化、科技不断替代人力,让单位时间的产出量实现了质的飞跃。
从第一性原理来看,生产的本质就是要用最少的投入创造最多的产出。而当前的生产力水平,早已突破了必须靠人力才能养活所有人的局限。
要知道,1900年时,全球绝大多数人都在从事农业生产,却依然有大量人面临饥饿。而现在,仅占全球人口不足5%的农业从业者,就足以养活全世界80多亿人,这就是科技的力量。
障碍不在技术,不在经济,而在我们的观念。我们依然被“不劳动不配拿钱”、“不上班就是废人”的工业时代观念所束缚。但在AI时代,这套观念,早已成为了文明发展的枷锁。
未来的社会,只会有两类人。一类是数量结构固定的极少数“终审者”。他们负责给AI挑错、做决策、扛风险,拿高收益。而绝大多数“被供养者”,则不参与核心生产,不创造关键产能,但依然能拥有基本收入、尊严和消费能力。这不是阶级压迫,而是生产结构必然走到的一步。
这句话,直接废掉了所有压迫式的逻辑:不上班不代表活该穷,不卷不代表被淘汰,不优秀不代表没尊严,贫穷也不再是“不够努力”的惩罚。
不努力,也同样值得被尊重,有人就想发呆、玩、陪伴家人、养花种草,这不是堕落,是另一种、正当、体面的人生。
回到AI电影导演的例子,未来的理想状态不是人人都能靠当导演赚钱,而是人人都能当导演,且人人都不需要靠当导演赚饭吃。你拍电影不为谋生,只为表达。你努力不为生存,只为热爱。这才是“人人都是导演”的真实含义,也是技术真正该带给我们的东西。
人口红利的终点,不是机器人红利,更不是人才红利,而是人类终于不必靠“出卖自己的自由”来活下去。
当努力从生存手段,变回人生选择,当每个人都能体面地活着,无论努不努力、优不优秀,都能拥有自己的人生价值,这才是AI时代,我们能给大多数人最好的归宿。
楼主您好:看了您的文章题目,没有细看看内容。支持您的观点。当机器人大部分都替代人工作业了。那还需要那么多的工人,做什么呢?就像我们这里有一个制作煎饼的厂家。我去了一趟,看这个厂子,加上老板一共两个人,大部分都是机器人作业。
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