一篇很不錯的文章《AI's Dial-Up Era》——我們現在正處於AI 的「撥接上網時代」。 還記得1995 年嗎？ （也許那時候推上很多年輕人還是小朋友） 電腦發出吱吱嘎嘎刺耳而有點讓人愉悅的尖叫聲，試圖撥號連上網路。網頁簡單的只有灰色的背景配上幾行字，載入一張馬賽克圖片要一分鐘。圖片多的貼文標題上要加一句：多圖殺貓（上網撥號器modem也叫貓🐱） 那時候流行的一句話是：「你不知道在鍵盤後面跟你聊天的是不是一隻狗」。 那時的人也分成了兩派： - 樂觀派說，五年內我們都會戴著VR 安全帽搭公車。 - 悲觀派說，這就是個泡沫，網路對經濟的影響不會超過傳真機。 如果你告訴95 年的人，25 年後： - 我們會從陌生人的社群媒體上看新聞，而不是看報紙； - 透過App 找對象，而不是靠朋友介紹； - 徹底顛覆“不要相信陌生人”，主動坐進陌生人的私家車（叫車），甚至住進他們的空的房間（Airbnb）。 他們會覺得你瘋了。 我們又回到了1995 年，只不過這次是AI。今天的爭論和當年一模一樣： - 一邊說AI 將在幾年內導致大規模失業。另一邊說AI 會創造更多工作。 - 一邊說AI 是過度炒作的泡沫。另一邊說AI 將在十年內重塑文明。 只是作者認為兩邊都犯了同樣的錯誤，他們都只說對了一半。 我們先來聊聊最大的恐懼：工作。 AI 教父Hinton 在2016 年警告說：“大家別再培養放射科醫生了”，AI 幾年內就會取代他們。 快十年過去了，現實呢？ 2025 年，美國放射科醫師的職缺和薪資都創下了歷史新高。 （看圖4） 為什麼預測錯了？ 科技圈CEO 們最愛提一個字：“傑文斯悖論(Jevons Paradox)”，簡單來說就是科技越高效，用得反而越多。 例如AI 讓放射科醫生看片子更快、更便宜了。結果就是，以前捨不得拍片子的人，現在都去拍了。總量上去了，放射科醫師的需求反而增加了。 聽起來很有道理，但也只說對了一半。 真正決定一個產業會不會被AI 取代的，取決於該產業能夠釋放多少未被滿足的需求，以及這種未被滿足的需求成長速度是否超過持續的自動化和生產力提升。 就好比是一場“賽跑”，這場賽跑有兩個選手： 1. 「未被滿足的需求」成長有多快？ 2. “自動化效率”提升有多快？ 我們看個歷史案例：紡織業。 1800 年代，自動化（織布機）來了。工人的生產力飆升50 倍。結果是衣服價格暴跌。 賽跑的第一階段： 以前大家只有一兩件衣服，現在可以買十件八件了。 「未被滿足的需求」大爆發，跑贏了「自動化效率」。所以，紡織廠僱用了比以前多得多的工人。 賽跑的第二階段： 幾十年後，市場飽和了。一個人再有錢，也不需要1000 件襯衫。 「需求」跑不動了，停在天花板了。 但「自動化效率」還在狂奔。結果就是：機器繼續取代人，紡織業開始了大規模裁員。 所以，AI 對工作的影響，不是簡單的好或壞。關鍵看這個產業的「需求天花板」有多高。 像紡織、鋼鐵、食品，需求天花板很低，自動化遲早會跑贏需求。 但像汽車製造，全球還有幾十億人沒車，需求天花板很高，就業就能撐住。 那軟體產業呢？ 軟體的需求天花板幾乎是無限的。 以前很多公司有無數「想做但太貴」的項目，因為養不起那麼多程式設計師。 如果AI 能讓開發成本降低90%，那海量的「潛在需求」就會被釋放出來。 --- 我們再聊聊第二個話題：泡沫。 現在的AI 熱潮，像不像90 年代的網路泡沫？太像了。 當年，一家公司只要名字加個.com 就能估值起飛，和現在加個.ai 一模一樣。 當年燒錢最猛的Pets com，IPO 融了8,000 多萬美金，幾個月就倒閉了。 但我們換個角度來看。 90 年代那場“非理性繁榮”，雖然燒死了無數Pets com，但也留下了一筆寶貴的遺產：遍布全球的“光纖網絡”。 正是這些在泡沫中被過度建設的基礎設施，讓10 年後的YouTube、Netflix 和行動網路成為了可能。 當年的泡沫，為未來的繁榮「鋪好了路」。 今天也一樣。 我們看到很多沒產品、沒護城河的「AI 套殼」公司拿到了巨額融資。 但我們也看到，微軟、Google、亞馬遜這些巨頭，正在史無前例地砸下數千億美金，瘋狂建置資料中心、搶購晶片。 這些“算力基建”，就是90 年代的“光纖”。 就算這波AI 泡沫破了，這些基礎設施也會留下來，支撐下一代AI 應用的爆發。 --- 那麼，未來到底會怎樣？ 我們能確定的是：我們正處於黎明前，我們無法預測具體的細節。 就像1995 年的人預測不了「網紅」會成為最熱門的職業。 AI 的真正影響，也不是簡單地取代現有的工作，而是解鎖那些因為太貴而無法實現的市場。 比如Uber。當它剛出現時，很多金融教授都說它被高估了，因為它只能搶佔「存量」的計程車市場。 他們都錯了。 Uber 大大降低了出行成本，它創造了「增量」—— 那些你以前「本來不會去」的地方，因為搭計程車便宜了，你才去了。 AI 也是同理。 一個小餐館老闆，以前絕對不會花10 萬塊請人開發一套客製化的供應鏈軟體。 但如果AI 能把成本降到100 塊呢？他就會去「創造」這個需求。 最後，回到那個經典問題：AI 會讓程式設計師失業嗎？ Andrej Karpathy 問：5 年後，軟體工程師會更多還是更少？ 答案可能是：這個職業本身會「變形」。 就像新聞業。過去30 年，報社裡的記者職位大幅減少了。但是，從事新聞工作的人（例如部落客、YouTuber、UP 主）卻迎來了史無前例的大爆發。 記者這個工作被「變形」了。 軟體工程師也一樣。未來，軟體工程師這個職位的定義會改變。但寫軟體這件事，會變得像今天寫文件一樣普及。 那個用AI 給自己餐廳做了個小程式的餐廳老闆，他不會稱自己是軟體工程師，但他確實在做軟體工程的工作。 就像1995 年的人無法想像叫車和短影片。我們今天也無法想像2050 年的熱門職業。 我們唯一能確定的，就是我們的AI 未來，像當年的撥號上網的貓一樣吱吱嘎嘎，正在加載中，耐心點。
原文：wreflection.com/p/ai-dial-up-e… 翻譯：baoyu.io/translations/a…