诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）在其著作《权力与进步》中曾预言：人工智能带来的可能不是新工作的大量涌现，而是自动化对劳动力的替代。

换言之，终有一天，人工智能将取代正在阅读这篇文章的你。

你或许认为这一预言还很遥远，但最近的一项实证研究却表明，人工智能替代人类的趋势确实存在。

这项研究由新加坡国立大学发布，题为《AI与自由职业者：转折点是否已经到来？》。该研究通过观察自由职业市场，证实了这种“替代”效应的存在，并指出这一效应在GPT的迭代中持续显现。

更值得注意的是，他们发现，人工智能从辅助人类到完全替代人类的过程中，存在着一个“温水煮青蛙”的过程。

在这个过程中，你可能会依靠人工智能的红利做得更多，赚得更快。但在某一时刻，你将被迅速替代，快到你甚至来不及反应。就像一只被温水慢慢加热的青蛙，最终失去了逃生的机会。

在人工智能时代，你的工作可能正如T.S.艾略特所言，“世界终结的方式，并非一声巨响，而是一声呜咽。”

人工智能从辅助你到完全替代你，只需一个转折点。

无论是在卡尔·弗雷德的《技术陷阱》中，还是在达龙·阿西莫格鲁的《权力与进步》中，他们的观点都认为技术对一般人生计的主要影响是自动化。

这篇论文的作者们沿着这一思路，根据历史经验，将自动化带来的效果分为两类。

第一类是生产力效应。在这个阶段，人工智能扮演着“效率倍增器”的角色，帮助人类工作者提高生产力，创造更多价值。

例如，如果一个翻译项目原本需要花费100美元完成，而人工智能能够承担其中30%的工作，那么成本就会降至70美元。

尽管如此，市场反馈可能仍然维持原有的工资水平。这使得翻译人员的成本下降，效率提升，收入增加。

但这听起来似乎是个好消息，实际情况却复杂得多。

随着技术的进步，第二种效应开始显现——这就是位移效应。人工智能也开始直接承担某些任务，这不仅仅是效率提升，而是工作本身的替代。

以内容创作为例，人工智能不仅帮助作者更快地写作，还能独立生成完整文章。

此时，人工智能本身成为了市场的参与者。当人工智能在质量和价格上能完全替代人类提供服务时，其中一部分工作就会被人工智能取代。当市场需求没有变化时，人类的工作量会大幅减少。

因此，转折点发生在人工智能完成特定任务的成本和质量达到人类水平时。市场会从“人工智能辅助人类工作”转向“人工智能直接替代人类工作”。

根据研究团队对自由职业者的调查，这个转折点不是缓慢到来，而是迅猛替代。

他们发现，在Upwork和Freelancer这两个主要自由职业平台上，ChatGPT的出现导致翻译市场的工作量下降9.0%，收入下降29.7%，直接进入了位移效应阶段。

而在网页开发市场，工作量反而增加了6.4%，收入更是大涨66.5%，仍处于生产力效应阶段。

随着新技术的逐步渗透，生产力效应和位移效应都在持续加深。

在翻译与本地化市场，位移效应逐月加深：从ChatGPT发布后第一个月的工作量下降7.7%，到第九个月已加深至工作量下降13.4%，收入损失也从最初的25.1%扩大到37.2%。

这就是替代的结果——仅仅九个月，收入就下降了近40%，呈断崖式下跌。

但随着GPT4的出现，IT安全领域——一个原本由人工智能带来生产力效应的领域——越过了“转折点”，进入了位移范畴。

在GPT3.5版本时，IT安全自由职业者的工作量增加了10.6%，收入增加了47.2%，但到了GPT4版本时，工作量直接减少了6.4%，收入也减少了22.5%。

IT安全并非唯一跨越转折点的领域。随着GPT4的出现，金融规划、企业管理和合同法领域的工作也都进入了位移范畴，开始走向收缩和降薪。

对于那些已经越过转折点的领域，位移效应将持续叠加，市场持续收缩。

以翻译和本地化市场为例，在ChatGPT3.5版本发布后，该领域的工作量下降了7.4%，收入大幅缩水29.3%；当4.0版本发布后，市场继续萎缩，工作量又下降了2.5%，收入进一步减少7.5%。

专业写作市场也呈现类似趋势，在3.5版本推出后，工作量下降4.5%，收入降低23.6%；4.0版本的发布导致工作量再次下降4.3%，收入继续减少19.3%。

这种叠加效应验证了研究团队的理论：一旦某个领域越过转折点，人工智能能力的每一次提升都会进一步压缩人类工作者的市场空间，且这一转变通常是不可逆的。

那么，你的职业经验能否拯救你呢？可能情况恰恰相反。

根据论文的异质性分析结果，职业经验并不能有效抵抗人工智能带来的位移效应，在某些情况下反而会加剧这种影响。

在翻译和本地化市场，有经验的从业者反而受到了更大的冲击：相比经验较少的同行，资深译者的工作量额外下降了10.2%，收入进一步减少了24.1%。

这可能源于两个原因：一是ChatGPT的翻译能力已经足够优秀，削弱了经验带来的竞争优势；二是经验丰富的译者可能对市场形势判断更为敏锐，主动选择退出这个正在萎缩的市场。

这与19世纪第一次工业革命时期的情况几乎相同。当时，那些过去享受着相对自由，靠手艺吃饭的手工业者进入工厂后收入锐减，与初级工人薪资持平。机器不需要高超技艺，对所有人都一视同仁。

而那些尚未跨越转折点的职业，从业者获得的技术红利仍在增加。

以摄影市场为例，ChatGPT3.5的发布为该领域带来了20.7%的工作量增长和98.4%的收入增长；在4.0版本推出后，这一增长态势得以延续，工作量又提升了13.0%，收入进一步增加64.3%。

根据研究，不同职业到达转折点的时间和顺序与工作的性质密切相关。规则明确、流程固定的工作最容易先达到转折点，而需要创造力和复杂人际互动的工作则相对安全。

比如运营（如项目管理OLM）和创意（如摄影OLM）需要大量人工互动、专业知识或创造性思维，这些工作人工智能暂时难以取代。

但问题是，这些职业离转折点还有多远？2025年汹涌而来的AI代理浪潮，会让哪些职业的水位超过沸点？

2025年，温水之年

年初，麦肯锡发布了一份最新报告，认为到2030年，AI智能体将取代70%的办公室工作。

其中，技术驱动型岗位和常规化工作将首当其冲。只有那些需要战略思维、人际关系和情商的工作，才能在AI浪潮中暂时立足，构成剩余30%的工作机会。

但至少在2025年，它们可能还不至于替代你。

今年12月，来自卡内基梅隆大学等机构的研究团队发布了一篇论文《THEAGENTCOMPANY: BENCHMARKING LLM AGENTS ON CONSEQUENTIAL REAL WORLD TASKS》。在研究中，他们开发了一个名为“TheAgentCompany”的测试平台，模拟了一家软件公司的工作环境。

他们发现，即便是目前最先进的AI代理，也只能完全自主完成24%的工作任务。

研究测试了包括Anthropic的Claude3.5Sonnet、谷歌的Gemini2Flash、OpenAI的GPT-4o等10个主流大语言模型构建的代理。他们设置了175个不同类型的任务，涵盖软件开发、项目管理、人力资源、行政事务等多个领域。这些任务都来源于真实工作场景。

表现最好的Claude3.5Sonnet的代理能够完全自主完成24%的任务。其他模型的表现则更差，完成率在1.1%到11.4%之间。

（不同领域的任务示例）

但AI的价格确实很低。研究表明，最贵的Claude3.5Sonnet完成一次完整的代码审查，大概需要花6.34美元。这大约是一个普通员工一到两个小时的工作量。

而性价比更高的Gemini2.0Flash则仅需0.79美元。

雇佣这样的AI代理进行初级工作，成本一天也就在70人民币到350人民币之间。如果不是成功率太低，这些代理从价格上看已经对至少发达国家的人类工作者形成了很大优势。

在不同类型的任务中，AI助手表现出明显的差异。在软件开发类任务中，Claude的完成率达到了30.43%。但在行政事务类任务中，它几乎无法完成任何任务。

这与上一篇论文的逻辑不谋而合，程序员仍然是最有被替代危险的选项，而需要社交和管理的岗位则相对安全。

研究还是发现了一些当前AI的一些缺陷。AI代理在三个方面特别容易失败：缺乏常识推理能力、社交技能不足以及在复杂网页界面上操作困难。

例如，当需要将文件保存为Word格式时，AI可能无法理解“.docx”扩展名的含义；在与“同事”交流时，它可能无法理解对话中的隐含信息。

但本篇论文的研究者认为，这种差异部分源于训练数据的偏差：有大量的开源代码和编程教程可供AI学习，但企业内部的行政流程往往是私密的，缺乏训练数据。

数据鸿沟随着代理的渗透被抹平，也许那些现在看来AI不擅长的工作也会被轻松掌握。

在这之后，常识和社交，可能是人类最后的“工作自留地”了。

不过，这可能只会保留到AGI来临之前。

AGI时代到底意味着什么

在近期另一篇引发热议的文章《关于AGI重要的是其影响，而非名称》中，Google Docs之父史蒂芬·纽曼将AGI定义为：能够以成本效益取代人类在超过95%的经济活动中的AI，包括未来可能创造出的任何新工作岗位。

如果这与Sam Altman的理解一致，那么在他预期2026年实现AGI的情况下，AI全面取代人类职业的时间可能只有18个月。

科技乐观主义者认为从过往的技术革命中，新的、更多的工作机会总会涌现。

但回到达龙·阿西莫格鲁在《权力与进步》中的分析。第一次工业革命带来的新工作机会，其实直到铁路革命才开始，运输的便利扩大了市场规模，创造了就业。

而第二次工业革命带来的是电力引导的生产分化。生产可以更灵活地在不同地方布局，因此也诞生了白领和管理者，这些主流人群去分配这种生产。

然而，人工智能时代的变革与前几次工业革命有着本质不同：一是全球化市场和管理需求已近饱和，二是人工智能的替代性是全方位的。即使在服务业，机器的参与也在不断加大。在人工智能更强大、“更懂人”的时代，人类的竞争优势在哪里？

在这个转折期，我们是选择做新时代的卢德分子，还是信任硅谷精英的救赎？

卡尔·弗雷德和达龙·阿西莫格鲁提供了另一种思路：制造属于我们的愿景。

他们都注意到，不论是在第一次工业革命时代的巴黎公社，还是在美国社会大萧条后，资本市场都经历过一场收入分配的进步主义愿景。这种变革源于大众，特别是中产阶级价值观的转变。正是这种愿景激励了福特主义的“福利资本主义”诞生和罗斯福新政。

它让人们相信，只有给所有社会参与者更多的分配，市场才可能真正活跃。

这一愿景的建立第一步就是改变叙事观点，即价值规范，让每个人都能对经济社会问题形成独立思考，而不是被动接受精英观点。

希望我们不要在这样的转折之年一同沉默地走入那个温柔的良夜，化作一阵呜咽。而是能发出自己的声音。