跨国深谈← 返回←Marc Andreessen：AI 是现代炼金术，为什么你不是在失业而是在变贵

Marc Andreessen：AI 是现代炼金术，为什么你不是在失业而是在变贵

关联

人物 Marc Andreessen · Lenny

概念 AI · 生产力增长 · 一对一辅导 · 超级赋能个体 · AI 编程 · vibe coding · 任务 · LLM · 护城河 · AGI

来源 Lenny’s Podcast

如果我们没有 AI，我们现在会因经济将要发生的事情而陷入恐慌——因为我们面对的是人口减少、经济萎缩的未来。AI 和机器人恰恰在我们真正需要它们的时候出现了 。

过去 50 年的技术进步被严重高估了

人们感觉过去几十年技术变革很快，但数据不支持。衡量技术对经济影响的指标是生产力增长，而过去 50 年的生产力增长实际上非常低——在美国，大概只有 1940 到 1970 年间的一半，是 1870 到 1940 年间的三分之一 。

如果你对比 1970 年和今天，建成世界并没有那么不同：1960 年建的楼还在用，1930 年的桥还在用，1880 年建的城市还在那里 。这正是 Peter Thiel 多年来论证的——我们在比特世界有很多进展，但在原子世界进展很少 。

AI 进入的是”缺人”的世界，不是”人多”的世界

很多人担心 AI 导致大规模失业，但这个模型太简化了。首先，即使 AI 让生产力增长翻两番，也只是把我们带回 1870 到 1930 年间的就业流动水平——那个时代的人觉得世界充满机会 。

其次，很多国家的生育率已经低于 2，包括美国和中国，未来一个世纪人口会减少 。再加上移民可能在收紧，剩下来的人类工人会变得越来越稀缺，不是越来越廉价 。如果 AI 真的强到引发乌托邦式的变革，结果是商品和服务价格崩溃，等于给所有人涨了工资，提供社会保障网也变得更便宜 。

教育的本质机会：一对一辅导终于经济可行了

几个世纪以来，教育领域有一个公认的最优解：一对一辅导。Bloom 的 2 西格玛效应表明，一对一辅导能稳定地让学生从第 50 百分位跃升到第 99 百分位 。

但除了皇室和贵族，没人负担得起。AI 让这变得可行——孩子可以对 LLM 提无限个问题、获得即时反馈、让它出题考自己、说不懂就让它讲简单点 。即使孩子还在传统学校体系里，家长也可以用 AI 辅导来增强它 。

产品经理、工程师、设计师之间的”墨西哥僵局”

这三个角色之间正在发生一场三方对峙：每个程序员都相信有了 AI 自己也能做产品经理和设计师，每个产品经理觉得自己也能写代码和做设计，每个设计师也这么想 。讽刺的是，他们都有点对——AI 确实已经挺擅长做这三件事了 。

但真正的机会不是谁取代谁，而是谁能在自己原本的领域足够深的同时，用 AI 横向扩展到另外两个领域。Scott Adams 说过：擅长两件事的叠加效应不止是翻倍，擅长三件事的叠加效应不止是三倍，因为你成了领域组合中极其稀缺的专家 。Larry Summers 换了个说法：不要成为可替代的人——如果你只是一个设计师或只是一个程序员，理论上你可以被换掉；但如果你是那种组合技能的人，你就不可替代了 。

编程任务的演变：从手写代码到”跟 AI 争论”

“计算器”这个词最初指的不是机器，而是人——一屋子人手工做数学计算 。后来有了机器码、汇编语言、高级语言 C、再到脚本语言如 Python——每一层都抽象掉了下面的细节，每一层出现时都有人质疑”这算不算真正的编程” 。

AI 编程是下一层抽象。现在顶尖程序员的工作变成了编排十几个并行的编码机器人，整天跟 AI 争论让它写出正确的代码 。

但如果你自己不会写代码，你就没法评估 AI 给你的东西对不对 。Marc 告诉他 10 岁的儿子：你仍然要学懂代码，因为当 AI 给你的结果不对时，你需要理解为什么 。

AI 最大的被低估的用处：教你

人们用 AI 太多集中在”让它帮我干活”，但同样重要的是”让它教我” 。如果你不是工程师，就坐在那里看 AI 在做什么、怎么想的——这本身就是学架构的过程 。

当你卡住又脱困后，问 AI”我本可以怎么做才能一开始就避免这个错误” 。你甚至可以让一个 AI 写代码、让另一个 AI 来挑错，让它们互相对抗 。想提升自己的人，应该把每一个空闲小时都用来跟 AI 对话，让它培训你 。

护城河：现在就下结论太早了

回顾互联网 1993 到 2010 年的报道，人们在头 10 到 15 年做的自信预测几乎全错 。AI 模型本身有没有护城河？

一方面，投入几十亿美元、需要稀缺工程师、还要应对政治和监管——看起来应该有。但另一方面，ChatGPT 出来一年半内就有五家美国公司和五家中国公司做出了同等能力的产品，开源也追上来了 。

Claude Code 一周半开发出 Cowork——既说明 AI 编程惊人地强，也说明这种产品的进入壁垒可能很低 。这是一个复杂适应系统，技术、法律、创业者选择、资本可用性都是变量，现在就断言行业结构会怎样，很危险 。

AGI 的定义本身就设错了上限

AGI（通用人工智能）的通俗定义是”AI 能像人一样好地完成所有经济相关任务” 。但人类技能水平之所以有个顶，是因为生物学的限制——人类智商作为一个物种封顶在大约 160，那是爱因斯坦级别 。

机器没有这个限制。现有 AI 模型测试已经在 130 到 140 的水平，数学方面可能已接近 160 。

很快会有 200、250、300 智商的模型 。“人类同等水平”只会是一个脚注——到了那天，真正的问题是：在机器比人更强的世界里我们能做什么 。

本集带走

• 别盯”工作流失”，盯”任务变化”：工作是任务的捆绑，任务会变但工作存续更久。高管从不动手打字到亲自发邮件，秘书工作没消失，但任务变了 。
• 在自己领域扎到底，用 AI 横向扩展：T 型甚至 F 型/E 型人才——一个领域足够深，另外两三个领域靠 AI 做到”足够好” 。
• 把 AI 当老师，不只是当工具：让它教你不会的技能、出题考你、解释它为什么这样做 。
• 观察 AI 的推理过程：即使你不会写代码，看 AI 怎么思考和做决策，本身就在学 。
• 对护城河保持谦逊：互联网前 15 年的自信预测几乎全错，AI 现在也一样——保持灵活比下死注更重要 。
• “人类水平”不是终点：人类智商有生物学天花板，机器没有。AGI 的定义应该被超越，而不是被达成 。

事实上，在过去 50 年里，我们一直处于一种技术变化非常缓慢的体制中，同时面对着人口增长的下降。
We’ve actually been in a regime for 50 years of very slow technological change in the face of declining population growth.
—— Marc Andreessen · [00:03]

剩余的人类工人将会变得紧俏，而不是廉价。
The remaining human workers are going to be at a premium, not at a discount.
—— Marc Andreessen · [00:13]

现在，我们有一种技术，把世界上最常见的东西——沙子——转化成世界上最稀缺的东西——思想。
Now, we have a technology that transfers the most common thing in the world, which is sand, converted into the most rare thing in the world which is thought.
—— Marc Andreessen · [00:24]

每个人都想谈论失业，但实际上，你应该关注的是任务丧失。
Everybody wants to talk about job loss, but really, what you want to look at is task loss.
—— Marc Andreessen · [00:43]

工作比单个任务存在得更久。
The job persists longer than the individual tasks.
—— Marc Andreessen · [00:46]

真正发生的是，擅长两件事的叠加效应不止是翻倍。
What happens is, the additive effect of being good at two things is more than double.
—— Marc Andreessen · [01:07]

擅长三件事的叠加效应不止是三倍。
The additive effect of being good at three things is more than triple.
—— Marc Andreessen · [01:11]

那些真正想要提升自己和发展职业生涯的人，在我看来，现在应该把每一个空闲小时都用来与 AI 交谈，就像说，“好吧，培训我。“
People who really want to improve themselves and develop their career should be spending every spare hour, in my view, at this point, talking to AI, being like, “All right, train me up.”
—— Marc Andreessen · [01:20]

我们实际上需要 AI 发挥作用，因为我们将需要机器来做所有我们没有人力去做的那些工作，因为在未来 100 年里，我们在字面上将使地球人口减少。
And we actually need AI to work because we’re going to need machines to do all the jobs that we’re not going to have people to do because we’re literally going to depopulate the planet over the next 100 years.
—— Marc Andreessen · [10:59]

如果你回去阅读 1870 年到 1930 年的记载，人们只是认为世界是一个充满机会的手表。
And if you go back and you read accounts of 1870 to 1930, people just thought the world was a watch with opportunity.
—— Marc Andreessen · [23:17]

我觉得这个墨西哥僵局最迷人的地方在于，我觉得他们其实都有点正确。
And what I think is so fascinating about this Mexican standoff is they’re actually all kind of correct, I think.
—— Marc Andreessen · [37:23]

但它现在是什么，好吧，如果你和昨天世界上最优秀的程序员交谈，他们会告诉你，“噢，我的工作是我坐在那里，我正在编排 10 个代码机器人，正在并行运行的编码机器人。“
But what it is now is, all right, if you talk to the world’s best programmer of yesterday, what they’ll tell you is, “Oh, my job is I’m sitting there and I’m orchestrating 10 code bots, coding bots that are running in parallel.”
—— Marc Andreessen · [45:29]

所以现在，程序员的工作是与编码机器人争论。
And so now, the job of the programmer is to argue with the coding bots.
—— Marc Andreessen · [45:54]

如果目标是成为一名平庸的编码员，那就让 AI 去做吧。没问题。AI 将非常擅长生成无限的平庸代码。
If the goal is to be a mediocre coder, then just let the AI do it. It’s fine. The AI is going to be perfectly good in generating infinite amounts of mediocre code.
—— Marc Andreessen · [47:37]

擅长三件事的叠加效应是三倍的，因为你成为了领域组合中的超级相关专家。
The additive effect of being good at three things is more than triple because you become a super relevant specialist in the combination of the domains.
—— Marc Andreessen · [54:43]

另一方面是，如果你在三年前告诉我，在 ChatGPT 的那个圣诞节，在基本上一年到一年半的时间里，会有另外五家美国公司拥有基本完全有能力的产品，然后会有来自中国的另外五家公司拥有完全有能力的产品，然后此外还有开源的基本相同的产品，我会说，“哇，那个看起来像黑魔法的东西突然间变得非常快地商品化了”，顺便说一句，这正是发生的事情。
The other side of it is if you had told me three years ago that in the Christmas of ChatGPT that within basically a year to year and a half there would be five other American companies that would have basically exactly capable products, and then there would be another five companies out of China that would have exactly capable products, and then there would additionally be open source that was basically the same, I would have been like, “Wow, the thing that seemed like it was black magic all of a sudden has become like commoditized really fast,” which by the way, is exactly what happened.
—— Marc Andreessen · [72:05]

这样做的原因是，我认为没有任何理由假设人类技能水平是任何事物的上限。
And the reason for that is, I don’t think there’s any reason to assume that human skill level is the cap on anything.
—— Marc Andreessen · [84:17]

所以你明白我的意思，这就像，我认为这种人类同等的概念只会成为一个脚注。
So you see what I’m saying, which is, like, I think this idea of human equivalent is just going to be a footnote.
—— Marc Andreessen · [87:38]