80%的AI讨论都是愚蠢的

寂静回声

aron Acemoglu是MIT的经济学教授，2024年拿了诺贝尔经济学奖。他和James Robinson合著的《Why Nations Fail》全球卖了超过500万册，核心论点是“制度决定国运”——包容性制度让国家繁荣，汲取性制度让国家衰败。
他花了二十年研究为什么有些国家富、有些国家穷，然后他转头看了一眼AI行业。
上个月他接受Fortune专访，说了一句：
“我发现所有这些关于AI的讨论都极度愚蠢。”
不是“有些讨论不够严谨”，不是“我们需要更多研究”，是“brainless”愚蠢。
他给了一个比例：80%的AI公共讨论属于这一类。
全世界的科技记者、分析师、投资人、播客主播每天生产几万字的AI内容，在这位诺奖经济学家眼里，八成属于愚蠢。
包括你可能正在读的这篇文章，包括我正在写的，他这句话把所有人都扫进了同一个垃圾桶。

Acemoglu算了一笔账，AI在未来十年能给美国经济带来多少全要素生产率提升？华尔街的预期是百分之几十级别的，“AI会像蒸汽机一样改变世界”，Acemoglu的数字是0.55%，不到一个百分点。
他不是拍脑袋说的，他的计算逻辑是：先看经济中有多少任务理论上可以被AI自动化，再看这些任务中有多少能可行地自动化（改造成本低于节省的人力成本），再看自动化之后会不会创造新的瓶颈。
比如你自动化了文档处理，但需要人审查AI输出，审查成本比原来还高。
一层层算下来，他得出的结论是：当前AI能盈利地自动化的任务，只占全部经济任务的约5%。
你每天用AI写邮件、查资料、改代码，觉得AI已经很强了。但Acemoglu说的是经济整体，不是硅谷工程师的工作，是所有工作。餐厅、医院、建筑工地、学校、物流仓库、政府机关。AI在这些地方要么用不上，要么用上之后发现ROI是负的。
他观察到，大部分AI生产力研究都集中在“简单、定义明确、上下文清晰”的任务上。
用他的话说，“这些任务不代表整体经济的实际情况”。
他想要的是一个能可靠地理解和提炼最好研究、不被最差研究带偏、在上下文中准确提供给你、并允许你追问的工具，这种东西现在不存在。
然后他说：“要获得那些巨大的生产力提升，我们真的真的需要接近AGI才行。所以AGI不只是理论问题，它对生产力预测至关重要。”
所以整个AI行业的生产力叙事，建立在一个Acemoglu觉得还没影的东西上。

Acemoglu说他觉得80%的讨论愚蠢，不是因为这些讨论不聪明，是它们问了错的问题。
整个行业在讨论的是：
“AI能不能取代人？”
“AI什么时候到AGI？”
“AI对GDP有多大的拉动？”
Acemoglu说这些都不是真正重要的问题，真正重要的是：权力往哪里集中。
他说他不喜欢“资本主义”这个词，因为世界上不存在一种统一的资本主义。
瑞典和美国的企业制度完全不同。他用的是“汲取性制度vs包容性制度”这个框架。
在这个框架里，他把当前AI巨头描述为“几乎完美地符合汲取性模式”：所有权集中在少数公司手里，这些公司通过游说俘获监管，商业模式是大量提取数据和注意力。
他说了一句特别直接的话：
“我们都被OpenAI、Anthropic和几家超大规模公司盲目地带偏了。因为我们没有提出一个合理的替代方案，这是想象力的失败。”

我们讨论了两年“AI会不会替代人类”，但没人讨论“AI应该被谁控制、为谁服务”。
不是这个话题不重要，是没有人提供一个替代性的叙事框架。
OpenAI说“我们要造AGI造福全人类”，谷歌说“AI for everyone”，Anthropic说“安全第一”。
这些口号听起来都不错，但底层的所有权结构没有任何变化。
Acemoglu说的“想象力的失败”，就是这个意思。
我们不是没有能力做不一样的事，我们是根本没想过可以不一样。

Acemoglu是第一个用经济学家的框架从外部审视这个行业的人，他看的东西和行业内部完全不一样。他不关心GPT-5.6比5.5强了多少，他关心的是“为什么这些模型的拥有者越来越集中”。
他提了一个所有AI从业者都应该回答的问题：如果AI真的有巨大生产力，为什么它的收益只流向少数几家公司的股东？
如果AI真的像蒸汽机一样改变世界，蒸汽机的好处扩散到了整个社会，比如工厂、铁路、城市、中产阶级。
最后他说了一个历史学家的警告，而非经济学家的警告。
他说：如果30%-40%的大学毕业生找不到工作，“对民主和社会和平意味着什么？
历史上每次发生这种事，都爆发了革命。”
他补了一句：“而且革命本质上是不可预测的。”
来源：原文基于 Daron Acemoglu 接受 Fortune 的专访（2026年6月21日）撰写