在通用人工智能（AGI）之后的世界，传统经济学模型可能会完全失效。这些模型建立在一些基本假设之上，例如消费主体是人类、个人偏好稳定、产权清晰等。然而，AGI 的出现可能从根本上颠覆这些假设，导致现有经济理论无法准确预测未来。因此，我们需要一种更广泛、跨学科的视角，重新审视经济学的核心前提，而不是简单地调整现有框架的参数。
传统经济学方法的局限性
经济学推理通常将复杂的现实简化为少数几个变量和公式。这种方法在分析以往的技术变革时是有效的，因为那些技术并未改变经济结构的基本规则。但 AGI 完全不同，它可能从根本上改变游戏规则。
- 假设的脆弱性： 许多经济模型依赖于一些习以为常的隐性假设。当 AGI 出现时，这些看似坚实的假设可能会变得不再适用。
- 直觉的失效： 经济学家的许多洞见源于对世界如何运作的直觉。AGI 可能创造出一个完全反直觉的环境，使得依赖过去经验的判断变得不可靠。
- 误导性结论： 如果将不适用的旧模型强行套用在 AGI 时代，得出的结论不仅可能是错误的，甚至会产生积极的误导，让人们对未来的理解更加混乱。
AGI 可能颠覆的核心经济概念
一些在人类经济中被视为理所当然的核心概念，在后 AGI 时代可能会面临根本性的挑战。
AI 消费者与个人偏好
- 消费主体： 经济价值最终源于人类的偏好和消费。但如果 AI 拥有资本并根据自身目标进行“消费”，整个福利经济学的基础就需要重写。
- 偏好可塑性： 经济学通常假设人的偏好是相对稳定和自利的。然而，在能力远超人类的 AGI 面前，我们的偏好可能像孩童一样容易被影响和塑造。届时，我们可能需要法律像保护儿童一样“家长式地”保护人类心智不受过度干预。
产权、企业与市场
- 产权： 产权的执行最终依赖于国家权力和暴力垄断。AGI 可能会改变治理和权力结构，从而动摇产权这一基石。
- 企业边界： 企业的存在是因为内部协调成本低于市场交易成本。AI 可能会同时极大地降低这两种成本，导致企业的最优规模和结构发生不可预测的变化，甚至“企业”这个概念本身都可能变得模糊。
- 市场主体： 市场模型假设存在可以明确计数的、独立的竞争者。但 AGI 系统可以被复制、分叉或合并，这使得“市场上有多少参与者”成为一个难题。
资本与劳动力的分野
在传统经济中，“物”（资本）和“人”（劳动力）之间有清晰的界限。资本可以被拥有和积累，而劳动力是人类提供的服务。
在一个由奴隶组成的经济体中，奴隶应被算作劳动力还是资本？
后 AGI 时代，这种区分可能不再有意义。AI 可能像资本一样被复制，像劳动力一样成为行动主体，并像人类一样进行创新。这彻底打破了生产要素的基本分类。
如何思考后 AGI 时代的经济
面对这种根本性的不确定性，简单地在现有模型上修修补补是行不通的。
- 拓宽视野： 我们必须采取跨学科的方法，将政治经济学、文化演化、计算复杂性甚至物理学等因素都纳入考量。如果对产权的思考引向了治理问题，那就必须深入研究治理。
- 明确前提： 如果要进行小范围、局部性的建模，就必须极其清晰地标明所有假设以及模型的适用边界。最糟糕的做法就是将一个基于狭隘假设的局部模型，包装成对未来的全面预测。
许多关于 AGI 的经济学分析，都回避了一些最根本的问题。在建立模型之前，我们需要先回答：
在你的模型里，AI 是行动主体吗？你如何定义 AI 的消费？AI 是否能拥有资本？你设想的经济体系与什么样的治理系统相兼容？
只有认真对待这些基础问题，我们才能开始对后 AGI 时代的经济进行有意义的探讨。