这篇文章指出，将 AI 带来的生产力提升视为经济威胁是一种误导，其本质上重复了“大萧条”时期关于“产能过剩”的错误认知。作者认为，AI 提高效率是供给侧的进步，不应被误读为总需求坍塌；在现代货币体系下，中央银行有能力调节名义支出。真正的挑战在于收入分配的调整，而非生产力的增长。
历史的教训：被误解的“产能过剩”
在 1930 年代的大萧条期间，许多人（包括当时的政府）将经济衰退归咎于“产能过剩”，并试图通过限制生产来提振价格。
- 因果倒置： 当时的通缩并非因为供给过多，而是因为需求严重不足。
- 政策失误： 强行削减生产不仅没有救市，反而阻碍了经济复苏。
- 核心逻辑： 经济学家凯恩斯曾提醒，将限制生产作为复苏手段是极其轻率的。
驳斥“幽灵 GDP”与需求崩溃论
针对近期一些关于 AI 会摧毁经济的观点（如 Citrini 的文章），作者提出了尖锐的批评：
- GDP 恒等式： 所谓的“幽灵 GDP”（即产出但不流通的产值）并不存在。每一美元的产出，定义上就是某个人的收入。即使是由 AI 集群创造的价值，其收益最终也会流向某个实体或个人。
- 价格变动的误读： AI 让产品和服务变得更便宜、更好，这是供给增加，而非需求下降。
- 货币流通速度： 只要央行维持目标通胀率，AI 驱动的生产力大爆发应该会提升名义 GDP 增长，而不是让货币流通“归零”。
所谓“由于 AI 取代工人，导致需求永久性萎缩”的逻辑，其实是把供给的进步误认为需求的灾难。
关注分配，而非总量
虽然 AI 不会导致总需求崩溃，但它确实会改变财富的分配方式。
- 劳动收入份额： AI 可能导致劳动力在国民收入中所占的比例下降，资本收益上升。
- 分配问题： 如果你担心不平等，那就应该关注分配政策（如全民基本收入 UBI），而不是去担心“产出太多”。
- 所有权归属： 所有的公司最终都由家庭（个人）所有。财富并没有消失，只是流向了不同的口袋。
结论：好事就是好事
我们不应恐惧生产力的飞跃。如果未来某一天人类的劳动不再是必需品，那么理论上我们都将变得极其富有。
- AI 可能会带来局部风险，比如某些行业遭到冲击，或出现不可预知的技术灾难。
- 但“产出过多”绝不是我们需要担心的问题。
- 宏观视角： 只要我们能处理好财富如何回到个人手中的逻辑，更多的产出永远是件好事。