人工智能（AI）是各领域的研究热点，但我从不建议学生研究 AI 相关的经济学问题。

相关问题无非是经济社会如何影响 AI 发展，以及 AI 发展如何影响经济社会。不论哪类问题，都需要对 AI 是如何发展的以及将会如何发展有深刻且前瞻的认识。

除了引领技术发展以及对这一进程有敏锐洞见的少数群体外，大部分人（包括大部分经济学研究者），都是在事后才意识到：哦，原来 AI 已经可以做这些事情了。

当然，学者们还是可以炮制圈子里认可的研究，以发表为目的。不过，我深切怀疑这些研究的实际价值。

这并不是说研究者水平不行，而是身处巨大变革中时，最聪明的人都很难看清楚。

经济史学家道格拉斯·诺思在《经济史中的结构与变迁》里提到，在英国工业革命如火如荼的年代，亚当·斯密写下西方经济学的开山巨著《国富论》，但书中并未提及正在发生的工业革命所带来的明显变化。

依诺思的说法，不仅仅是斯密，这个时代里，李嘉图对地租的研究结论、马尔萨斯对人口的研究结论、马克思对工人收入的研究结论，都与工业革命的实际结果完全相反。

我们对工业革命的重要认知——例如技术与制度如何带来工业革命以及工业革命如何影响经济社会，大多是在事后以历史视角研究清楚的。甚至“工业革命”这个词，都是在工业革命开始一百多年后才提出的。

现代人的知识储备、分析工具都比工业革命时代强大得多。但我依然认为，身处 AI 时代的人看清 AI 是极其困难的事。

今早看到有人总结的 AI 教父辛顿的观点（http://t.cn/AXAqk1Y9）。他认为 AI 的效率在 50 年内可能碾压所有工种的人，因此在不久的将来可能替代所有人的工作。

我完全相信 AI 在技术上将能超越所有人的效率，但效率最大化几乎从来不是人类社会实际演化的方向。

经济学研究者对这种逻辑与现实的背离可谓感受深刻。我们非常熟悉“完全竞争市场上、个体为了自身利益最大化进行自由选择并最终带来社会效率最大化”的逻辑。

但除了工业革命之前的英国、荷兰以及十九世纪中后期的美国等极少数场景外，人类历史上绝大多数国家、绝大部分时期经济社会的实际运作都是背离古典经济学这套效率最大化的逻辑的。

我认为这套逻辑的核心理念没问题，而且值得坚持和倡导。但我们也要意识到，人类制度的演化极其复杂，它取决于有能力影响制度变迁的群体的认知、自身利益以及群体间的复杂博弈，还涉及正式制度与文化传统、风俗习惯、道德规范等非正式制度的冲突与磨合。在这种演化逻辑下，接近于社会效率最大化的情景往往无法实现。

因此，辛顿的逻辑是建立在 AI 技术发展和应用基本不受限制的条件下的思想实验，是重要的，就像经济学对完全竞争市场原理的讨论那么重要。

但如果回到现实，我认为最有可能发生的结果，是在 AI 能够替代人类之前，人类制度就已经演化出诸多规则约束 AI 的发展与应用，经济社会仍会朝着未知方向渐进地、混沌地变迁——至少不会出现 AI 在 50 年之内全面取代人类的颠覆式动荡。

至于围绕 AI 的社会科学研究，我相信未来的历史学家会比我们看得更清楚。