北京
編者按：我是個堅定的科技樂觀主義者，我相信AI會給我們全人類帶來巨大的進步，但是由于過快的變革速度，勢必會引發一些局部陣痛，分享“AI的負面”信息是希望大家在保持熱情的同時，另一方面也能夠警惕可能造成的問題，未雨綢繆。
假如AI真的無所不能，我們的世界會怎樣？一份來自2028年的“遺書”為我們揭露了答案。
最近，國外一家叫 Citrini Research 的研究機構寫了一篇超級火的文章《2028 全球智能危機》，有意思的是，它是站在2028年6月，回頭看今天。就像有人坐時光機回來，告訴你：嘿，你現在覺得AI特別美好對吧？兩年后，美國失業率10.2%，標普500跌了38%，整個經濟差點崩了。
最可怕的是什么？它的每一步推理，你都挑不出毛病。
別怕，這不是那種嚇唬人的“終結者毀滅地球”的故事，而是一場極其真實的“經濟學沙盤推演”。
為了讓大家秒懂，我給大家拆解一下這篇“來自未來的遺書”。
狂歡的開始：“老板，我們不需要這么多人了”
故事的背景設定在2026年。那時候，像 ChatGPT 這樣的 AI 已經進化到了“特種兵級別”。
你給它下個指令，它不僅能陪你聊天，還能自己花幾個星期的時間，寫出幾萬行代碼，甚至直接把一家公司需要用到的大型辦公軟件給做出來。
這時候，老板們發現了一個“暴富秘籍”：
既然 AI 干活又快又好，不用睡覺，不休年假，還不用交社保，那干嘛還要花那么多錢雇那么多坐辦公室的“白領”呢？
于是，公司開始大量裁員。省下來的發工資的錢，全被老板拿去買了更多的 AI 算力和顯卡。
一開始，情況看起來好極了！公司成本暴降，利潤翻倍，股票天天漲，經濟數據看起來簡直贏麻了。大家都在歡呼：“AI 時代真棒！”
致命的漏洞：機器，是不喝奶茶的
但是，到了2027年，大家發現不對勁了。
經濟學界發明了一個新詞，叫“幽靈GDP”。意思是說，表面上看國家生產了很多東西，賺了很多錢，但這些錢就像幽靈一樣，根本沒有流進普通人的口袋里。
大家想想平時生活中的經濟是怎么運轉的：
你去上班賺錢 ?? 拿賺來的錢去買鞋、全家去旅游、看電影 ?? 賣鞋的、搞旅游的賺了錢再去消費。
但是，當成千上萬的上班族被 AI 搶走飯碗后，他們就沒錢消費了。
而那些瘋狂干活的 AI 機器人呢？它們不需要買新衣服，不需要喝奶茶，不需要買演唱會門票！
當市面上70%的消費都不見了，那些賣東西的公司突然發現：東西賣不出去了！
“中間商”的末日：你的手機比你還精明
這還沒完，AI 不僅搶了做軟件的人的工作，還干掉了所有“賺差價的中間商”。
文章里提到，到了2027年，AI 助理已經變成了大家手機里的默認功能。它們會在后臺24小時幫你省錢。
對付“流氓訂閱”：你有沒有那種試用了一個月就忘了取消，結果每個月都在偷偷扣錢的視頻會員？AI 會自動揪出這些沒用的會員，幫你通通取消掉。
買機票/訂酒店：以前你需要打開好幾個APP比價。現在，AI 一秒鐘就能在全球網絡里找到最便宜的組合，連中介費都不讓平臺賺。
買房買車：以前需要房產中介帶你看房、幫你辦手續，收你好幾萬的手續費。AI 掌握了所有的房產數據，直接幫你搞定，中介徹底失業。
過去，很多公司是靠著人類“怕麻煩”、“懶得多看一眼”、“記性不好”來賺錢的。但現在，機器是不怕麻煩的，機器也是最理性的。那些靠信息差賺錢的公司，瞬間土崩瓦解。
無法停止的“死亡螺旋”
就這樣，整個世界陷入了一個死循環：AI 越來越聰明→ 公司為了省錢，裁掉更多員工，買更多AI→ 失業的人越來越多，大家都沒錢買東西→公司的東西賣不出去，利潤下降→公司為了活命，只能再裁員、再依賴 AI……
就像車子踩不住剎車一樣，經濟就這樣一路滑向了深淵。這就文章標題里說的：“2028年全球智能危機”。
我們能從中學到什么？（劃重點！）
看完這個未來的“思想實驗”，你可能會覺得有點悲觀。但這并不是說未來一定會這么慘！專家寫這篇文章，不是為了販賣焦慮，而是為了敲響警鐘，讓“有關部門”提前想好對策（比如怎么給普通人發錢，怎么制定新規則）。
對于咱們大多數普通人來說，這篇文章其實給了一個超級寶貴的建議：
在未來，“像機器一樣死記硬背、按部就班”的技能，是最不值錢的，因為 AI 絕對做得比你好。
未來的你需要具備什么樣的超能力？
提出好問題的能力：AI 是負責回答和執行的，但“讓它去做什么”，需要你的想象力和洞察力。
感受和共情的能力：機器不懂感動，不懂幽默，不懂人情世故。那些能帶給別人情緒價值、情感連接的事情，永遠不可替代。
現實世界里的動手能力：在虛擬世界里 AI 是神，但在現實里修個水管、做個手工藝品，AI 暫時還干不了。
未來已來，不要做被機器替代的“工具人”，去做那個指揮機器的“魔法師”吧！
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2月24日下午，一群對AI充滿好奇的人聚在一起，完成了幾件很酷的事：
現場實戰編寫人生第一個Skill
成功發出第一條自動推文
深度碰撞真實場景——跨境電商、二級市場信息收集……
當AI推理成本趨近于零，真正的價值不在算力，在應用。
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參考資料：
https://www.citriniresearch.com/p/2028gic
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