我为FreeThink杂志撰写的新文章分析了为什么人工智能不会取代所有工作： 总结一下？ 1）代理的单位经济学。它们的成本不会和20美元的Netflix订阅相同，更像是人类的薪水。 2）税收。随着数字和机器人劳动的不断改善，预计会对其征税，最初是作为民粹主义保护主义的反弹，首先在像欧盟这样监管严格的地方，然后扩展到其他地方。 3）人工智能并不会让工作消失。它只是改变了工作流程，并创造了一系列不同的问题，而这些问题并不为那些每天与这些系统互动8-10小时、只是在阅读它们的人所广泛理解： A）概念化/问题描述 B）迭代 C）验证 4）劳动总量谬论 5）有些角色我们就是喜欢让人来做，因为我们是社会性生物。自动取款机在发放现金方面的表现优于人类，但收银员的工作只是转移到了客户服务。我们可能会有一个完美的服务机器人，但我更愿意和我当地最喜欢的餐厅的一个快乐友好的人聊天。 文章中的一些片段： 如果你在使用这些系统处理任何重要的事情，你需要一个验证过程，远远超出懒散的浏览。这意味着需要注重细节的人类工作——你必须检查每一个声明、每一个图表、每一个链接、每一个单词、每一行代码、每一个结果和引用及事实。谁最适合进行验证？正是那些已经擅长人工智能试图做的事情的人：它应该取代的工人。 医生可以检查医疗声明。高级程序员可以检查人工智能的编码输出。优秀的文案撰写者可以检查GPT写的内容是否优美——他们在阅读时知道一个好的措辞，并且可以确保每一段都与前一段流畅衔接。 大型科技公司目前正在花费数万亿（用于建立新的人工智能数据中心，除此之外，支付人们来运营这些中心的成本也需要纳入计算。 你的未来劳动力，运行在专用神经网络芯片上，更可能每个数字工人的成本为5000美元、10000美元或20000美元一个月，而不是200美元。在我的人工智能代理初创公司，我有一个由三名工程师组成的团队，使用Claude Code和OpenAI的GPT-5来协助他们的编码。使用API定价（我们目前的平均成本约为8000美元一个月——这就是600美元的订阅真正的成本。而且这是每个程序员每天工作八小时，而不是代理全天候不间断工作。 如果人工智能代理真的在任何有意义的方式上影响劳动力，我们也可能会看到对它们征税，因为世界越来越倾向于保护主义。事实上，这几乎是可以肯定的。这也会提高运营它们的成本。 随着这些单位经济学的影响，大多数公司将不得不问：“用更多人来解决问题是否比支付人工智能更便宜？”在大多数情况下，答案将是“是的”，除非你有一个人工智能可以真正加速的超专业化问题，比如药物发现。 即使人工智能是完美且便宜的，仍然会有一些工作我们根本不想交给机器。我们有了自动取款机，但我们仍然有人工银行出纳员，因为我们希望有与人交谈的选择。在餐饮行业，我们可能有一天会有完美的服务机器人，但我仍然希望与一个友好、有趣的人互动，让我在用餐时感觉像个国王，我相信许多人也会这样。 正如詹姆斯·贝森在《哈佛商业评论》中反复指出的，自动化不仅仅是创造或消灭工作——它改变了工作。（当银行自动取款机推出时，讣告作家为银行出纳员磨尖了笔，但银行出纳员的就业并没有崩溃——反而增长了。这是因为自动取款机降低了运营分行的成本，这意味着银行可以开设更多的分行，出纳员的工作从现金处理转变为关系销售和服务。 需求弹性也很重要。当你降低一种资源的成本时，人们会使用更多——这就是杰文斯悖论（在行动中）。应用于人工智能，便宜的认知将使我们整体上消耗更多的智能，就像便宜的能源导致更多的能源使用一样。一个新的智能市场将会出现。 在他的文章《为什么还有这么多工作？》中，经济学家大卫·奥托尔解释了为什么这种情况会不断发生。技术自动化特定任务，但它们也创造了新的任务、新的互补性和我们之前没有词汇的新工作类别。18世纪的农民根本无法理解网页设计师的工作，因为它建立在许多黑天鹅创新的基础上——如电力、计算机和互联网——这些他无法想象。 我们擅长想象由于新技术而消失的所有工作，但对那些由于它们尚不存在而将被创造的工作却很糟糕。 如果你想象一个每个人都有15个数字代理的世界，每个代理日夜不停地运转，你就想象了一个拥有大量电力和硅成本的世界。资本支出和运营支出曲线决定了机器劳动的合理性。 底线：未来的工作将不仅仅是选择人工智能和人类工人之间的问题。它将是计算每项任务用人、用机器和混合方式的成本，当你考虑到级联错误成本、验证税、实际税、单位经济学和风险时。 这并不是一个没有人类的未来。这是一个每个人的杠杆比历史上任何时候都更大的未来。 这就是经济增长的定义：用更少的资源做更多的事情。你祖先用1000小时的劳动来点燃他们的房子，而你只需几秒钟就能通过按下开关来点亮你的房子。 杠杆作用在行动中。

感觉我们需要的是差分隐私和同态加密，以便与大型语言模型进行对话。 我们需要一个类似ProtonMail的聊天工具。