我最近看到一场关于人工智能会以惊人的速度摧毁经济和工作岗位的激烈争论。说实话，我和他们的看法完全是两回事，分歧非常大。

人们总是把制度惯性这股力量低估了。比如房地产中介——人们总说“经纪人已经完了”已经20年了，可他们照样还要收5-6%的佣金！我不久前买了一套公寓，整个交易过程逼得我必须用中介，哪怕我并不想用。那个人从这笔交易里大概赚了5万美元，而他在这单上花的时间最多也就10个小时。这再清楚不过地说明：制度、组织和习惯，比我们以为的更强大得多，会把旧的工作牢牢保护起来。

至于软件，人们担心人工智能会让所有程序变得一模一样、而且没有利润。但所有人都在忽略一个事实：绝大多数现有软件确实非常糟糕。比如Salesforce和Monday——在它们身上烧了好几万甚至数十万的人，但产品里全是错误和不必要的复杂度。就连大型应用在手机端和桌面端之间，也很难做到真正一致。唯一让Stripe和Linear看起来“发光”的地方在于：它们并没有把使用体验弄得像竞争对手那样让人负担很重。

这就引出一个关键点：对工程师和开发者的需求几乎是取之不尽的。每一个软件在达到“饱和点”之前，都有巨大的改进空间。即便技术在飞速进步，软件行业仍然长期处于某种“持续短缺”的状态。作为开发者，我的产出相当于50年前几百个人的工作量，但成果仍然需要大幅提升。这就是人们所说的吉芬悖论：提升效率会拉高整体需求，而不是减少需求。

人类社会中的惯性，比我们想象的还要复杂。 我创办过一家公司，公司的全部想法就是把保险公司从手工服务转向软件化，并且我学到的是：任何改变所耗的时间都会比你预期得更久。这并不意味着世界不会改变——只是意味着变化会更慢、更安静，也更渐进。

谈到工作：确实，有些岗位会消失，比如自动驾驶司机。但关键在于这里：美国在再制造和建筑建设方面的需求几乎是无限的。我们已经失去了制造基础设施的能力：电池、发动机、电子芯片——所有东西几乎都得靠进口。连化肥也是！中国生产了全球90%的氨。要是供应一旦断了，我们就会遇到真正的麻烦。

美国政府已经开始把重点放在制造业回归和基础设施建设上。这不是单纯的政治口号——而是战略必需。当人工智能开始影响就业岗位时，从政治角度来说，最容易的做法就是为超大型的建设与制造项目提供资金，以吸收劳动力。桥梁、道路和各类设施不需要“独特性的临界点”，它们要面对的是摩擦与真实的物理世界。

年薪18万美元的Salesforce工程师，未必就没活干——他们可能会在海水淡化厂，或各类基础设施项目里找到新的工作。人们会发现，具体可触、可衡量的物质成就带来的满足感，往往比在数字世界里无休止地打转要好得多。

总结一下：我对人工智能非常乐观，但这场转型会比那些悲观预言所预计的慢得多。政府有介入和激励的工具，而实体经济有巨大的需求。如果我们在这场渐进的变革中保持警觉、迅速响应，我们就会更安全。时间也会给我们机会，让我们把计划做对。