2016年前后，人们最热衷谈论的“下一个革命性的技术”是区块链。这一技术从出现开始，如今已经过去超过十年了。

区块链引发了很多讨论，诺奖得主撰写的《叙事经济学》中，有很大一部分也是对区块链和加密货币的分析，你可以想象当时的热度之高，也许还要超过当前的AI技术。

即使从2016年开始算起，目前也已经过去了8年，人们期待的区块链和加密货币的“革命性变化”并没有出现，甚至没有出现任何一款可以称之为主流应用的东西。在金融领域，区块链的作用也仅仅降低了形式上的信任成本，目前可以看到的主流供应链金融应用，其信任解决的过程，本质仍然是基于供应链主体之间的信任而发生的。

唯一的改变是，加密货币的市场容量比2016年要大了很多。

在区块链到AI热潮之间，出现的另一个“小趋势”是元宇宙，Metaverse，其代表性时刻是facebook将自己的公司名称改成Meta。

即使苹果仍然在推出硬件设备，但几乎所有主流企业已经不再抱有几年前的期待。也许从人性的角度说，Meta既不必要，也没有广泛的吸引力，更多地仍然是工业仿真、传统游戏产业可以解决的问题。

AI会是下一个吗？至少目前看起来，AI的潜力要比前两者高得多。

但目前人们也很难评估说AI当前的发展比互联网的出现影响力更大，或者比工业自动化的影响力更大。

AI的宽泛定义，比如视觉算法等，在ChatGPT出现以前已经广泛用于改造工业机器人。而ChatGPT、LLM一类AI，可能标志着在虚拟领域、创意领域初代机器人的出现，至于这类AI能发展多快，可能取决于人们如何定义认知和创造：AI能否帮你回邮件，与AI能否帮你创作创意产品，或者AI能否进行科研（比如解决数学问题）之间，可能是完全不同的范畴。

但生产力，反而是这里面相对清晰的问题。那就是技术的发展，短期并不一定带来劳动生产率的提升。

我能想到的是从两方面来理解这一问题。

第一是索洛悖论及其解释。如同索洛提到计算机的广泛应用并未带来全要素生产率的提升一样。对此的解释有多种，比如时滞效应等等，但我理解最有解释力的可能是替代效应，这存在于所有技术带来的变革之中，可想见它也会出现在AI、自动化或者任何一种新的技术革命中。

替代效应的解释非常易懂。举个例子，计算机广泛使用可能提升了钢铁厂的效率，但使得钢铁厂的职位减少了；被钢铁厂裁掉的员工去了加油站工作，收入不到原来的一半。或者举个更贴近我们的例子，AI引发了大厂裁员，员工被裁之后现在转行送快递了，收入可能只有原来的四分之一。

从宏观角度解释，这就是技术革命发生时真实出现的故事，一些部门效率提升了，但人员流动到了效率不那么高的地方，这就是全社会的变化并不那么显著的重要原因。

但细心的人一定会意识到，这应该只是一个暂时的问题。实际上，它确实是一个有“时效”的问题，但期限未必很短。在很多社会（尤其是活跃社会），人力的更新和迭代，是通过不适应的人被淘汰出劳动力市场实现的。

这正如人们观察到的那样，如果40岁被淘汰出原有岗位，大部分人很难回到原有行业，要么永久退出劳动力市场，要么从事那些收入不那么高、新技能要求不那么高的职业，这种情况持续的时间并不短。

这其实会带来第二个问题，在经济数据尤其是GDP和增长率的统计中，可能也很难看到这种替代效应消失后的增长。

这可能是因为，GDP和增长的度量都是短期的，以产值计算的，它很难评估质量的变化。

这一点在《美国经济增长的起落》中有很好的论述。技术革新带来的物质生活便利，商品质量成长，并不会体现在增长数据中，有些时候甚至会降低这些数据表现。

比如在存量市场中自动化的使用。我们假定人们需要的电视机数量是一定的，特定技术的革新带来的可能是电视更大，但单价下降。从数据上看，产值降低了，但人们的实际生活水平提升了。

不过实际的情形要复杂得多。需求是变化的，人们可能需要更多电视，也可能需要更少的电视；技术革新也是变化的，液晶代替了CRT，创造了新的产值，然后衰落；但OLED又替代了LCD，量子点又替代了旧的OLED。在一个领域内，技术革新大部分时候是渐进的，波浪式的。

但长期看，从数据上评估增长，质量的改善会被忽略仍然是一个广泛存在的现象。

人们很容易理解，1900年的1万美元住户，和现在的27万美元（一个以黄金作为转换中介的数字）相比，后者享受到的物质生活质量要高得多；一个罗马皇帝可能所拥有的物质财富可能和比尔盖茨相当，但他的生活水平显然不如2022年的一个普通中产家庭。

从这一点看，即使AI带来的广泛的革新，我们对其在增长数据上的拉动不应那么乐观；但即使AI不如预期，我们对它在改善人类生活上的期待也可以更高一点。

不过，说点题外话，从物理学的角度看，生物组织最重大成就可能是如何对抗管理开放宇宙中的熵——如何利用能源。这一点可能决定了人类外在的自由度，不管是安全地布满地球，还是创造性地迈向宇宙。