有读者问，为什么最近一直都在写AI？作者只在想写的时候才会写，如果没什么可写的，可能一两个月都不会更新。之所以一直在写AI，是因为以AI当前的扩散速度，很多人的人生轨迹都会在不久的将来发生改变。在关于AI是否对经济会产生通缩影响这个问题的讨论上，存在诸多观点，这些观点中往往都与AI扩散速度有关。AI模型的迭代速度仍然在加速。Claude Code核心工程师Boris Cherny（此君其实是经济学背景，非码农专业出身）在上个月的访谈中提出，“要为6个月后的模型做产品”，意即AI模型的更新速度已经非常快，今天的模型做不好的事，6个月后很可能不再是问题。如果6个月是AI模型当前的迭代速度，那AI对社会经济的影响就可想而知，正如过去三个月许多普通人都能感受到的。但技术迭代速度并非技术扩散速度，质疑者认为，AI的扩散存在几个主要的阻力：一是传统组织体前期信息化投入的影响及对系统稳定性的追求。大量传统企业存续时间较长，已经在信息化上投入大量成本，已搭建的ERP、CRM等系统如果在短时间内彻底改造，风险较大，因此这些企业会倾向于等待。二是传统组织体通常认为其“组织记忆”（例如传帮带）和文化价值是AI无法替代的，因此主动引入AI进行全流程改造的动力会不足，也会导致它们倾向于等待。三是一旦启动全流程改造，则面临规模性培训、转岗或裁员的发生，这对企业而言会产生额外成本，并且影响声誉，如果改造失败，得不偿失。因此在确定的收益大于支出或不得不为之前，还是会倾向于等待。四是合规阻力。AI的安全性在当前仍然受到诸多挑战。学术讨论走得更远，从卢德主义时期工人对机器的反对，到索洛悖论（Robert Solow在1987年的一篇书评中讲：“You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.”）作者的观察是，上述视角都是从组织体的决策者或历史视角出发进行的讨论，其实，我们需要以更加微观的不同视角来加以思考。英国工业革命时期的卢德主义，是工人看到企业家购置的织布机大规模替代自己的手工岗位后出现的，织布机与工人是一种非常明显的替代关系。事实上，前三次技术革命，无论是蒸汽机、电气设备还是计算机时代的信息化设备，都是企业主动购置用以提高生产率的。历史上并未出现过员工大规模自购设备参与打工的情况。AI扩散的不同在于，并非先由AI企业向其他企业推销劳动力替代产品，而是许多打工人在看到AI能够实质提升自己工作效率后就开始自行使用了。这意味着在工作量不变的前提下，可以大幅缩减自己的工作时间，这显然对员工自身是有利的。AI的付费是如此低廉，员工这种主动购置先进生产设备以换得自己更加舒适的行为很快就成为普遍现实。企业中层管理默认员工工作效率和质量在不断提升，高层在大多数情况下，也没有足够理由阻止这种情况继续。这是大多数传统企业的现状。如果加以类比，AI在当前更像员工自己花钱外包的劳动力。这种情况在疫情期间也出现过，美国居家办公的码农有不少就将自己的工作任务外包给了远在印度的码农。所以，这种“温柔的侵蚀”实际上并未受到多大的抵抗。因为在这个蜜月期，企业、企业的多层级管理者和员工其实都在受益。这就意味着AI扩散的速度会比想象的快得多。因此，真正的阻力并非是全方位的，前述几项阻力，只是在做企业级部署考虑的时候才会遇到的。这种技术扩散模式，确实与前几次技术革命存在显著不同。企业可以抵抗，可以商业保密或其他合规性要求阻止员工使用AI，但实际上，这种要求基本没有意义，员工还是会使用，除非，整个工作环境完全脱离互联网。这又会倒逼所有企业（以及其他组织）尽快融入AI时代。如果企业给员工提供的AI产品是低质难用的，那员工还是会主动选择最适合自己的。员工的自驱性主动使用，才是AI扩散的与众不同之处。坦率地讲，企业那些传统而高大上的顾虑，不过是人类出于免责本能而思考出来的，在整个技术扩散趋势面前，毫无还手之力，甚至不能拖慢任何速度。管理层也明知未来不同今日，只不过身在其位，还得当一天和尚撞一天钟罢了。管理者私底下又怎么可能拒绝AI的诱惑呢？Robert Solow在1987年讲计算机对生产效率的影响在统计上无法看到时，还是MS-DOS 3.X时代，Windows刚刚推出2.0版，走在时代前列的美国打工人还在用Word Perfect，不要说互联网时代，就是PC软件时代都还没到来。等到1990年推出Windows 3.0、Ms Office后，世界就开始不一样了。1990年代以后，生产效率的大幅提升，已经随处可见。所以，索洛悖论在AI扩散这个问题上，其实没什么意义。这就是作者对AI扩散速度和方式的主要看法。AI对就业的影响，则是另一个问题。以上。
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