寻租循环：下一个 Token 预测将把我们带向何方

关于大语言模型 (LLMs) 的讨论已分裂成两个截然不同的阵营。一方是怀疑论者，他们将这些系统斥为“随机鹦鹉”或仅仅是“下一个 Token 预测器”。另一方是 AI 激进主义者，他们使用“已解决”或“已完结”等词汇来描述整个行业的过时——从动画和编程到研究生研究。

虽然技术辩论的焦点在于下一个 Token 预测是否能导致通用人工智能 (AGI)，但一个更深层、更系统性的问题正在浮现：人类劳动力正在转化为一种租赁商品。当我们询问下一个 Token 预测将把我们带向何方时，答案可能不是技术性的，而是社会经济性的。

议价能力的侵蚀

几十年来，劳动阶级和中产阶级的根本议价筹码一直是其劳动的必要性。即使在最受剥削的部门，人类被需要去执行任务这一事实也提供了一个经济效用的基准。然而，当前 AI 开发的轨迹正直指移除这种必要性。

AI 实验室经常吹捧“民主化”的承诺——即任何人现在都可以编程、写作或分析数据。但这里存在一个悖论：通过将生产的能力民主化，AI 同时摧毁了该生产的价值。如果一名非技术经理可以使用 AI 生成网页而不需要开发人员，那么开发人员并没有被“赋能”——他们变得可以被随意替换了。

正如一位评论者所指出的，这种形式的民主化实际上剥夺了初级专业人员的独特贡献，并因此剥夺了他们在工作场所的投票权。其结果是发生了一种转变，即人类不再是创造者，而是一个吞吐量流水线中的节点，其任务是在超出可靠人类审查能力的速率下实现产出最大化。

如果生产资料从人类技能转向计算能力和专有模型，经济结构就会向极端集中转变。 “议价筹码”不再是学位或手艺，而是由 TSMC 制造并由 Nvidia 销售，然后通过每月订阅的方式租赁回给劳动者。

这创造了一个永恒的寻租循环。这些模型是在人类文明的集体产出——书籍、艺术、代码和对话——之上训练的，且通常未经许可或补偿。这种集体遗产随后被打包成一种产品，卖回给那些为之构建数据的人们，且价格点往往有利于少数富人。

AI 社区中存在一种显著的部落主义，这通常由可以被描述为“阶级缓冲垫”所驱动。那些为“编程的终结”欢呼的人通常拥有经济保障或社会安全网，可以保护他们免受失业带来的直接冲击。

这导致了管理层内部的一个危险盲点。许多人认为 AI 将取代“那些他们不得不付钱的烦人的人”，同时又深信自己的“领域专家知识”会保护自己。这种“主角综合征”忽略了系统性的现实：如果很大一部分人口失去了经济效用，由此产生的动荡将不会尊重阶级或专业知识的界限。

并非所有人都认为这一轨迹是不可避免的或纯粹破坏性的。有人认为 AI 只是漫长劳动节省技术史上的下一个迭代，类似于电力或蒸汽机。从这个角度来看，“打破鸡蛋来做蛋卷”是社会进步的必要部分，生产力的提高最终将重新分配。

其他人则认为 LLMs 可能正在进入平台期。因为它们本质上是现有互联网知识的压缩版本，它们可能无法实现真正的创新。在这种观点下，LLMs 是赋能者而非竞争者——它们是自动化的平庸任务的工具，但无法取代真正的发现之火花。

除了经济学之外，失去手艺带来的心理代价也是巨大的。当一个学科——例如数学或艺术——的目标从发现的过程转向仅仅是获取一个答案时，工作的内在乐趣便消失了。

正如 Fields 奖得主 Tim Gowers 所观察到的，如果从事数学的目标是通过发现来实现某种形式的不朽，那么如果 AI 可以比任何人类所能构思的方案更快地进行暴力破解，那这可能不再成为可能。我们留下了一个这样的世界，在这个世界中，“神谕”提供了答案，但人类却失去了赋予答案意义的挣扎过程。

最终，向下一个 Token 预测的转变不仅仅是我们计算方式的改变；它是我们在资本主义框架下衡量人类存在价值的方式的改变。如果我们剥夺了经济效用和手艺的乐趣，那么在租赁智能的世界里，个人还剩下什么呢？