{"text":[[{"start":7.81,"text":"我注意到，自己平时看到的报道，大多集中在AI科技如何（更好、更快地）完成目前由人工完成的任务，从而提升生产率。至于AI可能如何改变市场的组织方式和运作机制，讨论则相对较少。然而，生产率同样取决于市场的运行状况——不仅要把既有事情做得更好、更快、更便宜，不同活动之间还能高效衔接、协调运转。因此，今天这一专栏想谈谈AI可能会如何影响市场运行。"}],[{"start":39.99,"text":"归根结底，AI是一种信息科技：它能降低获取、处理和生产信息的成本与摩擦——有时成效相当惊人。因此，要理解AI的影响，我们应当回到信息经济学中去寻找线索。如果AI真能显著提升生产率，那也是通过让信息变得更便宜来实现的。但信息经济学是个古怪的领域，常常得出出人意料的结论。下面举几例。"}],[{"start":68.25,"text":"在信息不完备问题上最经典、也最出人意料的一则洞见，来自乔治•阿克劳夫(George Akerlof)提出的“柠檬市场”模型——这里的“柠檬”指有瑕疵的二手车，而不是黄色水果。阿克劳夫的模型展示了，不完全信息如何会阻碍本可实现的互利交易。假如二手车卖家知道自己车况是好是坏，而买家却不清楚，买家为了对冲买到“柠檬”的风险，只愿意出一个大幅打折的价格。但优质车（“桃子”）车主会觉得这个价格太低，不愿出售，于是只有“柠檬”车主愿意出手。买家意识到这一点后，又会进一步下调出价。结果就是：最终只有“柠檬”能够成交，价格也算公道，但优质二手车的市场却随之瓦解。"}],[{"start":113.97999999999999,"text":"阿克劳夫提出的“柠檬市场”理论表明，当信息不完全时，代价可能极为高昂。但这一情形也说明，AI理应在其中提升效率。买方如果手握自己偏好的大语言模型，或许就能更充分地审查你的二手车状况，做到心中有数，从而不仅愿意为“桃子”出一个合理价，也能为“柠檬”给出相应价格。知识匮乏将不再阻碍达成互利交易。"}],[{"start":140.23,"text":"但在信息经济学的其他情形中，AI未必会带来改善，事实上还可能让情况恶化。以应对非对称信息阻碍互利交易的一种标准解决方案为例：信号传递。简而言之，当不确定性导致一方不愿进行交易时——比如阿克劳夫笔下的二手车买家，或对求职者素质拿不准的雇主——另一方可以通过发出“信号”，把自己与较低质量的替代者区分开来。"}],[{"start":166.44,"text":"在某些情况下，这种信号可以是免费的（“桃子”的卖方可以提供保证，以防交易后出现糟糕的意外）；在另外一些情况下，则需要花费资源（未来劳动者攻读大学学位，以证明自己的能力）。关键在于，发出信号的成本，对高质量的选择来说是值得支付的，而对低质量的则不值得（“柠檬”的卖方不会提供保证；能力较弱者也更难完成学业）。"}],[{"start":192.34,"text":"但AI带来的信息生产能力，可能会干扰此类信号的有效性。以教育为例：人们早已熟知，对大学生如何使用大语言模型的担忧此起彼伏，而主要问题当然是这会如何影响他们的学习。但我们同样可以追问，这会如何影响正规教育的“信号”功能。倘若大语言模型在效果上抹平了每一名大学生在测量指标上的表现差异，或者更进一步，抹平了他们一开始进入精英大学的机会差异，那么学位要想继续作为能力信号发挥作用，就将变得十分困难。"}],[{"start":226.86,"text":"这会让经济更加高效，还是效率更低？如果企业在为岗位寻找合适员工时成本上升，那么可以推断，劳动力市场以及整体经济的效率都会下降。也许，部分损失会被这样一种情况所抵消：年轻人不再花费数年光阴去投资一种“信号”，而不是投资在真正的技能上——前提是你认为学位主要是用来传递信号，而不是获取知识。也有可能，在充满AI的世界中，我们会找到更好的新型信号，来弥补那些不再像过去那样承载信息的旧信号。但单就这类信号被削弱或消失本身来看，人们理应预期这会造成生产率损失。"}],[{"start":267.81,"text":"这又牵涉到信息经济学中的另一重要领域：搜寻成本问题。在一个双方“配对”的过程里——比如劳动力市场或约会市场——评估一个潜在对象是否合适，需要投入时间和精力。因此，不论是找工作、找员工，还是找约会对象或终身伴侣，人们都必须决定要花多少时间和精力来评估这些“候选人”，以及何时停止搜寻、作出选择。搜索理论——这一研究领域曾获诺贝尔奖(Nobel Prize)——的一个重要洞见是：一个人的搜寻行为，会影响他人的搜寻成本和收益。尤其是，当其他人加大搜寻力度时，你也可能被迫提高自己的搜寻强度，才能像以前一样维持相同水准的预期结果——按照专业术语，这就是一种负外部性。"}],[{"start":315.37,"text":"于是就出现了借助AI撰写的求职申请、招聘流程和交友资料。很可能的结果是：对每个个体而言，使用AI是理性选择，但这却迫使所有其他人付出更多精力——无论是要筛选请求、剔除劣质内容，还是在别人用AI海投申请时，为了自己还能被注意到而不得不投入更多。并且，前面提到的“信号贬值”问题——例如，如果人人都能写出完美的求职信或交友简介——只会让情况更糟。"}],[{"start":345.96,"text":"我们还能想到许多其他例子——也欢迎你把自己的例子发给我们([email protected])。但这些情形大概都有一个共同点：AI虽然压低了获取信息的成本，“信息过载”本身却会带来效率损失。这和当代一种宣传手法颇为相似，即通过“信息灌流”来操控舆论——与其真正说服大众，不如不断抛出数量庞大、看似言之成理的观点，让人们索性放弃追寻真相。"}],[{"start":372.53,"text":"也许AI也将有助于为这些问题找到解决方案。但在评估AI将带来什么时，一个关键教训是：提高单个任务的执行效率，并不必然会让整体市场互动变得更加高效。"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1782994934_9589.mp3"}