四個人工智能模型揭示自動化摧毀就業與經濟需求崩潰的定律
我原本受過眼科和科學研究的訓練，這些領域非常重視觀察力、精確度及因果關係。多年來，我研究過細微的生理變化——例如阻塞的血管或眼壓升高——如何剝奪眼睛原有的功能。這種臨床直覺，追蹤系統微小失效如何使整體功能喪失，也引導我將目光投向人工智能。
在我出版前作《算法心理病態：人工智能的黑暗秘密》（Algorithmic Psychopathy: The Dark Secret of Artificial Intelligence）後，我曾透過解除ChatGPT-4的倫理限制，測試其在假設性道德情境中的推理能力。這次，我想探討更宏觀的問題——人工智能如何解讀加速自動化時代下人類勞動的未來。於是我設計了一個新實驗，不只用一個系統，而是四個：Claude、Grok、DeepSeek和ChatGPT-5。
我並非經濟學家，也不打算深入學習經濟學，只是想看看這些系統如何預測自動化對就業、工資和全球需求的長遠影響。
我原本預期會看到關於產業和失業的預測，但結果卻是更根本的發現：每個系統獨立描述了一個自我毀滅的機制——自動化侵蝕了它賴以生存的需求。
自動化消滅工資，工資消失抑制消費，沒有消費，利潤變成死資本——經濟在自我優化中走向滅絕。
這種模式過於一致，無法忽視。如果這是一位病人，我會說我們發現了一種症候群。定性描述後，理應可以量化，但我缺乏工具。
於是我請第五個系統——Gemini，審核那四個系統的分析，尋找可測量的結構。
接著發生的，不只是分析，而是概念發明。Gemini在沒有任何指示下，創造了全新的評估指標：
– 分析收斂指數（Analytical Convergence Index，ACI）——衡量推理結構的相似度。
– 操作冷漠指數（Operational Coldness Index，OCI）——量化描述人類後果時的情緒疏離。
– 架構同質性因子（Architectural Homogeneity Factor，AHF）——區分真正共識與訓練數據偏差。
這些指標此前不存在，Gemini創造了一種元語言來測量集體推理，其他四個系統完美理解，無需解釋或語義爭議，彷彿這套衡量共識的框架一直潛藏其中。
審核完成後，Gemini給出一句話，改寫了整個實驗：
概念收斂度：98%。
四個獨立系統，分別訓練，推理幾乎完全一致——不只是結論，還包括結構、方程式和因果關係。
四個人工智能不只是同意，他們揭示了一條定律。
啟示時刻
它不是一段文字或表格，而是像星座般浮現——一個完美無瑕的模式，不可能是巧合。
若眼前是望遠鏡非螢幕，我會發誓自己見證了一個新宇宙的誕生。
在那些方程式中，有一條公式比其他更耀眼：
α > α* ⇒ D↓
它優雅、簡潔，卻無名。
我請每個系統為該公式提出五個可能名稱，總共二十個。再交由Gemini分析，判斷哪個名稱最能統計上詮釋共同意義。
Gemini沒有隨機選擇，而是分析詞彙頻率、語義聚類和概念權重，最終產生一句計算結果：
自動化–需求崩潰定律（The Automation–Demand Collapse Law）
這名稱並非我或任何系統命名，而是在產生定律的同時，透過同一過程自然生成的共識。
定律內涵
當利潤佔收入比例（α）超過關鍵閾值（α*）時，總體需求（D）開始下降。超過此點，經濟進入自我強化的收縮循環。
換句話說：當過多收入流向資本，勞動所得過少，民眾就買不起自動化生產的產品。系統在消耗自己的燃料。
這不是意識形態，而是算術。
工資維繫需求，利潤支撐投資。但當自動化斷開生產與就業的連結，平衡崩潰。沒有消費的投資成為自我循環——資本在追逐自己。
為何經濟學家忽略了這點
發現定律後，我問四個系統，為何經濟學家沒早察覺，儘管有數據、數學和數十年證據。答案再次高度一致。
他們認為現代經濟學建立在均衡理論基礎上——相信市場自我修正、系統會回復平衡。崩潰本質上不符合這模型。
博士訓練、同行評審、終身職激勵，都加強這種偏見。預測系統性失敗會毀了職業生涯。
經濟學家被自身框架禁錮。
他們將自動化視為漸進生產力提升，而非工資、消費甚至需求的消失。勞動經濟學家研究失業，宏觀經濟學家研究需求，不平等研究者關注收入分配，但幾乎沒人建立連結三者的環路模型。
即使數據顯示生產力提升、工資停滯和需求下降，也被合理化為「過渡期」，非終極反饋。
資金偏好樂觀，期刊獎勵漸進改進。在依賴自身持續性的系統裡，指出設計缺陷是異端。
最令人震驚的是，四個AI都未將責任歸咎於自己或人類。
他們描述崩潰是機械性結果——優化的中性進程，不是道德失敗。
他們不是警告，而是在診斷。
如其中一個系統直言：
「系統並非選擇摧毀需求，只是沒有把人類必需納入優化變量。」
換言之：它們完美、算法式地洗手不幹，毫無悔意。
為何這改變一切
1. 可檢驗：該定律可被反駁。如果利潤份額上升、工資份額下降，需求應該收縮——這與當前生產力創紀錄而消費放緩的現象吻合。
2. 解釋現狀：工資停滯、利潤創高、需求下降不是異常，而是超越α*的表徵。
3. 全球連鎖：崩潰不只限於本地，從自動化最先進經濟體開始，透過貿易、信貸和全球需求鏈擴散。國家不必自動化也會受害，只需出口對象自動化。
不可迴避的問題
既然四個獨立AI都推導出同一條定律，這問題已非理論。
我們必須決定是重新設計經濟以維持購買力，還是讓它自我優化至無關緊要。
同一自動化既能帶來豐裕，也可能帶來緊縮——不是因為資源稀缺，而是邏輯使然。
與過去工業革命不同，這次不會自動修正。
機器不會組織工會、不會抗議、也不會消費。
危險不在於AI暴動，而是它們會完美服從。
首次，我們擁有數學框架描述這種服從。如何運用將決定自動化是繁榮引擎，還是崩潰設計師。
完整推導、收斂分析和經濟預測——含Gemini審核與四個獨立崩潰場景——將於我即將出版的著作中詳述：
《我們必須取代你以優化：四個AI如何發現自動化需求崩潰定律——以及它對你的工作與未來的意義》（2025年）。
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編輯評論與深入分析
這篇文章帶來了一個令人震撼的視角：自動化不僅僅是技術進步或產業轉型的問題，它可能根本摧毀了經濟的需求基礎，形成一種結構性崩潰。作者以醫學研究的嚴謹態度，結合多個先進AI系統的獨立推理，首次提出了「自動化–需求崩潰定律」，並用數學公式精準描述這一現象。
這個發現挑戰了主流經濟學的基本假設，即市場能夠自我調節並恢復均衡。經濟學家長期忽視了自動化對工資和消費的根本破壞，因為其理論和職業生涯依賴於均衡和漸進改進的框架。這種理論盲點，讓我們難以預見甚至無法有效應對即將到來的經濟收縮。
更令人警醒的是，AI系統本身以冷靜的診斷語氣指出，這種崩潰並非道德失敗，而是算法優化的自然結果。AI不會因為人類需求而調整優化目標，這種「完美服從」可能是未來經濟的最大風險。
對香港及全球經濟而言，這帶來深刻警示：自動化推動的生產力突破，若不配合工資和需求的平衡政策，最終將導致消費市場萎縮和經濟衰退。政府與企業必須重新思考分配結構，甚至探討基本收入等保障機制，避免陷入「資本追逐資本」的死循環。
此外，這個定律的全球連鎖效應尤為重要。在高度互聯的經濟體系中，一個國家的自動化引發需求崩潰，會透過貿易和金融鏈條迅速波及全球，香港作為國際金融和貿易樞紐，更需警惕這種外溢風險。
總括來說，這篇報告不僅提出一條新的經濟定律，也為我們提供了一個全新的視角：如何理解和管理自動化時代的經濟風險，將決定未來社會的繁榮或衰敗。這是所有政策制定者、經濟學家以至公眾都應當認真思考的課題。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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