DeepMind联合创始人认为，AI都这么强了却还没改变经济，是因为还差一步：学会互相配合。 1. 等AI真正能合作了，大市场里可能很快只剩几家纯AI公司，… · @MrPingChecks · TwKit

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DeepMind联合创始人认为，AI都这么强了却还没改变经济，是因为还差一步：学会互相配合。 1. 等AI真正能合作了，大市场里可能很快只剩几家纯AI公司，人的工资也会大跌。 人类公司人一多就容易乱，所以大市场里多半是中小公司。但AI能把手里的资料和进度原封不动转给同伴，一旦它们配合默契，每多加一个AI整体就更强而不是更乱，那规模越大效率就越高、成本越低，大公司就能把小公司挤出局。 作者推演了两种走向，设定里的AI聪明程度差不多，只看协作跨没跨过这道坎：跨不过去，一切看着照旧；跨过去了，大市场里很快只剩几家纯AI公司，人被挤出去，工资大跌。 2. 失业率还没动，工资会先降下来。 按作者的推演，AI刚赶上普通人水平时，公司和行业看着几乎没变，先变的是工资。只要某样活AI能顶上，干这行的人工资就会降到和租AI的算力成本差不多，所以光看失业率没变，不能说明经济没受影响。作者也指出了几个早期苗头：创业公司人更少更精干，管理层级变少，跟AI测试题最像的初级岗位招人变慢，而擅长统筹复杂任务的老手，需求不仅稳住了甚至还在涨。 3. 单个AI能赢过团队里的每一个人，却赢不了配合默契的人类团队。 人会偏科，而且每个人偏的方向不一样。作者找100人测了六项能力，发现一个人某项强，几乎猜不出他另一项行不行；要是把短板互补的人分在一组解题，表现会比随机分组强32%。 AI也偏科，但各家AI偏的方向差不多，多复制几个只是多了帮手，长处并没有互补。人类团队里的管理者单项能力往往平平，拿的工资却最高，就是因为他们能把一队人的长处拢到一块儿。 4. 连OpenAI的研究员都承认，现在的AI还很不会打配合。 OpenAI的Noam Brown透露，让几千个AI一起解数学难题，很难把它们组织起来有效配合；他估计在解出题目的功劳里，靠多AI配合的部分连一成都不到。偏偏现在的评测大多只考单个AI的单打独斗，离学会配合那道坎还有多远，几乎给不出什么预警。https://institute.deepmind.com/essays/the-economics-of-intelligence/

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