AI时代恐惧排行榜：旧地基上的五大心理挑战

本文作者：北京大学光华管理学院教授、北京大学经济政策研究所所长陈玉宇

朗读者：原中国中央电视台新闻播音员、主持人郎永淳

AI时代：旧地基上的恐惧

——价格理论的复归：差异化、局部知识与需求发现之一

每个时代都依赖特定的认知基底。人们在这基底之上生存、劳作、预判、焦虑，也借此构想未来图景。

农业社会的人难以想象，人的一生可以不与土地、节气、饥荒紧密绑定。蒸汽机问世时，多数人首先看到手工业者失业，却几乎无法预见铁路、城市化、工厂体系、现代金融与新兴中产阶级的崛起。电力普及初期，人们只留意更明亮的夜晚，却难以完整设想冰箱、电影产业、现代医院、夜间经济、家用电器与电子计算机的生态。互联网刚出现时，许多人认为它不过是更快的邮箱与更大的数字图书馆，却未曾料到移动支付、短视频、云计算、外卖平台、网约车、在线教育以及全球实时协作等形态会全面爆发。

新技术降临时，最大的瓶颈往往不在技术本身，而在于旧认知基底限制下的想象力。

如今，人工智能同样被套入旧框架来理解。常见的推演路径是：原本十个程序员、文案、翻译、分析师、客服人员的工作，现在一个人加一套AI系统即可完成，于是其余九人失业。这番论断看似冷静、务实、反乌托邦，实则仍是旧世界逻辑的延续。它把未来简化为当前任务清单上的一次成本压缩，把技术进步视为既有岗位的替代，把经济活动看作一张已经填满的表格。

然而，真正颠覆性的技术革命，从来不是在旧表格里删减几行，而是重新定义表格本身。

人工智能最核心的经济意义，不是把旧工作做得更廉价，而是将大量过去不存在、不可行、过于昂贵、极度分散、高度小众、难以组织的产品与服务，纳入人类可行的供给集合。它并非简单替代既有劳动，而是大幅降低认知成本、沟通成本、试错成本、匹配成本和组织成本，从而释放长期被压抑的需求，催生过去无法维持的交易，创造过去尚未命名的产业。

站在旧地基上审视AI，人们看到的是岗位缩减。站在新技术所拓展的边界上审视AI，人们看到的是产品空间与服务空间的爆发式扩张。

正因如此，价格理论在人工智能时代重新凸显其关键角色。

AI降低了生产、试错与匹配的成本，但它并未消灭需求发现难题；恰恰相反，它放大了未知需求的空间。越是有更多可能性被生产出来，社会就越需要判断哪些东西真正具备价值；越是有更多个性化服务可以被提供，社会就越需要明确谁需要、何时需要、愿意支付多少、由谁承担风险、如何形成可持续的交易闭环。

未来的核心追问不再是“机器能否生产”，而是“人类如何发现值得生产什么”。

价格理论的回归，正是从这个原点开始。

来源：中国财经报2026年6月9日5版

编辑：张袁