诺奖经济学家豪伊特：AI难助CEO，却可救普通人，但需一生多次转岗

针对全球对AI冲击的普遍焦虑，2025年诺贝尔经济学奖得主彼得・豪伊特给出了一个关键判断：AI革命不同于以往的电脑革命，它呈现出“逆技能偏向”的特征。这意味着，AI主要将常规任务自动化，对顶尖人才（如大型企业CEO）的效率提升有限，反而能为大量具备一定技能但非顶尖的普通人提供巨大帮助，例如帮助护士快速检索医疗信息、自动处理数据，从而大幅提升服务效率。

豪伊特与菲利普·阿吉翁共同构建的“创造性破坏”模型指出，新创新取代旧技术是经济发展的关键动力。从这一视角看，AI无疑将对整个经济的运行方式产生革命性影响。但他强调，当前技术路径仍充满不确定性，大语言模型未必是最终形态，未来可能转向“世界模型”或更模块化的路线。因此，AI完全取代人类还为时过早，但普通人必须做好一生中多次转换工作岗位的准备。

这场技术变革带来的真正风险，在于财富可能加速向少数掌握核心技术的公司集中。为此，豪伊特指出，征收财富税是比征收争议较大的“机器人税”更为有效的应对办法。这一判断将政策讨论的焦点，从对自动化设备本身征税，转向了对技术红利分配不公的更深层次调节。