在不少人看來(lái)，AI 不只是一次生產(chǎn)力革命，更是一場(chǎng)緩慢但深刻的社會(huì)變革。

當(dāng) AI 帶來(lái)效率大幅提升，一個(gè)老問(wèn)題又重新被提起：人會(huì)不會(huì)因此被取代？如果 AI 能比人類(lèi)做得更快、更準(zhǔn)，那些工作崗位，是不是就沒(méi)有存在的必要了？

現(xiàn)實(shí)并不總是這么直接。

在所有 AI 的落地路徑中，醫(yī)療影像診斷是進(jìn)展最明確的場(chǎng)景之一。早在 2017 年，斯坦福團(tuán)隊(duì)推出的 CheXNet 就已在肺炎識(shí)別任務(wù)上超越專(zhuān)業(yè)醫(yī)生。到今天，已有超過(guò) 700 種放射學(xué) AI 模型通過(guò) FDA 批準(zhǔn)，占到醫(yī)療 AI 器械的四分之三以上。

按理說(shuō)，這樣的技術(shù)一出現(xiàn)，放射科醫(yī)生是不是就該“涼涼”了？

但現(xiàn)實(shí)卻完全相反。AI不僅沒(méi)有帶來(lái)“淘汰”，反而讓放射科醫(yī)生正變得越來(lái)越重要。

2025 年，美國(guó)放射科醫(yī)生平均年薪達(dá)到 52 萬(wàn)美元，僅次于整形外科，成為收入第二高的醫(yī)學(xué)專(zhuān)科。同時(shí)，醫(yī)院對(duì)他們的需求也越來(lái)越大，職位數(shù)量和空缺率雙雙創(chuàng)新高。

背后的邏輯并不復(fù)雜：AI 讓影像診斷變得更高效，也更容易獲取，推高了整體檢查數(shù)量。而 AI 所能勝任的，仍然只是流程中的一部分，真正復(fù)雜或風(fēng)險(xiǎn)高的判斷，仍需人類(lèi)醫(yī)生把關(guān)。

更重要的是，監(jiān)管明確規(guī)定，最終報(bào)告必須由人類(lèi)簽署。AI 無(wú)法獨(dú)立上崗，所有結(jié)果依然需要醫(yī)生確認(rèn)。

結(jié)果是，醫(yī)生不僅沒(méi)有被替代，反而因?yàn)楣ぷ髁可仙�，被推到了更加核心的位置�?/p>

這正是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“杰文斯悖論”——當(dāng)某項(xiàng)技術(shù)提高了效率，反而可能激發(fā)更大規(guī)模的消費(fèi)需求，從而帶來(lái)更多工作，而不是更少。

生產(chǎn)力提升還會(huì)帶來(lái)一個(gè)更隱蔽的副作用：拉高其他行業(yè)的工資成本。經(jīng)濟(jì)學(xué)中有一個(gè)概念叫“鮑莫爾效應(yīng)”：當(dāng)某些行業(yè)（比如 AI、芯片、數(shù)據(jù)中心）變得特別賺錢(qián)，其他行業(yè)即便沒(méi)有技術(shù)革新，也必須提高薪資，才能留住人。

結(jié)果是，一些與 AI 完全無(wú)關(guān)的服務(wù)，價(jià)格也在逐漸上漲。這種變化，不會(huì)集中爆發(fā)，而是悄然擴(kuò)散到社會(huì)的每一個(gè)角落。

今天，我們不妨借用 A16Z 的視角，來(lái)重新審視一個(gè)老問(wèn)題：當(dāng) AI 釋放出前所未有的生產(chǎn)力，社會(huì)將被推向怎樣的深水區(qū)？

/ 01 /

為什么AI不會(huì)減少工作，而是制造更多機(jī)會(huì)？

你很可能在某個(gè)時(shí)候見(jiàn)過(guò)類(lèi)似的圖表：

這張圖表對(duì)不同的人來(lái)說(shuō)意義各不相同：對(duì)一些人來(lái)說(shuō)，它可能代表“哪些領(lǐng)域受到監(jiān)管，哪些領(lǐng)域不受監(jiān)管”；對(duì)另一些人來(lái)說(shuō)，它可能代表“科技在哪些方面發(fā)揮著作用”。而如今，它備受關(guān)注，因?yàn)槌掷m(xù)的通貨膨脹和人工智能投資超級(jí)周期都占據(jù)了人們的大量注意力。

要真正理解這一點(diǎn)，最好的切入點(diǎn)不是紅線，而是藍(lán)線：哪些地方的物價(jià)正在下降，從而創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會(huì)、更多發(fā)展機(jī)遇和更多消費(fèi)？

威廉·斯坦利·杰文于1865年首次提出的“杰文悖論”與煤炭生產(chǎn)有關(guān)。杰文觀察到，煤炭生產(chǎn)成本越低、速度越快，最終煤炭的使用量反而越大——需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了成本節(jié)約，煤炭市場(chǎng)隨著英國(guó)乃至全球第二次工業(yè)革命的推進(jìn)而迅速增長(zhǎng)。

如今，我們都知道摩爾定律，這是杰文斯悖論的最佳當(dāng)代例證。

1965年，一個(gè)晶體管的成本約為1美元。如今，它的成本僅為百萬(wàn)分之一美分。計(jì)算成本的驚人下降——十億倍的提升——并沒(méi)有導(dǎo)致計(jì)算機(jī)使用量的適度增長(zhǎng)。

它引發(fā)了應(yīng)用領(lǐng)域的爆炸式增長(zhǎng)，而這些應(yīng)用在之前的價(jià)格水平下是不可想象的。

每個(gè)晶體管1美元時(shí)，計(jì)算機(jī)適用于軍事計(jì)算和企業(yè)薪資管理。千分之一美分時(shí)，計(jì)算機(jī)適用于文字處理和數(shù)據(jù)庫(kù)。百萬(wàn)分之一美分時(shí)，計(jì)算機(jī)適用于恒溫器和賀卡。十億分之一美分時(shí)，我們將其嵌入一次性運(yùn)輸標(biāo)簽中，這些標(biāo)簽只需傳輸一次位置信息即可丟棄。

效率的提升并沒(méi)有減少我們的計(jì)算總量：它使計(jì)算變得如此便宜，以至于我們現(xiàn)在使用的計(jì)算量是以前的數(shù)萬(wàn)億倍。

我們都押注代幣價(jià)格也會(huì)像計(jì)算成本一樣上漲，從而釋放出遠(yuǎn)超現(xiàn)有投資所能滿足的需求。

前幾周，谷歌云人工智能與基礎(chǔ)設(shè)施總經(jīng)理兼全球合伙人 Amin Vahdat 向我們分享了一個(gè)驚人的發(fā)現(xiàn)：

谷歌內(nèi)部 7 年前的 TPU 仍然保持著 100% 的利用率。這正是杰文悖論的體現(xiàn)之一：生產(chǎn)性工作的機(jī)會(huì)呈爆炸式增長(zhǎng)。人工智能技術(shù)正處于發(fā)展的關(guān)鍵階段，每天都有人發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用，這意味著用戶會(huì)利用任何可用的芯片進(jìn)行生產(chǎn)性開(kāi)發(fā)。

杰文斯悖論（其實(shí)根本算不上悖論，它只是經(jīng)濟(jì)學(xué)原理）揭示了需求創(chuàng)造的根源，以及新型高吸引力就業(yè)崗位的來(lái)源。而這大量新增的、切實(shí)可行的、富有成效的就業(yè)機(jī)會(huì)，正是我們理解經(jīng)濟(jì)難題另一半——其他領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律——的起點(diǎn)。

/ 02 /

AI提升了效率，卻讓更多行業(yè)變得更貴了

阿加莎·克里斯蒂曾寫(xiě)道，她從未想過(guò)自己會(huì)富裕到可以買(mǎi)車(chē)，也從未想過(guò)自己會(huì)貧窮到不需要傭人。然而，經(jīng)過(guò)一個(gè)世紀(jì)的生產(chǎn)力提升，如今美國(guó)中產(chǎn)階級(jí)家庭平均每?jī)赡昃湍茌p松負(fù)擔(dān)一輛新車(chē)的租賃費(fèi)用，卻需要與鄰居分?jǐn)傄晃槐Ｄ返馁M(fèi)用。

這究竟是怎么回事？

在杰文斯發(fā)表關(guān)于煤炭的觀察報(bào)告一百年后，威廉·鮑莫爾發(fā)表了一篇短文，探討了為何如此多的管弦樂(lè)隊(duì)、劇院和歌劇公司面臨資金短缺的問(wèn)題。

他曾提出一個(gè)頗具爭(zhēng)議的觀點(diǎn)：演奏弦樂(lè)四重奏的音樂(lè)家，雖然工作強(qiáng)度沒(méi)變，但從“經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出”的角度看，效率卻在下降，不是因?yàn)樗麄兺祽辛�，而是因�(yàn)槠渌�行業(yè)的效率提高了，比如制造業(yè)能用更少的人生產(chǎn)更多的產(chǎn)品。

這個(gè)概念確實(shí)不太好理解，也讓很多人難以接受。它的大意是這樣的：

從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，不同行業(yè)的工作其實(shí)是在同一個(gè)勞動(dòng)力市場(chǎng)上“搶人”。如果有個(gè)行業(yè)因?yàn)樾�率提高、利�?rùn)暴漲而開(kāi)出更高工資，其他行業(yè)為了留住員工，也得跟著漲薪。否則，工人都會(huì)流向那些工資更高的行業(yè)。

以弦樂(lè)四重奏為例，聽(tīng)起來(lái)可能有點(diǎn)奇怪。因?yàn)閺哪撤N角度看，音樂(lè)在過(guò)去一百年里其實(shí)變得更高效了：我們可以通過(guò)錄音和流媒體隨時(shí)隨地聽(tīng)音樂(lè)，幾乎不需要成本。甚至你也可以說(shuō)，像泰勒·斯威夫特這樣的流行歌手，更能滿足今天大眾的口味（盡管你可能不欣賞她的風(fēng)格）。

但這并不影響鮑莫爾想表達(dá)的核心：當(dāng)一些行業(yè)變得更有吸引力、回報(bào)更高時(shí)，其他沒(méi)有明顯效率提升的行業(yè)也會(huì)變得“更貴”。因?yàn)榇蠹叶荚谕�一個(gè)勞動(dòng)力市場(chǎng)里，如果你想留住人，就得付出更高的成本。這種“相對(duì)吸引力”的變化，是推動(dòng)成本上漲的重要原因。

鮑莫爾成本病聽(tīng)起來(lái)像是在抱怨：為什么有些行業(yè)（比如教育、醫(yī)療、藝術(shù)）總是越來(lái)越貴、效率卻沒(méi)變？但其實(shí)，它之所以會(huì)出現(xiàn)，有一個(gè)很關(guān)鍵、但經(jīng)常被忽略的前提——整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)力和財(cái)富要持續(xù)增長(zhǎng)。

換句話說(shuō)，如果沒(méi)有整體經(jīng)濟(jì)變得更富裕、更多人賺到更多錢(qián)，鮑莫爾效應(yīng)根本不會(huì)成立。它之所以會(huì)發(fā)生，是因?yàn)橐恍┬袠I(yè)效率提高、賺得多，拉高了工資水平；而其他行業(yè)為了留住人，也得跟著漲工資——盡管它們本身沒(méi)法像高科技、制造業(yè)那樣提高效率。

這就像是“杰文斯悖論”（Jevons Paradox）和“鮑莫爾成本病”是一對(duì)搭檔：前者講的是效率越高，反而可能消費(fèi)得越多；后者講的是當(dāng)一些行業(yè)越來(lái)越高效時(shí)，反而會(huì)讓其他沒(méi)那么高效的行業(yè)變得越來(lái)越貴。

我們很少把這兩者放在一起講，但其實(shí)它們密切相關(guān)。只有在整個(gè)社會(huì)變得更富有的時(shí)候，鮑莫爾效應(yīng)才會(huì)全面顯現(xiàn)出來(lái)*當(dāng)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展、大家消費(fèi)更多、工作機(jī)會(huì)更多時(shí)，那些原本“沒(méi)效率提升空間”的行業(yè)，也會(huì)因?yàn)楦�著漲工資而變得成本更高。

這不一定是壞事。從某種角度看，它其實(shí)是一種“水漲船高式”的財(cái)富分配機(jī)制。甚至可以開(kāi)個(gè)玩笑說(shuō)：鮑莫爾成本病，可能是現(xiàn)實(shí)世界里最溫和有效的“共產(chǎn)主義”模型，當(dāng)一部分人變得更富有時(shí)，其他人也不得不被“帶富”一部分。

/ 03 /

AI 讓世界更高效，也讓遛狗更貴了

有一篇文章是這樣解釋的：現(xiàn)在因?yàn)閿?shù)據(jù)中心越來(lái)越多，特別是AI的發(fā)展，需要大量的冷卻系統(tǒng)來(lái)保證機(jī)器正常運(yùn)轉(zhuǎn)。這就讓暖通空調(diào)（HVAC）技術(shù)人員變得特別搶手，他們的工作機(jī)會(huì)幾乎是“無(wú)窮無(wú)盡”。

結(jié)果就是——他們的工資也漲了很多，即使他們的技術(shù)本身沒(méi)發(fā)生變化。

而當(dāng)他們收費(fèi)變貴，其他行業(yè)也會(huì)跟著受到影響：比如請(qǐng)他們修理辦公樓、商場(chǎng)，甚至修家用空調(diào)的費(fèi)用也變高了，哪怕這些活兒跟AI一點(diǎn)關(guān)系都沒(méi)有。

但問(wèn)題沒(méi)那么嚴(yán)重，因?yàn)閺拈L(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我們的社會(huì)整體上也更富裕了，這主要是因?yàn)榧夹g(shù)帶來(lái)了更多效率和產(chǎn)出。所以盡管服務(wù)變貴了，大多數(shù)人還是“負(fù)擔(dān)得起”。

此外，下一代水管工學(xué)徒可能會(huì)選擇轉(zhuǎn)行從事暖通空調(diào)工作；因此，現(xiàn)在水管工的成本也更高了。諸如此類(lèi)，不勝枚舉。

那我們不妨想一想，如果人工智能真的像大家預(yù)測(cè)的那樣，在各個(gè)行業(yè)廣泛落地，會(huì)發(fā)生什么？

首先，人工智能很可能會(huì)大幅提升服務(wù)行業(yè)的效率。這不是第一次有技術(shù)做到這一點(diǎn)：比如過(guò)去鐵路讓郵政速度快了好幾倍，互聯(lián)網(wǎng)讓訂機(jī)票、訂酒店變得又快又方便。

這次也是一樣。AI會(huì)讓一些服務(wù)變得更快、更便宜、可規(guī)�；�。而且，有些服務(wù)還會(huì)進(jìn)入類(lèi)似“杰文斯效應(yīng)”的狀態(tài)：效率越高，反而使用得越多。為什么？因?yàn)樵瓉?lái)太貴、太慢、太麻煩的服務(wù)，突然變得“人人可用”。

比如，像法律服務(wù)，以前動(dòng)不動(dòng)就要花大價(jià)錢(qián)請(qǐng)律師，很多人都用不起。但如果 AI 能快速幫你寫(xiě)合同、查資料、出法律建議，那可能原來(lái)只會(huì)找律師一次的人，現(xiàn)在會(huì)找十次，甚至一百次。

不過(guò)，并不是所有服務(wù)都能像法律或旅行那樣被 AI 大幅提升效率。有些工作因?yàn)楸旧淼男再|(zhì)，根本無(wú)法被“AI化”，也沒(méi)辦法像其他服務(wù)那樣降價(jià)、擴(kuò)展、自動(dòng)化。

比如遛狗，AI 再厲害，也不能真的來(lái)接你家的狗出門(mén)散步。但隨著其他行業(yè)效率提升、工資上漲，連遛狗這類(lèi)跟 AI 完全無(wú)關(guān)的服務(wù)，也會(huì)變得越來(lái)越貴。為什么？因?yàn)檫@些工作的人也生活在同一個(gè)社會(huì)里，房租、消費(fèi)、工資水平都在漲，他自然也要多收點(diǎn)錢(qián)。

/ 04 /

當(dāng)AI干完99%，那1%的人反而最值錢(qián)

當(dāng)技術(shù)太快、太猛，社會(huì)還沒(méi)準(zhǔn)備好時(shí)，政府往往會(huì)介入，用政策規(guī)定某些工作“必須由人來(lái)完成”。比如某項(xiàng)安全審核、某份檢查報(bào)告，哪怕AI已經(jīng)能完成99%的任務(wù)，也得有人在最后簽個(gè)字。

這不是假設(shè)，而是很可能會(huì)發(fā)生的事情，而且會(huì)影響很多行業(yè)。比如放射科醫(yī)生，有人打了個(gè)比方，說(shuō)他們的角色可能就像Waymo自動(dòng)駕駛汽車(chē)前排的“安全員”，車(chē)已經(jīng)能自己開(kāi)了，但還是得有人坐在那，防止萬(wàn)一出問(wèn)題。

現(xiàn)在的Robotaxi也是這樣，看似自動(dòng)駕駛，實(shí)際還是有個(gè)人坐在車(chē)?yán)锉O(jiān)控。這時(shí)候，那“最后1%的人類(lèi)介入”就變得特別重*，因?yàn)樗�是整套系統(tǒng)能不能落地的關(guān)鍵。

如果這類(lèi)工作（比如放射科醫(yī)生）真的是“AI干99%，人來(lái)兜底”，那這些“兜底人”的工資可能會(huì)變得特別高——因?yàn)樗麄兊慕巧�不可替代，是整套流程的瓶頸

這樣的故事正在發(fā)生。在AI的所有實(shí)際應(yīng)用中，AI輔助醫(yī)療影像診斷是最明確的應(yīng)用領(lǐng)域之一。目前，已有超過(guò) 700 種放射學(xué)模型獲得 FDA 批準(zhǔn)，占所有醫(yī)療人工智能設(shè)備的四分之三以上。

但就在這樣一個(gè)AI滲透率更高的領(lǐng)域，對(duì)人力的需求卻比以往任何時(shí)候都高。

2025年，美國(guó)診斷放射學(xué)住院醫(yī)師培訓(xùn)項(xiàng)目在所有放射學(xué)專(zhuān)科領(lǐng)域提供了創(chuàng)紀(jì)錄的1208個(gè)職位，比2024年增長(zhǎng)了4%，而該領(lǐng)域的職位空缺率也達(dá)到了歷史最高水平。2025年，放射學(xué)成為美國(guó)收入第二高的醫(yī)學(xué)專(zhuān)科，平均年收入為52萬(wàn)美元，比2015年的平均工資高出48%以上。

這背后凸顯了一個(gè)AI落地過(guò)程中的奇怪現(xiàn)象：當(dāng)AI完成99%時(shí)，人的價(jià)值會(huì)暴漲；可一旦AI真能完成100%，這個(gè)崗位就可能“突然消失”。工資漲到頂點(diǎn)，然后歸零。你也許會(huì)在未來(lái)的某些崗位上看到這種非常奇怪的現(xiàn)象。

這其實(shí)也是鮑莫爾效應(yīng)在進(jìn)化的一種新形式——過(guò)去我們講的是“某些行業(yè)效率提不上去，所以成本變貴”；現(xiàn)在，我們可能看到的是，“AI 能力越強(qiáng)，人的價(jià)值越集中在最后那一點(diǎn)點(diǎn)‘無(wú)法取代’的部分上”。

比如，我們能在手機(jī)上跑大型AI模型，卻還是請(qǐng)不到足夠的老師來(lái)搞小班授課。這種錯(cuò)位，聽(tīng)起來(lái)就像是“科技飛速發(fā)展，但人的工作越來(lái)越古怪”。

也許有一天，我們真的會(huì)走到那一步：社會(huì)中到處是AI完成的自動(dòng)化流程，而“真正值錢(qián)”的，是那些必須由人完成的1%瑣碎工作，可能是要遛狗、要簽字、要面對(duì)面說(shuō)一句“我在這里”的角色。這些工作看似不起眼，卻變成了不可替代的“黃金任務(wù)”。

如果真是這樣，那我們未來(lái)的勞動(dòng)力市場(chǎng)可能會(huì)出現(xiàn)一批很奇特的職業(yè)——看上去像遺留物，但它們卻扮演著關(guān)鍵角色。也可能因此誕生一些我們今天想都想不到的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和政治聯(lián)盟。

不過(guò)那一天還沒(méi)來(lái)，眼下我們?cè)撟龅娜匀皇桥�力提高生產(chǎn)力。這才是讓社會(huì)變富的根本，哪怕它會(huì)帶來(lái)一些混亂、意想不到的副作用。

       原文標(biāo)題 : AI都能看片子了，放射科醫(yī)生為什么卻成了香餑餑？