硅谷最红经济学家:人类 vs AI,差距到底有多大?

最近,Tyler Cowen,乔治梅森大学教授、硅谷最受欢迎的经济学家之一,在一次访谈中说:

如果让 GPT-5 和我一起参加经济学考试,我会输。

这句话暴露的,不是技术细节,而是 AI 和人类能力差距的真实处境:从“辅助工具”到“直接对手”的跨越。

Cowen没有制造恐慌。他不关心“AI对齐”或“模型意识”这些热门话题。他关心更现实的问题:

当 GPT-5 能考赢经济学教授,你的文凭还值钱吗?

当 AI 能创作、写作、讲故事,你的创作还算人类专属吗?

当大多数认知工作可被替代,什么才是真正的护城河?

Cowen 的答案是:未来不会被替代的,不是有学历的人,而是“懂人”的人。

这篇文章,我们跟随 Cowen 的视角,回答三个现实问题:人和 AI 差距有多大?会改变什么?我们怎么赢?

第一节|Cowen说:我考不过GPT-5

“如果 GPT-5 和我参加一场 100 道题的经济学考试,我会输。”

这话出自Tyler Cowen。他是乔治梅森大学经济学教授,硅谷最受欢迎的思想者之一,播客《与Tyler对话》的主持人。他不是 AI 专家,却是最早看清 AI 对人类认知冲击的人之一。

这次访谈中,主持人问他:“如果你和 GPT-5 一起做经济学考试,谁会赢?”

Cowen 没有任何犹豫,回答是:“我会输。”

接着他补了一句:虽然经济学不只是答题,但这已经说明了很多。

这不是说 Cowen 被取代了,而是说知识的边界正在被重新划定

在他看来,一个事实越来越清晰:GPT-5 的知识广度和答题准确性,已经超过了绝大多数大学教授。

主持人随后追问:你是说 GPT-5 比大多数经济学家强?

Cowen点头表示:它也许不如前五名专家,但绝对可以击败大部分教授。你甚至可以问哈佛、斯坦福的终身教职人员同样的问题,GPT 很可能会赢。

这就是他的核心判断:

我们正在进入一个新阶段。不是 AI 能不能辅助教学,而是在知识本身上超越了教师。

这意味着什么?AI 不只是工具,它已经开始动摇知识型岗位的根基。

而 Cowen 自己呢?

“我快退休了,不需要一份新工作。但如果我是30岁,我会非常担心。”

AI 战胜专家不是第一次,但专家主动承认“我输了”,却很少见。

第二节|怕 AI,不如怕自己不值钱

Cowen 承认 GPT-5 会赢过他,但他并不把这看成灾难。

他真正担心的,不是 AI 有多厉害,而是人类太容易骗自己。

在访谈里,他一开始就把话挑明了:我不太在乎对齐问题,我更担心我们的教育、法律、职业体系,完全跟不上了。

这句话是什么意思?

Cowen 的意思是:问题不是哪个模型太强,而是我们对自己的工作方式、社会制度、知识结构,有太多不愿面对的东西。

他说,AI 最值得注意的地方,不是它会反叛,而是它让人类暴露出自己的能力边界。

就像教授自认为“有知识”、学生以为“上了大学就有出路”、律师相信“我的工作复杂到 AI 搞不懂”。但现在不是了。

其实我们早就该反思教育、文凭、职业认证这套旧体系了。GPT-5 只是加快了这个过程。

问题出在哪?

Cowen举了大学的例子:大学已经没法调整了。不是AI打乱了大学,而是大学本身就动不了。没人有权限改课程,没人愿意面对变化。

而且这种跟不上,不只体现在大学。

Cowen 还提到AI研发领域:过去模型训练完,人类需要几个月评估、写报告。现在?模型每天晚上自动迭代。

人类还在为上一代模型写报告,新一代已经上线了。

主持人问他,那你担心的是模型能力吗?

Cowen 摇头:不是。我担心人类反应太慢。模型在进化,人类还在适应上一代。

但有意思的是,人们嘴上说怕AI,行动却不怕。

他还引用自己常用的一个标准:看人怎么花钱。

如果你真的觉得 AI 会毁灭人类,你会把钱花在哪?你会囤食物、换职业、储备现金。但大多数人并没有这么做,说明大家心里其实知道,AI 并没有那么可怕。

他们真正怕的,是被 AI 证明自己没什么用。

这就是 Cowen 提出的情绪归属谬误(mood affiliation):人会先有情绪,再去找符合情绪的理由。

他说:

“你看很多 AI 悲观论者,像是在享受一种我比别人聪明的感觉。他们觉得自己知道别人不知道的秘密。”

这不是冷静的分析,而是在维护自己的优越感。

Cowen 不否认 AI 带来风险,但他特别强调:我更担心坏人用 AI 干坏事,远远超过 AI 自己觉醒。

真正的问题,不是 AI 夺权,而是人类用它的速度和方式,完全不受控。

GPT 能做很多人自以为不可替代的事情,而人类社会的节奏、教育、法律、认证体系,都还活在 10 年前。

它赢得不只是考试,而是把人的“价值盲点”暴露了出来。

第三节|AI不会替Taylor Swift,但会替你

Cowen 不担心 AI 取代世界级创作者。他说得很直接:人们会永远想做 Taylor Swift 的粉丝,而不是某个机器人的。

但他也不留情面地指出:做音乐谋生的那一大批人,就业机会会迅速萎缩。

这不是唱衰某个行业,而是他揭示的一个社会结构变化:

AI 不会消灭创意产业,但它会把“中间层”压得越来越窄。

不只是音乐,写作、讲故事、平面设计、播客、视频剪辑,这些原本靠中等能力就能拿到工作的人,现在最容易被模型顶替。

因为生成模型有几个天然优势: 训练数据多,表达能力强 输出速度快,不喊价、不疲惫、不需要灵感,也不会讨价还价

主持人提到,他自己已经看不出 Instagram 或者 Tiktok 上很多视频是不是 AI 生成的。

Cowen 回应得很平静:对啊,那说明人类已经很难感知这个差异了。

换句话说,对于那些标准化的创意工作,比如写推广文案、设计海报、剪辑视频,AI 已经做得足够好,而且更快、更便宜。

你以为的独特技能,AI 已经做到七八成。

那谁能留下?

Cowen 举了自己的例子:我写博客的时候,如果贴出一段 GPT 输出,读者会生气。他们要的是“Tyler Cowen”这个人,而不是内容本身。

这就说明:内容可以被复制,但人不行。

但对大多数创意工作者来说,Cowen 给的建议是:

你还想靠写作、画画、做视频维持收入?那你就必须比模型更有辨识度、更能建立连接。

主持人追问:那岂不是只有最顶尖的人才能留下?

Cowen 没反驳,他反而强化了这个逻辑:Taylor Swift 是巅峰。但她之下还有成千上万的创作者,有的是画家,有的是播客,他们的受众没那么大,却也建立了人和人之间的信任关系。

关键在于,这些人都有一个共同点:有独特的个人风格。

那些靠套路和基础技能的创作者呢?

他说:

“那些最基础的创意工作,如果只是靠重复和熟练度,最好是让 AI 来做。这反而能把人从'低价值的创造力'里解放出来,去追求真正有辨识度的表达。”

所以 Cowen 没说 AI 抢了人类饭碗。他说的是:

AI 消除了“平庸创作者”的生存空间。你要么有辨识度,要么就会被直接忽视。

第四节|Cowen建议:AI时代要“更有人味”

Cowen 说他不会被 GPT 取代,不只是因为懂得多,而是因为他懂人。

在这场访谈里,主持人问他:如果 AI 继续升级,最有价值的人会是谁?

Cowen 没有说懂技术的人,也没有说学历高的人,而是:

能打动人、连接人、影响人的人。

这背后是一条他早在 2013 年就写进书里的判断:未来最有价值的,是那些有魅力、懂人、能建立关系的人。

他说这句话的时候,GPT 连个雏形都没有。但现在,它被印证得越来越清楚。

为什么?

因为越是 AI 强的时代,信息会泛滥,但真实的人际连接会稀缺。

  • 它能生成内容,但它建立不了信任。
  • 它能模仿风格,但它打动不了人心。

Cowen 自己就是例子:我 63 岁了,我可能考不过GPT,但我不担心。因为我不需要经济学知识本身,我靠的是和人打交道的能力。

这不是玩笑,而是他对整个社会的判断:AI 处理的是信息,人类活下来靠的是关系。

那年轻人该怎么准备?

Cowen 的建议是:不要只盯着成绩和证书。真正的教育是有互动的场景,而不是单向的讲课。

他甚至直言:大学不一定还能撑很久,尤其当 GPT 的答案比教授还好,而学校还在装作没看见的时候。

那为什么哈佛、斯坦福还存在?

因为它们提供的不是知识,而是“高质量的社交平台”。

这就是现实:在 AI 横扫一切“标准流程”的今天,人和人的连接,反而成了最不可复制的竞争力。

所以他劝年轻人:

“不是去拼专业分数,而是去建立更多有温度的人际关系。不是去卷那些模型能做的事,而是去培养魅力、学会影响人、建立真实的连接。”

因为这些,才是 AI 真正学不会的。

结语|不是赢过AI,而是活出人类的路子

Cowen说:“我会输,但我不会被取代。”

这就是答案。

AI 在知识、速度、准确度上,已经赢了大多数人。

但它赢的,都是可以标准化的东西。

而人类的价值,恰恰在那些不标准的部分。

  1. 有辨识度的表达
  2. 能打动人的魅力
  3. 真实的人际连接

这些,才是 AI 学不会的。

所以别和 AI 比速度,别和 AI 拼知识储备。

活成一个真实的、有温度的、让人记得住的人。

这才是你该赢的那一场。

原文链接:

https://www.youtube.com/watch?v=1YUboDJGhIc&t=4s

https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2025/04/o3-and-agi-is-april-16th-agi-day.html

https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2025/02/why-i-think-ai-take-off-is-relatively-slow.html

https://www.businessinsider.com/economist-tyler-cowen-warns-students-unprepared-for-ai-economy-2025-8

来源:官方媒体/网络新闻

本文来自微信公众号“AI 深度研究员”,作者:AI深度研究员,编辑:深思,36氪经授权发布。

发布时间:2025-10-27 12:00