人工智能占据新闻头条，人们对其既着迷又恐惧，两种情绪不相上下。空想家宣称它将释放人类潜能，怀疑者则警告它会淘汰工作岗位、破坏社会稳定，并迫使政府大规模发放救济。

有人认为，人工智能预示着“后工作时代”的到来，数十亿人将因此失业。但“人工智能会终结经济”的担忧并非源于经济学原理，而是对奥地利学派基本理论的误解。

技术只会改变人类配置资源的方式，却无法消除稀缺性、价值属性或创业精神。人类行为的基本原则始终不变：

人工智能或许会颠覆某些职业，但绝不可能推翻经济学中那些不可改变的规律。

稀缺性始终存在

奥地利学派经济学以“人类行为公理”和“稀缺性不可避免”为理论起点。正如路德维希·冯·米塞斯在《人类行为》中所阐述的：

“手段必然始终是有限的，即相对于人类希望用它们实现的目标而言，手段是稀缺的。若非如此，人类就无需针对这些手段采取任何行动。当人类不再受限于可用物品数量不足的约束时，行动便失去了存在的必要。”

这一基础性洞见揭示了对人工智能的恐慌为何站不住脚。

即便人工智能能实现99%现有任务的自动化，稀缺性依然会存在——因为人类的欲望是无限的，而满足欲望的手段始终有限。

人们仍需“节约使用资源”：在相互竞争的目标中做出选择、分配时间与资本、为不同需求划分优先级。

人类行为的本质，就是运用稀缺的手段去实现有价值的目标。人工智能或许能拓展可用手段的范围，但它无法消除“资源节约”这一根本问题——而所有经济现象，正是源于这一问题。

每个人都面临独特的处境、偏好与约束，任何中央权威都无法完全理解这些个体特征。人工智能非但没有解决这种复杂性，反而加剧了它——它创造出更多需要个体判断和创业探索的选择与机遇。

主观价值理论驳斥**“以就业为核心”的思维误区**

人工智能相关讨论中，最顽固的谬误莫过于将“就业”与“价值创造”画等号。批评者认为，若机器取代工人，财富便会随之消失。这种观点暴露了对奥地利学派价值理论的根本误解。

正如米塞斯所解释的：“价值并非事物固有的属性，不存在于物品本身之中。价值存在于我们内心，是人类对自身所处环境条件的反应方式。”

默里·罗斯巴德进一步阐释了这一主观价值理论：经济价值源于个体通过行动展现出的偏好排序，而非劳动投入或物质属性。

罗斯巴德指出：“我们只能基于实际行动推导出特定的价值排序；对于未通过实际行动展现的那部分价值排序，我们无从知晓。”

一项任务由人类完成，并不比由人工智能完成具有本质上的优越性。价值的高低，完全取决于它在多大程度上满足消费者需求，以及满足需求所需的成本——这一点通过自愿交换和市场价格得以体现。

这一洞见彻底推翻了人工智能悲观论背后的“劳动总量谬误”（即认为社会可用劳动总量固定，机器会夺走人类工作）。

用自动化取代枯燥的重复劳动，并不会摧毁价值；相反，它会将稀缺的人类劳动力重新配置到“更高价值的活动”中——而“更高价值”的标准，正是消费者通过市场价格表达的偏好。

无论是通过人类劳动、人工智能，还是两者的创新结合，只要能找到更好的方式满足人类需求，创业者就会得到市场的回报。

创业精神与不确定性

主流经济学分析执着于“风险管理”，而奥地利学派则强调创业者作为“不确定性承担者”的独特角色。

米塞斯明确区分了二者：

“与所有行动者一样，创业者本质上是投机者。他要应对未来的不确定状况，其成败取决于对不确定事件预判的准确性。若他对未来形势的理解出现偏差，便会走向失败。创业者利润的唯一来源，是他比其他人更能准确预判消费者未来需求的能力。”

人工智能非但没有削弱这种创业职能，反而使其得到强化。通过降低实验、研发和产品开发的成本，人工智能拓展了创业探索的范围。

如今，单一个体就能验证过去需要整个团队才能推进的市场假设。这一方面加大了“服务消费者”的竞争压力，另一方面也通过“盈利与亏损”机制，加速了市场的纠错过程。

创造性破坏与资本重新配置

奥地利学派资本理论解释了为何技术引发的岗位替代会创造财富，而非摧毁财富。资本品与劳动力是“异质性要素”，必须根据消费者偏好所揭示的“最高价值用途”，不断进行重新配置。

米塞斯指出：“市场经济是建立在生产资料私有制基础上的分工社会体系。每个人的行动都是为了自身利益，但所有人的行动在满足自身需求的同时，也旨在满足他人的需求。”

市场通过价格体系和创业者对利润的追求，协调这种资源重新配置。

历史证据为奥地利学派理论提供了支撑。农业机械化使超过90%的劳动力从农业中解放出来，投入其他领域，且并未造成永久性失业。工业革命同样改变了手工业生产模式，同时创造了前所未有的繁荣。

每一次“创造性破坏”浪潮都遵循米塞斯所描述的模式：市场调整期间出现暂时性岗位替代，随后，在市场价格的协调作用下，资源流向更具价值的用途，最终带来更高的生产率和生活水平。

人工智能是这一持续过程的新篇章。当前的人工智能应用已展现出这一模式：自动化客服催生了人工智能训练与管理领域的机遇；算法交易增加了对量化分析师和系统架构师的需求；机器学习取代了常规数据分析工作，却创造了模型开发与解读相关岗位。

这种持续的资源重新配置，依托的正是米塞斯所指出的——分工体系下经济协调不可或缺的市场机制。

知识问题与中央计划

弗里德里希·哈耶克关于“分散知识”的洞见，解释了为何政府试图“管控”人工智能转型的努力很可能失败。

正如哈耶克所言：“经济学的奇妙任务，是向人们证明，对于自己认为能够设计的事物，他们实际了解的程度远比想象中要低。”

中央计划者无法获取“隐性知识”——这种知识具有情境特异性和质性特征，存在于个体对自身处境与偏好的认知中。

在技术快速变革时期，“知识问题”会变得尤为突出。政策制定者无法预测哪些人工智能应用将被证明最具价值、哪些技能将成为关键、消费者会如何调整偏好以适应新可能。

只有市场的“分散化探索过程”——在价格信号、盈利激励和竞争压力的引导下——才能协调这些复杂的适应过程。

即便拥有先进的计算能力，中央权威也无法复制市场的信息处理能力，因为他们无法获取“主观价值评估”——而市场价格正是源于这种评估。

人工智能或许能提升计算能力，但它无法解决“聚合与协调分散主观知识”这一根本问题。

政策启示：选择自由，拒绝干预

政府干预很可能会阻碍而非推动人工智能的有益应用。

“全民基本收入”、“工作保障计划”、“再培训项目”等提议，体现的正是米塞斯与哈耶克所证明的“理论上存在缺陷、实践中适得其反”的计划思维。

这些干预措施会扭曲引导资源配置的市场信号：补贴失业工人留在过时行业，会阻碍经济进步所需的资本重新配置；价格管制与监管会削弱创业者探索人工智能创新应用的动力；再分配方案将资源从生产性用途转移到政治支持群体手中，降低整体财富创造效率。

相反，“自由放任”路径——保护财产权、交换自由、稳健货币、合同执行，让市场力量协调调整过程——才是更优选择。这一框架能最大化创业探索空间，同时确保资源根据“消费者主权”所决定的“最高价值用途”流动。

隐私与数据控制权

除经济层面的变革外，人工智能真正令人担忧的问题在于隐私与数据控制权。大多数人工智能模型会捕捉并存储用户分享的所有信息，且往往会应政府要求提供这些数据。

因此，个人向人工智能系统披露的信息，几乎难以真正保密。尽管“枫树人工智能”（Maple AI）等注重隐私的加密模型试图保护用户数据，但它们能否与大型企业支持的、更庞大的闭源模型竞争，仍未可知。

这种不确定性背后，是奥地利学派经济学家能够识别的深层市场现实：“显性偏好”（人们声称的偏好）往往与“隐性偏好”（通过行动展现的偏好）相悖。

尽管人们普遍表达对隐私和监控的担忧，但市场始终更青睐“最便捷、功能最强的人工智能系统”，无论其数据处理方式如何。用户持续涌向那些“提供卓越功能但大量收集个人信息”的平台，这表明大多数消费者更看重性能与便捷性，而非数据保护。

此时，真正的担忧在于政府的投机行为：创业创新最终能否满足“以隐私为首要需求”的潜在市场需求？市场是否会继续优先考虑功能而非保密性？这一问题尚无答案，唯有时间与消费者选择能给出解答。

结论

人工智能会颠覆行业、替代岗位，但它无法消除根本的经济现实：人类行为、稀缺性、主观价值与创业计算。

我们不应将人工智能视为经济的“摧毁者”而恐惧，而应将其视为创业者将更高效满足消费者需求的又一工具。

对人工智能的合理应对，不应是政府管控，而应是“制度性谦逊”——维护自愿交换的法律框架，让市场力量探索人工智能的“最高价值应用”。

无论技术环境如何变化，经济规律始终发挥作用。人工智能或许会改变稀缺性、价值与创业精神的具体表现形式，但它永远无法消除这些人类行为的根本属性。