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　　目前，我们处在上述过程的第一阶段/数字化还未全部完成，第二阶段/算法驱动蓬勃兴起的阶段。第一阶段/数字化就是互联网时代和移动互联网时代。电脑帮人类实现了固定场景下日常活动的数字化，手机帮人类实现了移动场景下日常活动的数字化。这个阶段的本质特点是物理世界的数字化，但是思考和决策还是需要人脑来做，数字世界起到的最大的作用是匹配，极大提高了匹配的效率。在第二阶段，思考和决策可以由算法来做，同时算法可以交付工作成果；其启动点是算法拥有了接近人类的思维能力，在中长期，算法将拥有叫人类更优的思维能力。我们目前正处在第二阶段中，算法开始具备泛化地交付工作能力的临界点上。第二阶段给人类经济活动带来的贡献，将远超过第一阶段。

　　2025年，在人类社会数字化的进程中，是一个重要的时间点。这一年AI（泛化）交付工作的能力开始超过人类。从GPT-3开始，AI具备通用泛化的完成工作的能力以来，如果按人类的智商基准来评估，AI的智商一直是低于人类的。用人类的智商测试门萨测试来评估AI的推理能力，可以作为一个参考。2025年之前的主流模型，如GPT-3.5、GPT-4o、Grok-3、Llama 3、Mistral、智谱AI的GLM-4等，其智商均低于100，也就是人类的平均水平。所以当我们使用这些模型，以及基于这些模型开发的AI应用的时候，我们会感觉这些产品“有点笨”，还不能很好地满足我们的需求。但是2024年底特别是2025年以来发布的模型，如OpenAI o3、Gemini 2.0、Gemini 2.5 Pro、Claude 4、DeepSeek R1等，其智商水平已经超过了人类平均水平100，从实际表现看，不少模型已经来到了110以上的区间。这些模型的智商，已经相当于人类中排名靠前的水平，甚至是前10%的水平，或者是名校学生的智商水平（对于从事经济活动的AI而言，更好的评估基准是专门来评估其从事经济活动的能力，我们可参考对于AI来说通用的“图灵测试”，将这一评估基准初步定义为“经济图灵测试”。关于“经济图灵测试”的具体标准将在后续文章中展开）。比如OpenAI o3被评价达到“天才级”水平，而字节的豆包模型也在2025年中国高考试卷考试中取得了可以被清华北大录取的成绩。这也就是为什么从用户使用体验来看，24年底以来的很多AI agent“好用了”，出现了不少效果出众的AI agent。

　　当前，AI在交付的工作主要集中在代码、计算机、数学、文生图/视频、设计、教育、线上销售等纯线上工作，以及机械化、重复性的脑力工作如笔记整理、发票整理、账目整理等工作。以Anthropic于今年5月发布的Claude 4模型为例，在客户测试中，进行编程的Claude Opus 4可以自主运行7个小时。根据Anthropic的预测，到今年年底，Claude 4模型将拥有能完成接近初级工程师一天工作量的软件工程智能体，实现全天候工作。在AI经济的早期，成千上万个专门用途的agent将被构建出来，成为AI经济在万千个垂直行业的基础设施，而这些基础设施都可以用AI Coding来构建完成。可以预见，接下来将有大量AI Coding全天候自动工作，搭建上述垂直行业agent，以及相关的网站等。

　　对于“无劳动力供给限制”这个话题，我们其实并不陌生，发展经济学做过深刻的探讨。威廉·刘易斯在1954年发表的《劳动无限供给条件下的经济发展》，提出了具有重大影响的发展中国家的“二元经济”模型，刘易斯也因此后来获得诺贝尔经济学奖。从当时的观察看，在劳动无限供给的条件下，伴随农产品产出的提高，劳动力价格基本没有上涨，从而农产品产出提高带来的利益，主要由下游的购买方享有。如果这一模型在AI应用时代仍然成立的话，那会是全球消费者的福音。但是这一模型在当前能否完全成立，特别是在目前AI基础模型主要为少数公司所掌握的背景下，未来AI工作能力能否平价地输出给整个经济系统，需要从业者和研究人员继续做细致的工作。我们希望以对人类最佳的前景，推导出当下最合适的实践路径。

　　人类终将解决其经济问题！一百年后的今天，“进步国家”确实已经实现了凯恩斯的预言（Fabrizio Zilibotti整理了全球经济的长期增长表现，覆盖168个国家，时间跨度为1950年到2000年。根据凯恩斯的预言，要在2030年达到当时英国人均收入的四到八倍，经过人口加权之后的平均增长率最高为2.1%，而二十世纪后五十年的这个增长率实际上是2.9%，只需要50年就可以实现凯恩斯预言中收入增加四倍的下限。如果按照2.9%这个增长率持续增长一个世纪，人们的收入水平将有1930年的十七倍之多，这个水平远远超过了凯恩斯预言中的上限。见Fabrizio Zilibotti, “Economic Possibilities for our Grandchildren 75 Years After: A Global Perspective”, in Lorenzo Pecchi and Gustavo Piga eds., Revisiting Keynes Economic Possibilities for our Grandchildren, The MIT Press, 2008.），发展中国家尚在努力当中。凯恩斯没有预料到的是，1946年以来计算机的发展，将人类经济活动带入了又一个新的阶段，在2025年，非人类的机器，已经具备泛化地完成工作的能力，无限劳动力供给带来的“非稀缺经济”，再次加速了“人类解决其经济问题”的进程。

　　人类迄今为止所取得的进展，主要是运用理性、使理性起作用所得到的。但是在经济活动当中，作为经济主体的人们，其非理性行为大量存在。行为经济学对此进行了较为深入的研究。赫伯特·西蒙提出了“有限理性”，认为受制于现实资源，个体难以达到完全理性（赫伯特·西蒙：《管理行为》，詹正茂译，北京：机械工业出版社，2013年）。 行为经济学发现人们往往知道正确的选择却仍然做出错误的行为，相关的理论包括前景理论（人们在面对相同数量的得失时心理感受和行为的不对称）、禀赋效应（以前景理论为基础，认为人们在决策中对利害的权衡是不均衡的）、跨期选择（在跨期选择的情况下，人们的长期理性选择能力值得怀疑）、心理账户（消费者会将资金按来源或用途划分为不同心理账户，导致对相同金额的货币产生非替代性认知差异）、输者赢者效应（投资者对过去的输者组合过分悲观，对过去的赢者组合过分乐观）等。George Loewenstein发现人们做出的决策并非只受成本和收益分析的影响，而是受推理、情感和成本收益相结合的“多重模式”影响（L. George, “The Creative Destruction of Decision Research”, Journal of Consumer Research, 2001,28(3):499-505.）。

　　在计算机参与到“收集信息-决策”两个步骤之后，上述情况可能会发生变化。计算机的记忆能力可以突破上述当世人类的经验范围和阅读范围的限制，将人类历史上出现过有记载的各类事实和观点都纳入到记忆当中。对于那些在自己个人的生活经验、经济活动中并不频繁、但是在历史上多次出现的情景/问题，人们将有能力寻求历史上出现过的优秀解法，而不用像一直以来那样局限于当世所见范围内可见的解法。个人所生活的具体时空中稀有但难忘的体验，可能是历史的大数据里可归纳的经典，这也是可以调出而复现的。在经典研究领域，这是常见的情况；但是在人类生活的绝大多数领域，这是未见的。人类将第一次可以既生活在自己物理上所属的当世的横截面上，又生活在历史的纵轴当中，对于任何问题，人类将可以既向当世求解，又向历史求解，因此有机会寻求一个“时空最优解”。

　　本质上，“数字层”是人类理性化的又一个重大进展，是一个新出现的虚拟层，全面辅助人与物理世界的互动，进一步提高人类“收集信息-决策-行动”全链条的理性化程度。这可能会是继希腊文明、文艺复兴和启蒙运动之后的人类历史上第三次大的理性化浪潮。希腊文明作为第一次理性化浪潮，提出了理性是人区别于动物的最重要的品质、是人最应该发展的品质（柏拉图在《理想国》中提出灵魂有三部分：理性、意志、欲望。真正正义的人，是理性统治全身。亚里士多德指出只有理性活动才是“人的专属功能”）。但是受制于当时的科学水平，希腊文明看到了正确的方向，但是没能实现出结果。其后西方世界经历了漫长的中世纪，直到文艺复兴和启蒙运动，再次把理性置于人与自然互动关系的最重要的位置上。结合技术进步，这一次理性化浪潮产生了工业革命，也在经济、政治、文化等各个方面塑造了今天的西方社会和现代世界。在前两次理性化浪潮中，越来越多的人把“理性”置于人和世界关系中最重要的位置。在目前第三次理性化浪潮中，每个人都可以被“数字层”辅助而获得理性能力，正如前文所展开论述的那样。我们会看到，经过两千多年的发展，整个蓝色星球，遍布着理性的力量。