一种力量怎样找到用途自然规律决定一种技术能做什么却不决定人类会拿它做什么中间隔着“可计价的想象”。资本更青睐有尺子衡量的想象如爱迪生的电灯以煤气照明估值快速获得华尔街资金而摩尔斯的电报缺乏现成市场参照靠国会拨款才建成示范线路。这表明没有现成市场尺度的未来更难获首笔验证资金有可参照品类则更易融资。八十年的距离1800年伏打获得持续电流1831年法拉第得到感应电流到1882年爱迪生建成商业中央电站历经八十年。期间电虽有诸多用途但彼此孤立缺乏日常标准化供给。这提醒我们要区分发现技术能力和发明围绕该能力的活动电的用途需逐步探索。电报第一个大用途也是最陌生的一个摩尔斯作为画家受电磁铁启发发明电报。但前期因无法估值需求难以获得私人投资后靠国会拨款建成线路私人资本才涌入。这说明一个用途的需求无法估值时难以获得市场投资。爱迪生想象有了尺度四十年后爱迪生宣布做电灯时目标明确以取代煤气灯为参照设计整套系统其想象有煤气照明市场作为锚点迅速获得投资。与摩尔斯对比爱迪生的“可计价的想象”更易融资。既有品类是想象的定价参照资本市场虽有想象力但不同未来的可估值程度不同。既有品类为想象提供可观察的支出规模、已有顾客群体和现成语言使想象有参照更易估值。而真正的新活动缺乏这些只能依靠个人信念。市场擅长配置有估值锚点的未来不擅长给无锚点的未来定价。用途生用途电力发展中早期用途借助旧品类获得估值如电灯借助煤气照明、电动机借助蒸汽机、电车借助马拉有轨车。真正新的东西出现较晚且通过替代锚、可行性扩张和用途累积三种机制发展。电力革命缓慢是因为缺乏统一大旧品类提供总尺子只能逐项寻找用途。走向人工智能之前通用技术出现时其搜索方向受出生时可借尺子影响。电力出生时几乎无尺子可借向外寻找用途耗时八十年而人工智能出生时面对现代经济中最昂贵、普遍且账目清晰的认知劳动有巨大账单可借寻找用途有方向。人工智能第一次看见的世界2022年底大规模使用能用自然语言对话的模型后迅速出现程序员助手、客服机器人等产品。这些产品针对现有经济活动以工资单为参考通过可查到的乘数估值属于爱迪生式想象。人工智能出生时借到的尺子与电力出生时无总尺子不同人工智能像工作的人认知劳动是其可参照的尺子。它一出生就有巨大账单发明者可直接从账单中寻找用途市场可发现可估值需求。数太大了现有市场太大人工智能公司无需寻找新品类也能发展这减少了寻找新品类的激励。与电力时代发明家被迫向外寻找新用途不同人工智能早期可专注于账单内用途。方向为什么会自我加强电力的物理性质不受用途影响但人工智能的能力受使用方向影响。使用方向通过资本投入、数据反馈和能力验证等环节影响下一代模型形成闭环。这导致人工智能在可验证领域进步明显而在账单外领域投入和能力不足。人工智能读过已有的世界人工智能从人类记录中成长继承了职业分类、行业划分等先验知识这使其倾向于已有的品类对未命名活动了解较少。转译成本的坍塌电力从能力到用途需转译者成本高尝试用途的人少而人工智能接口为自然语言转译成本低几亿人可直接尝试用途这是一股向外的力量。两股力量人工智能面临向内和向外两股相反力量。向内力量来自训练模型的公司、投资基金和部署企业受账单影响向外力量来自个人和小团队因转译成本坍塌而产生。问题在于人工智能用途最终会集中还是分散。人工智能的“电器时代”可能已经开始只是我们还看不见人们感受的电力革命是具体电器背后的电网使发明新用途变为发明新电器降低了参与门槛增加了发明人数。人工智能已有电网雏形发明“电器”成本更低更多人可参与但模型接口不稳定限制了发展。看不见的电器许多人工智能“电器”是私人流程无公司、产品、行业代码和单独收入不被视为创新但已改变经济行为。宏观统计难以发现这些私人用途创新而电力时代的大产业也多从琐碎用途发展而来。上层向弯底层外拓人工智能上层受账单牵引能力建设集中底层使用者分散尝试私人“电器”无需证明市场规模。两层之间有通道底层实验用上层能力底层用法传开后可能成为上层新锚但筛选是关键。当发明不再稀缺筛选开始稀缺电力时代制造电器成本高筛选在生成前进行人工智能时代生成成本低筛选负担转移到生成后。筛选需要模型之外的知识大模型降低了试验成本但筛选仍昂贵。极小的需求有了自己的工具每个人都有现有行业未定义的小需求过去因规模小未得到满足。现在人工智能使定制成本接近零极小需求有了通用生产工具人工智能时代的新品类可能藏在这些私人用法中但需通过筛选。谁站在市场之外电力时代向外搜索靠站在市场之外的人人工智能时代大学、公共实验室等有探索自由但使用的是市场公司训练的有方向的模型向外搜索开始容易但走远难。全民Token当前公共政策补贴已识别用途而全民Token可将用途探索预算交给每个人让人们尝试未命名用途。它类似科研经费可扩大用途搜索范围改变模型反馈方向。设计上需保证额度跟随人、结算合理、保护隐私和知识产权。全民Token与传统消费券评价方法不同应关注新使用者、私人流程使用和复制情况等。谁来运行全民Token全民Token可由受严格监管的私人企业清算该企业需统一计量单位、保护隐私、保障使用者知识产权并提供一系列服务。它能降低筛选和扩散成本与大模型公司业务不同未来可能成为人工智能用途市场的基础设施但不能形成垄断。替代很快重组很慢技术寻找用途后还需建立生产形式。用途探索分替代已有投入、满足新需求和重写生产形式三层第三层最慢但收益最大。电动机进厂的头三十年电动机1890年前后性能良好但工厂最初只是用大电机替代蒸汽机连接天轴生产形式不变电气化生产率收益未充分显现。工厂重建以后20世纪20年代拆除天轴后工厂按电力重新设计如机床独立配电、厂房布局优化等生产率明显加速。这表明重写生产形式收益大但比替换投入慢。人工智能仍然在给旧工厂装电机当前人工智能用于辅助现有岗位提高工作速度但岗位、流程和组织形式未改变类似把电机接在天轴上生产率收益有限。围绕人的认知建成的世界也围绕责任建成现代社会制度部分因人类认知有限设计也用于解决激励、责任等问题。人工智能可降低信息处理成本但不一定降低验证和担责成本可能增加审批层级。长期来看需探讨制度中节约认知和配置责任的部分如何受人工智能影响。厂房会老人会保卫自己的厂房电力时代旧工厂重建因厂房折旧和人员更替而组织形式折旧慢因其持有人会抵抗变革且周围互补因素多。人工智能时代旧组织可能长期不变新组织可能突然出现。一个奇怪的时间表人工智能能力进步快任务替代快但组织重组慢最大收益可能在组织重组阶段。当前讨论多关注前两者应关注生产形式重写。类比断掉的地方电力和人工智能的类比在三处靠不住。一是电无历史人工智能有先验知识既倾向已有品类也知晓未满足的愿望但需筛选判断价值二是电不受使用影响人工智能的通用性受训练影响其使用方向可能改变通用性能力转移不均匀三是电不会提建议人工智能会参与用途探索但不能决定用途价值最终选择仍由人决定。人工智能面临向内和向外两股力量其未来发展取决于这两股力量的较量目前无法确定它是只替代旧工作还是创造新产业。