硅谷的AI创业潮，其实是一场大型的资源错配

2025年1月到5月间，斯坦福大学的研究团队完成了一项本应在AI热潮开始时就进行的调查。他们采访了1500名美国员工和52名AI专家，评估了104个职业 中的844项具体任务。这项由经济学家Erik Brynjolfsson和Yijia Shao领导的研究，第一次系统地量化了一个简单却被忽视的问题：人们到底想要什么样的 AI？ 在这844项职业任务中，研究者让员工们用1到5分评价他们对AI自动化的渴望程度。结果呈现出一幅复杂的图景： 仅有7.11%的任务得分大于等于4分——意味着员工希望大部分由AI来接管；另有6.16%的任务得分在2分以下，表明员工强烈抵触自动化。总体而言， 46.1%的任务获得了3分以上的正面评价，但这个看似中性的数字掩盖了巨大的行业差异。 在计算机和数学领域，超过半数的任务受到欢迎；而在艺术、设计和媒体领域，这个比例骤降至17.1%。更关键的发现在于，当研究者将这些员工需求数 据与硅谷的实际投资流向对比时，一个令人不安的错配模式浮现了出来。 研究团队创造性地构建了一个"需求-能力"矩阵，基于员工的自动化意愿（Aw(t)）和AI专家评估的技术可行性（Ae(t)），将所有844项任务划分为四 ...