當 AI 什麼都能做，什麼會變稀缺？

The Neuron · 2026-05-03

原文連結： What gets scarce when AI does everything?

摘要

• Alex Imas 認為，AI 讓商品生產更便宜之後，經濟不會消失，只是稀缺性會轉移。
• 他用 Starbucks 當例子：當標準化與自動化做到極致，顧客反而更在意手寫杯註、陶瓷杯與座位感。
• 文章主張，真正會變貴的是帶有人味、故事、身份感與排他性的東西。
• 隨著收入上升，消費會往 relational sector 移動，也就是教育、照護、款待、表演與工藝等人類參與本身就是價值的一部分的服務。
• 他用實驗結果指出，排他性會明顯抬高願付價格，而 AI 介入會削弱這種 exclusivity premium。
• 這個框架不只是「AI 不會搶光工作」的安慰劑，而是在重寫未來工作會往哪裡重新分配。

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在工業化以前，產品很難和製作者分開。替你織衣服的人、替你烤麵包的人，通常是你認識的人；他們的技巧、名聲與產品本身綁在一起。經濟交易帶有明顯的社會成分，而且這個社會成分本來就是消費體驗的一部分。

工業生產改變了這件事。它把工藝拆成標準化、可重複的步驟，讓勞工按照預先設計好的流程執行，最後生產出一種新的東西：commodity form。產品的價值被放在產品本身，而不是做出它的人。一張桌子就是一張桌子，一支手機就是一支手機。你現在看的螢幕可能在一個國家設計、另一個國家製造、零件來自世界各地，但這些通常不會影響你買它、用它時的感受。

Marx 用很有負載的語言描述這個過程。他認為 commodity form 建立在 exploitation 之上，也就是資本家可以支付低於勞工產出價值的薪資。之所以做得到，是因為資本主義生產建立在 alienation 之上：勞工被切離自己的勞動成果、製作過程，最後也被切離彼此。原本屬於一個人的工藝，變成抽象的「labor power」，像原料一樣被買賣。對 Marx 來說，這是資本主義最深的病灶；但對經濟學家和現代世界來說，commodity form 也是巨大繁榮的引擎。兩件事可以同時成立：commodity form 創造了驚人的財富，但也讓每個產品背後的人變得不可見，最後變得可替代。

這大概也是多數人想像 AI 會對經濟做的事。若機器能做人類能做的一切，寫簡報、生成圖片、作曲、讀放射影像並做診斷，那人類就會在各種生產環節被取代，工作會直接消失。勞動會被資本替代。

David Autor 和 Neil Thompson 在近期一篇重要論文中反駁了這種直線想像。他們認為 AI 不只會消滅工作，也會重塑人類專業的經濟價值。他們的框架區分同一個職業裡的 expert tasks 和 inexpert tasks。當自動化拿掉比較簡單的任務，剩下的工作會更專門、薪資上升、能勝任的人變少；但當自動化拿掉比較難的任務，工作反而變得更容易進入、就業擴大、薪資下降。同一種技術，會因為它自動化的是工作中的哪一部分，而導向完全相反的勞動市場結果。

不過 Autor 和 Thompson 也提出一個更嚴峻的可能：AI 進步到讓人類專業完全失去經濟價值。到那時，AI 會消除 labor scarcity，製造 Herbert Simon 所說的「intolerable abundance」。生產自動化不再只是管理一場勞動力轉換，也不能再靠過去幾次自動化經驗來處理；社會需要新的工具，在缺少傳統勞動市場支撐的情況下，維持社會組織、所得分配與民主穩定。

Imas 想討論的是另一種情境：即使自動化真的能複製人類生產與它產出的 commodities，人類勞動也不一定消失。許多分析把既有經濟當成固定前提：有一組工作、一組商品與服務；如果同一組商品與服務可以由更便宜的機器生產，那機器就取代人，工作就消失。但結構變遷的經濟學，加上人類偏好的深層特徵，指向另一個結果：當人變有錢，他們不只想要更多 commodities，也會想要那些在標準意義上不是 commodities 的東西。

產品裡的社會面向，例如關係、身份、排他性，也就是 René Girard 所說欲望裡的 mimetic properties，會在人們的基本需求被滿足後變得更重要。對這些特性的需求，會把人類元素重新帶回生產流程，也把工作一起帶回來。

如果這個判斷正確，AI 不只是自動化 commodity economy。它會觸發某種新東西：post-commodity economy。在這種經濟裡，越來越多支出會流向那些價值無法和提供者本人切開的商品與服務。當年讓 40% 美國勞動力離開農場、轉進工廠與辦公室的力量，會再次把勞工從可自動化的 commodity production 推向 Imas 稱為 relational sector 的地方。這是人力密集、provenance 豐富、有時帶有工藝性的經濟區塊；人在其中不是成本，而是商品或服務價值的一部分。稀缺不會消失，只會搬家。

Imas 強調，這不是第一次有人提出類似論點；他自己、Seb Krier、Adam Ozimek 和 Philip Trammell 都寫過相近方向。這篇文章的目標，是把這個論證講得更精確。他先從經濟體如何回應巨大生產力衝擊，也就是 structural change 談起；接著加入 behavioral microfoundation，說明建立在 mimetic preferences 上的排他性與身份欲望，為什麼會讓 artisanal goods 具有特別高的 income elasticity；再用一個簡單模型推出預測：自動化部門在 GDP 中占比縮小，relational sector 則成長。

他的主張比最強版本的 labor-share story 窄。Imas 不是說勞動總份額一定上升，甚至也不是說一定維持現狀；它很可能會隨自動化下降。他要談的是富裕經濟裡的 sectoral reallocation：當 AI 讓 commodity production 變便宜，支出與就業會轉向那些 income elasticity 高、且人類參與仍帶有價值的部門。換句話說，就算勞動份額下降，relational sector 仍可能是經濟中相當大的一塊。更重要的是，relational sector 的需求性質，也使勞動不至於在整體經濟中縮到零。

這套框架最適合用在已開發世界，因為所得上升能支撐這場轉換。對那些經濟建立在替富裕國家生產 commodities 的開發中國家來說，畫面會更複雜，也可能更令人擔心。

從農業到工廠，再到…

經濟學研究的是在限制之下做決策，也就是稀缺性。若前沿 AI 真的能把幾乎所有人類生產都壓到極低邊際成本，經濟學不會因此失效，只是稀缺的種類會改變。對未來經濟的任何討論，第一個問題都不是「AI 能做多少」，而是「什麼會變稀缺」。

Imas 先拿 Starbucks 當例子。這家市值約 1120 億美元的公司，賣的是現代經濟裡最標準化的產品之一，理論上也最容易被自動化。過去幾年，Starbucks 確實一路把咖啡製作流程做得更機械化，但最後卻發現這條路走過頭了。CEO Brian Niccol 反而回頭強調手寫杯註、陶瓷杯、還有「坐下來待久一點」的店內體驗，因為這些小細節與招待感，才真的拉高顧客滿意度。

這不是偶然，而是大規模自動化的經典路徑：農業先被機械化，接著工廠化，最後大量人力往服務業移動。1900 年，美國有約 40% 的勞動人口在農業；今天不到 2%。人沒有少吃，反而吃得更多，但因為食物越來越便宜，支出比例下降，勞動力就被推往製造業與服務業。農業變得更有效率，卻在 GDP 中變得更小。

這背後的正式模型來自 Comin、Lashkari 與 Mestieri 在 2021 年的 Econometrica 研究。他們指出，需求不是 homothetic 的。人變有錢之後，不會按照比例買更多每一樣東西，而是把支出轉向 income elasticity 更高的部門。農業因為再怎麼吃都有限，收入彈性低；服務業則不同，總有更好的餐廳、更好的體驗、更貼心的醫師。更關鍵的是，他們估計 income effects 解釋了超過 75% 的結構變化模式，價格效果只占大約四分之一。

Imas 的重點是，AI 不只會把商品化生產做得更便宜，還會把這個結構變化推得更遠。當商品部門被 AI 壓低價格，真正在膨脹的會是那些和人類參與綁在一起的部門。這套想法也不是第一次被提起；他自己先前、Seb Krier、Adam Ozimek 和 Philip Trammell 都曾寫過類似方向，只是這次要把論證講得更完整。

關係型部門與慾望

要理解這件事，得先看人到底怎麼被欲望驅動。傳統經濟模型常假設需求是獨立形成的：我喜歡一杯咖啡，是因為它的口味、速度或便利性。但當基本需求被滿足後，事情就複雜了。René Girard 稱之為 mimetic desire，也就是我們不只想要東西本身，還想要別人也想要、卻不一定拿得到的東西。

這種比較式的慾望，從 Augustine 的 libido dominandi、Hobbes 的榮耀競爭，到 Rousseau 的 amour propre，其實一直都在同一條思想脈絡裡。人不只想活得舒服，還想被看見、被承認、甚至被羨慕。

Dave Hickey 用更白話的方式說過類似的事：有些人買 Armani，不是因為它比較保暖，而是因為品牌、故事、聲望與可辨識性本身就是價值。人付錢買的，不只是一件衣服，而是衣服背後那套社會意義。工業化可以複製功能，卻很難複製 provenance，也就是「這東西是誰做的、怎麼做的、為什麼稀缺」。

這就是為什麼那些帶有比較性與排他性的商品，會在收入提高後變得更有價值。人越富，越不只是想買功能，而是想買「別人也想要，但不是誰都拿得到」的東西。

Imas 和 Kristof Madarasz 的實驗支持這點。他們把受試者放進一種情境：同樣的商品，如果有一部分人會被排除在外，願付價格就會大幅上升，幾乎翻倍。這不是單純的稀缺提示，也不是因為大家知道東西比較少，而是因為「別人拿不到」本身就提高了價值。

在 2022 年的 BLS Consumer Expenditure Survey 裡，最高收入五分位家庭的總支出約是最低收入五分位的 4.3 倍；但在外食、娛樂、教育這類人味更強的類別，差距往往更大。這也正好說明，收入越高，支出越容易往 relational goods 傾斜。

後來他們又和 Graelin Mandel 合作，看 AI 介入會怎麼改變創意作品的價值。結果很清楚：人類創作的作品，在 exclusivity 下可多出 44% 的價值；帶有 AI 介入的作品，只有 21%。一旦人們覺得這件作品本來就可被無限複製，排他性溢價就掉了很多。

這個邏輯不只適用於藝術。教育、照護、招待、心理諮商、托育、指導、在地服務，甚至很多工藝工作，價值的一部分就是「由一個具體的人來提供」。人的判斷、記憶、溫度、在場感，都是產品的一部分。這些就是 Imas 所說的 relational sector。

商品經濟的終點？

如果 AI 真的把商品生產壓到很低成本，會發生什麼事？直覺答案是：商品經濟會一路被推到終點，變成一個幾乎沒有人的世界。更細一點看，答案其實沒有那麼悲觀，也沒有那麼線性。

當商品部門自動化後，價格下降，實質所得上升；而收入越高，人就越會把支出轉向高收入彈性的部門。若 relational sector 的人味仍然是價值本身的一部分，這些部門就會吸走更多支出與就業。Baumol’s cost disease 這時候不是 bug，而是 feature。因為人類服務相對更難自動化，所以它們會越來越貴，也就吸納越來越多勞動力。

Saffron Huang 的觀點被 Imas 拿來當作很好的補充：當商品變得便宜之後，真正貴的反而會是人類提供的服務。對未來的消費者來說，今天的奢侈品，可能就是明天的日常用品，而那些日常用品會越來越像「有真人在場」的東西。

這裡值得小心的是，這不等於「去商品化」或「去資本主義」。一位手工裁縫、老師或導遊，仍然可能是在替資本生產與服務，只是人類元素變成了價值核心，而不是附帶成本。Imas 的主張比較窄：AI 會降低商品部門的支出占比，拉高帶有人味的部門占比，但不代表整個勞動都會消失。

需求崩塌再看一次

這也接上他之前對「AI 會不會導致負成長」的討論。若 AI 讓大部分勞動都被替代，而工資份額一路下滑，經濟確實有可能出現需求崩塌：有錢的人早就飽了，失去收入的人又買不起東西，整體需求就會縮。

但 mimetic desire 讓這個劇本沒那麼容易成立。因為這類需求不是很快就會飽和的。人只要越富，就越會想要那些具有故事性、身份感、排他性與人味的東西。只要這種偏好持續存在，需求就會往 relational sector 移動，而不只是卡死在更便宜的商品上。

這不代表沒有上限，而是說，經濟的「洩壓閥」比很多人想像的大。當商品變得超便宜，支出不一定消失，而是轉向人更在意的地方。

未來的工作

如果這個模型成立，未來最耐久的工作不會是監控 AI 系統或 prompt engineering。那些比較像過渡期角色，屬於自動化部門內部的配套工作。真正穩定的工作，會落在 relational sector，也就是人本身就是產品的一部分的地方。

已經在長大的類型包括：護理師、治療師、老師、精品健身教練、私人主廚、量身訂製裁縫、工藝啤酒師、現場表演者、靈性引導者、托育人員，以及大量款待與地方服務業。這些部門合起來，在美國今天就已經雇用了將近 5000 萬人。未來還會長出新的職業，例如 experience designers、human-AI collaboration artists、provenance certifiers、community curators。很多現在還叫不出名字，就像 1940 年的人也不會知道今天 6/10、也就是六成職業，當時還不存在。

最常見的反對意見是：不是每個人都能當藝術家。Imas 的回答其實很直接：重點不是變成 Picasso，而是成為那個讓產品看起來像「是為某個人、由某個人做出來」的人。當技術把某種生產變得很便宜，經濟不會垮，只會改組；它會往技術最難把價格壓下去的地方移動。

另一種觀點

Imas 也承認，這套論點和 Philip Trammell 那種「勞動可能成為奢侈品」的推演不同。Trammell 問的是，在資本繼續累積、機器製造出越來越多變體的極限狀態下，勞動份額會不會一直高。Imas 問的是另一個更現實的問題：在富裕經濟裡，當商品生產變便宜後，支出和就業會往哪裡移動？

他認為，歷史的經驗支持收入效應才是主因。產業結構變化不只是因為某部門變便宜，而是因為人一富起來，就真的會想要不同的東西。Hubmer 的研究也指出，高收入家庭會把更多支出放在勞動密集型商品與服務上；這代表經濟成長本身，就會把需求推向更有人味的部門。

他還補了一個很實際的觀察：有錢人現在就已經在買 relational products 了。手工衣服、手工藝術、手工料理、能被別人拿來談論的體驗，這些都不是只買功能，而是買故事、關係與可見的人的痕跡。

歷史上，很多 artisanal 工作確實消失了，但那不代表需求不存在，只代表廉價商品把功能需求吃掉了。等商品便宜到一定程度，消費就會往帶有人味的地方再移動一次。從這個角度看，AI 不是把人類工作整個清空，而是在重排哪些工作會值錢。

註釋

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延伸觀察：稀缺不是消失，而是換形狀

這篇最有意思的地方，不是它安慰人說「AI 不會讓大家失業」，而是它把問題重寫成「誰會因為 AI 而變貴」。如果 AI 把可複製的東西做得更便宜，那真正值錢的就會變成人的在場感、信任感、審美判斷與社會意義。

對正在做 agent、workflow、內容或服務設計的人來說，這其實很重要。因為下一輪的產品差異化，可能不再只是誰能把任務自動化，而是誰能把人放回流程裡，而且放得剛剛好。太去人化，價值會掉；太手工化，又可能失去規模。真正難的會是找到那條線。

換句話說，AI 也許不是把工作都吃掉，而是逼每個人重新回答一個老問題：哪些部分該讓機器做，哪些部分非得由人來做，才算真的有價值。