最近สองบทความก็ได้รับความนิยมอย่างมาก

Charles I. Jones (Stanford GSB + NBER นักเศรษฐศาสตร์ชั้นนำที่ศึกษาการเติบโตทางเศรษฐกิจระยะยาว เขียนถึงวงการวิชาการ) ในบทความ 《A.I. and Our Economic Future》 ให้ความเห็นว่า: AI จะเปลี่ยนแปลงเศรษฐกิจอย่างมาก แต่กระบวนการน่าจะเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไป
กรอบแนวคิดของเขาเน้น “ลิงก์อ่อน” — การเติบโตทางเศรษฐกิจขึ้นอยู่กับส่วนที่ยากที่สุดในการทำให้เป็นอัตโนมัติในระบบ ดังนั้นแม้ AI จะเพิ่มประสิทธิภาพของงานหลายอย่างได้ 10 เท่า/100 เท่า GDP ก็อาจไม่ระเบิดขึ้นพร้อมกันในทันที
การเติบโตจะเกิดขึ้น แต่ช้ากว่าที่ตลาดคาดหวัง
ในอีกด้านหนึ่ง Citrini Research (สถาบันวิจัยกองทุนเฮดจ์ฟันด์เชิงมหภาคของสหรัฐฯ สำหรับเทรดเดอร์/ผู้จัดการกองทุน; ในบทความกล่าวถึงนักวิจัยและนักวิเคราะห์มหภาค Alap Shah) ในบทความ 《The 2028 Global Intelligence Crisis》 (ซับไตเติลเป็น “การทดลองทางประวัติศาสตร์การเงินจากอนาคต”) ใช้มิติเวลาที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง: มองไปที่การกำหนดราคาสินทรัพย์ ผลกระทบต่อการจ้างงาน การส่งผ่านเครดิต และความเสี่ยงด้านสภาพคล่องในอีก 24 เดือนข้างหน้า
แก่นของคำเตือนคือ หากความเร็วในการแทนที่ด้วย AI เกินกว่าความสามารถในการรองรับของตลาดแรงงาน นโยบาย และระบบการเงิน ก็จะเกิด “GDP ผี” — ผลผลิตในบัญชีเพิ่มขึ้น แต่รายได้ไม่ได้ไหลไปยังผู้บริโภคทั่วไป ความต้องการอ่อนแอลงในทางตรงกันข้าม สุดท้ายอาจส่งผลให้ความกดดันต่อการจ้างงานในกลุ่มคนทำงานระดับขาวกลายเป็นแรงกดดันต่อรายได้ SaaS หนี้สินเอกชน ทุนประกัน และความเปราะบางของระบบการเงินโดยรวม
จุดที่น่าสนใจที่สุดของสองบทความนี้คือ พวกเขาพูดถึงความเป็นจริงเดียวกัน แต่กลุ่มเป้าหมายและคำตอบต่างกัน
Jones เขียนสำหรับนักเศรษฐศาสตร์ ซึ่งสนใจเส้นทางการเติบโตระยะยาว 20–50 ปีและสมดุล; Citrini เขียนสำหรับผู้เข้าร่วมตลาด ซึ่งสนใจในอีกไม่กี่ไตรมาสถึงสองปีข้างหน้า ว่ากำไรของบริษัท ราคาสินทรัพย์ และความเสี่ยงด้านเครดิตจะปรับตัวใหม่อย่างไร
ดังนั้นดูเหมือนว่าข้อสรุปจะตรงกันข้าม แต่จริงๆ แล้วเป็นการบรรจบกันของ “ตรรกะการเติบโตระยะยาว” กับ “ตรรกะผลกระทบระยะสั้น”
ความแตกต่างที่แท้จริงไม่ใช่ “AI จะเปลี่ยนแปลงการจัดสรรอย่างไร” แต่เป็น “ความเร็วเท่าไหร่” ทั้งสองฝ่ายต่างก็ยอมรับว่า AI จะเพิ่มผลตอบแทนจากทุนและลดสัดส่วนรายได้จากแรงงานบางส่วน แต่ถกเถียงกันว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่เกิดขึ้นช้าๆ ใน 50 ปี หรือเป็นการปรับราคาที่รุนแรงและเสร็จสิ้นภายใน 5 ปี
ถ้าเป็นอย่างหลัง สังคมยังมีเวลาในการปรับตัวด้วยการฝึกอบรมใหม่ นโยบายเปลี่ยนแปลง และการรับอุตสาหกรรมใหม่เข้าไป ถ้าเป็นอย่างแรก ระบบหลายอย่าง (การจ้างงาน สินเชื่อ สวัสดิการสังคม การประเมินมูลค่าสินทรัพย์) อาจไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลง
นี่คือเหตุผลที่ตลาดวันนี้มีจุดอ่อนที่ซ่อนอยู่: หลายคนมองแค่การกำหนดราคาว่า “AI เพิ่มประสิทธิภาพ → กำไรบริษัทเพิ่มขึ้น → ราคาหุ้นขึ้น” แต่ไม่ได้พิจารณาอย่างจริงจังว่า “ความต้องการมาจากไหน” คนที่ถูก AI แทนที่ก็เป็นส่วนหนึ่งของความต้องการบริโภคเช่นกัน
การตัดสินใจเชิงเหตุผลของบริษัท (การปลดพนักงาน เพิ่มประสิทธิภาพ ขยาย AI) รวมกันอาจกลายเป็นปัญหา “กับดักนักโทษ” ในระดับมหภาค
《A.I. and Our Economic Future》 พูดถึง “AI จะนำไปสู่การเติบโตที่สูงขึ้น แต่ต้องใช้เวลา”
《The 2028 Global Intelligence Crisis》 พูดถึง “ถ้าระยะเวลาถูกบีบอัด การเติบโตยังไม่แพร่กระจาย ความเสี่ยงอาจมาถึงก่อน”
ดังนั้นนี่ไม่ใช่การต่อสู้ระหว่างถูกหรือผิด แต่เป็นการต่อสู้ของเวลา สิ่งที่ควรประเมินใหม่อย่างแท้จริงไม่ใช่แค่หุ้น AI แต่เป็นโมเดลการแจกจ่ายรายได้ การกำหนดราคาสินทรัพย์ การวางแผนสินเชื่อ และระบบสวัสดิการสังคมที่สร้างอยู่บนสมมติฐาน “แรงงานด้านความรู้ของมนุษย์เป็นทรัพยากรที่หายากในระยะยาว”