混亂的工作：人工智慧無法觸及的領域

《混亂的工作：人工智慧無法觸及的領域》是由經濟學家Luis Garicano（芝加哥大學布斯商學院）、Jin Li（香港大學）和Yanhui Wu（香港科技大學）合著的新書。該書旨在糾正近年來關於AI將迅速取代大部分白領工作的普遍誤解。作者們認為，許多工作之所以難以被AI自動化，並非因為技術能力的限制，而是因為這些工作本質上具有“混亂性”——它們涉及複雜的協調、談判、組織政治和人際互動，而這些正是當前AI無法有效處理的領域。

書中以一個生動的家庭場景開篇：假設你的AI代理幫你更換了更便宜的網路供應商，並預訂了完美的度假屋。但接下來發生的事情才是關鍵——你可能需要與伴侶協商，因為他們已經改變了昨晚商定的計劃；或者與室友解決洗碗的糾紛；或者處理孩子突然不想去上游泳課的情況。在這個微觀組織中，你實際上是管理者，需要分配稀缺資源、決定分工、進行談判。這裡的瓶頸不是資訊，而是家庭政治——確保決策被所有人接受並執行。家庭生活，和其他任何人的一樣，可以是“混亂”的。

作者指出，所有知識工作都沿著同一條維度變化：混亂程度。一端是明確定義的單任務——比如根據郵件中的工資單用規則填表得出結果。另一端是複雜任務的集合：運營工廠或管理家庭，這些工作很難預先指定，並且充滿衝突。沿著混亂譜系，AI協助或替代人類的能力各不相同。AI容易替代簡單、清晰的任務，但難以替代混亂的工作。

2026年2月，微軟AI部門負責人告訴《金融時報》，大多數白領任務將在“未來12到18個月內被AI完全自動化”。作者們認為這樣的預測是錯誤的，不是因為AI不強，而是因為做出預測的人不瞭解大多數白領工作者每天實際在做什麼。未來並非只由技術塑造。理解AI的後果需要經濟學推理：關於稀缺性、互補性和瓶頸、訊號和激勵，以及工作的組織。這些是作者使用的概念。具體的例子會過時，但這些概念不會。

該書獲得了多位重量級經濟學家的讚譽。哈佛商學院的Raffaella Sadun教授稱讚該書將組織經濟學應用於AI與工作的關係，提出了關於採納激勵、學習激勵和技能配置的深刻問題。諾貝爾經濟學獎得主Bengt Holmström指出，當智慧變得廉價時，判斷、協調、信任和責任變得更加有價值，這是價格理論的絕妙應用。Google DeepMind的AGI經濟學主任Alex Imas稱這是AI時代工作未來領域的必讀書。MIT的David Autor強調，混亂工作涉及政治、外交和人際挑戰，因此將持續存在。喬治梅森大學的Tyler Cowen認為AI不會導致大規模失業，這本書是最好的解釋。Stripe CEO Patrick Collison和中國招聘平臺智聯招聘CEO Evan Guo也給予高度評價。

總而言之，《混亂的工作》提供了務實而樂觀的視角：世界並不缺少需要解決的問題。只要人們帶來判斷力、決心以及為不可預測結果負責的意願，就不會被取代，反而會比以往任何時候都更需要。這本書不僅為經濟學家而寫，也為任何希望在AI時代規劃職業的人提供了指導。