เราทุกคนต่างกังวลว่าจะถูกแทนที่ด้วย AI แต่สิ่งที่ Citrini ลืมไปในการคาดการณ์วันสิ้นโลกคืออะไร?

บทความที่ยอดเยี่ยมสามารถทำให้ตลาดสับสนระหว่าง "การคาดการณ์สถานการณ์" กับ "คำทำนายความเป็นจริง"

วันที่ 22 กุมภาพันธ์ 2026 รายงานชื่อ "The 2028 Global Intelligence Crisis" ได้จุดชนวนให้เกิดกระแสในโซเชียลมีเดียและตลาดการเงิน โดยมีจำนวนการเข้าชมสูงกว่า 27 ล้านครั้ง ในวันที่มีการเผยแพร่รายงาน หุ้นของ IBM ร่วงลง 13% ในขณะที่ราคาหุ้นของ DoorDash, American Express, KKR และบริษัทอื่นๆ ลดลงมากกว่า 6%

รายงานนี้เขียนโดย James van Geelen ผู้ก่อตั้ง Citrini Research นักวิจัยวัย 33 ปีคนนี้มีผู้ติดตามบน X มากกว่า 180,000 คน และ Substack ของเขาติดอันดับ 1 ในหมวดผู้เขียนด้านการเงิน โดยเน้นการวิจัยหุ้นส่วนตัวและเศรษฐกิจมหภาคทั่วโลก มีสไตล์โดดเด่นในการวิเคราะห์ข้ามสินทรัพย์และการเชื่อมโยงแนวขวาง พอร์ตการลงทุนจริงของเขามีผลตอบแทนเกิน 200% ตั้งแต่ปี 2023 รายงานนี้ใช้รูปแบบการคาดการณ์สถานการณ์ โดยสมมติอนาคตในปี 2028: AI แทนที่แรงงานคอปกขาวจำนวนมากภายในเวลาเพียงสองปี ส่งผลให้การบริโภคหดตัว สินทรัพย์ซอฟต์แวร์ผิดนัดชำระหนี้ การหดตัวของสินเชื่อ และในที่สุดก็ผลักดันเศรษฐกิจเข้าสู่สภาวะผิดปกติที่ "ความเจริญรุ่งเรืองทางเทคโนโลยี" และ "ภาวะถดถอยทางสังคม" อยู่ร่วมกัน Van Geelen ระบุไว้ตอนต้นบทความว่า: "บทความนี้พูดถึงสถานการณ์ที่เป็นไปได้ ไม่ใช่คำทำนาย" แต่ตลาดเห็นได้ชัดว่าไม่มีเวลามากพอที่จะแยกแยะความแตกต่างทั้งสองนี้

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าสนใจมากกว่าความตื่นตระหนกในตลาดระยะสั้นคือการอภิปรายอย่างกว้างขวางที่บทความนี้จุดประกายในช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมา ตั้งแต่แวดวงวิชาการไปจนถึงแวดวงการลงทุน จากวอลล์สตรีทไปจนถึงอินเทอร์เน็ตจีน มีบทความตอบรับมากกว่าสิบบทความจากมุมมองที่แตกต่างกันปรากฏขึ้นมา มากกว่าที่จะเชื่อข้อสรุปสุดขั้วเพียงอย่างเดียว บางทีเราอาจจะสามารถประกอบภาพอนาคตที่ชัดเจนขึ้นจาก "ความแตกต่างและการทับซ้อน" ของมุมมองจากทุกฝ่าย

Citrini พูดอะไรบ้าง

เส้นทางตรรกะในบทความของ Citrini ไม่ซับซ้อน: ความก้าวหน้าทะยานของความสามารถของ AI นำไปสู่การแทนที่ตำแหน่งงานคอปกขาวจำนวนมาก → การว่างงานเพิ่มขึ้นทำให้การใช้จ่ายของผู้บริโภคหดตัว → ผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่มีโครงสร้างโดยมีรายได้จาก SaaS เป็นสินทรัพย์พื้นฐานเผชิญกับคลื่นการผิดนัดชำระหนี้ → การหดตัวของสินเชื่อแพร่กระจายไปสู่ระบบการเงินที่กว้างขึ้น → เศรษฐกิจตกอยู่ในสภาวะผิดปกติที่ "ความเจริญรุ่งเรืองทางเทคโนโลยี" และ "ภาวะถดถอยทางสังคม" อยู่ร่วมกัน

แต่ละขั้นตอนของห่วงโซ่เหตุผลนี้ไม่ได้เกิดขึ้นลอยๆ แต่การเชื่อมโยงพวกมันจากต้นจนจบและคาดการณ์ไปสู่วิกฤตอย่างราบรื่นนั้น ต้องการสมมติฐานเบื้องต้นที่ค่อนข้างรุนแรงหลายประการ

มีหลายวิธีในการแยกวิเคราะห์ห่วงโซ่นี้ เราอาจจะพิจารณาตามสามประเด็นย่อยหลัก นั่นคือ ความเร็วและขนาดของการแทนที่แรงงาน กลไกการส่งผ่านของการพังทลายของอุปสงค์ และความเป็นไปได้ของวิกฤตการเงิน ตามลำดับ เพื่อดูว่ามุมมองที่แตกต่างกำลังถกเถียงกันเกี่ยวกับแต่ละขั้นตอนอะไรบ้าง

ไม่พังไม่สร้าง

จุดเริ่มต้นของการคาดการณ์ของ Citrini คือการแทนที่แรงงานคอปกขาวจำนวนมากโดย AI ในเรื่องเล่าของเขา กระบวนการนี้เร่งตัวอย่างรวดเร็วระหว่างปี 2026 ถึง 2028 โดยผู้ประกอบวิชาชีพในสาขาต่างๆ เช่น กฎหมาย การวิเคราะห์การเงิน การพัฒนาซอฟต์แวร์ และบริการลูกค้าได้รับผลกระทบเป็นกลุ่มแรก

การเปลี่ยนแปลงในส่วนแบ่งการใช้จ่ายของบริษัทในซัพพลายเออร์โมเดล AI และแพลตฟอร์มแรงงานออนไลน์ จัดกลุ่มตามระดับการเปิดรับ AI ของอุตสาหกรรม

มีหลักฐานสนับสนุนมุมมองของ Citrini จริง การศึกษาเชิงประจักษ์โดย Bick, Blandin และ Deming ที่อิงตามข้อมูลการใช้จ่ายของบริษัท แสดงให้เห็นว่าหลังจากการเปิดตัว ChatGPT บริษัทที่มีการเปิดรับ AI สูงสุด (นั่นคือบริษัทที่มีส่วนแบ่งการใช้จ่ายในตลาดแรงงานออนไลน์มากที่สุดก่อนหน้านี้) เพิ่มการใช้จ่ายให้กับผู้ให้บริการโมเดล AI อย่างมีนัยสำคัญ ในขณะที่ลดการใช้จ่ายในตลาดแรงงานออนไลน์ลงประมาณ 15% สิ่งที่น่าสังเกตคือ การแทนที่นี้ไม่ใช่ "การแลกเปลี่ยนมูลค่าเท่ากัน" — ทุกๆ 1 ดอลลาร์ที่บริษัทลดการใช้จ่ายในตลาดแรงงานลง เพิ่มการใช้จ่ายด้าน AI เพียง 0.03 ถึง 0.30 ดอลลาร์เท่านั้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI กำลังทำงานในปริมาณเท่ากันด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าแรงงานมนุษย์มาก

แต่ Citrini อาจประเมินความเร็วของการเปลี่ยนแปลงสูงเกินไป ผู้โต้แย้งยกตัวอย่างอุตสาหกรรมนายหน้าอสังหาริมทรัพย์ของสหรัฐอเมริกา แม้ว่าเทคโนโลยีจะมีศักยภาพในการลดจำนวนนายหน้าอย่างมากมายานแล้ว แต่อุตสาหกรรมนี้ยังคงจ้างงานคนมากกว่า 1.5 ล้านคนจนถึงทุกวันนี้ ความเฉื่อยของระบบ กำแพงกฎระเบียบ และการต่อสู้ผลประโยชน์ภายในอุตสาหกรรม ก่อตัวเป็นแนวป้องกันที่แข็งแกร่งกว่ามากเมื่อเทียบกับเทคโนโลยี เขาเชื่อว่า Citrini ประเมินค่าความต้านทานของ "โมเมนตัมเชิงสถาบัน" ต่ำเกินไปอย่างร้ายแรง

ผู้โต้แย้งอีกคน อ้างอิงการศึกษาของ Kimball, Basu และ Fernald ในปี 1998 ชี้ให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในประวัติศาสตร์มักเป็นสิ่งกระตุ้นเชิงบวกต่อด้านอุปทาน — ในระยะสั้นอาจมาพร้อมกับการปรับโครงสร้างการจ้างงาน แต่ในระยะยาว มันสร้างพื้นที่ผลผลิตมากกว่าที่มันทำลายตำแหน่งงาน

ในความเป็นจริง เมื่อมองย้อนกลับไปที่การแพร่กระจายของเทคโนโลยีทั่วไปในแต่ละรอบ กระบวนการจากห้องปฏิบัติการไปสู่การแทรกซึมในวงกว้างมักช้ากว่าความเร็วในการพัฒนาของตัวเทคโนโลยีเองเสมอ ไฟฟ้าใช้เวลา 30 ปีในการเพิ่มอัตราการครอบครองจาก 5% เป็น 50% ของครัวเรือน โทรศัพท์ใช้เวลา 35 ปี แม้แต่สมาร์ทโฟนที่แพร่กระจายเร็วที่สุดก็ยังต้องการ 5 ปี ความสามารถทางเทคโนโลยีของ AI อาจเพียงพอที่จะปฏิวัติอุตสาหกรรมหลายแห่ง แต่ช่องว่างระหว่างความสามารถทางเทคโนโลยีกับการดูดซับของสถาบัน ไม่เคยถูกเติมเต็มด้วยความสามารถนั้นเอง

ขั้นตอนสำคัญที่สองของเรื่องเล่าของ Citrini คือการหมุนวนลงของอุปสงค์: การว่างงาน → รายได้ลดลง → การบริโภคหดตัว → กำไรของบริษัทลดลง → การเลิกจ้างเพิ่มเติม

Citrini สับสนระหว่างภาวะเงินฝืดด้านอุปสงค์และภาวะเงินฝืดด้านอุปทานในขั้นตอนนี้ อันแรกหมายถึงกำลังซื้อของผู้บริโภคหดตัว ส่วนอันหลังคือความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีกดดันต้นทุนการผลิต — การลดราคาที่ขับเคลื่อนโดย AI โดยพื้นฐานแล้วใกล้เคียงกับอันหลังมากกว่า คล้ายกับวิถีราคาของผลิตภัณฑ์อิเล็กทรอนิกส์และบริการสื่อสารในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา นักวิเคราะห์บางคน เชื่อว่าปฏิทรรศน์เจวอนส์จะยังคงมีผล: เมื่อ AI ลดต้นทุนของบริการต่างๆ เช่น ที่ปรึกษากฎหมาย การวินิจฉัยทางการแพทย์ การพัฒนาซอฟต์แวร์ ลงอย่างมาก อุปสงค์ที่ถูกกีดกันจากกลุ่มคนจำนวนมากเนื่องจากราคาสูงในอดีตจะถูกปลดปล่อยออกมา ปริมาณรวมจะไม่หดตัว แต่จะเติบโตอย่างรวดเร็ว ในเวลาเดียวกัน "ปฏิทรรศน์โมราวัก" ก็จะมีผลเช่นกัน สำหรับเครื่องจักร สิ่งที่ยากจริงๆ มักไม่ใช่การให้เหตุผลเชิงตรรกะที่ลึกซึ้งหรือการค้นหาข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่กลับเป็นการเคลื่อนไหวร่างกาย การรับรู้ทางประสาทสัมผัส และการสื่อสารทางอารมณ์ที่มนุษย์คุ้นเคย ซึ่งหมายความว่าตำแหน่งงานที่ใช้แรงงานกายภาพและงานบริการที่ต้องการการรับรู้ที่ละเอียดอ่อน อาจมีความยืดหยุ่นมากกว่าที่เราคิด

แต่ปฏิทรรศน์เจวอนส์อาจล้มเหลวได้เช่นกัน Alex Imas ศาสตราจารย์เศรษฐศาสตร์จากมหาวิทยาลัยชิคาโกเสนอว่า หาก AI ทำให้งานส่วนใหญ่เป็นอัตโนมัติ และส่วนแบ่งของรายได้จากแรงงานในรายได้รวมลดลงอย่างรวดเร็ว แล้วใครจะซื้อสินค้าและบริการที่ผลิตขึ้นมาอย่างมีประสิทธิภาพเหล่านี้? นี่สัมผัสกับกลไกการกระจายตัวเอง เมื่อความสามารถในการผลิตมีแนวโน้มเป็นอนันต์และอุปสงค์ที่มีประสิทธิภาพมีแนวโน้มกระจุกตัว สิ่งที่เราเผชิญอาจไม่ใช่ภาวะถดถอย แต่เป็นความไม่สมดุลที่หนังสือเรียนเศรษฐศาสตร์ยังไม่ได้พูดคุยอย่างเพียงพอ — ความอุดมสมบูรณ์ทางวัตถุที่ไม่สามารถเข้าถึงได้

มองเห็นบางส่วน

ส่วนที่มีการข้ามขั้นตอนมากที่สุดในการคาดการณ์ของ Citrini คือการส่งผ่านจากการจ้างงานไปสู่วิกฤตการเงิน ในเรื่องเล่าของเขา ผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่มีโครงสร้างโดยมีรายได้จาก SaaS เป็นสินทรัพย์พื้นฐาน (เขาเรียกว่า "Software-Backed Securities") ประสบกับการผิดนัดชำระหนี้อย่างกว้างขวางในคลื่นการเปลี่ยนแปลงของ AI ก่อให้เกิดการหดตัวของสินเชื่อที่คล้ายกับปี 2008

อย่างไรก็ตาม ผู้วิจารณ์ชี้ให้เห็นว่า เมื่อเทียบกับปี 2008 อัตราส่วนหนี้สินของภาคธุรกิจในสหรัฐอเมริกาในปัจจุบันมีสุขภาพดีกว่ามาก และระบบธนาคารหลังจากผ่านการปฏิรูป Dodd-Frank และการทดสอบความเครียดหลายรอบแล้ว ก็แข็งแกร่งกว่าสมัยนั้นมาก

เมื่อเทียบกับช่วงก่อนเกิดวิกฤตเศรษฐกิจปี 2008 ตัวชี้วัดความยืดหยุ่นต่างๆ ของระบบการเงินสหรัฐอเมริกาในปัจจุบันได้รับการปรับปรุงอย่างมาก: อัตราส่วนเงินกองทุนระดับ 1 ของธนาคารเพิ่มขึ้นจาก 8.1% เป็น 13.7% อัตราส่วนหนี้ครัวเรือนต่อรายได้ที่ใช้จ่ายได้ลดลงจาก 130% เป็น 97% อัตราสินเชื่อที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ลดลงจาก 1.4% เป็น 0.7%

แม้ว่าบางบริษัท SaaS จะเผชิญกับรายได้ที่ลดลงจริงๆ ขนาดของพวกมันก็ไม่เพียงพอที่จะก่อให้เกิดวิกฤตสินเชื่อเชิงระบบ Nick Smith อดีตผู้เขียนคอลัมน์การเงินของบลูมเบิร์กเชื่อว่า Citrini ทำผิดพลาดทั่วไปในขั้นตอนนี้: การคาดการณ์เชิงเส้นจากผลกระทบระดับจุลภาคของอุตสาหกรรมไปสู่ความเสี่ยงเชิงระบบระดับมหภาค สำหรับการพังทลายของอุปสงค์ คำตอบที่ Smith ให้คือนโยบายการคลัง หากการว่างงานเพิ่มขึ้นอย่างมากจริงๆ รัฐบาลมีความสามารถเต็มที่และเต็มใจที่จะพยุงอุปสงค์ผ่านมาตรการกระตุ้นทางการคลังขนาดใหญ่

ความสามารถในการตอบสนองของสถาบันดูเหมือนจะถูกประเมินต่ำเกินไปเช่นกัน ตัวอย่างเช่น การตอบสนองนโยบายในช่วง COVID เมื่อวันที่ 11 มีนาคม 2020 WHO ประกาศการระบาดใหญ่ เพียง 16 วันต่อมา CARES Act มูลค่า 2.2 ล้านล้านดอลลาร์ก็ได้รับการลงนามและมีผลบังคับใช้ ภายในหนึ่งปีต่อมา สหรัฐอเมริกาประกาศใช้มาตรการกระตุ้นทางการคลังสะสม 5.68 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งคิดเป็นประมาณ 25% ของ GDP ปี 2020

หากการว่างงานที่ขับเคลื่อนโดย AI เกิดขึ้นจริงด้วยความเร็วและขนาดที่ Citrini อธิบายไว้ การแทรกแซงจากฝั่งนโยบายไม่น่าจะขาดหายไป

ผู้วิจารณ์อีกคนตั้งคำถามจากระดับพื้นฐานมากขึ้น หลักคำสอนเรื่องวันสิ้นโลกทางเทคโนโลยี โดยทั่วไปมาจากการขาดความเชื่อในมนุษยธรรม การคาดการณ์ของ Citrini มองตลาดเป็นเครื่องจักรที่ไม่มีคนเฝ้า ปล่อยให้ "เหตุและผล" คลี่คลายไปเองจนกระทั่งล่มสลาย แต่ระบบเศรษฐกิจในความเป็นจริงไม่ได้ทำงานเช่นนี้ กฎหมาย สถาบัน การเมือง วัฒนธรรม อุดมการณ์ กำหนดวิธีการที่โลกแห่งความเป็นจริงดูดซับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างลึกซึ้ง

ฉันทามติและความแตกต่าง

เราอาจลองระบุฉันทามติและความแตกต่างบางประการ

AI กำลังและจะยังคงเปลี่ยนแปลงโครงสร้างความต้องการแรงงานคอปกขาวต่อไป ข้อนี้แทบไม่มีใครปฏิเสธ ความแตกต่างมีเพียงความเร็วและขนาดของการเปลี่ยนแปลงเท่านั้น นอกจากนี้ ความเจ็บปวดในช่วงเปลี่ยนผ่านมีอยู่จริง และไม่ควรถูกบดบังด้วยความมองโลกในแง่ดีในระยะยาว และคุณภาพและความเร็วของการตอบสนองนโยบายจะกำหนดผลลัพธ์ที่ดีหรือไม่ดีในระดับมาก

ความแตกต่างอยู่ในตรรกะระดับลึกกว่า บางคนเชื่อว่าการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีครั้งนี้อาจมีความเร็วและความกว้างเหนือกว่าตัวอย่างในประวัติศาสตร์ ดังนั้นการเปรียบเทียบทางประวัติศาสตร์อาจใช้ได้จำกัด บางคนก็เชื่อมั่นในความสามารถในการปรับตัวของสถาบันและความสามารถในการทำซ้ำของประวัติศาสตร์มากกว่า

เงยหน้าขึ้นมอง

บทความของ Citrini มีปัญห