Ein Artikel, der die 200-jährige Zyklusregel gründlich erklärt

In den letzten zweihundert Jahren war die Menschheit äußerst optimistisch in Bezug auf den technologischen Fortschritt. Man glaubte immer, dass neue Technologien alte Arbeitsplätze ersetzen würden, aber gleichzeitig immer mehr neue Arbeitsplätze schaffen würden. Man meinte, dass die Autos die Pferdekutscher ersetzt hätten, aber die Welt nicht schlechter geworden sei. Deshalb braucht man sich auch nicht zu wundern, wenn KI Programmierer ersetzt.

Aber dieser Logik liegt eine fatale Prämisse zugrunde: Die Geschwindigkeit der technologischen Iteration ist in etwa gleich der Lebensspanne der Menschen. 1880 kam der erste Automobilprototyp auf den Markt, und 1910 begann Ford mit der Massenproduktion. Zwischen diesen beiden Zeitpunkten lag eine Generation. Aber die Iterationsgeschwindigkeit der KI ist in der menschlichen Geschichte bisher noch nie so schnell gewesen.

In diesem Artikel des PPE-Kurses von Notesman, der KI-Sozialwissenschaftslehrer und aufstrebender Wissenschaftshistoriker Herr Zhang Xiaoyu, geht es von der Geschwindigkeitsdifferenz der KI bei der Ersetzung von Arbeitskräften aus und führt bis hin zur oberen und unteren Hälfte der industriellen Revolution, zur langen Zykluszeit des Kapitals, zu den Kettenreaktionen der Entglobalisierung und schließlich zum von Peter Thiel über zwanzig Jahre geplanten "Intelligenten Arbeitskomplex". Am Ende kommt man zu einem beängstigenden Urteil: Die KI bringt uns in eine "höhere Mittelalterzeit" zurück.

Ich empfehle Ihnen dringend, sich die Zeit zu nehmen und diesen Artikel gründlich zu lesen, denn es handelt sich um ein komplettes Analyserahmenwerk für Zivilisationszyklen.

I. Unterschiede zwischen der KI-Revolution und den früheren industriellen Revolutionen

1. Die Geschwindigkeit der KI-Transformation ist bisher noch nie so schnell gewesen

Bei den früheren industriellen Revolutionen haben neue Technologien immer einen Teil der Arbeitskräfte ersetzt. Damals haben die Autos die Pferdekutschen ersetzt, und die Pferdekutscher waren tatsächlich arbeitslos geworden. Aber letztendlich hat dies auch nicht zu einem umwälzenden Schlag auf die menschliche Gesellschaft geführt.

Warum sollte dann die Auswirkung der KI anders sein? Warum werden keine neuen Berufe wie damals natürlich entstehen, wenn Berufe wie Programmierer von KI ersetzt werden?

Was die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts betrifft, liegen die beiden nicht in der gleichen Größenordnung. Um 1880 bauten Benz und Siemens die ersten Automobilprototypen. Erst um 1910 konnte Ford durch die Fließbandproduktion die industrielle Massenproduktion von Autos realisieren. Zwischen diesen beiden Zeitpunkten lagen zwei oder drei Jahrzehnte, fast eine ganze Generation.

Vor der Massenproduktion von Ford kostete ein Auto etwa ein- bis zweitausend US-Dollar. Dieser Betrag hätte damals in den USA fast ein Haus bauen können. Selbst wenn Ford durch die Fließbandproduktion die Kosten auf 800 US-Dollar pro Auto drückte, war es nur knapp möglich, die Schwelle des Massenkonsums zu erreichen.

Das Tempo der technologischen Iteration in jener Zeit war in Übereinstimmung mit der natürlichen Lebensspanne der Menschen. Ein Pferdekutscher war vielleicht schon frühzeitig darum bewusst, dass die Autos in Zukunft seinen Beruf ersetzen würden. Aber es dauerte zwei oder drei Jahrzehnte, bis diese Technologie wirklich verbreitet war und in die Haushalte kam.

Wenn es dann überall Autos gab, war er schon in den Ruhestand gegangen und hatte genug Geld für sein Alter gespart. Seine nächste Generation würde von Anfang an nicht den Beruf des Pferdekutschers wählen und so das Schicksal der Ausmerzung vermeiden.

Die beruflichen Auswirkungen des damaligen technologischen Fortschritts konnten durch die natürliche Generationenfolge der Menschen problemlos absorbiert werden. Eine Generation absolvierte ihr Berufsleben ruhig, und die nächste Generation wechselte natürlich zu neuen Spuren. Im ganzen Prozess gab es keine heftigen gesellschaftlichen Schocks.

Aber die Fortschrittgeschwindigkeit der KI heute hat dieses Tempo völlig gebrochen. OpenAIs GPT 3.5 kam Ende 2022 offiziell auf den Markt. Nur ein oder zwei Jahre später, 2024 oder 2025, war es in der Lage, viele Aufgaben auf Doktorlevel zu bewältigen.

Es dauert mindestens vier oder fünf Jahre, bis ein Mensch seinen Doktortitel erworben hat. Das heißt, bevor Sie Ihren Doktortitel erworben haben, ist Ihre fachliche Fähigkeit schon von der KI übertroffen worden. Diese Iterationshäufigkeit war bei keiner der früheren technologischen Revolutionen zu beobachten.

Leute, die die tatsächlichen Verhältnisse nicht kennen, vergleichen die KI-Revolution immer mit den früheren industriellen Revolutionen und glauben, dass sich die Geschichte einfach wiederholen wird. Aber diejenigen, die die Realität wirklich verstehen, haben schon gesehen, dass die Voraussetzungen beider Revolutionen wie Tag und Nacht sind. Deshalb beginnen sie auch, die "zweite Hälfte der industriellen Revolution" neu zu überdenken.

2. Die obere und untere Hälfte der industriellen Revolution

Die letzten 200 Jahre waren die goldene Zeit des schnellsten Fortschritts in der menschlichen Geschichte. Selbst nach zwei Weltkriegen hat die menschliche Gesellschaft in Bezug auf das Einkommensniveau, die Lebensqualität und den Zivilisationsgrad einen beispiellosen Aufstieg erlebt. Diese unbestreitbare Tatsache hat den "Technologischen Fortschrittsidealismus" in den letzten 200 Jahren zur am meisten verbreiteten und überzeugendsten Ideologie gemacht.

Die Kernlogik des Technologischen Fortschrittsidealismus basiert auf zwei Voraussetzungen: Die Geschichte bewegt sich kontinuierlich vorwärts, und der Fortschritt ist linear.

Diese lineare Fortschrittstheorie bedeutet, dass alle Probleme, die in der heutigen Gesellschaft existieren, durch kontinuierliche Entwicklung gelöst werden können. Wenn die Probleme noch nicht gelöst sind, muss man einfach weiter voranschreiten und das Tempo der Entwicklung beibehalten.

Die Entwicklungsgeschichte der letzten 200 Jahre hat fast perfekt die Wirksamkeit dieser Logik bestätigt. Aber schon in der Zeit, als die Automatisierungstechnologie noch nicht so weit verbreitet war und die KI noch nicht existierte, haben einige Wissenschaftler begonnen, diese Standardvoraussetzungen zu hinterfragen. Sie glauben, dass diese Voraussetzungen vielleicht von Grund auf fehlerhaft sind.

Diese Zweifel wurden in den Kernindikatoren der Ökonomie bestätigt. In der Ökonomie gibt es einen Kernbegriff namens "Gesamtfaktorproduktivität" (TFP). Vereinfacht gesagt, ist dies die Zuwachsrate des Pro-Kopf-BIP, die rein durch technologischen Fortschritt verursacht wird, nachdem die physischen Faktoren wie Kapitalinvestitionen, Arbeitskräfteinvestitionen und Investitionen in Sachanlagen abgezogen wurden. Dies ist der Kernindikator für die reale Impulswirkung des Technologiefortschritts auf das Wirtschaftswachstum.

In den 1990er Jahren hat der amerikanische Ökonom den berühmten "Solow-Paradoxon" aufgeworfen. Damals war der Personalcomputer in der gesamten Gesellschaft verbreitet, und alle sprachen über die Informationsrevolution und die dritte technologische Revolution. Aber die statistischen Daten zeigten, dass das Pro-Kopf-BIP nicht wie erwartet stark gestiegen war. Der Wert des technologischen Fortschritts war in der Wirtschaftswachstumsrate überhaupt nicht zu erkennen. Viele Ökonomen fragten: "Wo sind die Computer?"

Von 1920 bis 1970 erreichte die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate der TFP in den USA 1,89, was das historische Höchstmaß war. In der sogenannten Goldenen Periode der Informationsrevolution von 1994 bis 2004 betrug die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate der TFP nur 1,03, was weniger als die Hälfte des vorherigen Werts war, und dies hielt nur zehn Jahre an.

Dies zeigt, dass die positive Impulswirkung des technologischen Fortschritts auf das Lebensniveau der Menschen seit den 1970er Jahren kontinuierlich abgenommen hat.

Im Rahmen dieser Erscheinung hat die Ökonomie aus der Perspektive der Entwicklungswirtschaft einen Kernschluss gezogen: Die technologischen Eigenschaften der früheren industriellen Revolutionen sind im Wesentlichen völlig unterschiedlich. Der Kern der ersten beiden industriellen Revolutionen war die Verlängerung der Wertschöpfungskette, während der Kern der dritten industriellen Revolution die Verkürzung der Wertschöpfungskette war. Dieser grundlegende Unterschied hat direkt dazu geführt, dass die Auswirkungen der Technologie auf die Gesellschaft wie Tag und Nacht sind.

Was bedeutet "Verlängerung der Wertschöpfungskette"? Dies bezieht sich darauf, dass alle Kernentwicklungen der ersten beiden industriellen Revolutionen, von der Dampflokomotive, dem Auto bis hin zum Elektrolicht, zum Telefon, zum Kühlschrank und zum Fernseher, konkrete Produkte waren. Hinter der Entstehung jedes neuen Produkts lag eine Vielzahl von Lieferkettenabschnitten, die eine große Anzahl von Unternehmen hervorriefen und unzählige Arbeitsplätze schufen.

Das typischste Beispiel sind die Automitarbeiter in Detroit in den 1950er und 1960er Jahren. Die meisten von ihnen hatten nur eine Mittelschul- oder Fachhochschulausbildung. Nach 20 Jahren im Werk konnten sie zu erfahrenen Ingenieuren aufsteigen.

Das Kernmerkmal der Fertigungsindustrie ist, dass Erfahrung und Fähigkeiten mit der Dienstzeit kontinuierlich an Wert gewinnen. Deshalb verdienten diese Arbeiter gut, konnten sich ein Einfamilienhaus leisten, zwei oder drei Kinder erzogen und jedes Jahr mit der ganzen Familie im Ausland Urlaub machen. Ihr Leben war sehr anständig.

Die dritte industrielle Revolution hingegen brachte den völlig entgegengesetzten Effekt der "Verkürzung der Wertschöpfungskette" mit sich. Natürlich werden auch durch Roboter und Informationstechnologie neue Lieferkettenabschnitte geschaffen. Aber die Anzahl der neu geschaffenen Arbeitsplätze ist weit hinter der Anzahl der durch Automatisierung ersetzten Arbeitsplätze zurückgeblieben.

Außerdem werden die Abschnitte, die nicht durch Automatisierung ersetzt werden können, in Länder mit niedrigeren Arbeitskosten verlagert. Aus der Perspektive der gesamten Gesellschaft gesehen, schrumpft die Wertschöpfungskette entweder kontinuierlich oder wird ins Ausland verlagert. Das Ergebnis ist, dass die Anzahl der Arbeitsplätze inländisch stark abnimmt.

Die wenigen verbleibenden hochwertigen Arbeitsplätze sind fast ausschließlich in Branchen wie Finanzen, Internet und Automatisierung konzentriert, die sehr hohe Bildungsanforderungen stellen.

Früher konnte man mit einer Fachhochschulausbildung in Detroit ein hohes Gehalt verdienen. Heute muss man mindestens einen Master- oder Doktorgrad haben, um überhaupt Zugang zu diesen Branchen zu erhalten. Höhere Bildungsanforderungen bedeuten, dass junge Menschen die Eingliederung in die Gesellschaft verzögern müssen. Das Alter bei der Heirat und der Geburt von Kindern wird ebenfalls später, und die gesamte Gesellschaft gerät in den Alterungsprozess.

Die Konsumnachfrage der älteren Bevölkerung ist weit geringer als die der jungen Menschen. Deshalb geraten die Konsum- und Finanzmärkte der gesamten Gesellschaft in einen Schrumpfungsprozess.

Dies ist die Kernlogik der zweiten Hälfte der industriellen Gesellschaft, die völlig entgegengesetzt zur Expansionslogik der ersten Hälfte ist. Dieser Unterschied wird im Wesentlichen von den technologischen Eigenschaften bestimmt.

Um zu beurteilen, ob eine Technologie die Nachfrage nach Arbeitskräften erhöht, gibt es hauptsächlich zwei Kriterien: Man muss prüfen, ob diese neue Technologie neue Aufgabenfelder schafft oder latente Bedürfnisse, die bisher nicht befriedigt wurden, freisetzt.

"Schaffung neuer Aufgaben" ist leicht zu verstehen. Es gab früher keine Automobilindustrie. Nach der Entstehung des Autos entstanden von der Herstellung, Reparatur bis hin zum Fahren des Autos eine ganze Reihe neuer Aufgaben und Arbeitsplätze, die natürlich eine große Anzahl von Arbeitsplätzen schufen.

Der Kern dieser Logik ist: Ob die Automatisierung Arbeitsplätze schafft, hängt im Wesentlichen davon ab, ob sie auf bisher unbefriedigte Bedürfnisse trifft. Sobald die Bedürfnisse vollständig befriedigt sind, wird die Automatisierung von "Schaffung von Arbeitsplätzen" zu "Ersetzung von Arbeitsplätzen" wechseln.

Letztendlich hängt die Beziehung zwischen KI oder anderen neuen Technologien und der Beschäftigung sowie der sozialen Stabilität nie allein von der Technologie selbst ab. Sie muss in den institutionellen Rahmen der menschlichen Gesellschaft, die bestehende Wirtschaftsstruktur und die realen Bedürfnisumgebungen eingebettet werden, um eine genaue Beurteilung zu ermöglichen.

II. Allgemeines Grundeinkommen: 99 % der Menschen haben ein Einkommen, ohne arbeiten zu müssen

1. In der KI-Zeit muss die Beziehung zwischen Menschen neu definiert werden

Die grundlegende Herausforderung, die die KI mit sich bringt, ist die vollständige Umgestaltung der Beziehung zwischen 1 % und 99 % der Bevölkerung in der gesamten Gesellschaft.

Für die 1 % der Eliten, die an der Spitze der KI stehen, haben sie tatsächlich die Fähigkeit und die Ressourcen, diese Isolation zu erreichen. Beispielsweise ist die Verteilung von UBI (Universal Basic Income) eine Möglichkeit.

UBI ist das Allgemeine Grundeinkommen. Einfach ausgedrückt, bedeutet es, dass allen Mitgliedern der Gesellschaft regelmäßig eine Grundlebenshaltung gewährt wird, ohne dass sie etwas tun müssen oder bestimmte Voraussetzungen erfüllen müssen.

In den Augen dieser Eliten ist die Verteilung von UBI im Wesentlichen eine Investition in die soziale Stabilität und eine geschichtete und isolierte Gesellschaftsordnung. Solange die normalen Menschen mit dem Geld nicht auf die Straße gehen und die Eliten bei ihrer Forschung und Produktion mit KI nicht stören, ist dieses Geschäft sehr rentabel.

Derzeit diskutieren fast alle Spitzenkreise in Silicon Valley ernsthaft über UBI. Der Hauptgrund dafür ist, dass der explosive Fort