埃隆·馬斯克近期在一場公開討論中再次拋出關于人工智能（AI）與機器人技術的激進預言：隨著這些技術的深度滲透，人類社會可能步入“無工作必要”時代，傳統儲蓄行為將失去意義，貨幣體系甚至面臨重構。這一觀點引發廣泛爭議，既被視為技術烏托邦的終極想象，也因現實技術瓶頸與社會治理挑戰而備受質疑。

馬斯克的核心論點建立在AI與機器人技術對生產力的顛覆性提升上。他描繪的未來圖景中，智能機器將承擔絕大多數生產與服務任務，從制造、物流到醫療、教育，人類勞動需求被壓縮至極低水平。當物質生產效率突破臨界點，基本生活成本趨近于零，貧困將徹底消失，貨幣作為“勞動力交換媒介”的功能隨之瓦解。取而代之的可能是以能源為核心的分配體系——電力或清潔能源成為衡量價值的新標準。他甚至提出，工作將從生存手段轉變為個人興趣與創造力的表達方式，類似于現代人選擇愛好或志愿活動的自由狀態。

這一愿景的底層邏輯是技術驅動的“資源豐裕社會”。馬斯克認為，結合可再生能源與AI優化算法，人類能以極低成本滿足所有物質需求。例如，垂直農業與自動化供應鏈可讓食品供應無限接近零成本；3D打印與模塊化建筑技術能大幅降低住房價格；AI醫生與機器人護士則可能使基礎醫療服務普及化。在這種場景下，儲蓄作為應對未來不確定性的手段將失去必要性，即時分配機制將取代傳統經濟模式。

然而，現實技術發展軌跡與馬斯克的預言存在顯著落差。當前AI系統仍局限于特定領域，如圖像識別、語言翻譯或棋類游戲，在需要常識推理、跨領域協作或復雜環境適應的場景中表現乏力。例如，工業機器人雖能完成標準化組裝任務，但在處理異常情況或柔性生產時仍依賴人類干預；自動駕駛汽車在簡單路況下表現穩定，但面對極端天氣或道德決策時仍無法完全替代人類司機。通用人工智能（AGI）——具備人類水平認知能力的AI——的實現時間表充滿不確定性。DeepMind創始人杰米斯·哈薩比斯曾預測AGI可能在2030年到來，但多數專家認為這一目標至少需要數十年，甚至可能永遠無法實現。

經濟與社會層面的挑戰同樣嚴峻。自動化雖已取代部分重復性工作，但就業市場并未出現“工作消失”趨勢，反而催生了對數據分析、AI訓練等新職業的需求。世界經濟論壇報告指出，到2030年，全球約8億個崗位可能被自動化替代，但同時將創造9700萬個新崗位，轉型期的技能錯配與結構性失業風險不容忽視。更關鍵的是，現有社會制度尚未準備好應對AI經濟。稅收體系基于勞動收入設計，難以對AI創造的財富征稅；社會保障網絡依賴就業數據，無法覆蓋無工作人群；知識產權框架則面臨AI生成內容的歸屬權爭議。目前僅有芬蘭、加拿大等國開展無條件基本收入試點，且規模有限，遠未形成可推廣的制度模型。

技術樂觀主義者與懷疑者的分歧，本質是對變革速度與社會適應能力的不同判斷。歷史經驗表明，重大技術革命從突破到普及通常需要數十年甚至上百年。工業革命用了一個世紀才提升全球平均生活水平，電力與計算機的普及也經歷了類似過程。AI革命若想避免“技術豐裕、社會撕裂”的困境，需同步解決三大問題：一是技術治理，防止AI被少數企業或國家壟斷；二是價值分配，確保技術紅利廣泛共享；三是倫理框架，定義AI決策的邊界與責任。例如，如何防止算法歧視？如何保障數據隱私？如何讓AI決策符合人類價值觀？這些問題尚未有明確答案。

馬斯克的預言雖充滿爭議，卻為思考技術與社會的關系提供了重要視角。AI的終極影響不取決于算法本身，而取決于人類如何利用它。在追求效率與豐裕的同時，構建包容、公平的社會機制，或許是通往未來最現實的路徑。這一過程中，儲蓄的功能可能弱化，但其作為風險緩沖的核心邏輯——為不確定性提供保障——仍將在可預見的未來持續存在。