2025年2月4日 - 信報
DeepSeek橫空出世，還令十九世紀英國經濟學家傑文斯（William Stanley Jevons）意外地「翻紅」。就在輝達等美國科技股1月27日（上周一）遭拋售前，微軟行政總裁納德拉（Satya Nadella）於當天凌晨一時在社交媒體X發帖，劈頭第一句就是：「傑文斯悖論」再次發功！（Jevons Paradox strikes again!）他的意思是，隨着人工智能變得更高效和普及化，AI使用量將激增，供不應求勢所必然，且隨帖附上維基百科關於「傑文斯悖論」的簡介，潛台詞自然是，DeepSeek面世不僅不足為懼，對行業整體發展更是一大利好因素。
納德拉深夜未眠，選擇於華爾街開市多個小時前「緊急發帖」，彷彿預見山雨欲來，得搶先一步向市場派定心丸，以當日市況而論，效果並不顯著。可是，重點不在這裏，而是既然要借用一位維多利亞女王時代經濟學家的理論來回應市場憂慮，那就必須盡量貼近理論提出者的原意，否則便有斷章取義、服務自身意願之嫌。是這樣嗎？不妨作一些推敲。
簡而言之，這個以傑文斯姓氏命名的理論，針對的乃科技創新雖降低了每單位經濟產出所需的燃料使用量，但從蒸汽機、鋼鐵生產以至鐵路運輸等例子可見，提升天然資源使用效率與減少資源消耗是兩個完全不同的概念。傑文斯在1865年的著作《煤炭問題》（The Coal Question）中提到，降低燃料使用成本非但沒有減少煤炭使用量，整體需求反而大增，完全蓋過了科技進步節能減排的效應。在現代社會，諸如慳油車盛行導致行駛里數上升，汽油消耗及由此產生的污染不減反增等現象，都稱得上「傑文斯悖論」的延伸。
拜納德拉溫馨提示所賜，「傑文斯悖論」近日在媒體及大行報告曝光率激增，惟引用者似乎忽略了非常重要的一點：傑文斯在意的並非科技應用層面不斷擴大，而是資源使用效率提升帶來的反效果，即煤炭需求有增無減，令這種不可再生的能源加速枯竭，最終危及英國經濟及整體社會。
定義含糊不惜硬搬
這個理論本身充滿爭議性，後世也不斷拿出實證，反駁資源耗用「因減得加」的觀點，但煤炭在價值創造鏈上屬於輸入端（input end），產品和服務則屬於輸出端（output end），納德拉或分析員以「傑文斯悖論」為人工智能發展作比喻時，對這兩個端並沒有清楚區分，僅籠統地推論成本下降必能刺激整體需求，對在AI價值鏈上，哪個環節可跟十九世紀的英國煤炭相提並論隻字不提，嚴謹性令人懷疑。某程度上，在他們的論述中，AI本身就是Jevons Paradox中的煤炭，定義非常含糊，予人只求結果不惜硬搬之感。
若說先進晶片、數據中心、雲計算等軟硬件是驅動AI發展的「燃料」，扮演着與十九世紀煤炭相似的角色，確實講得通，但第二個問題來了。
在傑文斯那個年化，蒸汽機、鋼鐵生產、鐵路運輸等科技可以不斷更新換代，但燃料始終是煤，科技創新並沒有引發能源替代（substitution）。然而，DeepSeek這種開源模型的出現告訴大家，海量投資催谷算力，並非在AI領域提升競爭力的唯一途徑，優化演算法也毋須用上最高端晶片，疊加邊緣運算（edge computing）這種分散式架構的興起，運算資源去中心化並非不可能，倘若這些轉變觸發替代效應出現，效率上升、成本下降對今天的龍頭晶片商、數據中心營運商以至軟件巨企孰福孰禍，便難說得很了。
回說「傑文斯悖論」，一個重大疑點是，相關現象立足於反事實思維（counterfactual thinking），也就是說，可靠與否無法證實。舉個例，即使提升能源使用效率的方法從未被發現，人口增長、經濟發展、工業化、社會演變及其他因素，也會促使十九世紀鐵路運輸和煤炭需求上升，當中有多少可歸因於傑文斯提及的效應，實在難以確認。無論如何，科技巨頭把他的理論套用於正在醞釀的AI領域，投資者必須認真地提出質疑，不能照單全收。
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