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凌晨GPT5的發布會，估計大家都看得心情澎湃，我也是。AI 已經博士畢業了。朋友圈里一位朋友評：《西部世界》和《三體》，一個美，一個中，大概是對未來最有前瞻性的詮釋了。
先不說這些心塞的。作為一個現實世界行業從業者，每次新發布會看完，我的第一個想法都是：到底應該怎么用？
說實話，現在還是跟不上，科技發展太光速，但是很多實際工作中肉眼可見的障礙，依然沒有辦法破除。比如說我一直想嘗試的納米經濟學、極小顆粒度微觀數據分析、以及另類數據（比如敘事）分析，技術能做到，但是真要應用在實際中，前面不知還有幾座大山要翻（首先人類的接受度就是個最大的問題，AI倒是沒說什么）——并沒辦法真正用到實際中。
AI 光速前行，現實世界還趴著。
但是抬眼向西，看看美國經濟數據行業，看看聯儲，看看BLS（勞工統計局） 最近發生的事情，突然感覺心里平衡多了。
不要覺得美國有GPT-5就一定各行各業AI附體。技術在進步，但美國官方數據的質量卻在惡化，這種反差和諷刺感可以抹平我的一切焦慮。
比如 CPI 數據。這張圖是BLS的“CPI 插補圖”（BLS CPI Imputation）——不同顏色代表著CPI各項價格的采集和計算方式。深藍色（home cell）是直接采集到的真實價格；淺藍色（different cell）是“實在采不到，拿別的類似品類、地區的數據來估算”的“毛估估”價格。
2025年6月，淺藍色（毛估估價格）飆到了35%。而今年2月還只有9%。
美國CPI數據的重要性不用再科普了：聯儲加息、債券估值、社保發放等等等等都以它為基準——35%都是人類大腦估計出來的，那真實世界的誤差得有多大？
再比如上周五的非農就業報告（NFP），數字一出估計很多人都想馬上扔掉手機。7月只新增了7.3萬個崗位；更魔幻的是，5月和6月的數據還被大幅下修，合起來不到3.5萬個，堪稱疫情以來最慘的三個月。
修正有多離譜？2024年8月初報比7月多了2.8萬，修正后8月其實低了6.6萬。雖然主流媒體總愛用“超預期”或“不及預期”來下結論，很少提醒你這些數字隨時可能變臉哦；但是這種直接從“人臉”變成“外星人臉”級別的變化，還是很離譜的（所以懂王之后的反應也不是完全不能理解）。
為什么這么重要的數據卻越來越糟糕？
因為在數字科技和AI高速光速發展的美國，BLS還在用很復古的人工田野調查：派采價員去門店，人工抄價格。BLS每月要調查12萬家企業和6萬戶家庭，數據收集的過程充滿了不可控。企業填表回傳率、填表時心情好壞、有沒有說實話、調查員認不認真、預算夠跑多少家，等等等等，都會影響最終結果，再加上懂王凍結招聘，大砍預算。只能靠“估算”和嚴重滯后的“修正”機制拼拼湊湊（每月初步值，接下來兩個月修改，第二年還要總復盤）。
但是如辛頓所說：人類的設計是節能型的。人類有一個天才本領，就是能基于不完整信息做出還算靠譜的判斷。所以世界還能正常運轉（雖然市場崩了）。
但不幸的是，人類還有一個AI沒有的能力：能把一切政治化。
你會發現，數據被修正之后，很多人第一反應不是反思模型，而是先想一想“這是不是對我有利”。或者把“只相信數據”當成武器，壓制不同聲音。很多人喜歡把經濟學當科學，但這是一個充滿了小心思和權力的變量，每個數字背后都有無數看不見的博弈，更接近玄學。
但也不是沒有希望：比如英國ONS的CPI數據收集已經開始用超市掃碼器數據，自動化采集每月十億級別的商品價格，量大、覆蓋面廣，還能自動處理促銷、打折、會員價等復雜情況。還極富開創性地使用很多另類數據，連“粉絲經濟”都能捕捉到——對數據這么開腦洞，做宏觀的誰看了不迷糊？
這個世界要打怪升級的地方還多得很呢。
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