本文来自微信公众号：肖小跑，作者：肖小跑，原文标题：《光速 AI，龟速现实》，题图来自：AI 生成
凌晨 GPT5 的发布会，估计大家都看得心情澎湃，我也是。AI 已经博士毕业了。朋友圈里一位朋友评：《西部世界》和《三体》，一个美，一个中，大概是对未来最有前瞻性的诠释了。
先不说这些心塞的。作为一个现实世界行业从业者，每次新发布会看完，我的第一个想法都是：到底应该怎么用？
说实话，现在还是跟不上，科技发展太光速，但是很多实际工作中肉眼可见的障碍，依然没有办法破除。比如说我一直想尝试的纳米经济学、极小颗粒度微观数据分析、以及另类数据（比如叙事）分析，技术能做到，但是真要应用在实际中，前面不知还有几座大山要翻（首先人类的接受度就是个最大的问题，AI 倒是没说什么）——并没办法真正用到实际中。
AI 光速前行，现实世界还趴着。
但是抬眼向西，看看美国经济数据行业，看看联储，看看 BLS（劳工统计局） 最近发生的事情，突然感觉心里平衡多了。
不要觉得美国有 GPT-5 就一定各行各业 AI 附体。技术在进步，但美国官方数据的质量却在恶化，这种反差和讽刺感可以抹平我的一切焦虑。
比如 CPI 数据。这张图是 BLS 的" CPI 插补图"（BLS CPI Imputation）——不同颜色代表着 CPI 各项价格的采集和计算方式。深蓝色（home cell）是直接采集到的真实价格；浅蓝色（different cell）是"实在采不到，拿别的类似品类、地区的数据来估算"的"毛估估"价格。
2025 年 6 月，浅蓝色（毛估估价格）飙到了 35%。而今年 2 月还只有 9%。
美国 CPI 数据的重要性不用再科普了：联储加息、债券估值、社保发放等等等等都以它为基准—— 35% 都是人类大脑估计出来的，那真实世界的误差得有多大？
再比如上周五的非农就业报告（NFP），数字一出估计很多人都想马上扔掉手机。7 月只新增了 7.3 万个岗位；更魔幻的是，5 月和 6 月的数据还被大幅下修，合起来不到 3.5 万个，堪称疫情以来最惨的三个月。
修正有多离谱？2024 年 8 月初报比 7 月多了 2.8 万，修正后 8 月其实低了 6.6 万。虽然主流媒体总爱用"超预期"或"不及预期"来下结论，很少提醒你这些数字随时可能变脸哦；但是这种直接从"人脸"变成"外星人脸"级别的变化，还是很离谱的（所以懂王之后的反应也不是完全不能理解）。
为什么这么重要的数据却越来越糟糕？
因为在数字科技和 AI 高速光速发展的美国，BLS 还在用很复古的人工田野调查：派采价员去门店，人工抄价格。BLS 每月要调查 12 万家企业和 6 万户家庭，数据收集的过程充满了不可控。企业填表回传率、填表时心情好坏、有没有说实话、调查员认不认真、预算够跑多少家，等等等等，都会影响最终结果，再加上懂王冻结招聘，大砍预算。只能靠"估算"和严重滞后的"修正"机制拼拼凑凑（每月初步值，接下来两个月修改，第二年还要总复盘）。
但是如辛顿所说：人类的设计是节能型的。人类有一个天才本领，就是能基于不完整信息做出还算靠谱的判断。所以世界还能正常运转（虽然市场崩了）。
但不幸的是，人类还有一个 AI 没有的能力：能把一切政治化。
你会发现，数据被修正之后，很多人第一反应不是反思模型，而是先想一想"这是不是对我有利"。或者把"只相信数据"当成武器，压制不同声音。很多人喜欢把经济学当科学，但这是一个充满了小心思和权力的变量，每个数字背后都有无数看不见的博弈，更接近玄学。
但也不是没有希望：比如英国 ONS 的 CPI 数据收集已经开始用超市扫码器数据，自动化采集每月十亿级别的商品价格，量大、覆盖面广，还能自动处理促销、打折、会员价等复杂情况。还极富开创性地使用很多另类数据，连"粉丝经济"都能捕捉到——对数据这么开脑洞，做宏观的谁看了不迷糊？
这个世界要打怪升级的地方还多得很呢。
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