智能体将如何重塑市场
作者： Annelies Gamble
免责声明： 本翻译好的文章仅限于我自己阅读，不是转载和发布。
围绕 AI 的许多讨论都集中在随着智能体（agents）使越来越大份额的工作流自动化，它们将对工作岗位产生什么影响。同样重要的是，一旦这些工作流由代表人员和公司的智能体处理，市场会发生什么变化。
当软件成为买家、推荐者、谈判者、审查者、调度员和看门人时，会发生什么改变？
我最近采访了研究数字市场和 AI 经济学的经济学家 Andrey Fradkin。他也是 Justified Posteriors Podcast 的联合主持人。他的许多工作不仅集中在 AI 如何改变公司内部的生产力，还集中在它如何改变市场本身的结构。
我们的对话探讨了当智能体降低搜索、议价、匹配和代表的成本时会发生什么——以及这可能如何重塑公司的边界、市场设计以及价值的去向。
AI 作为一种交易成本冲击
在《企业的性质（The Nature of the Firm）》一书中，罗纳德·科斯（Ronald Coase）认为，企业之所以存在，部分原因是它们降低了交易成本：搜索信息、谈判协议和执行协议所涉及的摩擦。正如 Andrey 所说，“企业是市场经济中间的独裁孤岛。”
通过市场进行协调是昂贵的。搜索是昂贵的。签订合同是昂贵的。谈判是昂贵的。监督是昂贵的。代表（Representation）是昂贵的。
“我们之所以首先拥有企业，是因为存在交易成本，”Andrey 说。
智能体自动化了任务。在这样做的过程中，智能体降低了人、公司和系统之间的协调成本。当这种情况发生时，在公司内部完成的工作和通过市场完成的工作之间的边界可能会开始转移。
“我们可能会看到公司——我不想说解体——但它们的组织方式可能会非常不同，”Andrey 说。换句话说，如果智能体真正降低了搜索、匹配、议价和代表的成本，它们就使新的市场结构成为可能。
代表（Representation）也可能变得更便宜
这方面的一个含义是，过去过于昂贵的代表形式可能会走向下沉市场。
从历史上看，许多人只有在非常高价值的交易中才能获得代理人或中间人的服务。好莱坞经纪人。体育经纪人。高端招聘人员。经纪人。值得信赖的谈判代表。一个比你更了解市场并能在市场中代表你的人。
“这些人的目的是什么，”Andrey 说，“是他们是进行特定交易的专家，而且他们掌握大量信息。”
我们之所以没有在每次市场互动中都拥有这些服务，是因为它们很昂贵。
“它们只对足够大的事情有价值，”他说。
但是，如果这种代表的成本急剧下降，经济学就会发生变化。
“现在也许每个人都可以拥有一个专业的 AI 劳动力代理，”Andrey 说。“他们会搜寻所有的职位空缺，为你准备第一轮面试，以正确的方式向雇主的智能体展示你，并帮助你谈判薪水。”
你可以将这个想法远远扩展到劳动力市场之外。采购。保险。物流。供应商发现。专家匹配。商业谈判。许多行业仍然依赖人类中间人，因为在市场中导航的工作仍然是碎片化的、情境化的，并且充满了微小的摩擦。
智能体可能会压缩其中很大一部分。
较低的摩擦创造了效率，但也破坏了信号
较低的交易成本意味着较少的摩擦。但许多市场也依赖于这种摩擦。
正如 Andrey 所说，“很多社会运转得如此良好，是因为存在交易成本。”
过去，付出昂贵的努力是一种信号。一封深思熟虑的推广电子邮件。一份量身定制的申请。详细的解释。即使这些东西并不完美，它们通常也是意图的证据。
“如果我给你写了一封非常深思熟虑的电子邮件，说明为什么值得进行一次对话，”Andrey 说，“那么你可能会说，嗯，这个人真的有充分的理由见我。但这个信号现在已经被破坏了。”
AI 现在可以以几乎为零的边际成本产生努力的表象。
旧的过滤器因此停止工作。外展变得更便宜，但拥堵加剧。代表变得更容易，但信任度下降。协调变得更快，但注意力变得更难分配。
我认为这就是为什么网上有那么多言论崩溃成“我不想看你的 AI 垃圾（slop）”的原因。人们正在对作为信号的努力的崩溃做出反应。
在一个抛光输出丰富的世界里，变得稀缺的是可信的意图。
下一层的价值可能在于信任基础设施
因此，如果努力很廉价，市场就需要新的方法来建立信誉。
如果智能体代表用户行事，它们需要知道用户的偏好，知道它们何时不确定，并知道何时要求更多信息。
如果 AI 系统相互交互，它们需要更强大的身份、验证和声誉系统。
“智能体不知道你的偏好。许多智能体的失败就是因为这个，”Andrey 说。它们是代表（representation）的失败。系统不知道你看重什么、阈值在哪里、你会做出什么权衡，或者它应该何时将不确定性升级并交还给你。
他还指出了一项更深层次的技术问题：目前，智能体非常不善于知道它们真正知道或不知道什么。
“在很多情况下，你可以问智能体，‘你对这个答案有多自信？’它们会给你一个校准得非常差的数字。”
这就是为什么围绕智能体的信任和治理堆栈如此重要的原因。这可能意味着身份和人性证明的基础设施。这可能意味着 AI 原生的声誉系统。这可能意味着帮助智能体学习并更忠实地代表用户偏好的软件。这可能意味着校准层、置信度估计、升级逻辑、合规轨道，或者成为什么是“好”的默认权威的垂直系统。
一些旧的市场机制可能会回归
具有讽刺意味的是，AI 智能体实际上可能使某些过时的市场设计再次变得可行。
例如，“我们可能想更多地使用拍卖，”Andrey 告诉我。虽然拍卖通常可以更有效地分配供需，但许多市场仍然依赖更简单的机制，因为它们对人类的认知要求较低。“今天我们不使用拍卖的原因是，对于普通消费者来说，参与拍卖是一件痛苦的事情。你必须监控它们。”
但智能体不在乎这些。它们可以根据需要监控和等待多久。它们可以同时参与数百或数千个过程。实际上，它们有无限的耐心。
如果智能体吸收了这种复杂性，一些市场可能会回到更有效的定价机制：拍卖、动态定价、更精细的谈判和持续匹配。
我怀疑这在碎片化的 B2B 市场中最重要：采购、货运、保险、工业采购、定制报价以及其他任何仍然依赖手动来回沟通的领域。
重新设计市场，而不仅仅是工作流
随着智能体在企业和消费者工作流中激增，将有许多机会重新设计智能接入的制度和市场机制。
“AI 是一种正在大幅重塑交易成本的技术，”Andrey 在我们谈话的最后说道，“而这可能最终也会重塑市场。”
降低交易成本并不会自动使公司变得更简单或市场变得更清晰。在许多情况下，它实际上可能会造成新形式的拥堵和碎片化。但它也为匹配供需、分配注意力、建立信任和协调工作的新方法打开了大门。如果软件成为买家、谈判者、调度员、推荐者和看门人，那么市场设计就成为了一个产品表面。
Andrey Fradkin 目前休假在亚马逊（Amazon）研究 AI 的经济学主题，但这些引言代表他个人的观点，而不是亚马逊的观点。
作者注：大型语言模型（LLM）仅用于轻度文案编辑（拼写、语法和清晰度）。内容、含义、语气和结构保持不变。
