消费决策革命与消费者主权的实现。
今天关于 AI 经济价值的讨论，几乎都集中在生产一侧：AI 能不能发现新药、设计新材料、编写更多代码、提高工人的生产率。这个视角当然重要，但它忽略了市场经济的另一半：生产出来的东西最终由谁买、买什么、向谁买，以及这些选择是否真正提高了买的人的福利。
这另一半，有一个古老的名字：消费者主权。市场经济最核心的规范性想象之一，就是生产者最终应当服从消费者的选择——消费者用自己的购买决定，告诉经济什么值得生产。价格是选票，购买是投票，生产的方向由亿万张选票决定。
但这个漂亮的理论里，一直藏着一个被有意简化的问题：消费者有选择权，并不意味着消费者有做好选择的能力。市场给了消费者最终投票权，却从来没有保证每个消费者拥有足够的信息、判断力、时间、自我认识和自我控制，去投好这一票。消费者主权长期存在一个技术缺口。
大语言模型可能第一次系统性地填补这个缺口。一些头部 AI 公司已经开始探索把大模型的推荐能力与商品交易连接起来；这些商业模式远未定型。也正因为如此，现在更值得问的不是哪一种收费模式会胜出，而是一个大得多的问题：
AI 能不能让消费者主权第一次成为技术上的现实？Can AI make consumer sovereignty technologically real?
这篇文章围绕这个问题分四步走：消费者主权为什么过去并不充分；AI 提供了什么新能力；谁将控制这种能力；这种能力最终会怎样重塑市场。
01 有权，但未必有能力
市场经济把消费者放在最终裁决者的位置上，却长期没有正视裁决者自身的能力问题。一个消费者面对现代商品世界，实际上有五重困难：不知道有什么；不知道哪个好；不知道什么适合自己；不知道自己真正想要什么；即使知道，也未必能按照自己的长期利益行动。
经济学其实分别研究过这五件事，只是没有把它们放进 " 消费者主权能否真正实现 " 这一个问题之下。斯蒂格勒的信息经济学告诉我们，搜索是有成本的。关于质量不对称的研究告诉我们，当买方无法识别质量时，市场本身可能失灵。可信品（credence goods）文献进一步告诉我们，有些质量甚至消费之后也无法判断。行为经济学告诉我们，人并不总能按照自己的长期福利行动。而标准的消费者理论干脆假设效用函数已经在那里，消费者知道自己喜欢什么。
把这些放在一起，可以区分两种消费者主权。一种是形式上的主权：消费者有权选择，法律和市场都不阻拦。一种是实效上的主权：消费者有能力做出与自身福利一致的选择。市场经济长期保障了前者，却只能部分地、粗糙地支持后者。市场纪律主要依靠退出——不好我就不买，不好我就换一家——但退出有效的前提，是消费者能够识别什么不好、知道替代品在哪里、并且真的换得动。
大语言模型的特殊之处在于：它可能同时进入上述所有缺口。这才是真正不寻常的地方。
02 选择也是一种需要生产的服务
标准的消费者理论写得极其简洁：给定预算，最大化效用。这个写法免费赠送了三样极其昂贵的东西：消费者知道自己的效用函数；消费者知道商品的属性；消费者能够求解这个问题。现实中三件事都不免费。经济学把 " 做选择 " 写成一个瞬间完成的最大化问题；现实中的消费者却要花大量时间、犯大量错误，才能知道约束集里有什么、自己的效用函数是什么、什么选择真正接近最优。
所以，选择也是一种需要生产的服务。生产商品需要技术，生产一个好的消费决定，同样需要技术。过去这个行业非常原始：朋友的建议、销售员、测评、消费者杂志、论坛、搜索引擎、理财顾问——基本是家庭手工业，加上零星的专业服务。
互联网大幅降低了其中一环的成本：搜索。今天消费者真正的瓶颈，越来越不是找不到信息，而是解释成本、验证成本、比较成本，以及认识自己的成本。大语言模型相对于搜索引擎的真正增量，正在这里：互联网让信息更便宜，大模型让判断更便宜。当然，可信的判断仍然稀缺——更准确地说，大模型改变的是判断的生产成本和配置方式。一个消费者本来以为买电脑最重要的是处理器性能，一轮对话之后发现自己真正需要的是续航、重量和稳定性：这不是多给了他一条信息，而是替他完成了一段过去昂贵的判断生产。
03 说服的工业化：旧威胁被推向极端
不过，先不要急着乐观。同一种技术首先会强化消费者主权的老对手。
自由市场理论强调消费者主权；批评者从加尔布雷斯开始就反驳说，现代企业和广告并不是被动满足需求，它们也在制造需求。不必展开这段思想史，只需要承认一个事实：几十年来，说服技术一直在向生产者一侧单向积累。市场的一边，是组织化、专业化、数据化的说服工业——市场研究、广告测试、定价算法、话术优化；另一边，是独自面对这一切的个人。
AI 会先把这个不对称推向极端。传统说服有一个百年权衡：广告可以规模化，却不够个性化；销售员可以高度个性化，却无法规模化。生成式 AI 第一次消除了这个权衡：大规模的说服，加上逐人的定制，而且在对话中不断学习——消费者说 " 太贵了 "，它知道价格是阻力；说 " 我怕麻烦 "，它知道便利更重要。传统精准广告回答的是 " 谁更可能买 "，AI 进一步回答 " 什么理由最容易让这个人买 "。卖方 AI 将是历史上最强的销售员。
这种力量的大小，因市场而异。在可信品市场最大——医疗、教育、金融、保险，消费者买过之后也难以纠错；在汽车、住房这类低频大额商品上，单次影响很高；在高频日常品上，AI 帮助形成的第一次选择会变成默认，再变成习惯。
但真正的新东西不是 " 说服更强了 "。真正的新东西是：历史上第一次，同等量级的技术也可以被消费者一方拥有。所以 AI 未必是让加尔布雷斯赢过弗里德曼，它可能创造一种过去不存在的格局：工业化的说服，对上工业化的消费者判断。
04 消费者获得自己的认知组织
同一种技术站到消费者一边，能做三件事：让消费者更懂市场，更懂自己，并且更能按照自己真正的长期利益行动。
更懂市场。现代消费的问题早已不是信息太少，而是信息太多：参数、测评、广告、评论、网红推荐铺天盖地，真正稀缺的是判断——什么是真的，什么重要，什么和我有关。AI 可以大幅降低这种解释与验证的成本。
更懂自己。经济学喜欢讲显示偏好：不要问消费者喜欢什么，看他实际选择了什么。但一个消费者自己，很少认真分析过自己过去五年的显示偏好。AI 可以。它可能发现：你嘴上说最看重性能，但真正持续使用的设备都是轻便的；你每次促销都说想买，但这类商品最后大多闲置；你声称非常重视某个功能，但历史记录显示你几乎从不使用它。AI 可以把一个人在时间上分散的显示偏好，第一次系统地反馈给本人。消费者第一次可能拥有一个专门研究自己的经济学家。" 帮助消费者认识自己的效用函数 " 不是漂亮话，它有扎实的经济学基础——而这恰恰是标准理论直接假设掉的那一层。
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更能管住自己。行为经济学几十年的工作证明，人有现时偏好、自我控制问题和对默认选项的依赖。过去我们对此的技术回应非常零散：自动储蓄、养老金默认加入、戒烟承诺、消费限额、冷静期。大模型可能成为一种通用的承诺装置：它知道过去的自己定过什么目标，看得见现在的自己正在做什么，还能预测未来的自己会不会后悔。行为经济学证明消费者有时需要保护自己免受自己的影响；AI 第一次可能让这种保护成为一种实时、个性化、普遍可及的服务。这里的立场值得说清楚：消费者有偏差，不意味着应该把选择权交给政府或企业，而可能意味着应该给消费者更好的工具。这是把行为经济学嵌入消费者主权，而不是用它否定消费者主权。
这三种能力过去分散在不同的机构里：搜索引擎知道商品信息，电商平台知道购买记录，广告公司研究消费者心理，朋友和销售员通过交谈理解一个具体的人。大语言模型第一次可能把搜索、解释、偏好学习与对话互动，放进同一个持续存在的代理人里。消费者过去缺的未必只是信息，而是一个能够长期代表自己处理信息、学习偏好并执行长期目标的认知组织。过去，参与市场的消费者是一个孤立的人；以后，可能是 " 一个人加上一个持续存在的 AI"。经济学里真正做选择的那个 " 消费者 "，本身变了。
还可以从分工的角度看这件事。一个消费者过去为了买一辆车，要自己搜索、看论坛、问朋友、看测评、试驾、比较金融方案、研究保值率——这本来是一个小型组织的任务量，只是这个组织只有一个人。生产领域早在两百多年前就通过专业分工获得了巨大效率，消费决策却长期停留在家庭手工业阶段。工业革命专业化了生产；AI 也许开始专业化选择。
05 哪个商品最适合谁：哈耶克问题的另一半
哈耶克最著名的论证是：知识分散在无数个人手里，中央计划者无法获得它，所以价格机制的信息协调功能不可替代。这个论证通常用在生产一侧。但现代消费经济里，还有另一种同样分散的知识：每个消费者自己的具体处境、使用场景、历史体验和细微偏好。这些东西，生产者不知道，平台不知道，价格也传递不了多少。
所以市场真正面对的问题，不是 " 哪个产品最好 "，而是 " 哪个产品对谁最好 "。在高度异质的现代商品世界里，不存在一个对所有人都成立的排名，存在的是每个消费者各自的最优匹配。一家酒店不是评分最高的，却最适合一个带两个孩子、在乎安静的家庭；一台电脑不是性能最强的，却恰好适合一个只需要写作、数据分析和长续航的研究者。品牌、广告、评论、电商排序，都是在粗糙地近似这个匹配函数；市场里因此存在大量没有被实现的匹配剩余。
广告问的是：哪个消费者最容易买我的商品？好的消费者 AI 问的是：哪个商品最值得这个消费者买？前者是精准营销，后者是精准配置。
值得强调的是，这不是中央计划。AI 不是替社会决定大家应该消费什么；它帮助每个人更有效地使用自己拥有的局部知识做决定。偏好和产品信息仍然分散在亿万消费者和生产者手里，价格仍然在协调供求；AI 加上去的，是价格机制的一个认知补充层——价格、商品信息、个人处境，三者合起来生成更好的匹配。这是一种非常哈耶克式的 AI，而不是计划式的 AI。它强化的恰恰是市场经济最核心的能力：让分散、异质的信息转化为好的配置。
06 主权最薄弱的边界，也是方向最危险的地方
消费者主权成立得最困难的领域，是可信品市场：我有权选，但我甚至事后也不知道自己选对没有。医疗、保险、金融、教育、维修和各种专业服务都是如此。在这些市场里，选择并不能自动产生质量学习，退出机制最弱，市场纪律最松。也正因为如此，一个真正站在消费者一边的 AI，边际价值在这里最大。
但这里有一个必须直视的张力：AI 最有能力帮助消费者的地方，恰恰也是 AI 的方向最危险的地方——因为消费者最需要代理人的时候，也正是最难监督代理人的时候。
方向不是猜想，是可以测量的。我在《谁在解释世界》里提出过，AI 提供的从来不是中性的信息，而是带方向的建议（directional AI advice）。我们在一家大型医院做过一项预注册的随机对照实验，覆盖约一万名患者：就诊前一天获得 AI 咨询的患者，拿到的处方药更少，做的检查更多；AI 的对话对药物——尤其是抗生素——表现出系统性的谨慎。这种方向不能完全由医学知识解释，而与责任约束塑造的护栏一致。医疗如此，消费也会如此：同样一个问题，AI 可以答得偏向成交，也可以答得偏向消费者的长期利益，而消费者未必分辨得出。
07 能力是技术的，方向是制度的
所以真正的问题不是 "AI 会不会影响消费者 "，而是：这个 AI 装着谁的目标函数？
Whose objective function does the AI carry?
如果目标是成交率，AI 会投资于：识别消费者什么时候最容易动摇，寻找最有效的说服语言，利用短期冲动。如果目标是消费者的长期福利，它会投资于：学习长期偏好，记录购买后的满意与后悔，识别低价值消费，判断什么时候应该延迟决策，甚至学习什么时候应该劝人什么都不买。两个技术上完全相同的大模型，会因为目标函数不同，长成完全不同的东西。
要把两件事分开：能力是技术的，方向是制度的。技术决定 AI 能做什么，制度和价格决定它替谁做。于是出现一种新的经济资源：AI 的忠诚（AI allegiance）。经纪人、理财顾问、采购代理——市场里的中介从来都有立场问题；AI 的特殊之处在于，它同时拥有前所未有的信息、解释、个性化与互动能力，因此它的忠诚从来没有这么值钱过。谁为 AI 的方向支付更高的长期价格，决定 AI 携带谁的目标函数；目标函数决定能力投资；能力投资决定 AI 最终学会什么。
08 消费者剩余可以变成资本
AI 站在消费者一边，不能指望企业善良。真正的问题是：consumer alignment（与消费者利益对齐）能不能成为一种均衡产品？
链条是这样的：消费者剩余产生信任，信任带来委托，委托带来未来的收入。对一家大型通用 AI 公司来说，最重要的资产可能不是某一次交易的佣金，而是消费者愿意把多少决策长期委托给它——一种新型资产：被委托的决策权（delegated decision authority）。这里出现了价格理论中一个漂亮的反转。消费者剩余，过去通常是企业没有拿走的那部分福利；现在，企业可能主动创造更大的消费者剩余，因为剩余能够转化为信任资本和被委托的权力。消费者福利第一次可以系统地转化为企业的私人资本：信任和被委托的决策权。于是 " 谁更站在用户一边 " 本身可以成为 AI 竞争的一个维度，与智能、速度、价格、隐私并列。
这个均衡是有条件的，而且条件可以写成比较静态。第一，关系的范围。AI 与消费者的关系越长期、越广泛，信任资本越值钱，为一笔佣金牺牲方向的机会成本越高。所以规模大未必更容易被商业利益俘获——对通用 AI 来说，规模反而提高了背叛消费者的代价：一个只做酒店预订的工具更容易依赖酒店一侧的收入，一个每天处理几十类问题的通用 AI，最卖不起的恰恰是自己的方向。第二，生产者的分散程度。无数品牌、餐馆、酒店彼此竞争，单个生产者购买方向的支付能力有限；卖方越集中，俘获压力越大。第三，AI 之间的竞争与方向的可察觉性。消费者必须能够因失去信任而迁移；一个垄断的消费者 AI，同样可以变成向两边收税的守门人。金融理财顾问的历史提醒我们，市场自发力量并不总能造出站在客户一边的顾问，最后需要信义义务这样的制度补足。AI 是否不同，取决于数亿用户的事后体验汇聚起来，是否让方向第一次真正藏不住。
所以 " 头部通用 AI 可能站在消费者一边 "，不是乐观的趋势判断，而是一个条件命题：三个条件缺了任何一个，均衡都会翻转。
09 被低估的另一半
现在可以给 AI 的经济价值算两本账。一类是生产 AI，提高社会能生产什么、以什么成本生产；一类是决策 AI，提高既有产出转化为福利的效率。前者改善生产可能性边界，后者改善边界之上与边界之内的配置。发明一种新药，是提高一个给定匹配的价值；更好的决策 AI，则可能让正确的病人找到正确的药，正确的学生找到正确的教育，正确的消费者找到正确的商品。假如 AI 让亿万消费者在医疗、教育、金融、住房、汽车、旅行乃至日常支出上，少做一部分错误决定，福利的数量级完全可能与生产端同样巨大。而且这可能更接近大语言模型今天已经具备的能力。
第二本账天然难以看见，因为它常常不进任何账本。AI 劝一个消费者 " 你这台电脑完全够用，不要换 "：GDP 少了一笔消费，福利却提高了。AI 让一个人从昂贵但不合适的电脑，换成便宜一半却更合适的：支出下降，剩余上升。AI 帮一个家庭订到真正适合它的酒店，消费金额一分未变：GDP 不动，福利上升。生产率的改善有产出指标，进企业收入，进 GDP；消费决策的改善主要进入消费者剩余。这就是消费端 AI 被系统性低估的原因。
由此还能得到一个重要推论：一个真正 consumer-aligned 的 AI，它的成功指标甚至可能与传统电商平台相反——不是让成交额最大，而是在给定预算下让消费者得到的效用最大。
即便如此，这仍然可能是一门极大的生意。每年全社会最终消费支出规模极其庞大，哪怕其中很小一部分从买错了、买贵了、买了不需要的，变成更好的选择，新增剩余就非常可观。商业逻辑不是诱导更多消费，而是提高既有消费的质量：创造消费者剩余，再从中分取一个比例。一旦匹配变好，被挑中的生产者也愿意付费—— AI 带给它的不是被话术说动的顾客，而是真正适合它的顾客。钱从生产者流向 AI，本身没有明确的福利含义，关键是因果方向：如果付费改变了被推荐的概率，生产者购买的是方向；如果 AI 先按消费者利益决定匹配、被匹配者再为这项服务付费，AI 出售的是匹配技术。是付费决定排序，还是排序决定付费——两种制度，天壤之别。大模型公司真正需要寻找的，也许不是怎样把传统广告搬进聊天框，而是怎样从自己为消费者创造的新增剩余中获得回报。
10 需求侧的能力，改变供给侧的方向
消费者 AI 如果提高了识别质量的能力，生产者面对的相对价格就变了：真实质量的回报，相对于说服性支出的回报上升。生产者会随之重新配置投入，从营销努力转向质量与匹配。过去，一个真正好的小生产者可能因为不懂广告、买不起流量而找不到顾客，一个平庸的生产者却靠营销能力占据很大市场；当需求重新流向质量与匹配，长期改变的是什么样的产品值得被生产。
在这里，两条 AI 路径重新汇合了：AI 可以直接改善生产技术，也可以通过改变需求的质量，间接改变生产的方向。而这也正是消费者主权理论本来的许诺——生产最终服从消费者的选择。只是这一次，选择的背后第一次站着与现代生产体系相匹配的判断能力。
11 消费者主权的技术基础
消费者主权过去依靠三种制度基础：自由选择、竞争、价格。如果本文的分析成立，未来可能加入第四种：消费者一侧的智能。谁会投资生产这种智能？前面已经给出了答案：当消费者的长期信任比商家的短期付费更值钱时，最大化消费者剩余本身就是商业战略。那时候，问题就从 "AI 能不能帮助消费者 "，变成一个大得多的问题：市场竞争会不会内生地生产出维护消费者主权的技术？
专业股票配资实盘自由市场赋予消费者选择的权利，却从来没有保证消费者拥有与这种权利相匹配的判断能力。两百年来，现代经济把越来越强大的技术配置给生产者：生产技术、营销技术、定价技术和说服技术。大语言模型第一次提出了另一种可能：同样强大的认知技术，也可以配置到消费者一边。
如果它能够帮助消费者认识市场、认识自己并约束自己，如果竞争又使大模型公司愿意把这种能力用于消费者的长期福利，那么消费者主权就不再只是一项制度原则。它第一次可能获得自己的技术基础。
工业革命极大提高了人类生产东西的能力。人工智能也许正在提高另一种长期被低估的能力：知道什么值得买天津证券配资综合服务中心，以及应该向谁买。
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