1樓：
因為生產力的發展是建立在專業分工的基礎上的。
在農業社會生產力有限，過多的人力沒有與之匹配的土地是無法產生經濟效益，最直接的情況就是人口多了，土地產生的糧食卻沒有增加最終導致馬爾薩斯陷阱。
從生產端來說：
進入工業化社會之後，通過工業反哺農業讓糧食產量提公升來養活更多的人口，這些人口通過教育獲得生產技能，最終又提高的工業的效益。而工業的高效在於社會的高度分工，不同的勞動者專精於自己擅長的領域然後互相合作，整個社會的效益最大化。
從需求端來說：
更何況工業化最擅長的「批量生產」，在市場需要越大的情況下越能發揮出效益。需求相同的人口群體最適合拉動這種工業化的發展。
所以在工業化社會人口並不是負擔，而是生產力發展的基石與拉動力量。
之前在網上看到乙個例子說，為何人臉識別的技術在中國發展得特別快，比美國都先進。其中乙個原因是中中國人口多，可以用於研究臉部識別的人臉多於美國，應用的頻率也比美國更多。所以資料學家能更快地不斷改進演算法。
而從另乙個角度來說，人臉識別技術在中國有更多使用情景與使用次數，商業化規模比美國更大，所以不斷吸引投資者投入在中國的人臉識別團隊。
另乙個反面例子是BBC的記錄片，社會學家們去觀察記錄大洋洲的乙個人口在不斷減少的小島。他們發現小島的人口剛開始減少的時候，爭奪不同資源的人少了，每個人的生活似乎都更好了。但隨著人數的進一步減少，事情走向了反面，因為缺乏人力導致原本屬於部落的公共資源與事務無人維護，整個部落的生活質量開始下降。
當上一代人最後乙個漁夫離世後捕魚這種技術在部落裡面失傳了，年輕的一代要再次嘗試從零開始才能再次掌握捕魚的技能。
當然~~~大家也可以說生產力發展了，以後有AI機械人，所以不需要那麼多人類了，各種技術網上公開教程都有，全智慧型化了。
但別忘了~~~提出想法概念，貫徹科研精神去研究，再以企業家精神去實踐的始終都是人。
就如同這個答案~~~如果我們沒有那麼多吃飽了沒事做，但又具有文化修養和潛意識喜歡裝B人——例如我。就沒有人會來回答這個問題，題主只能對著手機問AI了~~~
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