人工智能“热”的“冷”思考，我们该如何应对科技带来的挑战？

技术革新加速奔跑，当那些高深的代码落地成型，突破大众认知的高科技势将带来生产工具的又一次迭代升级。

ChatGPT把人工智能热度拉满，AI的下一步成为全球技术讨论的焦点。当百度匆匆提交“文心一言”的答卷时，OpenAI发布多模态预训练大模型GPT-4，彻底点燃科技行业的火把。

针对ChatGPT会不会让创作者们“集体失业”的讨论方兴未艾，国内外技术大厂还在摩拳擦掌跃跃欲试，微软于日前推出办公软件王炸——Microsoft 365 Copilot，再次把话题热度推向顶点。不管是Word、PPT、Excel，还是Outlook、Teams、Microsoft Viva、Power Platform，所有这些办公软件，通通都会得到GPT-4的加持。通过Copilot，即使是用最简单的界面和自然语言，也能轻松玩转AI工具。

花样百出的AI“热”依然需要一些“冷”思考，学界对技术道德观的讨论由来已久，无论是技术“善”论、技术“恶”论还是技术中性论，都离不开社会不同发展阶段的现实背景。对技术的焦虑持什么态度？听听专业人士的看法或许能为你开启新的窗口。今天编辑部推荐新加坡南洋理工大学经济系长聘副教授包特的文章，面对人工智能的挑战，我们该如何应对？

近年来，人工智能技术的快速发展和它在未来可能带来的失业问题引起了人们的广泛关注。根据麦肯锡的一份报告，到2030年，世界上可能有高达30%的工作小时数会从人类手中转移给机器，3.75亿人可能因此更换工作，而中国受影响的人口可能高达1亿。牛津大学学者Carl Frey和Michael Osborne在2013年发表的文章预测，在未来20年里，美国可能有47%的工作岗位被自动化。

那么人工智能和由它引领的自动化真的会如计算机科学家文奇（Vernor Vinge）设想的一样，将人类社会带入所有人集体失业的“技术奇点”吗？

对此，经济学家目前的观点还有很大分歧。以我个人的观察，极端的乐观派在经济学家中比较少，主流意见是以Daron Acemoglu和David Autor为代表的审慎乐观派，他们的代表性研究认为人工智能对就业的影响主要取决于它通过自动化消灭传统劳动岗位的速度与创造新的高技术劳动岗位的速度相比何者更快。他们的模型得出的结论是如果资本成本不高，那么企业确实有可能最终走向用自动化替代所有劳动力；反之，只要资本成本不是太低，那么企业在增加资本达到一定程度的时候会因为资本和劳动的互补性而更愿意雇佣劳动力，从而在长期来看减少失业，提高工资。当然也有偏悲观的经济学者，如Jeffrey Sachs、Seth Benzell和Guillermo LaGarda以及Andrew Berg、Edward Buffie和Luis-Felipe Zanna，他们的研究认为在大多数情况下，即使就业和工资可能在长期变好，但人工智能在短期内导致的就业降低和收入差距增大可能性非常大，而且这里说的“短期”可能并不短，会持续几十年时间。

除了这些基于理论模型的分析，我非常喜欢的一篇有关论文（“The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different?”）从经济史的角度分析了这个问题。作者认为人们对技术的焦虑是一个很早就有的现象。早在十九世纪，大卫·李嘉图就在《政治经济学原理》一书中提出机器代替人力会损害体力劳动者利益的担心。他的考虑出发点是担心资本家购买机器和人力的资金是一定的，如果买机器多了，自然雇佣的人就会减少。从今天来看，李嘉图的观点有点过于局限在短期静态，忽视了机器带来的生产率提高使得社会财富增加，从而促进就业的增长。同时，文章还指出，当时工人不满意的来源并不是机器生产真的带来了失业或者工资降低，而是机器化使得诸如纺织这样的工作相比以前的手工业时代变得更为枯燥、劳累，且环境恶劣——但这也仅仅是对之前的纺织手工业者而言。对于大量来自农村，没有经过纺织手工艺培训的劳动者，他们对纺织工厂提供的工资和工作内容并没有那么不满意。也就是说，从第一、二次工业革命的历史来看，机械化和自动化诚然带来了一些工作岗位的丧失，但同时新岗位的产生总体而言弥补甚至增加了就业。这两次工业革命的共同特点是通过生产的标准化和规模扩大拉平了工业革命以前高级熟练手工艺者和没有受过训练的普通劳动者的收入差距。

但同时，作者也指出，最近的第三次工业革命确实带来了比较严重的国民收入中劳动收入份额下降和收入差距扩大的问题。具体机制应该是计算机的发明大大提高了大学学历的人力资本回报，从而使得大学以上学历的劳动者收入加速增长，而高中或以下学历的劳动者收入停滞不前。同时，制造业的自动化使得很多原来生产线上的工人失去工作，从中产阶级转变为收入更低的低技术服务业从业者，因此，作为一个整体，劳动者的收入增长大大落后于资本回报的增长，从而造成劳动收入份额的下降。

对于正在进行中的第四次工业革命，作者没有给出完全确定的回答。我个人的感觉是，从目前看，第四次工业革命对就业的挑战的确可能大于以往几次之和。主要原因是，从资本替代劳动的方式看，第一、二次工业革命主要以机器替代劳动者的体力，因此受损失的往往是体力劳动者群体，而技术革新本身又创造了更高收入的脑力劳动岗位，从而提高了高教育水平劳动者的收入；从第三次工业革命开始，机器开始替代人的脑力，而人工智能更是开始替代人的智力。可以想象，如果第四次科技革命带来的变革逻辑与以往类似，那么结果也必然是使劳动者收入差距越发拉大。拥有尖端技术的研究者和技术人员依然是时代造就的赢家，但普通大学毕业生担任的事务性工作，包括今天被认为是“金领”劳动者的会计师、律师等职业，也有可能被人工智能取代。这些职业的从业人员也可能不得不因此被迁移到回报更低的行业。

那么，面对工业革命带来的挑战，我们应该如何应对呢？

首先，教育无疑是非常重要的一环。历史经验一再告诉我们，普及中学教育是很多国家在工业化阶段能实现快速发展和制造稳定强大的以产业工人为主的中产阶级的良方，而从某种意义上来说，美国大学的高学费和低入学率是美国在近年来相比其他发达国家收入差距高很多的重要原因。而人工智能革命时代的需要或许要求一个追求收入平等的社会在一定程度上普及硕士甚至博士级别的教育。当然，这种普及的方式可能是多种多样的，除了政府提供的公立教育、公司资助的职业教育，甚至高质量的网课都可能在一定程度上实现这个功能。

第二，我们或许需要重新设计社会福利保障制度，特别是养老金制度。应该说，现行的大部分社会福利保障制度，包括养老金的来源都是劳动收入。这就意味着，如果想让它们运行良好，社会的劳动者数量、就业率和工资水平必须大体是稳定的。而面临人工智能可能带来的大面积工作岗位损失和低技术工种的工资下降，各国政府应该考虑将社会福利保障制度的收入来源从劳动收入改为所有收入，或在条件允许的情况下，通过对企业征收“就业替代税”的方式避免企业过度使用资本替代劳动。例如，对于人工智能企业，可以对其使用的计算能力征税，相当于让人工智能为其替代的脑力劳动者缴纳社会保障金。

第三，如果将来有一天，绝大多数工作岗位都被自动化了，人类又可以做些什么呢？很多研究者和相关书籍给出的答案似乎出乎意料的简单：闲暇。事实上，根据Mark Aguiar和Erik Hurst发表于2007年的研究，美国劳动者的闲暇时间从二战后开始持续上升。机器也许可以代替我们的感官和决策，但很难代替我们对一件事的体验。在这个意义上，全球的游戏行业和社交媒体持续升温可能也不是没有道理的。从这个角度看，政府和民众都应该放下传统偏见，正视电竞、直播等新兴行业的崛起，并对这些行业的发展提供适度的支持和科学的规制方案。

本文刊登于《北大金融评论》第1期，

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文章来源：《北大金融评论》2019年第1期

本文编辑：杨静雯