白果/文 人類對AI，卷尤其是失業AI沖擊社會就業與收入分配的擔憂，其實由來已久。分配否過這個市連續五任市委書記被查20世紀70年代至今，不平變人我們至少經歷過三波AI發展的衡和還大潮。當一輪輪潮水退去，結構人們發現人工智能似乎并沒有想象的性轉那么厲害，不禁有了更自信樂觀的卷理由。然而，失業這一輪AI的分配否過發展速度和能力似乎不可同日而語。

ChatGPT（Generative Pre-Trained Transformer）及各種生成式AI工具的不平變人出現，使人類可以用自然語言的衡和還方式給計算機發出指令，這在很大程度上打破了某些專業壁壘。結構雖然當前AI生成內容在準確度、性轉獨創性上還有待提高，卷但替代人工、降本增效的能力顯而易見。那么，此輪AI發展將沖擊哪些職業，又是否會如樂觀者期待的那樣，帶來大量新的工作？在嘗試回答這兩個備受關注的問題之外，筆者也試圖分析AI帶來的社會結構性轉變，以及為了應對這些轉變，個體和社會應作出怎樣的努力。

我們看到，目前AI工具的發展，可能會導致技術性失業、收入分配結構的惡化尤其是“極化”效應，加劇各種社會問題。而要想讓技術進步更好地實現普惠價值，我們需對現有制度進行深入反思，嘗試對社會系統進行革新和再設計。歸根結底，技術的社會價值實現和進步方向最終由人類決定。

1.失業危機與產生新工作的可能

在此前幾輪自動化技術浪潮中，沖擊的這個市連續五任市委書記被查主要是重復性或是對專業技能要求較低的職業。但AI大模型具備了認知能力、分析能力、推理能力和創造能力，因此一些在傳統意義上被認為高度專業化的職業，將可能受到極大的沖擊。

人力資源咨詢公司Challenger的一份報告顯示，2023年5月，美國因AI替代所造成的失業人數達3900人。這是此報告第一次將AI作為失業的主要原因之一，而所有明確因AI產生的裁員，都發生在科技行業。

綜合來看，我認為具有以下特點的職業，可能會首當其沖受到影響：

第一類是對結果的精度和標準性要求不高的職業。比如美術設計，雖然AI尚不能生成頂級作品，但已經能做出“夠用”的設計。在海報設計、營銷推廣物料設計等相關應用場景中，AIGC工具已經可以在很大程度上代替設計師。

第二類是知識和創意行業內相對輔助性和初級的崗位。比如法律案例的整理工作，編程中相對模塊化的工作等。這些工作往往由年輕人擔任，因此這類替代不但會增加年輕人就業的難度，也會使他們喪失在工作中不斷提升專業能力的機會。長期來講，對社會整體人力資源的培養和積累是極其不利的。

第三類是專業性高、但業務可模型化程度也高的工作。這可能最讓大家感到意外。實際上，很多對專業性要求很高的工作，其可模型化程度也是很高的。比如醫療工作者的診斷環節，從前醫生通過學習大量病例、閱讀書籍和積累臨床經驗，習得一套思考和判斷模型，現在，這個過程AI也可以完成，甚至完成得更快更好。

第四類是個性化需求高但目前這些需求尚未被完全滿足的行業。比如教育、陪護等行業。這些行業面臨的沖擊可能不是一種簡單的替代，而是行業洗牌，即行業主體及其組織方式的轉變。例如AI可能會推動教育的形式從一對多，向著更加因人施教的方向轉變，主導行業的也許將不再會是學校、醫院等傳統機構。

有很多人會指出，各種替代效應的產生尚有時日，現在不必杞人憂天。的確，有不少因素可能會減緩AI的大規模鋪開，包括對應用場景的持續開發、社會的接受認同、相應基礎設施的配套改造，以及法律法規的持續建立等。但AI的能力提升與演進，跟之前碳基生命體學習和進步的速度是完全不可同日而語的?？匆幌翸idjourney從去年發布到現在的能力提升幅度，就可以很直觀地感受到這種速度的不同。目前基于大模型的技術路線已經較為成熟明確，技術能力不斷提高，加之資本涌入、產業共識形成，所以AI的發展和沖擊一定會到來，而且其速度很可能超越大多數人的預期。

有人也堅信，更多新的、更好的工作一定會被創造出來，就像此前人類工業化進程中被反復印證的那樣。

我們看新工作能否產生，首先可以看跟新技術直接相關的新工作崗位有多少。

就像在移動互聯網時代到來之前，我們無法想象現在復雜的APP生態和相關崗位一樣，現在我們其實還不能完整地想象與AI相關的工作有哪些。目前可以推測的，AI的持續發展會帶來對算法工程師的需求增長，但這種增長是有限的，而AI帶來的數字世界的進一步發達和繁榮，會是更多崗位增長的來源。

比方說，隨著未來人類生活在虛擬世界的時長和沉浸度增加，可能會誕生許多虛擬世界的產品內容設計職位，就像我們目前在Roblox平臺上看到的那樣，會有人專門捏臉、設計虛擬人物服裝、臺本、游戲規則等等。我想隨著人類對娛樂和精神生活需求的上升，創意型行業的發展前景仍然是可觀的，也將持續吸納和產生更多的崗位。

其次，我們可以看看新需求產生的潛力。這首先與時代特征有關，比如當人類從農業社會進入到工業社會，那時大量與工業制成品相關的需求沒有得到滿足，于是對相關新產品和服務的需求會被大量釋放。

但AI時代，是否還有那樣一個巨大的潛在需求空間沒有被挖掘出來？當人們生活在一個全球范圍內都更統一的虛擬世界和數字空間里，多元化的需求和供給是否還有一個較大的新增量？筆者對此并不樂觀。

2.警惕收入分配結構惡化

學者們研究發現，早期自動化過程對收入分配的影響中有一個重要特征，那就是中等偏低技能需求崗位的縮減，和高技能需求崗位的增長。根據Tuzemen和Willis的評估，從1983年到2012年間，中等技能需求崗位從59%下降到45%，但高技能需求崗位從26%上漲到37%?？傮w的變化趨勢對社會進步還是比較積極的。

雖然目前大模型應用尚在極早期階段，但據美國印第安納大學博士AliZarifhonavar的研究預測，此輪受AI影響最大的是一些專業人士和技術人員。也就是最容易被替代的工作，恰恰是那些高技能、高回報、普遍被認為是白領和金領的工作。這個人群恰恰是最具消費能力的一群人，他們收入水平的下降，以及對工作安全性的不良預期，不但會損害中高產階級的收入占比，也將削弱經濟總體的需求水平和增長動能，其影響不容小覷。

大家都知道，一個健康的社會收入分配結構應該是“紡錘形”，中間厚、兩邊薄，但目前AI工具的發展，不但會加重人力勞動和資本回報的不平衡，還可能會因其對智力回報不平衡的強化，進一步加深收入分配的“極化效應”。

因為技術會改變不同生產要素在經濟生產中的重要性，例如工業革命就促使資本相較于人力勞動的重要性明顯提升，大模型帶來的是智力要素的重要性明顯提高。比如，一個建筑設計師在過去可能受到自身效率的限制，需要依托更大的團隊和平臺。但現在如果他的創意、聲譽足夠好，就完全可以通過個體或者是小團隊的方式接到比之前更多的工作。于是，最有創造力的那群人，其智力附加價值會變得更高，占據更多資源，造成所謂的“天才效應”，占據收入分配中越來越高的比例。

但這并不意味著新技術就是“原罪”，而是要求人們對收入分配制度進行調整，避免這種極端不平衡的問題持續加劇。技術進步的影響不應止于生產效率的提升，也要看它能在多大程度上帶來跨行業的溢出效應。

關于跨行業的溢出效應，最經典的案例來自福特公司。上個世紀初，福特公司通過改造生產流程提升了汽車制造效率，但他們并未止步于此，而是推出配套措施，大幅降低了汽車價格，同時大幅增加了員工報酬，還把每天工作時間從9小時減少到8小時。盡管加薪后人工成本大幅提升，但勞動力流動率大幅降低，高收入支持工人釋放各種消費需求，也可以買得起福特生產的汽車，促進了供給側和需求側的良性互動和發展，使之成為跨行業溢出效應一個教科書般的展示。

由此，這種分配與生產相互促進的增長模式也被一些學者稱為“福特主義”，它告訴我們，要讓技術進步更好地實現普惠價值，也需要對現有的制度性安排做出調整，甚至是重新設計。

因為金字塔頂端那1%的人口，無法產生99%的人口規模的消費力，也不會轉化為足夠能消化現有人力資源的投資。極端不平衡的分配結構不僅會阻止跨行業溢出效應的發揮，還會加劇各種社會問題。

劉慈欣在短篇小說《贍養人類》中就講了某虛擬星球上這樣一個極端化的故事。在那個世界里，最聰明的一個人占據了星球上所有的資源，而其他人被趕到地球，地球因此遭殃。我們不希望這樣的事情發生，因此才要提前思考，未雨綢繆。

3.從個體到社會，如何應對結構性轉變

不管短期內我們自己的工作是否會被AI取代，當洞察到AI對社會經濟帶來的結構性轉變，我們會發現，在不久的將來，每一個人可能都會受到它的影響。

第一個轉變，是產業的整合程度、系統化程度越來越高。隨著AI深入工作和組織，其改變的不止是個體工作，而是產業總體的協同和組織模式。在AI的輔助下，越來越多的經濟和社會協同會進入到整體自動化的體系，機器與機器之間形成龐大且復雜的協作網絡，并逐漸將人排除在外。比如，如果自動駕駛技術全面落地，整個交通系統會成為一個整體，系統指揮中心就像大腦，全面控制各類交通設備的協調和運行。這種趨勢落在每個行業，就意味著各行業的整合潛力大大上升。如果你所在的行業目前行業集中度偏低，也許目前技術的進步會帶來巨大的創新空間，值得好好思考和把握。

第二個轉變，是AI對頂尖人才的賦能，會極大地增強中小企業的行業競爭力，而原來大企業占據的資源優勢會進一步喪失。我們會在各行各業中，觀察到組織小型化和行業集中化兩種趨勢同時增強。特別是在一些創意型行業，比如廣告、游戲、建筑設計等，這個趨勢可能會非常明顯。在AIGC領域本身我們就能看到不少創業型小公司的巨大能量。顛覆了整個設計行業的Midjouney，就是一家只有十幾人的公司。

第三是行業競爭格局的變化速度、產品迭代速度都會進一步提高，“烏卡時代”（VUCA）會更加“烏卡”。這種影響的范圍是廣泛的，各行各業都很難置身事外，需要企業家們有清醒的認識。

面對以上這些變化，就個體而言，首先要求我們調整自己的能力重心。以前的白領工作側重于認知和分析，未來這是不夠的，至少泛泛地分析是不夠的，我們需要具有更強的原創性、洞察力、感受力、探索能力和創造力。

然而，個體的努力改變不了AI將要帶來的結構性問題。當技術的發展已經與人類的進化融為一體，我們必須對現有制度進行深入反思，嘗試對社會系統進行革新和再設計。

首先需要反思的是我們的教育體系。設想一下，如果我們有一個熱愛繪畫的孩子，面臨AIGC強大的繪畫功能，他/她該如何自處？他們還會有動力經歷那漫長而痛苦的練習過程，最終成為一個也許并不是第一流的畫師嗎？然而，如果我們的孩子現在不去繪畫，不去閱讀，不去思考，而是把這些任務都交給AI，他們又如何成長為一個擁有探索力和創造力的人呢？如果我們希望激勵他們的創造性，他們走這段路的動力到底來源于哪里？教育體系該如何提供這些動力？

另外，我們需要改變目前單一標準的內卷社會。在人類的生產能力還達不到人類需求的時候，效率成為衡量個體和組織非常重要的標準。但實事求是地講，在這個維度上，碳基生命終歸不會是硅基生物的對手。那么，社會的發展進步又應該如何定義呢？我個人認為，有兩個方面需要同時納入考量。

一方面，我們需要讓人類社會的財富進一步增長。但這里的關鍵點在于怎么定義財富。首先需要強調的是，財富增長的核心其實不是量的積累，而是多樣性的提高。為什么我們認為現在人類社會的財富遠遠超出歷史上任何一個時期？不是因為世界上有了更多的黃金，而是因為每一個普通個體可以享用的產品和服務的豐富性是空前的，而這種多樣性的積累是人類持續創新的結果。更需要明確的是，財富不僅僅是一個物質層面的概念，未來財富的定義將越來越偏向情感、文化、精神和心靈。

第二個方面的衡量應該就在于人本身的發展。當技術分擔了人類的工作，我們如何增強內心的充實感和滿足感？我想應該有越來越多的個體，能夠有機會在更多元的維度上，開發和追求自己的內生動力，并在社會上找到自己的位置。

歸根結底，技術到底是能夠為人所用，還是取代人類，不取決于技術本身，而是取決于我們要建設怎樣的社會制度。如果我們的制度為人類的貪婪服務，技術就會加強這一點。但我們也可以利用技術更好地保護人類。比如隨著生產能力的繼續發展，我們可以考慮縮短每周的工作時間，建立更廣泛的社會保障體系，降低人的商品化屬性，為社會性、創造性的工作提供更多保障等等。

事實上，人類生產能力的每一次躍升，并不會自然地帶來群體福利水平的提升，甚至往往會伴隨著一段陣痛期。只有借此反思和重新設計我們的制度體系、組織目標、價值導向，每一個個體都開始思考和行動，我們才能驅動社會向更美好的方向進化。

（作者系中歐國際工商學院戰略學及創業學助理教授）