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AI会快速带来失业吗?会颠覆行业吗?普通人该如何应对?
针对AI冲击带来的全球性焦虑,近日,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)对2025年诺贝尔经济学奖得主彼得·豪伊特(PeterHowitt)进行了专访 。
作为研究技术变革的经济学家 ,彼得·豪伊特与菲利普·阿吉翁(PhilippeAghion)构建的“创造性破坏”数学模型指出,“新创新会取代旧技术 ”,而这正是经济发展的关键动力。
从“创造性破坏”的视角,彼得·豪伊特判断 ,AI取代人类还为时过早,但普通人要做好一生多次转岗的准备。而AI冲击的真正风险是财富向少数公司集中 。为此,征收财富税是比征收“机器人税”更有效的应对办法。
电脑革命赋能顶尖人才 ,但AI革命帮助普通人
NBD:您如何定位AI技术浪潮?它是否构成新一轮“创造性破坏 ”?
彼得·豪伊特:首先要意识到,AI尤其是大语言模型,其实是非常新的事物。ChatGPT发布到现在也不过三年多时间。
我们仍然不清楚 ,大语言模型是否就是AI的最终技术路径 。也许,未来会转向杨立昆(YannLeCun)正在推动的“世界模型”路线,也可能走向更加模块化的技术路线 ,比如DeepSeek等中国公司的做法。
这一领域充满了不确定性。我接下来要谈的都只能算是一种启发性的判断或推测 。
但有一点是明确的,AI会对整个经济的运行方式产生革命性影响。从这个角度看,它和汽车的出现没有本质区别。在汽车普及之前 ,大多数出生在北美的人,一辈子走过的地方可能都不会离出生地超过几英里 。而有了汽车、喷气式飞机等等之后,即使是普通收入的人,也能够环游世界。
不过 ,AI革命不同于电脑革命。电脑革命本质上是一种“技能偏向型”的变革 。人的技能越高,生产率提升通常越明显。
而AI似乎呈现出“逆技能偏向 ”的特征。也就是说,它主要将常规任务自动化 。这对很多具备一定技能 ,但并非顶尖的人来说,反而会带来很大帮助。
职业层级越高,例如大型企业CEO ,其常规性工作本就由其他人协助完成,AI对他的效率提升并不大。但对护士这样的职业来说,则可借助AI大幅提升服务效率 ,比如快速检索医疗信息,自动完成数据录入工作,将更多精力投入患者照护。
AI正在抢走工作 ,但也会催生新职业,更多新增岗位将在服务业
NBD:当前,AI已经成为部分科技公司裁员的理由 。您如何看待AI带来的岗位替代风险?
彼得?豪伊特:每一种新的革命性技术,都会让某些人类技能变得过时。在软件编程领域 ,市场对程序员的需求已经有所下降。尽管很难说这在多大程度上源于AI冲击,又在多大程度上来自此前行业对编程岗位的过度投资,但以ClaudeCode为代表的工具确实已显著改变程序员就业格局 。
历史经验表明 ,所有通用技术最终都会催生出全新的职业与技能类型。AI作为革命性通用技术,并非简单以机器替代人力,而是推动整体生产方式的重构 ,这一过程将创造新的技能需求。
我经常举一个例子 。1875年的北美,约50%人口从事繁重农业劳动以维持社会供给。如果告诉当时的人们,150年后仅需略高于1%的人口从事农业就足够了 ,剩余劳动力将脱离农业生产,他们必然会追问这些人将以何为生。答案是,一部分人会成为博主 、飞行员等 ,而这些职业在1875年是完全无法想象的 。
技术进步的逻辑始终如此,AI亦不例外。
NBD:白领与中等收入群体是否会面临更大的冲击?
彼得·豪伊特:现在下结论还为时过早。但借助AI,生产率提升最为明显的群体,反而会是中等收入从业者 。
在众多行业中 ,AI可实现大量常规性任务的自动化,大幅提升这一群体的工作效率,导致市场对同类普通从业者的总需求下降。不过 ,若萨伊定律(Say’sLaw)生效,普通人最终仍能实现再就业,不过这取决于下游创新。(注:根据萨伊定律 ,供给会自行创造自身的需求。)
此外,公众往往高估了AI替代的速度 。尽管技术迭代迅速,但当前AI与机器人尚不具备大规模替代海量劳动者的能力。
目前 ,几乎没有岗位可以完全交由AI独立处理,AI仍存在明显的失误风险。例如,AI可生成一份漂亮的法律文书 ,但其援引的判例可能纯属虚构,若直接提交司法程序,将引发严重后果 。
大多数人的工作需要判断力、想象力、创造力,很多情况下还需要人与人之间的接触、共情 、说服等能力。而这些目前仍然是人类独有的。正是这些人类独有的特质构成了壁垒 ,使得AI难以在短期内实现对劳动力的大规模替代 。
这里有一个概念:隐性知识,就是那种只能通过经验、直觉和观察别人做事来获得的知识,甚至你自己可能都无法把它准确写下来。这与AI所持有的可编程知识是相反的。
在技术的变革中 ,新职业将持续涌现,但其形态目前无法预知,因为这些职业依托于尚未发生的创新 ,而创新在落地之前本就难以预见 。长期来看,AI创造的新增就业将更多集中于服务业,制造业用工需求持续下降的趋势 ,已难以逆转。
AI导致财富更加集中,财富税比“机器人税”更有力
NBD:有人担忧,AI会导致财富进一步向少数公司集中。您如何看待这一风险?
彼得·豪伊特:这是真实且明确的风险 。
政府可通过监管和规范企业行为 ,也可借助税收体系,避免技术与金融权力过度集中在少数AI开发者手中。若政府采取完全放任的态度,仅以技术优劣决定市场主导权,相关风险将显著上升。在一定程度上 ,美国当前采取的正是这类偏向自由放任的模式。
NBD:OpenAI最近提出,由政府设立公共财富基金或征收“机器人税”,将AI创造的收益分配给普通人 。您认为这一思路是否可行?
彼得?豪伊特:我认为 ,与其仅针对机器人征税,不如构建覆盖范围更广的税制。因为,仅对机器人征税 ,企业极易找到规避办法。这类避税行为通常只有利于企业自身,而非整个社会 。一般而言,税基越广泛 ,对市场行为的扭曲效应就越小。
相较之下,我认为更值得考虑的是征收财富税(WealthTax)。很多国家其实早就应该认真考虑这一点 。
当前,收入所得税是大多数国家的重要财政来源 ,但收入的定义通常未包含未实现资本利得。这在制度上为财富持续集中提供了条件。财富不断增值,但其增值部分却无需缴税 。
当富豪希望将财富变现时,往往不会通过出售资产,而是以资产抵押进行借贷 ,且借贷成本还可抵税。在美国现有制度下,只要财富规模足够大,便可长期维持这一循环。由于没有真正有力的遗产税 ,去世后还可以将财富传给子女,进一步加剧财富集中 。
NBD:除此之外,是否还有别的方式 ,比如全民基本收入(UBI)?
彼得·豪伊特:现在还没到推行全民基本收入的地步。在此之前,更务实的步骤是建立财富税制度。若完全依靠所得税为全民基本收入融资,很难筹集到充足财力。除非将所得税率提升至极高水平 ,否则最终可发放的全民基本收入额度将十分有限 。
但若征收2%~3%的财富税,政府便能获得更充裕的财政资源,全民基本收入才会变得可行。
普通人应做好一生多次转岗准备
NBD:对于被AI焦虑困扰的普通人 ,您有哪些建议?
彼得·豪伊特:未来,AI必将成为人们获得体面工作的必备工具。因此,大家必须主动接纳AI,并尽可能熟练地运用它 。
从历史经验来看 ,未来出现的机会,很可能会比过去任何时候都更好。当然,这一转型过程不会一帆风顺 ,必然伴随大量岗位更迭。人们需要做好准备,一生中经历多次职业转变,将成为常态 。但生活总是在变得更好。我们如今习以为常的汽车、电视和手机等技术 ,在诞生之初也曾引发巨大担忧,因为它们替代了部分传统工作。如今,类似的进程正在重演 。
过去 ,人类适应了历次技术变革,未来也同样能够适应。
任何经济发展都不可能不伴随剧烈扰动,不可能没有岗位消失和岗位诞生 ,不可能没有不确定性和焦虑。
如果我是年轻人,我会期待这样一个世界:我的很多努力可能最终会失败,但只要坚持下去,我的未来会比过去更好 。
那些将被创造出来的新工作 ,几乎肯定会比正在消失的工作更有趣 、更有挑战性,也更有回报。
所以,我想说的就是:要有希望 ,要保持乐观。
策划|肖勇王嘉琦
记者|岳楚鹏
编辑|兰素英
统筹|易启江
视觉|邹利
排版|兰素英
每日经济新闻
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