技術革命的每一次浪潮，都會對就業市場造成巨大的沖擊波。從蒸汽機、電力，到互聯網、人工智能，每一次革命性的技術進步，都在重塑社會的生產方式、產業結構和職業生態。

人工智能的飛速發展，對就業的影響或將遠超以往，無論是在時間的緊迫性、影響范圍的廣泛性，以及技術對就業的介入深度上，都將是過去從未遇到過的變遷與挑戰。

這其中既有職業被替代的風險，也是技術增強技能、創造新增就業的機遇。從不同的立場的出發，或許會激發不同的心態：焦慮、恐慌、期待、興奮……

從社會的視角而言，技術進步帶來的“消亡”與“再生”，是社會進化過程中不可避免的現象，關鍵是如何通過教育、協作與多方合力，確保技術進步的紅利，能覆蓋到每一個社會群體。

為此，騰訊研究院發起“重構-AI時代的新就業”系列對話，聚焦新技術變革中的就業機遇與挑戰，探索應對這一復雜議題的多元化路徑和方案。

騰訊研究院

來源：騰訊研究院（微信號: cyberlawrc）

正文字數 5226 字 ｜閱讀 20 分鐘

核心觀點

1、不必過度焦慮AI帶來的影響。技術不僅有替代工作的一面，也能對原有的技能增強，包括創造新增就業機會。即便是考慮到替代本身，也不能只看技術可行性，還要考慮經濟性、社會接受度；

2、面對新技術，我們不應恐慌，應保持終身學習的態度。如果整天擔心被替代，只會讓自己陷入焦慮之中。相反，我們應該看到新技術帶來的新機會和增強就業崗位的可能性。

3、AI更多是一個技能的放大器，在去除一部分機會的同時，也創造了更多機會。在AI時代，我們更需要回歸人的本性，放大自己原有的特質，并用AI去增強它，市場有著無限可能。

4、AI就像一個放大器，當下最好的做法，就是把AI當作新的工具去學習，努力掌握它的使用方法；當作朋友、同事去交流，幫助我們提升我們的思考和創意。如果你能把AI用到極致，就可能做到“贏者通吃”。

5、新技術的應用，往往會帶來比原有崗位更多的新增和增強的就業機會，發展固然存在風險，但不發展卻是最大的風險。面對新技術帶來的沖擊，需要創造一個良好的社會協商機制，既要做大蛋糕，又要重新分好蛋糕。

6、技術變革中，就業之所以特別重要，不僅是因為就業帶來收入，更重要的是給了勞動者自我價值的認可。UBI（無條件基本收入）是在生產力極大提升背景下的一種嘗試和探索，但不能只考慮發錢，人的工作關乎尊嚴。

【研討嘉賓】

王德文 世界銀行項目經理、社會保護高級經濟學家

陳永偉 經濟觀察報專欄作家、《比較》研究部主管

【對話主持】

劉金松 騰 訊研究院資深專 家

黃瑾楠 騰訊研究院助理研究員

一、不必過度焦慮AI帶來的影響，

未雨綢繆就足夠了

主持人：

大家對人工智能替代就業的擔憂，正在從過去的“遠慮”，成為當下必須面對的“近憂”，甚至是迫在眉睫的存在。伴隨著AI技術的發展，其對就業的實際影響，正在發生哪些顯著變化？

陳永偉：

我在2017年的時候，受邀為一本關于AI的書籍撰寫推薦語，該書由卡斯帕羅夫所著。我在推薦語中曾設想了一個場景：某一天醒來，你發現身邊的同事并非人類，而是AI。當時出版社的編輯提醒我，這是一本科技作品，而非恐怖小說，但我認為這是一個可能實現的未來前景。如今回望過去，我發現這一預言已經有部分成真，AI正逐漸成為我們的同事，與人類共同工作。

與過去相比，如今的AI發生了非常多變化：首先，產生作用的AI性質已有所不同。AI是一個技術集合，其發展階段不同，性質亦有所差異。這一輪AI革命中，更重要的是生成式AI，如ChatGPT或一些繪圖AI，它們能夠完成更多不同的任務，組合成細分工作，如撰寫文章、繪畫等，從這一角度來看，它能夠替代我們人類的一些工作，所以對我們的替代性更高。

其次，AI所影響的人群也發生了變化。過去我們認為AI可能主要替代技能較低、復雜程度較低、相對程序化的藍領工作。但現在我們卻發現，這一波AI更多地替代了那些需要多年培養技能的白領工作。這一波變革產生的副作用是，過去藍領的話語權較少，我們可能不太重視，但當下由于白領的話語權較多，這使得我們對這一波沖擊的感知更為強烈，尤其是不少媒體記者對此進行了大量報道，這也是當下我們可能覺得AI影響更大的一個重要原因。

最后，AI的作用機制也發生了變化。2017年左右，我們關注一個崗位是否容易被AI沖擊時，主要考慮的是技術上是否可行。而現在，我們發現，一個崗位是否容易被AI替代，很大程度上取決于性價比。因此，現在有人會說，你的工作沒有被AI替代不是因為你不能被AI替代，而是AI替代你可能不太值得。

綜上，這一波AI的沖擊與過去相比有三個顯著不同：一是作用的AI類型不同；二是影響的群體不同；三是作用的機制不同。

主持人：

面對這樣的變化，我們應該以怎樣的心態去迎接這一挑戰？

王德文：

在科技發展的早期階段，有技能的人尤其是白領，并不那么擔心被AI替代，他們認為自己在勞動力市場上仍有優勢。但陳老師剛才也談到了，隨著AI技術的持續加速進步，情況已經發生了反轉。現在，反而是白領群體更加焦慮。這種焦慮雖然有一定的道理，但也不必過度焦慮。

生成式AI類似于歷史上的蒸汽機、電腦以及電力等通用技術，這些技術的普及都帶來了變革性、顛覆性的影響，但對于不同的人群，這種影響也有所不同。現在，AI主要對擁有中等程度技能的白領群體可能產生較大影響。以國際貨幣基金組織的估計為例，AI在發達國家的影響比在發展中國家更大，因為發展中國家缺乏AI所需的基礎設施，因此還不具備替代人的外部基礎設施條件。

其實，AI的影響既有正面也有負面影響。但在媒體報道中，往往將正負影響都歸結為替代。但實際上，AI的影響包括替代、新增和技能增強三部分。例如，國際貨幣基金組織指出，AI對全球發達國家約60%的就業機會產生影響，其中一半存在被替代的風險，但另一半則通過技能增強或新增就業機會來抵消。因此，我們不必過于擔心。

另外，陳老師剛才也提到了技術上的可能性和經濟上的可行性這兩個重要概念。技術上可行并不代表經濟上可行。雖然技術上可以實現將人替代，但成本可能非常高，經濟上是否不可行，我們需要考慮到成本與經濟收益。

經濟上的可行性還涉及政治上的可行性。政治上的可行性主要指利益格局的分配。如果AI技術的普及導致大量人員失業，政府和社會就需要權衡是否應該采用這項技術。尤其在西方國家，工會組織強大。因此，這個問題需要從三個方面來進行討論，包括技術層面、經濟層面和政治社會層面。

總之，我想說的是，我們不必過度焦慮AI帶來的影響。過度焦慮不僅無濟于事，而且事情也在發生。大家不必過度焦慮，只需做好準備、未雨綢繆就足夠了。

二、保持學習，就沒那么容易被替代

主持人：

王老師剛才的發言，確實幫助大家減緩了焦慮。但具體到現實的崗位、個體來說，大家還是比較關心，哪些行業、崗位會受到AI的影響，是會被替代，還是會有新的增長點，或者能通過AI增強自己的能力？有什么樣的判斷標準？

陳永偉：

讓經濟學家來做預測其實是非常不靠譜的。關于這些預測，現在其實已經有不少學者做了，談論那些既定的預測并沒有太大的意義。我們應該動態地考慮自己的行業是否容易被替代，或者是否能創造出新的機會，這需要有一個思考框架來幫助我們。

在考慮一個工作是否容易被替代時，我覺得有幾個維度需要考慮。第一個維度是技術維度，也就是要看AI現在是否能夠完成這項工作。所以，我覺得我們需要思考的是，現在AI最大的瓶頸到底在哪里？

比如，現在AI的技術瓶頸之一是它不能理解物理世界，不能進行因果推理。這就啟發我們，像原發式創新，或者需要科學技術上的想象力、商業決策力和判斷力、企業家精神等領域，AI是很難替代的。另外，AI也缺乏組織能力，很難協調不同的行業和工作。因此，需要組織能力的行業，可能也難以被替代。另外還有需要深度社交能力的行業，我記得在2017年，有一位很有名的人工智能學家被問到哪些工作AI不能替代時，他回答說是按摩。他解釋說，人們不愿意被機器按摩。這說明什么？其實這說明人們需要深度的社交能力，盡管現在AI能夠模仿人類進行對話，但人們還是不太愿意與機器深入交流。

所以，我們現在首先要思考的是技術維度，但這些技術可能與我們2017年思考的時候有所不同。我們需要考慮的是，像原發性能力、組織能力、社交能力等等AI依然難以達成的能力。至少在短期來看，與這些能力相關的行業可能難以被替代。

從第二個角度看，我覺得還需要從成本角度考慮。我曾經問過一些做工業機器人的專家，他們告訴我，工業機器人的發展歷史上有一段非常黑暗的時期，那就是在勞動力國際化的時期。很多國家加入世貿組織后，使用工業機器人變得不再劃算，因為把任務外包給其他國家更便宜。所以，第二個很重要的因素是成本優勢。現在有很多任務AI能做，但如果成本過高，那么使用AI可能并不劃算。因此，在評估時，我們需要比較人類和AI的性價比。

最后，就像王老師剛才講的那樣，我們還需要考慮社會是否愿意接受AI的替代。比如，如果你的群體具有很強的談判力，那么你的工作可能更難以被替代。前段時間在美國發生的一個事件就說明了這一點——美國的碼頭工人與政府進行工資談判，要求提高工資。這雖然僅是一個例子，但能說明在社會上有一定聲量的群體可能處于相對安全的地位，因為他們能夠讓社會聽到他們的聲音。

主持人：

王老師之前點評時特別提到的那三個“可行”，只有在“技術、經濟、政策”三個維度上可行，才具有替代的可能行，幫大家緩解了焦慮。那么從個體的角度，應該如何去主動應對被替代的風險？

王德文：

我之前提到的是要考慮技術、經濟以及政策或社會上的可行性，這些在中國語境下往往相互關聯。在此基礎上，我想進一步探討如何避免被替代的問題，大家真的無需過度焦慮。

首先，面對新技術，我們不應恐慌，而應保持終身學習的態度。如果我們整天擔心被替代，只會讓自己陷入焦慮之中。相反，我們應該看到新技術帶來的新增機會和增強就業崗位的可能性。比如，數據科學家、人工智能分析師等新興職業，對于年輕人來說，這些都是值得考慮的專業方向。

同樣，農業也可以利用現有的大模型、機器人等技術提升經營管理水平。在職場上，即便是白領群體，也面臨著職業被替代的風險。如果我們能充分利用現有通用技術，使自己在當前工作崗位上更具競爭力，并持續保持學習態度，那么被替代的風險就不會那么緊迫。

對于那些尚未進入職場、還在規劃未來職業生涯的年輕人，保持學習能力同樣很關鍵。AI雖然帶來了很多挑戰，但只要我們能夠將其為我所用，保持學習，我們就沒有那么容易被其替代。

最后，我想強調的是，其實很難準確預測哪些崗位會馬上被替代，哪些不會。這樣的預測往往類似于算命，不太靠譜。但只要我們保持賦能、保持學習，就一定能夠找到屬于自己的機會，創造價值、為社會做出貢獻。

三、放大人獨有的特質，

并用AI去增強它

主持人：

王老師提到了持續學習和增強的觀念。未來會不會出現一種極化的現象？能夠快速學習AI技術的人快速占領市場，變成超級個體，能量放大十倍，而其他人則因為工作需求不足而被擠壓出市場？陳老師從經濟學的角度來分析一下，這個現象是否會出現？

陳永偉：

我非常同意王老師剛才的觀點，即AI更多是一個技能的放大器。它在去除一部分人機會的同時，也放大了很多機會。從這個角度來看，如果我們只是“內卷”于一項純技術，可能會把自己置于一個不利的地位。相比之下，我覺得大家要注意到每個人的特質是不一樣的。比如，有的人特別善于發現市場機會，有的人則特別善于交流。在AI時代，我們更需要回歸人的本性，放大自己原有的特質，并用AI去增強它。

我舉一個可能不太恰當的例子，當生成式AI剛剛興起時，我們開玩笑說，在薩姆·奧特曼還沒有賺到錢的時候，誰先賺到了錢？是AI賣課的人賺到了錢，像有些博主他并不是特別懂AI，但他確實在這一波浪潮中賺到了錢，這說明他將自己對市場敏銳的觀察能力與AI結合了起來。所以，從這個角度來看，我同意AI可能會產生極化作用，AI會增強并放大某種能力。但我們要記住，人的能力有多個維度，每個人都不一樣，如果我們能發展出自己的比較優勢，再用AI去強化它，就可以讓自己成為別人無法替代的存在。

主持人：

王老師如何看待這種現象呢？未來是否會出現被AI強化的超級個體呢？

王德文：

這是一個非常有趣的現象，它與經濟學中曾經討論過的超級明星現象頗為類似。在美國經濟學的早期研究中，就已經對這一現象有所探討。超級明星現象并非AI時代所獨有，它早已存在。在比較AI與當前媒體平臺上的網紅現象時，我們可以看到，這兩者都與超級明星現象有所關聯。例如，美國的籃球運動員、橄欖球運動員等，他們憑借出色的表現賺取了巨額財富，這是合理的，因為他們確實打球打得好，過去我們談及的籃球運動員邁克爾·喬丹，也是一個典型的例子。

現在，隨著AI技術的發展，有一部分人可能會利用AI增強自己的能力，通過借助市場、網絡、平臺等資源，成為新的超級明星，這是毋庸置疑的。但問題在于，并非每個人都有成為超級明星的能力，這取決于個人的比較優勢和學習能力的差異。因此，在利用AI這一通用技術時，我們需要考慮自己的比較優勢在哪里，如何發揮它。

同時，大家也有另外一種擔心，就是用AI增強以后，會不會還是沒有機會？這個其實不必擔心，因為市場足夠大，無論是中國市場還是全球市場，都存在著無限的可能性。只要我們有意愿為社會做出貢獻，總能找到適合自己的位置。從這一意義上講，在短期內，我不認為利用AI增強自己后會失去所有機會。相反，我們可以利用新增的崗位或通過學習找到為社會做貢獻的途徑。

當然，在這個過程中，我們需要調整心態。很多人都想從網紅轉型為直播達人，但每個人的能力各不相同，并非每個人都能在自己選擇的賽道上贏得冠軍。美國的相關研究已經表明，隨著新技術的采用，勞動力市場可能會存在極化的趨勢。這意味著，如果你學習能力強，能夠迅速掌握并利用這些新技術，你將在市場上獲得極高的回報。這當然是好的一面，因為它鼓勵人們積極追求科技進步。然而，另一方面，這也引發了一個新的問題，就是可能會導致社會財富的不平等分配，這是另一個需要單獨討論的話題。

四、AI就像放大器，

要當作朋友、同事去交流

主持人：

隨著AI的興起，許多年輕人在求職時，招聘介紹中都會明確要求熟練掌握各種AI工具，在當前的就業環境下，很多年輕人特別是大學生，應該如何提升自己的AI能力，增加技能，從而提升就業競爭力？

陳永偉：

在現實中，即便現在有AI套件、ChatGPT等工具，但要想真正用好它們，也并非易事。就像以前我們使用Office制作PPT，有人能把PPT做得很好，年入數百萬，而我卻始終做不好。同樣，使用AI也并非輕而易舉，雖然我們可以利用prompt等直接完成任務，但本質上，prompt也是一種編程形式。要想精通它，仍需具備編程思維，只不過是通過自然語言來實現。

若考慮其背后的難度，其實與編程并無二致。只不過對編程語言的要求可能降低，但編程思維等核心要素是不變的。在AI時代，如果僅將學習重點放在AI技術本身是不夠的，我認為未來更重要的是學習算法思維，即AI如何分析問題、處理問題的思維方式。對于計算機專業從業人員而言，這可能會更加重要。

當然，對于一般人而言，我們并非要用AI去編寫新程序或進行計算機創新。如果僅用它來完成任務，那么我們應該更多地關注AI之外的能力。AI的目標是替代人去做那些不愿做的事情，因此我們應該重新回歸人的本質，發掘人更擅長的事情。

如果要學習，我認為有幾點至關重要。首先，要學會與AI做朋友、同事，把它當作交流的工具。其次，可能更重要的是發展我們的通識教育，因為這對根本性創新至關重要。當你有了根本性創新后，要學會利用AI將其放大，從而成為超級個體。此外，像社交技能等屬于人的能力，更是我們需要加強學習的，而不是僅僅學習那些機械化的AI技能。總之主要就是兩點，一點是方法思維，一點是發展我們作為人的能力。

主持人：

有時候，大家可能會覺得那些提示詞很簡單，但真正要把它們用好，其實并不容易。所以，我覺得對新事物，包括對新工具的使用能力，我們要積極擁抱，但同時也要深入了解和熟練掌握它們。王老師對年輕人利用好AI，有什么建議？

王德文：

關于對當下年輕人和大學生的建議，我想借此機會補充幾點。首先，正如陳老師所言，我們要把AI當作朋友和工具，它就像一個放大器，幫助我們提升我們的智商。過去，我們驚嘆于某人能背誦多少位小數點后的圓周率，但現在AI可以給出無限循環的數值，人類在這方面是無法超越的。

但對于AI的發展，我們不必過于擔心。它確實在很多方面幫助我們，而且正在不斷迭代。未來的加速程度是我們無法預知的，但從技術、經濟和社會層面來看，它要完全替代某些事物還需要一段時間。因此，我認為當下，或者說當下最好的做法就是把AI當作新工具去學習，并努力掌握它的使用方法。如果你能把AI用到極致，就可能做到“贏者通吃”，因為能精通的人是很少的。當然，每個人的需求和情況都不同，不是所有人都需要深入鉆研AI，但了解并熟悉它是有必要的。

此外，我想強調的是，人的需求是多維度和多樣化的。未來，既會有小型個人公司，也會有大型公司，這取決于需求的規模和復雜性。AI的出現并不意味著所有人都要去創辦小型公司，而是要根據需求來決定。因此，我們需要去熟悉并熱愛AI。

對于學生來說，掌握兩方面的技能非常重要。首先是數字技能，這是通用技能，對未來職業發展至關重要。對于AI和通訊技術，我們需要了解大致的方向，以便做出正確的判斷，搞不清方向就會像在森林中亂轉一樣。

自我學習和自我教育同樣重要。在大學期間，如果我們掌握了這些技能，就能對未來的人生職業規劃有一個大致的預期。在此基礎上，我認為未來創造性的技能非常重要。這種創造性技能既與情商有關，也與企業家精神相關。雖然不是所有人都能成為企業家，但我們每個人都有一些創造性的東西，可以為這個世界做出貢獻，能夠找到你熱愛的事情，持之以恒地去做，并對社會有所貢獻。如果你能在數字化時代掌握通用的數字技能，并有一個熱愛的方向去持續努力，那么你就不必過于擔心未來的職業選擇。

當然，我知道現在勞動力市場壓力很大，尤其是今年或明年即將畢業的學生可能很迷茫。對于AI的發展，我可能無法給出直接的靈丹妙藥。但有一件事非常重要，在當前競爭激烈的勞動力市場中，如果有一份你覺得合適的崗位，就盡快去做，并把它做好，同時，思考如何在這個崗位上利用AI等工具來提升自己。

五、發展固然有風險，

不發展是更大的風險

主持人：

從歷史的角度來看，每次的技術革命后，都發生了大規模的就業替代，如傳統農業和傳統手工業被替代。那么，從歷史的角度來看，這些經驗能為我們理解AI對就業的影響提供哪些啟示呢？

王德文：

在技術變革的早期階段，它會在不同的行業中逐漸滲透，優先使用的部門可能會帶來顯著的影響。比如，汽車的出現導致馬車夫失業，手機的出現則讓話務員、報務員和接線員等職業迅速消失，因為他們已經不再被需要。這種影響對一部分人來說是巨大的，歷史上也曾出現過因技術變革而引發的砸機器、抗議等現象。

在顛覆性的技術開始使用后，往往會有很大一部分人面臨下崗失業，這給他們帶來了很大的痛苦。比如，在英國，紡織機的出現對紡織工人的影響，以及它對整個城市職業群體、家庭和社會的深遠影響。這就引出了一個問題：我們如何看待這種影響？政府應該如何回應？個人在這個過程中又該如何應對？

對于受到技術替代影響的人來說，他們的生活確實會受到很大的影響。從農業社會向工業化社會的轉變過程中，西方國家形成了一系列的工會組織，為受到影響的人提供一定的保護和補償，這是社會進步的表現。現在，隨著ChatGPT等技術的出現，人們也開始討論是否應該對機器人征稅，因為可能會出現由于掌握技術而帶來的“贏者通吃”局面，有人會攫取巨額財富，需要進一步思考如何安排稅收。

回顧歷史，人類總是能找到解決問題的辦法。對于受到技術變革影響的人，我們應該提供一定的社會保護。尤其是在這一輪技革命，帶動生產力極大豐富的情況下，我們仍然有能力保持體面的生活。但財富再分配需要再提上日程，當然，一些國家正在嘗試基本收入制度，給所有人發基本收入，但這也引發了廣泛的爭議，是不是這樣會養懶漢？社會的調整適應需要時間，但無論如何，政府都應該積極考慮如何幫助那些受到技術變革沖擊的社區和人群進行轉型。

實際上，我們今天討論的AI，與我今天下午在另一個場合討論的綠色轉型、煤炭轉型有著相似的問題本質。這些問題的核心并沒有改變，都是關于如何為那些因轉型而受到損失的人提供必要的幫助和支持。從整體來看，盡管目前的研究可能還未完全涵蓋所有方面，但歷史上已經多次證明，新的技術或產業轉型往往會帶來比原有崗位更多的新增和增強的就業機會。

在這個過程中，不同代際之間受到的影響是有所不同的。我們需要回顧歷史，從中汲取經驗，對新技能進行投資，并對處于轉型過程中的不同人群進行有差別的對待。例如，對于在崗人員，我們需要提供針對性的技能培訓，幫助他們適應勞動力市場上新的崗位要求；而對于未來的教育體系，我們則需要為整個社會創造一個共識，即重視對新技能的培養，尤其是對子女的教育，讓他們能夠具備適應未來社會的能力。如果我們有更多的人了解技術變革的影響和應對方式，就更容易在全社會形成共識。

從歷史的角度來看，科技其實是一把雙刃劍，它給人類帶來極其深遠的影響。

主持人：

從長期來看技術確實能帶來社會的進步。然而對那些短期內受到影響的人來說，這個過程可能會經歷一段痛苦的轉型期。從過往的歷史轉變中，與今天相比，有哪些相似之處，又有哪些不同之處？

陳永偉：

從過往的歷史中，我想談幾點。首先，關于AI對就業的沖擊，是近幾年才出現的問題。然而，對于技術可能引發失業的擔憂，我認為這一過程非常漫長。我曾寫過一篇文章，提及在羅馬時期，羅馬皇帝在建造神廟時，一位工人向他展示了一種他發明的能極大優化大石頭運輸的工具。然而，皇帝拒絕了這一提議，擔憂該技術若被采納，會導致眾多原本有工作的臣民失業。但結果如何？盡管臣民們的工作得以保留，但羅馬社會在很大程度上錯過了這一重要發明。因此，從這一點來看，我認為發展固然存在風險，但不發展卻是最大的風險。這是我想強調的第一點。

第二點，我非常贊同王老師之前的觀點，即作為一種通用技術，它通常具有變革性，能夠引發整個社會的重構，使社會總體結構發生變化。以工業革命為例，蒸汽機的出現改變了社會財富的分配格局，導致許多手工業者失業。在這種情況下，有些工人甚至選擇砸毀機器，產生了著名的盧德運動等歷史事件。但從歷史發展的角度看，這些事件并不能阻擋歷史的進程，更好的做法是在社會協商的過程中推進技術的發展。

王老師剛才還提到了一點，我認為非常重要，即如果一個技術能夠促進社會的發展，它通常會帶來經濟增量。從經濟學角度看，最佳的技術發展是帕累托改進，即所有人至少不比原來差，最好都能變得更好。然而，在現實中，這種過程很難實現。經濟學上后來提出了一個次優的解決方案——卡爾多-希克斯改進，即通過再分配機制，將新的經濟增量重新分配給所有人，一方面保證創新者獲得創新租金，另一方面確保其他人在過程中獲利，減少社會阻力。從總體上看，這既能保證創新者的利益，又能減少社會反對力量，使創新平穩進行。在我看來，很重要的一點是需要創造一個良好的協商機制，既要做大蛋糕，又要重新分好蛋糕。

前幾天我分享過一個關于創新的歷史公案。在談論創新時，很多人都會提到著名的紅旗法案，認為它減緩了創新。但如果你仔細考察這個公案，你會發現其中有問題。世界上第一個紅旗法案是在1865年提出的，而世界上第一輛汽車是在1885年發明的。很明顯，怎么可能在汽車發明之前，紅旗法案就已經存在了？這肯定是錯的。所以，這個誤用的例子需要仔細考察。

如果我們再深入探究一下1865年為什么會有紅旗法案，你會發現它限制的是一種蒸汽車，而不是我們現在所說的汽車。當時的蒸汽車與現在的汽車完全不同。它前面有一個非常大的蒸汽缸，非常重，有幾十噸重，啟動非常困難，要燒很長時間才能把蒸汽爐子燒熱，然后才能啟動。而且需要幾個人一起拉才能動。更重要的是，它燒起來后非常危險，隨時可能爆炸，走在旁邊的人都有可能受傷。因此，當時社會上幾股力量聯合起來，要求對這種技術進行限制。

雖然它相對于馬車來說是一個很好的交通工具，但如果它在路上爆炸，傷到了人，就會有問題。所以，當時提出了紅旗法案。其中主要有幾批人：第一批是道路的擁有者，因為蒸汽車太重，會壓壞道路；第二批是火車運營商，因為蒸汽車可能會對火車運營產生限制；第三批是一些行人的代表，因為他們經常在路上跑，發現蒸汽車要么在小路上莫名其妙地停下來占路，要么就突然爆炸傷人。后來他們協商的結果是，要頒布紅旗法案，要開這種車的話，車上必須有一個輔助駕駛員，在車不能啟動的時候去拉它，還要有一個紅旗手，在前面趕人，讓其他人不要跑到車旁邊來，這樣即使車爆炸了，也不會傷到人。

這個安排是非常有意思的。如果我們重新審視這個公案，會發現它其實講述了一個與我們通常理解截然不同的故事，這是一個促進創新的故事。這種創新將社會的外部性內部化了。換言之，車的使用者通過支付成本，消除了外部的負面影響，使得這項技術對于社會而言成為了一個新的增量價值。因此，在建立了這樣一套機制之后，后續的發明，包括后來的汽車等，都得以順利推進，甚至美國引入紅旗法案后，其汽車的普及率反而成為了最快的。

主持人：

重新認識紅旗法案，對基于當下技術的多方協商，還是有不少的啟發。每個不同群體行為背后，都有應該被關注到的訴求。

陳永偉：

所以從這個角度來看，我們在推廣AI等新技術的過程中，需要設立一套機制，對過程中的受損者提供一定的補償。如果你的技術真正對社會有利，那么它必然能形成一個凈增量，即使在進行卡爾多-希克斯補償后，仍能保持這樣的增量。

其次，我認為我們需要創造出類似這樣的協商機制。在我看來，紅旗法案的機制其實是一個很好的范例，它匯集了各方利益的代表，通過表達各自的訴求，最終達成一個妥協性的法案。然而，我們現在面臨的問題是，最容易因AI發展而受損傷的那些人，他們的聲音往往被忽視。如果這種情況持續下去，我們制定的政策可能會存在很大的問題。

從歷史上的教訓中，我們得到了三個啟示：第一，不發展是最大的風險；第二，純粹暴力或對抗式的反對技術進步是不可行的；第三，要推進技術的發展，更好的方案是促進一個協商機制，使技術發展的力度與社會的承受程度之間形成良性的互動，達成卡爾多-希克斯補償。

今年的諾貝爾獎得主在關于AI的書中提到，AI的發展確實為我們走向更美好的社會創造了可能性，但這種可能性并非自然而然就能實現，中間需要政策的協調和人們不斷的博弈。因此，歷史的經驗告訴我們，應該允許這種協商和博弈慢慢進行。只有這樣，我們才能確保AI更加健康地發展，更好地為人類服務。

最后，從歷史的角度來看，我還認為我們應該考慮一點：我們今天在討論工作時，默認的是坐在單位里、在規定時間和地點進行的工作，我稱之為“雙規式”工作。但回顧歷史，工業革命之前的工作并非如此。按照馬克思的觀點，工業化進程中讓人去適應機器是人的異化過程。而現在，AI給了我們一個機會，如果我們能善用AI，用它來增強我們的技能，就能克服這種異化過程，實現馬克思所說的人的全面發展。從這個角度看，AI其實為我們進入新時代提供了一個機會。至于能否抓住這個機會，我們本身也在創造歷史。

主持人：

陳老師剛才提到兩點，特別重要。第一點是對紅旗法案的重新認識，其目的在于保護那些受到技術影響的人，無論是行人還是道路擁有者，這都是一種保護措施。另外，陳老師還提到，面對技術對社會的變革影響，其核心在于再分配問題。技術并非僅對個體產生替代或增加收入的作用，從社會視角來看，它更多地涉及資源的再分配。

這兩個點，也恰好都是王老師長期研究的領域。王老師認為，在面對AI帶來的就業沖擊時，從過去的經驗中，我們面能夠獲得哪些啟發？

王德文：

如果我們仔細探究，不難發現，無論是陳老師的例子，還是我們可能讀過的諾獎得主道格拉斯·諾斯的著作——《經濟史中的結構與變遷》，都在一定程度上揭示了制度的本質。制度究竟是什么？制度它不僅關乎市場交易，也涉及收入分配與國家角色。

我很早以前讀過的這本書對我啟發極大。書中總結了第一次、第二次工業革命所帶來的影響。我個人在閱讀后有一個深刻的啟發：所有的工業革命或技術革命，都帶來了相對價格的變化，且這種變化是根本性的。這種長期的價格變化，對整個社會的結構產生了深遠影響。同時，技術也帶來了雙刃劍效應，可能會深刻影響社會發展與國家興亡，具體取決于我們如何應對這套制度。這是回應陳老師剛才所講的宏觀層面的解讀。

但將這一大概念縮小到具體層面，在一個國家中，技術帶來的變化不僅僅是分享技術和擁抱技術那么簡單。更重要的是，我們如何設計一套制度安排來鼓勵創新。例如，知識產權制度就是一套旨在鼓勵創新的制度安排，它保護創新者免受侵權之害。當然，除了保護創新，我們還需要關注再分配過程中的兼容性，然而-技術往往帶來的是不兼容的變化。歷史上有很多這樣的例子，技術的變革或貿易的改變，都可能導致再分配的不合理。

如果我們回顧歷史劇，會發現其背后有這樣的影子：正如馬克思所說的，生產力的變化會帶來生產關系的變化，進而引發上層建筑的改變。如果這種改變處理不當，就可能帶來大的社會變革或社會動蕩。因此，合理的再分配制度就顯得尤為重要。

回到陳老師剛才的話題，技術變革帶來的價格變化和財富增長，通過市場機制是無法完全實現的。因此，需要國家行使責任，設計相應的再分配制度。其中，稅收制度、社會保障和社會保護制度等都是非常重要的。這些制度如何調節財富、保護弱者、提高保障水平，都是我們需要深入思考的問題。

此外，就業之所以需要我們特別關注，不僅是因為就業帶來收入，更重要的是給了勞動者自我價值的認可。我們通過勞動和工作，對社會做出貢獻，得到社會的認可，從而獲得自我滿足和感受。因此，對于失業者，如何提供技能培訓、公共就業服務，以及如何創造適合他們的就業機會，都是重要的問題。在這個過程中，很多國家都在利用AI等新的科技手段來幫助失業者。我們也在做這些相關工作，努力更好地利用現有科技來幫助那些面臨困境的人們，科技在這方面給予了我們很大的賦能。

六、不能只發錢，

人的工作關乎尊嚴

主持人：

現在，我們討論技術、討論AI時，更多地關注其生產效率的提高或增強問題。但從另一端來看，當生產效率提高、產能擴大時，必須有相應的消費來承接這些產品。以自動駕駛為例，現實中一個人開一輛車，但轉為自動駕駛后，可能只需要一個安全員管理五輛車，這就意味著有四個人可能被替代。那么，我們如何為這四個人提供增加消費能力和機會的途徑呢？從過去的歷史中，我們能找到哪些經驗來應對當前的挑戰呢？

陳永偉：

我來談一下我的看法。從長期來看，一個人能夠開五輛車無疑是一件好事，這意味著我們社會的生產力得到了極大的發展,甚至在未來，如果無人駕駛技術成熟，人們將不再需要親自開車，那么我們就可以將更多的時間和精力投入到自己愿意做的事情上。然而，從短期來看，這確實是一個值得高度重視的問題，因為它可能會砸掉四個司機的飯碗。

從決策者的角度來看，我認為我們需要想辦法幫助這些司機度過這段困難時期，或是尋找別的工作。一方面，我們可以為他們提供轉崗培訓，幫助他們掌握新的技能，以便能夠勝任其他工作。正如王老師之前提到的，加強教育是關鍵。但值得注意的是，失業者往往面臨兩個困境：一是不知道應該接受何種教育，二是缺乏資金進行教育。因此，我們需要一些金融安排來引起人們的注意，從而解決這些問題。例如，我們可以考慮引入工作抵押貸款機制。這種機制可以鼓勵企業先招工，然后由企業出資培訓新員工，企業可以約定員工在培訓后為公司服務一定期限，這樣既滿足了企業的勞動力需求，又讓失業者有了資金接受培訓，不必因失業而失去工作的機會。

此外，我認為像UBI（無條件基本收入）這樣的政策也值得考慮。當AI技術足夠成熟時，我們是否可以通過對AI使用者征收一定的稅，然后將這部分稅收用于向民眾發放基本收入？這樣可以保障人們的基本需求，能體面地生活。

我特別同意王老師剛才的觀點，工作不僅是簡單地發放金錢。這讓我想起了前不久看的里根的自傳。里根小時候，在羅斯福時代，他的父親曾負責分配工作，實際上是分發福利的一種形式。但他的父親并沒有簡單地把錢發給別人，而是根據需求分配具體的工作，比如挖坑等。我們現在經常開玩笑說凱恩斯讓人去挖坑，但回歸到本質，這是因為很多人不愿意白拿別人的錢，給他們工作其實是賦予了他們尊嚴。里根的父親就告訴他，人的工作關乎尊嚴，不能只是發錢。

所以，如果我們要刺激工作，就應該創造一定的工作機會。包括創造一些可能看似無用但實則能保障他們體面的工作？這種方式相當于通過發放工作來給予他們收入。我覺得這是一個很有意思的想法。而且，這些所謂的無用工作，到最后可能會變成有用的。很多東西在看似無用的過程中，可能會創造出有用的東西。因此，我們可能需要做的是調節收入，做好培訓，并可能運用一些金融創新。同時，我們還需要建立良好的托底機制，另外在發放福利時也要更加講究方法。

主持人：

王老師剛才提到了UBI（無條件基本收入）這一方式，您認為在當前生產不斷發展的背景下，它是否是一種比較好的方式呢？我們如何提供保障措施？

王德文：

我先回到剛才你舉的那個例子，如果我們今后普及自動駕駛技術，比如以前需要五個人分別開五輛車，而現在只需一個人看管五輛車，那么剩下的四個人該怎么辦？這與AI、與技術變革有關，歷史上已經有過類似的教訓，當時政府并未做好充分準備，但現在社會已經在進步，技術變革會帶來生產力的重新布局和產業的重新調整，進而引發就業結構的重新調整。

在這個過程中，中國過去其實是有經驗的。雖然這些經驗不能直接與AI帶來的影響相類比，但仍然可以為我們提供借鑒。比如在90年代末，我們東北經歷了大規模的國有企業改革和職工下崗。政府在那時采取了一系列措施，如設立了再就業中心，實施了三條保障線政策。這三條保障線包括失業保險、免費培訓和就業服務，旨在幫助失業人員轉崗再就業。

但回到我們之前的例子，如果我們真的要在某個城市大規模推行自動駕駛技術，以替代現有的汽車行業，那么最直接的影響就是會導致大量人員失業。盡管從技術和經濟的角度來看，這是可行的，并且一些地方也愿意嘗試這種創新，但這樣做會帶來很大的社會風險。因此，從管理社會風險的角度出發，當地政府需要采取一系列措施。很多國家在這方面已經有了一套成熟的做法，即政府需要制定相關政策，幫助失業人員轉崗再就業。

同樣，在2016年到2020年期間，中國針對煤炭、鋼鐵和水泥等行業的生產能力過剩問題，也采取了一系列措施，包括中央和地方出資，推進下崗失業人員的轉崗再就業補償和收入支持，以及社保救助等。從現有的制度上來看，我們是有這些政策的。但未來的問題是，在整個轉崗和再就業過程中，我們的產業政策必須與勞動力市場的政策密切配套。如果不配套，就會帶來一系列的社會風險。為了構建一個和諧社會和實現共同富裕的目標，我們應該從過去的經驗中吸取教訓，做得更好。

在這個過程中，我們可以采取很多辦法。以那四個人為例，我們需要根據他們的年齡、現有技能以及未來預期的工作崗位，對他們進行有針對性的培訓。由于轉崗會帶來社會風險，政府應該承擔這部分費用，設立專項基金或資金來做這件事。但這里有一個復雜的問題，就是不同年齡段的人對未來的就業崗位或收入的預期可能不同。因此，在調整過程中，他們需要就業指導、心理咨詢等相關政策的支持。

只要這些政策跟上，以中國經濟的增長速度，化解就業問題并不是太大的難題。當然，在這個過程中，他們的收入可能會在一定程度上下降，我們要思考如何補償他們，而不能僅僅讓他們依靠低保生活。低保不是一個合理的解決方案，因為我們直接用新的產業政策替代了他們原有的工作。在這方面，我們可以借鑒其他國家的做法，比如提供公共服務類或基礎設施類的崗位。

陳老師剛剛指出，讓失業者從事挖坑之類的工作，其實不是無意義的，一些國家選擇引導失業者參與公共服務或基礎設施建設，這類似于我們中國過去的“以工代賑”。例如，修建具有長遠意義的水利工程，可以為參與者提供相對較高的日收入，這些工作甚至可能轉化為公益性崗位。這樣，他們不僅能對社會做出貢獻，還能保持個人尊嚴，感受到自己的社會價值。

此外，隨著社會經濟的發展和進步，人們對服務的多樣化需求會越來越多，這為失業者提供了更多就業機會。因此，有很多可行的操作方式，可以充分利用這些機會。比如，對于過去做出租車司機的人，我們可以訓練他們去做物業管理等工作，雖然收入可能不如過去做出租車司機時高，但只要能達到原先工資的90%，并給他們繳納三險一金等保障，這個問題就可以得到處理。

因此，我想強調的核心點是，我們必須以人為本，不能隨便把人拋向市場。同時，政府在迎接新的科技變革時，應該采取有效的政策措施。中國過去有過一些成熟的做法，國際上也有一些通行的經驗。我認為，在擁抱這些新的科技變化時，如果政府能夠做得“有為”，“有效”，就可以將科技變革帶來的轉型風險降到最低。

主持人：

關于王老師之前提到的分配問題，特別是那些受影響的群體，如何為他們提供幫助。之前在武漢的蘿卜快跑的案例中，網上看到一個觀點說，既然自動駕駛車輛可以自主運行，為何不考慮將這些車輛出售給現有的司機，讓他們不再自己駕駛，而是讓自動駕駛車輛代替他們工作。這等于是在自動駕駛研發企業，和當下的網約車司機之間，進行了一次收益的重新分配，這樣的分配是否具有合理性和可行性呢？

陳永偉：

在我看來，這確實有一定的可行性。我當時正好在武漢經歷了蘿卜快跑興起的那段時間，從武漢回來后，我在杭州打車時，有個司機還跟我提到了蘿卜快跑的事，他對把自動駕駛汽車賣給出租車司機的說法，挺感興趣，覺得這樣他就可以不用親自開車了。從這個角度看，我認為如果真要實施，會有司機對此感興趣，如果武漢的司機不感興趣，但杭州的司機可能也會感興趣。

我還是堅持之前的觀點，即如果技術能為社會帶來凈增量，那么它應該能夠補償那些損失者，就像王老師剛才說的，即使不能完全補償，也應該有一個凈增量。對于自動駕駛企業投入的巨額研發問題，我認為不必擔心。如果他們原本能獲得50%的回報，現在切出10%給司機，那也是值得的。從這個角度看，我比較贊同通過協商的方式，讓各方坐下來談一個相對公正的價格。將創新的一部分增量用來補償損失者，這相當于一種贖買制度，可以為技術的發展創造更好的條件。我認為這可能是一個可行的思路。

主持人：

現在AI帶來的問題都是全球性的，各國都在面對類似問題。我們經常說，各國都站在同一個起跑線上，不僅技術如此，面對的問題也是如此。那么中國在解決AI對就業重構的沖擊方面，在政策上或教育創新上，有哪些先行探索的空間？

陳永偉：

我認為中國有很大一部分優勢，在于我們有一個有力的政府，能夠平衡市場發展和市場弊端，有時候能進行相對好的干預。類似于王老師之前講的，當有大規模失業時，政府需要提供一些救助，在這方面上，西方往往是自下而上的探索，政府或企業未必愿意承擔這部分責任。但在中國，政府至少是愿意去做這部分工作的。所以，我認為中國的一個優勢可能是政府管得相對多一些，更重要的是，政府可以作為不同利益訴求主體之間談判的中介人，讓技術進步過程中不同的人可以坐下來談，最后達成一個比較好的共識解法。我們可以看到，特朗普政府出來后，美國也要設立一個AI部長，并提出了很多AI產業政策。我們之前總說AI產業政策不好，但突然發現美國也要這么做了，而且做得更厲害。所以我認為，中國是不是要把這一塊做得更好，盡量在創新過程中把矛盾更多地消化掉，這樣企業的創新步伐就可以邁得更大。

王德文：

陳老師剛才講得非常好，即新技術在使用時，如果政府非常希望看到某個結果，但確實會對社會產生影響，那么就需要在新技術采用過程中重新考慮收益再分配，保護弱者。通過協商是一個很好的機制，政府需要搭建一個平臺，讓大家協商并形成利益共識，這有利于形成一個有利于新技術應用和采用的良好環境。否則，就會帶來一系列后續意想不到的影響。

接下來，我們看最后一個問題。從全球來看，現在大家都很清楚，未來科技領域的競爭主要在中美之間。中國的優勢在于，我們的政府在這方面有很強的動員能力，富有創新精神，也愿意去把這些事情做好。如果有這樣的動力，對于推動今后科技的應用，對中國來說是非常好的一件事。

但這里面可能也需要考慮一個方面，即如何發揮我們的優勢。特別是我們在培養了這么多大學生、研究生的基礎上，如何讓大家能夠形成創新精神，可能也需要在一定程度上去借鑒其他發達國家的一些經驗。

從科技本身來看，中美之間還是有差距的。那我們的差距怎么迎頭趕上？如果今后美國在科技領域一家獨大，那對中國的影響還是很大的。而且目前他們搞小院高墻，這對我們未來的科技是另一個挑戰。如果我們以后不能追趕上，那實際上我們今天談的這一系列的擔心可能就不存在了。但如果我們確實在這方面做了很多前沿研究和實踐，那我們今天討論的一些話題就變得直接相關了。（本文完）

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