文｜蔡昉
在談及許多關鍵科學技術時，正確地指出其具有“雙刃劍”性質固然是有益的，但既然預見到這種“雙刃劍”特徵，從一開始就未雨綢繆，將防範措施植入技術基因，無疑更爲重要。究竟如何把向善基因植入人工智能，僅僅是通過算法寫入那麼簡單嗎？很多人開始爲奇點來臨進而人工智能不再受人類控制，反而取代人類成爲世界主宰的可能情形憂心忡忡。這的確是一個問題。
然而，在思考和準備應對這個問題之前，更應該關注的是在人類尚能支配、控制人工智能的時候，如何以自己的認識、理念、追求和動機引導人工智能技術的創造和應用。作爲與人工智能接觸最密切的科技人員、投資人、企業家和用戶，都會成爲上述主觀意識的代理，從而推動形成不同的技術創新和應用方向。所以，人工智能創新向善這個理想目標，應該通過推動這些當事人形成正確的共同理念，進而做出合理行爲。
政府應該通過立法和規制，在體現對人工智能的一般約束，如保護國家安全、個人隱私、知識產權、信息準確性、公序良俗等規範性目標的同時，把就業優先的理念轉變成人工智能相關各方的共同意圖、約束性要求和激勵相容行動。在理念上，首先需要設立一個保護勞動者和就業崗位的公共利益底線。由於就業作爲民生之本，是人民生活品質、民生福祉和人的全面發展的基礎保障，因此，在涉及資本與勞動、生產率與崗位、成本與收益乃至效率與公平等權衡取捨時，理所當然地應該把就業、民生和人的全面發展作爲抉擇標準，規範人工智能發展和應用的方向、路徑和實務優先序。
在處理涉及這些方面的現實關係，甚至解決相互之間可能存在的衝突時，政府不應僅僅將自身視爲一個發揮制衡作用的第三方機構，也不應簡單地充當一箇中立的裁決者，因此不能採取通常意義上的不偏不倚立場。這是因爲在類似的關係中，通常不存在一個先天就存在的利益均衡點。事實上，勞動者和就業崗位天然便是弱勢的一方，傾斜性地施加保護是一種符合社會利益的行爲。同時，政府採取這種有意識的偏向，可以得到一些政治哲學思想的道義認同和理論支持。例如，美國哲學家約翰·羅爾斯的“社會正義”思想，就被視爲現代收入分配和社會福利政策的哲學基礎。
羅爾斯關於“無知之幕”這樣一種思想實驗，設想人們在決定社會基本結構和分配原則時，猶如被遮蔽在幕布後面，不知道且不能自主選擇可能具有的身份、地位、天賦、財富、信仰等個人特徵。於是，爲了在最不走運的情形下，自己的社會生活仍不至於陷入極端困境，人們一般來說願意接受的社會福祉和社會保護的理念便是，爲社會保護水平設置的邊界水平，應該根據社會中處於最不利地位的那些成員的需要來確定。
諾貝爾經濟學獎獲得者約瑟夫·斯蒂格利茨對此做了一個補充，認爲在這張無知之幕背後，人們同樣不知道自己即將面臨的風險。也就是說，政府在這個事務上的職責，正是確保這一原則的實施，從制度上天然地偏向弱勢的一方，即那些可能被替代的就業崗位和可能受傷害的勞動者。
確保這一原則得到充分體現的重要抓手，是構建一個就業友好型或崗位保護導向的法律、規制和產業政策框架。相關的內容應該包括：反歧視與促進公平就業，如推動算法透明化，避免在人工智能招聘工具中出現算法性別歧視和年齡偏見；建立“人類最終決策權”機制，確保涉及人機協作方式、員工僱用、大規模解聘，以及其他重大勞動關係的決策，均通過人爲的程序和機制做出，或經由人工的嚴格複覈；保護和拓展勞動者權益，把“平臺零工”納入社會保障體系和勞動力市場制度；保障“人機協作”場景下的工作安全與健康標準。此外，把對勞動者的再培訓納入政府和企業的義務、分行業差異化維護效率與就業平衡、監測細分崗位變化、建立動態評估就業影響機制等做法，也應納入規制範圍，確保得到實施。
人機協作是人工智能保留和創造就業崗位的重要途徑，勞動者與人工智能代理之間的分工關係和性質，是健康、有益、可持續人機協作的關鍵考量因素。有學者指出，人機分工協作應該重點關注以下關鍵因素。
首先，複雜度越高的任務，自動化的可能性就越小。其次，執行頻率越高的任務，越容易被自動化替代。再次，任務銜接的難度越大，特別是在任務可能出現碎片化的情況下，人機協作的難度就越大。最後，任務產生的結果越是生死攸關，人的作用就越是超過人工智能。實施各種監管、規制和產業政策的目的，正是以崗位數量最大化和高質量就業爲出發點，改變上述考量中各因素的相對權重，進而轉變當事人的成本收益預期，使人類崗位與人工智能的相依相存關係達到合意的平衡。
通過前文可知，人工智能並不需要以替代就業爲發展的必要動機。然而，也不可能將其視爲一種自然而然的結果。也就是說，使人工智能的發展激勵與替代就業的動因脫鉤，應該作爲產業政策、社會政策和社會福利體系的共同目標，爲此必須構建和依託相應的制度框架。推動必要的制度建設，既要順應人工智能時代的挑戰，與時俱進改變治理觀念，也有一般規律可供遵循，有各國發展的共同經驗可供借鑑。作爲市場主體的人工智能技術使用者，通常以利潤作爲生產和經營目標，最大限度降低成本和增加收入。
所以，減少對勞動力的僱用進而節約人工成本，是生產經營的天然動機和生存之路。這種市場競爭邏輯不可能改變，迄今也沒有做出改變的條件。然而，這種微觀動機也完全可以在順應發展階段變化的條件下，按照一般發展規律的要求，通過制度安排予以重塑，在不損害信號作用和激勵機制的同時，使其與社會利益達成一致。
生活在19世紀的英國經濟學家威廉姆·傑文斯發現一個悖論，即提高煤炭使用效率的新技術，不僅沒有減少對煤炭的需求，反而擴大了煤炭的用量，從而加速了資源枯竭的速度。也有人借用這個“傑文斯效應”，預測人工智能的不斷進步，導致對算力的需求擴大，從而造成對能源的過度依賴和驚人耗費。如果從樂觀、正面的角度，把傑文斯效應借鑑來認識人工智能對就業的影響，可以預期勞動者的生產率提高可以具有兩個效應：一是崗位供求失衡會導致市場工資的降低，二是整體生產率提高可以支撐更多鮑莫爾性質的有需求產業。可見，就業增長的潛在可能性是存在的，歸根結底在於各種政策如何做到因勢利導。
一般來說，產業政策、宏觀經濟政策和社會政策可以通過自身工具手段引導國民收入分配和再分配，從而改變社會生產和消費模式，並形成這樣一種格局：社會總產出、社會消費需求和投資需求都有越來越大的部分由公共品構成，具體表現形態分別爲基礎設施、公共服務和相關產品。例如，博物館、圖書館或者其他文化機構的數量，會隨着經濟發展水平的提高而顯著增加，其本身屬於公共設施，爲民衆提供公共服務或準公共服務，通常又以特定的商品（如圖書、文創產品）作爲實物載體。一旦在社會總供給和總需求中，公共品或準公共品取得了比私人產品更爲顯著的份額優勢，就會相應改變勞動力再生產的成本構成，進而改變勞動要素的市場價格。
我們通過跨國數據的比較可以發現，隨着人均收入水平的提高，人民生活品質和民生福祉的改善，與政府的公共品供給水平越來越相關。或者說在更高的發展階段上，公共服務成爲勞動力再生產的一個必要條件和重要組成部分。反過來說，勞動力市場上的供求關係及其變化，對勞動力的相對價格或工資的影響也越來越小。相應地，引導技術變遷的要素相對價格信號也發生變化。通過世界銀行數據庫，我們收集了118個國家和地區的數據，觀察隨着人均GDP（國內生產總值）的提高，居民消費率和政府支出率之間關係的變化趨勢。在較早的發展階段，這兩個指標之間的差距非常大，整體表現出此消彼長的關係，即在整體貧困的狀況下，居民必須花掉收入的絕大部分才能滿足溫飽。同時，治理能力和財政資源都限制着政府所能提供的公共服務。
這種資源制約狀況隨着發展水平的提高逐漸改變。我們暫且撇開從中等偏上收入階段跨入高收入階段時需要有一個跨越性的消費提升這個話題不談，而是着眼於更長期的趨勢性變化。從更長的歷史跨度看，兩個指標的走向之間呈現出收斂的趨勢—居民消費率向下，政府支出率向上。這說明，居民消費需求和民生福祉的滿足，越來越不那麼依賴於把國民收入的極大比重支出在私人產品與服務中，而是越來越需要依靠公共品的供給。
上述變化既是一個具有一般規律性的趨勢，也帶來一個附帶結果，即在勞動力市場上形成的工資水平，以及企業在生產經營過程中面臨的勞動力成本，都會顯著降低。或者說，生產經營中使用的勞動力，不再構成市場主體最迫切需要替代的昂貴要素。而在經濟發展和技術進步過程中，涉及機器人技術發展和應用的經濟動機，則從替代勞動力轉向補充和增強勞動者能力，人工智能發展的就業破壞傾向可以得到扭轉。反過來，這還會形成一種信號和激勵，引導人工智能的發展更加主動地弱化替代勞動力和破壞崗位的功能。
《中國經濟2026：激活新增長引擎》
黃漢權 等著
朱克力 曾錚 主編
中信出版集團
2026年1月
（作者爲中國社會科學院學部委員、原副院長，本文節選自《中國經濟2026：激活新增長引擎》；編輯：許瑤）
