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我们必须再次转向硅谷，看看那里正在进行的讨论。
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3R：再培训、减时间、重分配
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硅谷针对人工智能将引发的失业问题，提出三类解决方案：就业者再培训（retraining workers）、减少工作时间（reducing work hours）或重新分配收入（redistributing income）。每一类方案的出发点均是调节就业市场的某一个变量（技能、时间、报酬）。
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基于人工智能会逐渐改变市场需要的技能，提倡就业者再培训的方案相信：如果就业者能及时参加新技能的培训，就不会发生人力需求减少的问题。
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基于人工智能会减少对人力劳动的需求，提倡减少工时的方案相信：如果把每周的工作日减为三至四天，工作总量不变但人均工时减少，就可以让更多的人得到工作机会。
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基于对人工智能引发的失业有着最悲观的预期，提倡重新分配财富的方案相信：无论就业者接受多少培训，如何调整工作时间，人工智能都将彻底取代或挤走就业者。因此，政府要采用更激进的再分配方案，以保障失业人员的生存，分享人工智能所创造的财富。
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下面，我们来仔细研究每种方案的利弊。
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提倡工人再培训的方案认为有两种趋势对于人工智能时代的就业至关重要：在线教育和终身学习。他们认为，随着免费或付费的在线教育平台激增，失业人员更容易获取培训和指导，从而找到新的工作。视频网站、在线编程学院等平台可帮助就业者成为“终身学习者”，帮助他们不断更新技能，进入尚未实现自动化的新行业。再培训的过程中，失业的保险经纪人可利用在线教育平台（如网易公开课或国外的Coursera）成为软件工程师。即使当新工作也实现了自动化，他们还能利用同样的工具，参加另一个人工智能无法取代的新岗位的再培训，比如算法工程师或心理学家。
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我认为，通过在线平台进行终身学习是个不错的想法，尤其可以帮助那些处在第6章的象限图中右下角（“慢变区”）的人，无论是学习人工智能编程、创新思维还是进入新兴服务业。我也相信自我学习会提升学习者的能力，经过一系列的成长获得成就感，同时增加自信。
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但如果考虑到人工智能对就业影响的深度和广度，该方法远远不能解决大量失业的问题。人工智能的快速发展使得其在取代人类工作的道路上大踏步地前进，使得就业者每隔几年就不得不更换职业。此外，自动化的步伐和路径的不确定性增加了更多的障碍，就连人工智能专家也很难预测未来几年哪些工作将会受到自动化的影响，我们很难指望一名普通就业者选择再培训计划时，能准确预测几年后哪些工作更安全。
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我担心，就业者会发现自己只能不断退缩，就像无情的洪水来临时丛林里的动物会逃亡一般，急切地从一块岩石跳到另一块岩石，寻找更高的落脚点。再培训固然可以帮助许多人找到在人工智能经济中的新位置，但这只是权宜之计，没办法真正缓解宏观层面上就业市场正在受到的冲击。
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以谷歌创始人拉里·佩奇为首的一批人，意识到人工智能会带来大规模的冲击，提出了更激进的减少工时的方案。他们建议可以把每周的工作日变为四天，或让多人“分享”同一份工作。(1) 还有人提倡一份全职工作可以分成几份兼职工作，给大量就业者平分日益稀缺的工作资源。这些方法意味着大多数人的工资会减少，但至少没有彻底失业。
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减少工时、工作共享可以有效减少失业人数，特别是处在象限图“结合区”中的职业。这些职业将由人工智能执行主要的工作任务，只需要少数工人与客户对接。这个政策如果执行得好，可以让更多工作人员免于失业。
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在美国，减少工时、工作共享的方案已在有些州落实。(2) 2008年金融危机后，美国好几个州均已落实工作共享的安排，以避免业务量骤减引起的企业大规模裁员。它们没有选择裁员，而是将部分人员的工时减少了20%—40%。当地政府为这些人员损失的工资给予了一定补偿，通常是50%。该方法在部分地方很有效，让员工和企业都不必承受失业和再就业造成的冲击，还为当地政府省去了可能需要全额支付的失业救济金。
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但是，面对人工智能对工作岗位持续不断的冲击，这种方案可能会失去后劲。现有的减少工时、工作共享方案仅能补偿部分损失的工资，意味着就业者的净收入还是会减少。面对短暂经济危机导致的收入下滑，就业者也许还能接受，或者政府还能承受补助，但是长期来看，工资不断下滑肯定不会被低收入者认可，政府也很难负担巨量补助。企业和政府可以继续对此进行试验，但我认为这种方法并不能减轻人工智能带给就业市场的长期压力。因此，我们可能不得不选择更为激进的再分配方案。
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全民基本收入
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时下，最流行的再分配方案是全民基本收入（Universal Basic Income, UBI），其核心思想很简单——每个公民（或每个成年人）从政府那里定期领取收入补助金，这笔钱的申领没有任何附加条件。UBI不同于传统福利或失业福利，其适用于所有人，而且不受时间或岗位需求限制，可以随意支配。也就是说，如果按这个方案执行，无论贫穷还是富裕，人人都可以从政府领一笔钱。
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另一个再分配方案称为最低保障收入（Guaranteed Minimum Income, GMI），即仅向穷人提供补助金，并建立“最低收入”的门槛：保证就业者的收入不会低于这条线。这种方案类似于中国执行的“低保”政策，保证城乡居民可以维持最低的生活水准。
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再分配方案的资金来源，大部分是对人工智能时代“赢家”征收的巨额税款，如大型科技公司、从人工智能谋利的传统公司，以及借这些公司东风而起的百万富翁、亿万富翁，甚至是万亿富翁。补助金的额度一直存在争论。有些观点认为补助金不能太多，这样就业者们不会失去找工作的动力。另一种观点则认为补助金要完全覆盖因失业造成的收入损失。从这个角度来看，UBI可能成为迈向“休闲社会”的关键一步，人们完全摆脱了对工作的需求，可以自由地追求自己的梦想。
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在美国，UBI和GMI的政策讨论可以追溯到20世纪60年代，支持者包括马丁·路德·金（Martin Luther King, Jr.）和理查德·米尔豪斯·尼克松（Richard Milhous Nixon）等。1970年，当时的美国总统尼克松差点儿通过一项在经济上援助每个家庭，以帮助他们摆脱贫困的法案。这项半个世纪前未能颁行的旧法案突然引起了硅谷精英的注意，而像UBI、GMI这类工业社会消除贫困的政策方案，现在成了人工智能导致普遍性失业后的解决方案。
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曾经鼓吹颠覆行业的硅谷精英们突然意识到，颠覆了一个行业后，人工智能也会取代这个行业的从业人员。这些硅谷精英（很多已经是超级富豪）创办或投资的互联网公司带来了经济上的重大转型，导致了贫富不均的扩大，因此他们似乎想缓解人工智能对人类的冲击。对他们来说，大范围的再分配方案，也许可以有效解决人工智能驱动下的经济体系所导致的广泛失业和贫富不均的扩大。他们认为，仅凭再培训和减少工作时间，无法阻止自动化大潮。只有保证全民的收入，社会才能在未来的就业危机中幸免于难。
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UBI究竟如何实施还有待观察。美国著名创业孵化器Y Combinator的总裁萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）(3) 和Facebook联合创始人克里斯·休斯（Chris Hughes）(4) 赞助了相关研究计划，推动基本收入试点方案的实验。Y Combinator旗下的研究机构在加利福尼亚州奥克兰市展开了一项试点方案，该方案在3到5年内为1000个家庭提供补助金，每个家庭在每个月都可以领到1000美元(5) 。研究小组通过定期问卷的方式，追踪这些家庭的整体情况和日常活动，并将他们与每月仅收到50美元的对照组进行比较。
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硅谷精英用企业家的视角来看待该项目。他们不仅将这笔钱看作一种保障，还当作一笔“启动资金”或“给每个人的风投”(6) ，一笔给失业人员的“天使投资”。失业人员可以用这笔钱开展新业务或学习新技能。2017年，马克·扎克伯格在哈佛毕业典礼的演讲中，表达了对UBI的支持，他认为我们应该探索出一套让“人人都有缓冲空间，可以放手尝试新想法”的方案(7) 。
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我理解为什么硅谷精英们如此迷恋UBI。他们认为通过科技就可以简单地解决他们自己制造的、巨大且复杂的社会问题。但是如果采用了UBI，社会契约就会发生重大改变，我们应该谨慎考量是否要实行这一方案。我支持保障人的基本需求，但我并不认为可以将UBI作为消除眼前危机的“万灵药”，这会让我们错过巨大的机遇。因此，我们必须了解硅谷精英对UBI狂热兴趣的背后动机，认真思考如果实施了相关方案后，可能会创造出什么样的社会。
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