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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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硅谷的“魔杖”心态
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硅谷对UBI的兴趣渐长。我认为有些人是真的关心因科技进步而失业的人员，但有些人则是出于自我救赎——他们手握着巨额财富，也知道这笔财富与这场危机的关系。一旦出现社会问题，会让他们成为众矢之的。心存担忧，使他们开始寻求解决问题的方法。
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这些复杂的动机当然不是我们否决他们方案的理由，但让我们更慎重地思考类似UBI的提案，意识到硅谷工程师和投资者在解决问题时固有的文化偏见，尤其在这样一个对社会和人类都有着深刻影响的问题上。最重要的是，在评估这些解决方案时，我们必须知道提案者的真实想法：是希望科技能惠及社会中的所有人，还是只为了避免产生严重的社会动乱？是真的愿意辛苦地构建新的社会秩序，还是只想找个权宜之计，尽快在自动化对人产生深层心理冲击这件事上脱掉干系，以求心安？
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我担心，恐怕许多硅谷精英倡导实施UBI，都是出于最后一个动机。他们认为UBI是一根“魔杖”，可以瞬间消除他们在人工智能时代的“功绩”引发的错综复杂的经济、社会和心理问题。UBI是之前提过硅谷信奉的“轻量”解决方案——偏爱理念和技术轻量解决问题，而避免处理现实世界中的“累活”。这种方案倾向于认为所有问题都可以通过调整激励机制或是塞一大笔钱解决。只要每个人都能拿到每月的UBI就会开心过日子，而不会怪罪科技精英，这样科技精英们就可以全神贯注地继续用科技改造世界，并获得丰厚的经济收益。虽然支撑UBI所需的高税收会一定程度上削减他们的收益，但人工智能所带来的绝大多数经济收益仍将归于这个精英群体。
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当然，UBI最大的问题不在于推动者的动机，而在于它本身的问题。首先，单一的UBI政策就是不劳而获。一个失业的人，如果能无条件并长久得到每月固定的补贴，谁能保证他会努力学习再找工作？人的本性都是好逸恶劳。这种方案很可能导致接受补贴的人无所事事，沉迷游戏、烟酒甚至毒品。其次，即便一个人非常上进，想要通过培训实现再就业，但也无法保证他选择的新工作在未来不会被人工智能取代。很可能出现的情况是，失业人员拿着UBI去培训，找到新工作后不久又被人工智能取代。所以，哪些培训值得补助，应该由政府、企业以及相关专家探讨后拿出可行方案来确定，而不是让个人去漫无目的地找工作。
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如此看来，在人工智能时代，UBI不是构建更美好世界的建设性解决方案，反倒像是止痛药，让被人工智能伤害的人获得暂时的镇静和麻木，既缓解了失业者的痛苦，也让人工智能的既得利益者的良心过得去。我们需要建立顺应人工智能发展的经济与社会制度，使得每个人都能获得保障，而不是简单地求助于止痛药（如UBI），我们必须主动想办法利用人工智能的优势，同时更加重视我们与机器之间的本质区别，那就是爱的能力。
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当然这并不容易，需要我们发挥创造力，提出不同的解决方案。我们需要离开数字领域，进入现实世界。如果我们立刻行动，我相信我们很有机会避开大规模的失业灾难，还可以普遍领悟到我直面死亡期间重新发现的那种生而为人的价值。
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AI·未来 [:1700512318]
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人机共存：优化与人情
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人工智能革命由民营企业引领，因此我认为民营企业也应该主导创造更人性化的新就业机会。其中一些将通过自由市场的自然运行而出现，而另一些则必须靠人来努力创造。自由市场创造出来的工作，很多都是结合人类与机器能力的协作机制：由人工智能负责例行的、重复性的优化任务，人类负责需要创意和战略思维的工作和处理人际关系。这需要重新调整很多岗位，也会创造新的工作，让人类和机器联手提供高效率且人性化的优质服务。在第6章的就业风险评估图中，这种人机协作机制在未来可以为左上角“结合区”的群体提供最多的就业机会――人工智能做分析性思考，人类则用温暖和关爱传达机器所做的分析。不仅如此，“安全区”和“慢变区”的工作也会有类似的改变趋势。这是发挥人类光芒最好的方式，因为有关创意和关爱工作人工智能几乎不可能完成。考虑到这一点，我们应该积极发展STEM［STEM是科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）、数学（Mathematics）四门学科］教育，在教育上强调创意和思维的培养，这与下文要分析的关爱型工作，是未来教育的两个重点。在未来，由于人工智能的进步，左下角人工智能的圆圈会往右边扩张。
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人类与人工智能在未来可以共存
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人机协作有很多非常好的例子，如处于第6章的就业风险评估图左上角的“结合区”的医疗工作。我坚信人工智能算法在诊断疾病、制定治疗方案等方面一定能超过人类医生。尽管传统的医疗机构，如医学院、专业协会和医院可能会推迟人工智能诊断工具的应用，但我相信只要几十年的时间，人工智能的诊断准确度可以近乎全方位超过医生。
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面对这样的趋势，一个可能的结果是人工智能算法完全代替人类医生，完成全部的问诊工作。但是，很多患者可能不希望面对一台机器来完成看病的过程。试想，你会愿意由一台机器（即使这台机器掌握了大量最新医学知识和病例）冷冷地告诉你“您患有淋巴癌，并且已经到了四期，5年内死亡的概率是70%”吗？我相信，患者更希望得到人性化的医疗方法，而市场一定能创造出这样的方法。
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传统医生可能会演变成一种新职业，我称为“关怀护理医师”。这种医学专家集护士、医疗技术人员、社会工作者，甚至心理学家的技能于一身。“关怀护理医师”需要接受两种培训：一是了解和操作诊断工具；二是与患者交流、在患者遭受生理或心理创伤时给予安慰、在整个治疗过程中给予患者情感支持。“关怀护理医师”可以给患者分享鼓舞人心的成功治疗案例，而不是简单地告诉患者冷冰冰的诊断结果。他们会说“李开复也得过淋巴癌，采用和你一样的治疗方案后他恢复得非常好，所以我相信你也可以”。病人得到这样关怀后，可以增加自信，康复的概率也会提高。
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“关怀护理医师”不会同机器在记忆力或优化治疗方案方面进行竞争。从长远来看，在这些方面他们肯定会输。“关怀护理医师”接受培训，是为了在更多需要情商的活动中发挥作用，而不是成为一本医学百科全书。他们会与机器完美互补，让患者一边享受空前准确的诊断，一边也能得到现今医院经常缺失的人情关怀。在由自由市场衍生出的人机协作中，将会把我们的社会慢慢变成一个更友善、更有人情味的世界。
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市场对“关怀护理医师”的需求，能大量增加就业机会，整体提升医疗护理的质量。如今，训练有素的医生数量有限，导致了医疗成本增加、医疗服务质量却在下降。患者排几小时的队，最后却只能和医生说几分钟的话。“关怀护理医师”可以从其他行业的从业人员中选拔、培训。他们不需要像今天的医生一样，花多年的时间来记忆和应用大量的医疗知识。因此，病患可以得到更多的“关怀护理医师”资源，远远超过现在医生的数量，医疗服务质量也会得到提升。
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许多其他领域也将出现类似的协作效应，如教育、法律、活动策划和高端零售业等。律师事务所的律师助理可以将常规研究任务交给算法，专注地与客户进行沟通，使客户感受到更多的关心。人工智能超市（如国内的永辉、京东，美国的Amazon Go）则不再需要收银员，它们可以雇用第5章中描述的那种高情商、有同理心、体贴的服务人员来大幅度提升顾客的购物体验。
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对于专业人士来说，随着人工智能的逐渐普及，一定要尽快学会使用人工智能工具。与其他技术革命一样，试图以自己的方式与人工智能竞争的人终将会失败。长期而言，反抗可能是徒劳的，协作才会有收获。
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最后，互联网引领的共享经济潮流将大大缓解失业的情况，并重新定义人工智能时代的工作。我们会看到更多传统岗位由人工智能算法接管，过去在这些传统岗位上工作的人会加入Uber式的新型平台，例如连接护理人员与客户的在线平台Care.com。我相信教育等行业都会出现更多类似的案例。许多商品和服务都可以数据化并不断通过算法优化，但共享经济中那些碎片化、个性化的工作仍然只有人类可以完成。过去，这类工作受到传统公司垂直化组织架构所限，即使没有足够的工作量，还是继续给所有员工发放足额工资。人工智能的加入——比如滴滴和Uber等网约车公司极大地提高了效率并吸引更多的人加入，也增加了用户需求和服务人员实际获得的工资。