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危机考验与新的社会契约
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摆在我们面前的现实依然严峻。如第6章所述，在未来15年内美国会有40%到50%的工作岗位在技术上可被取代。“技术上可被取代”并不意味着所有岗位会在一夜之间消失，但是如果不加以调控，这些行业的从业人员将会承受巨大的压力。中国和其他发展中国家情况可能有所不同，具体表现在受到上述影响的时间早晚，以及失业率更高或更低。但整体趋势是一样的——失业率上升，贫富差距扩大。
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技术乐观主义者也许会回顾历史，引用工业革命和19世纪纺织工业的大变革作为“证据”，来说明顺其自然总会有最好的结果。但这个论点越来越站不住脚。即将到来的人工智能革命，无论是规模、速度还是对技术的偏向，都表明我们面临着全新且史无前例的挑战。即使失业状况没有向着最坏的方向发展，人工智能还是会继续大幅拉开互联网时代的贫富差距。
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在美国，我们已经开始看到一些工资停滞不前与贫富差距拉大导致的社会不稳定。随着人工智能在经济和社会其他方面的深层次应用，这个趋势将会速度更快、涉及的范围更广。历史上，就业市场最终能依靠市场的力量找回平衡，但是这一次人工智能来得太凶猛，我们必须面对失业和贫富差距加剧的考验。
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迎接这些挑战，不能只做被动反应，必须主动利用人工智能创造的物质财富（2030年可能达到15.7万亿美元——普华永道数据），重构经济体系，重写社会契约。我从患病经历中得到的思考非常个人化，但我相信，这些思考也能在我们解决这些问题时提供新的视角。
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构建人工智能时代的新社会需要经济变革，也需要文化变革。在延续了几个世纪的工业经济社会后，我们大多数人认为自己在社会中的主要作用（甚至包括我们的身份）来自有成就感的带薪工作。没了这一点，人与社会之间最牢固的纽带就将断裂。从工业时代过渡到人工智能时代，我们需要摆脱旧的思维模式，不再将工作与生活等同，也不再将人类视为优化生产力算法中的变量。我们应该构建新的文化，要比以往更加珍视人类的爱、共情和服务他人的态度。
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没有任何经济或社会政策可以“强迫”人的内心发生改变。但不同的政策可以对不同的行为进行激励，推动文化向不同的方向发展。我们可以选择认可纯粹的技术统治论（即将我们每个人视为一系列待满足的经济和物质需求），并且只给每个人提供足够安家和果腹的资金。事实上，这种仅仅满足所有人基本生活需求的收入分配模式越来越流行了。
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但我认为，这种政策是贬低人性的做法，也错过了绝好的机会——利用人工智能创造的经济财富来宣扬我们的人性。做到这点需要重写基本的社会契约，重建经济激励机制，激励造福社会的行为；需要全方位的经济和社会转型。该方法依赖于社会各个阶层的投入，不断探索、大胆实验。
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值得注意的是，关于如何建立适应人工智能的经济体制，最受欢迎的政策建议多数来自硅谷。迄今为止，中国大多数科技精英还没有提及人工智能对就业可能产生的负面影响。我个人认为，中国的科技精英与美国的技术乐观派经济学家想法一致，他们认为长远来看技术总能带来更多的工作机会，并带领所有人步入繁荣的未来社会。我理解中国企业家为什么会这么想，在过去的40年中，中国人目睹了科技进步带领所有人走向了共同富裕，并使中国从农业大国转变为工业强国和现在的创新巨头。
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但我认为这种想法过于乐观。无论在中国或美国，人们都应该意识到人工智能时代就业市场即将面临重大挑战。企业家、科学家和决策者必须认真对待这些挑战，要开始为提供创造性的解决方案奠定基础。但中国与美国不同的一点是，近40年来的经济大发展强化了一种心态：人们不愿讨论中国的“人工智能就业危机”，更不用说提出相应的解决方案。
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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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