每經(jīng)記者｜岳楚鵬    每經(jīng)編輯｜蘭素英    

AI（人工智能）會快速帶來失業(yè)嗎？會顛覆行業(yè)嗎？普通人該如何應(yīng)對？

針對AI沖擊帶來的全球性焦慮，近日，《每日經(jīng)濟新聞》記者（以下簡稱NBD）對2025年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主彼得·豪伊特進行了專訪。

布朗大學(xué)官網(wǎng)供圖

作為研究技術(shù)變革的經(jīng)濟學(xué)家，彼得·豪伊特與菲利普·阿吉翁構(gòu)建的“創(chuàng)造性破壞”數(shù)學(xué)模型指出，“新創(chuàng)新會取代舊技術(shù)”，而這正是經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵動力。

從“創(chuàng)造性破壞”的視角，彼得·豪伊特判斷，AI取代人類還為時過早，但普通人要做好一生多次轉(zhuǎn)崗的準備。而AI沖擊的真正風(fēng)險是財富向少數(shù)公司集中。為此，征收財富稅是比征收“機器人稅”更有效的應(yīng)對辦法。

電腦革命賦能頂尖人才 但AI革命幫助普通人

NBD：你如何定位AI技術(shù)浪潮？它是否構(gòu)成新一輪“創(chuàng)造性破壞”？

彼得·豪伊特：首先要意識到，AI尤其是大語言模型，其實是非常新的事物。ChatGPT發(fā)布到現(xiàn)在也不過3年多時間。

我們?nèi)匀徊磺宄?，大語言模型是否就是AI的最終技術(shù)路徑。也許，未來會轉(zhuǎn)向楊立昆（Yann LeCun）正在推動的“世界模型”路線，也可能走向更加模塊化的技術(shù)路線，比如DeepSeek（深度求索）等中國公司的做法。

這一領(lǐng)域充滿了不確定性。我接下來要談的都只能算是一種啟發(fā)性的判斷或推測。

但有一點是明確的，AI會對整個經(jīng)濟的運行方式產(chǎn)生革命性影響。從這個角度看，它和汽車的出現(xiàn)沒有本質(zhì)區(qū)別。在汽車普及之前，大多數(shù)出生在北美的人，一輩子走過的地方可能都不會離出生地超過幾英里。而有了汽車等交通工具之后，即使是普通收入的人，也能夠去遠方。

不過，AI革命不同于電腦革命。電腦革命本質(zhì)上是一種“技能偏向型”的變革。人的技能水平越高，生產(chǎn)率提升通常越明顯。

而AI似乎呈現(xiàn)出“逆技能偏向”的特征。也就是說，它主要將常規(guī)任務(wù)自動化。這對很多具備一定技能，但并非頂尖的人來說，反而會帶來很大幫助。

職業(yè)層級越高，例如大型企業(yè)CEO（首席執(zhí)行官），其常規(guī)性工作本就由其他人協(xié)助完成，AI對他的效率提升并不大。但對護士這樣的職業(yè)來說，則可借助AI大幅提升服務(wù)效率，比如快速檢索醫(yī)療信息，自動完成數(shù)據(jù)錄入工作，將更多精力投入患者照護。

AI正在搶走工作 但也會催生新職業(yè)

NBD：當前，AI已經(jīng)成為部分科技公司裁員的理由。你如何看待AI帶來的崗位替代風(fēng)險？

彼得·豪伊特：每一種新的革命性技術(shù)，都會讓某些人類技能變得過時。在軟件編程領(lǐng)域，市場對程序員的需求已經(jīng)有所下降。盡管很難說這在多大程度上源于AI沖擊，又在多大程度上來自此前行業(yè)對編程崗位的過度投資，但以Claude Code為代表的工具確實已顯著改變程序員就業(yè)格局。

歷史經(jīng)驗表明，所有通用技術(shù)最終都會催生出全新的職業(yè)與技能類型。AI作為革命性通用技術(shù)，并非簡單以機器替代人力，而是推動整體生產(chǎn)方式的重構(gòu)，這一過程將創(chuàng)造新的技能需求。

我經(jīng)常舉一個例子。1875年的北美，約50%人口從事繁重農(nóng)業(yè)勞動以維持社會供給。如果告訴當時的人們，150年后僅需略高于1%的人口從事農(nóng)業(yè)就足夠了，剩余勞動力將脫離農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，他們必然會追問這些人將以何為生。答案是，一部分人會成為博主、飛行員等，而這些職業(yè)在1875年是完全無法想象的。

技術(shù)進步的邏輯始終如此，AI亦不例外。

NBD：白領(lǐng)與中等收入群體是否會面臨更大的沖擊？

彼得·豪伊特：現(xiàn)在下結(jié)論還為時過早。但借助AI，生產(chǎn)率提升最為明顯的群體，反而會是中等收入從業(yè)者。

在眾多行業(yè)中，AI可實現(xiàn)大量常規(guī)性任務(wù)的自動化，大幅提升這一群體的工作效率，導(dǎo)致市場對同類普通從業(yè)者的總需求下降。不過，若薩伊定律生效，普通人最終仍能實現(xiàn)再就業(yè)，但這取決于下游創(chuàng)新。（注：根據(jù)薩伊定律，供給會自行創(chuàng)造自身的需求。）

此外，公眾往往高估了AI替代的速度。盡管技術(shù)迭代迅速，但當前AI與機器人尚不具備大規(guī)模替代海量勞動者的能力。

目前，幾乎沒有崗位可以完全交由AI獨立處理，AI仍存在明顯的失誤風(fēng)險。例如，AI可生成一份漂亮的法律文書，但其援引的判例可能純屬虛構(gòu)，若直接提交司法程序，將引發(fā)嚴重后果。

大多數(shù)人的工作需要判斷力、想象力、創(chuàng)造力，很多情況下還需要人與人之間的接觸、共情、說服等能力，而這些目前仍然是人類獨有的。正是這些人類獨有的特質(zhì)構(gòu)成了壁壘，使得AI難以在短期內(nèi)實現(xiàn)對勞動力的大規(guī)模替代。

這里有一個概念：隱性知識，就是那種只能通過經(jīng)驗、直覺和觀察別人做事來獲得的知識，甚至你自己可能都無法把它準確寫下來。這與AI所持有的可編程知識是相反的。

在技術(shù)的變革中，新職業(yè)將持續(xù)涌現(xiàn)，但其形態(tài)目前無法預(yù)知，因為這些職業(yè)依托于尚未發(fā)生的創(chuàng)新，而創(chuàng)新在落地之前本就難以預(yù)見。長期來看，AI創(chuàng)造的新增就業(yè)將更多集中于服務(wù)業(yè)，制造業(yè)用工需求持續(xù)下降的趨勢，已難以逆轉(zhuǎn)。

AI導(dǎo)致財富更加集中 財富稅比機器人稅更有力

NBD：有人擔憂，AI會導(dǎo)致財富進一步向少數(shù)公司集中。你如何看待這一風(fēng)險？

彼得·豪伊特：這是真實且明確的風(fēng)險。

政府可通過監(jiān)管和規(guī)范企業(yè)行為，也可借助稅收體系，避免技術(shù)與金融權(quán)力過度集中在少數(shù)AI 開發(fā)者手中。若政府采取完全放任的態(tài)度，僅以技術(shù)優(yōu)劣決定市場主導(dǎo)權(quán)，相關(guān)風(fēng)險將顯著上升。在一定程度上，美國當前采取的正是這類偏向自由放任的模式。

NBD：OpenAI最近提出，由政府設(shè)立公共財富基金或征收“機器人稅”，將AI創(chuàng)造的收益分配給普通人。你認為這一思路是否可行？

彼得·豪伊特：我認為，與其僅針對機器人征稅，不如構(gòu)建覆蓋范圍更廣的稅制。因為，僅對機器人征稅，企業(yè)極易找到規(guī)避辦法。這類避稅行為通常只有利于企業(yè)自身，而非整個社會。一般而言，稅基越廣泛，對市場行為的扭曲效應(yīng)就越小。

相較之下，我認為更值得考慮的是征收財富稅。很多國家其實早就應(yīng)該認真考慮這一點。

當前，收入所得稅是大多數(shù)國家的重要財政來源，但收入的定義通常未包含未實現(xiàn)資本利得。這在制度上為財富持續(xù)集中提供了條件。財富不斷增值，但其增值部分卻無需繳稅。

當富豪希望將財富變現(xiàn)時，往往不會通過出售資產(chǎn)，而是以資產(chǎn)抵押進行借貸，且借貸成本還可抵稅。在美國現(xiàn)有制度下，只要財富規(guī)模足夠大，便可長期維持這一循環(huán)。由于沒有真正有力的遺產(chǎn)稅，去世后還可以將財富傳給子女，進一步加劇財富集中。

NBD：除此之外，是否還有別的方式，比如全民基本收入？

彼得·豪伊特：現(xiàn)在還沒到推行全民基本收入的地步。在此之前，更務(wù)實的步驟是建立財富稅制度。若完全依靠所得稅為全民基本收入融資，很難籌集到充足財力。除非將所得稅率提升至極高水平，否則最終可發(fā)放的全民基本收入額度將十分有限。

但若征收2%~3%的財富稅，政府便能獲得更充裕的財政資源，全民基本收入才會變得可行。

普通人應(yīng)做好 一生多次轉(zhuǎn)崗的準備

NBD：對于被AI焦慮困擾的普通人，你有哪些建議？

彼得·豪伊特：未來，AI必將成為人們獲得體面工作的必備工具。因此，大家必須主動接納AI，并盡可能熟練地運用它。

從歷史經(jīng)驗來看，未來出現(xiàn)的機會，很可能會比過去任何時候都更好。當然，這一轉(zhuǎn)型過程不會一帆風(fēng)順，必然伴隨大量崗位更迭。人們需要做好準備，一生中經(jīng)歷多次職業(yè)轉(zhuǎn)變，將成為常態(tài)。但生活總是在變得更好。我們?nèi)缃窳?xí)以為常的汽車、電視和手機等技術(shù)和產(chǎn)品，在誕生之初也曾引發(fā)巨大擔憂，因為它們替代了部分傳統(tǒng)工作。如今，類似的進程正在重演。

過去，人類適應(yīng)了歷次技術(shù)變革，未來也同樣能夠適應(yīng)。

任何經(jīng)濟發(fā)展都不可能不伴隨劇烈擾動，不可能沒有崗位消失和崗位誕生，不可能沒有不確定性和焦慮。

如果我是年輕人，我會期待這樣一個世界：我的很多努力可能最終會失敗，但只要堅持下去，我的未來會比過去更好。

那些將被創(chuàng)造出來的新工作，幾乎肯定會比正在消失的工作更有趣、更有挑戰(zhàn)性，也更有回報。

所以，我想說的就是：要有希望，要保持樂觀。

封面圖片來源：布朗大學(xué)官網(wǎng)供圖