也就是说，我们很难断言那些从事“技能退化”工作的劳动者是技术进步的“胜者”，尽管他们的工作和就业机会是人工智能所创造出来的。这些劳动者既包括本来就处于社会底层的产业工人，也不乏从中产阶层坠落下来，尚来不及再技能化的知识劳工。研究者应该将更多的注意力转移到新产生工作的质量上来，即便普华永道预测人工智能在中国的“创造效应”大于“破坏效应”，未来20年将新增9000万个工作岗位。②如果这些工作岗位只是重复性体力劳动，只能满足劳动者的基本温饱，不能实现他们其他层次的需求，无法降低他们生活的不确定性，更无力帮助他们实现职业发展与向上的社会流动，那么长此以往，技术进步的“败者”将会意识到自己与“胜者”之间的尖锐对立，滋生绝望与怨恨的情绪。况且，两头一样大的“沙漏”只是理想状态下的形状，速率问题如影随形，两极分化的新工作总量能够恰好完美填补被替代的中间岗位数量吗？如果失业者和不甘于低技能工作的劳动者联合起来，新“卢德运动”会不会发生，以何种形式上演，就很难预测了。
（三）全球价值链与劳资关系
纵观历次技术革命，尤其是随着第二次世界大战结束后信息技术和自动化技术的突飞猛进，许多学者注意到：“技能偏向”和“技能退化”具有明显的地域特征，与全球价值链和全球劳动分工高度同构。“技能偏向”型工作集中在“全球北方”的核心国家或地区，而“技能退化”的劳动密集型工作则成为“全球南方”的边陲国家或地区吸纳就业人口的主要去向。光鲜亮丽的科技企业雄踞北美，而富士康的工厂则星罗棋布于东亚和东南亚地区，这些地区的产业工人从事着电子零部件的生产和通信设备的装配等简单且重复性极高的工作。①还有大量位于“全球北方”的服务型企业，为降低劳动力成本和规避监管，将其业务通过互联网外包到“全球南方”，实现利润的最大化与企业的“轻资产运营模式”。早年的印度呼叫中心客服人员如此，近年来的数据标注员、脸书内容审查员等零工经济劳动者皆同此类。相比制造业中生产线上的装配工人，他们的工作更加隐匿化和弹性化。②
数字劳动：理论前沿与在地经验
① Trajtenberg, Manuel. AI as the Next GPT: A Political-Economy Perspective. National Bureau of Economic Research Working Paper, 2018.
②陈自富：《学习时报：人工智能会导致大规模失业吗》，新浪财经，2019年8月28日，https://finance. sina. com. cn/chanjing/cyxw/2019 - 08 - 28/doc-ihytcitn2438697. shtml.
92