AI经济：机器人时代的工作、财富和社会福利（被科技洪流裹挟的每个人，都需要在AI时代做出自己的选择）

而且关键角色也在不断变化。让我们来看看《福布斯》（Forbes）榜单，在1982年被列为最富有的美国人中，到了2012年，还在榜单上的不到1/10。此外，那些通过继承而得到财富的人在《福布斯》400强中的比例似乎也在急剧下降。

皮凯蒂的研究得出一个有趣的结果：最近工资不平等的加剧主要集中在顶层。在美国，熟练和非熟练工作者之间的收入差距似乎在2000年左右就停止增长了。相比之下，最顶层的人的收入却大幅增长。然而，难以解释的是，超级富豪是如何因为技术或雇用外国廉价劳动力而变得更加富有的？皮凯蒂估计，最富有的0.1%的人中有60%—70%是企业CEO和其他企业高管。^[17]

这些特点源于完全独立于任何AI或皮凯蒂理论的因素。它们的出现是因为机构股东未能限制高管薪酬，以及一些盎格鲁-撒克逊国家的经济金融化。目前已经存在扭转这两个因素的举措。自世界金融危机发生以来，银行受到了更严格的监管。更普遍的是，机构股东已开始更加积极地限制高管薪酬。不过这两个方面都还有更大的进步空间（有关这一点的更多信息，请参阅第9章）。

结果如何呢？很多左翼人士将皮凯蒂奉为英雄，坚决拥护他的理论——不平等必将不可阻挡地加剧。他们认为这为采取激进的公共行动提供了依据，甚至在机器人和AI产生任何影响之前就能行动。他们可以将新工业革命的再分配影响视为只是对皮凯蒂的财富集中过程理论的一些补充（也许还会加速）。如果他们觉得皮凯蒂的观点有一些严重漏洞的话，那么它就是能够使他们跳往新的导致不平等加剧的主要原因的东西。

而且，正如我们前文所讨论的，它确实存在一些严重漏洞。对于皮凯蒂所做的工作——在如此漫长的时期汇集了一系列国家的数据，学者们似乎一致表示钦佩。但鲜有人认为他的理论令人信服。我也不认为。我们不需要用皮凯蒂简单却有潜在影响力的理论来解释已经存在的不平等现象。更重要的是，许多现实状况都极大地挑战了他的观点。因此，我们现在可以将皮凯蒂的信息留给经济史学家作为数据库使用，这也是无数激烈而前仆后继的学术争论的基础。

工作与报酬

现在我们可以将注意力转向AI革命对收入分配的影响。非经济学家往往使用一些绝对性的术语来谈论就业。他们指的是一些工作正在消失，而另一些替代了它们。确实，我在第5章的讨论中采用了这一简单的方法。

但经济学的自然方法假定体系是灵活的。这种灵活性的润滑剂是价格。因此，我们最好考虑一下，在机器人和AI主导的世界中，劳动力市场与供应和需求的关系是怎样的，并将这两个基本因素的变化视为数量与价格变化的体现。对就业而言，所讨论的价格是工资和薪金。当然，这方面的情况会影响收入分配。

那么，谁将成为赢家或输家呢？《连线》（Wired） 杂志的编辑凯文·凯利对该问题的讨论做出了重要贡献。他曾说：“未来，你的薪酬将基于你与机器人合作的好坏。”^[18]谷歌首席经济学家哈尔·范里安（Hal Varian）常常提道，人们应该寻求成为某种日益丰富且廉价的东西的“不可或缺的补充”。比尔·盖茨曾表示，当他看到软件将要用于计算机时，决定进入软件行业。

事实上，就像我在第5章中所论述的，这并不意味着为了在AI经济中取得成功，你就必须成为一名AI极客。实际上，我在那里提到，职场中提供的许多工作（以及其中的好工作）都将以人为中心。与人类互动的好坏至少和你与机器人互动的好坏同等重要，或许更重要。AI经济中的输家是那些本质上做着机器人工作的人，以及/或者在与他人打交道时自己无可救药得像个机器人一样的人。我可以肯定，读者会从他们自己的经历中发现无数这类人的例子。

人们很容易做出这样的假设——输家将是收入和受教育程度最低的人，他们会在竞争中被机器人和AI击败。假如他们终于设法找到了工作，那收入肯定也会非常低。确实，他们在市场上的价值可能非常低，以至于跌到了像样的水平之下。因此，成千上万的这类人也许会选择（或被迫）依赖国家福利。与此同时，很多（即便不是大多数）收入和技能水平较高的人将受到保护，免遭机器人和AI的冲击，就像处于高地的人们免受不断上涨的洪水的侵袭那样。

实际上，我完全不确定这种看法是否正确。早期的几轮机械化（其实是计算机化），甚至机器人的工业应用，确实都是以替代工厂中无技能或技能低的体力劳动者为中心的。专业性工作甚至办公室的工作起初几乎没有受到影响。但随后它们确实受到了重大影响。的确，秘书和档案管理员的工作实际上都消失了。在大多数西方国家，这一进程现在已接近完成。

正如我在第5章中所讨论的，现在很多受到AI威胁的工作是技能水平处于中等的非体力工作，这些工作的薪酬往往都相当不错。相比之下，对基本体力劳动的需求很可能会维持在较高水平，因而从事这些工作的人应该仍然会（适度）获得较高的报酬。此外，AI革命可以在某种程度上改善他们的工作，因为随着收入和财富的增加，对AI服务的需求也在增长。

人们普遍认为，鉴于大多数因技术提升而流失的工作都相对具有高技、高薪，那么新出现的工作很可能是低技、低薪的职位，主要分布在服务业。我们的脑海中对提供的新工作的印象是——快餐店中的低薪工作或户户送公司（Deliveroo，英国在线点餐外卖公司）的送餐骑手。但实际上，英国工作的平均技能含量一直在提高。过去10年间，英国三类薪水最高的职业（管理者和高级官员、专业性职位、准专业人士和技术人员）在总就业数量中所占的比例从42%上升至45%。

再则，即使对于可能最没技术含量的活动，工作者其实也需要掌握几项基本技能：使用电话和计算机进行交流的能力、驾驶汽车的能力，而这些技能是前几代所不具备也不需要的。没错，当今社会也有很多成员没有这些技能，但大多数人是具备的。更重要的是，这些技能通常不会以任何正式的方式学习得到，而是作为现代生活的正常组成部分而获得的。驾驶能力或至少通过法律规定的驾驶考试（不完全是一回事）是个例外。结果是，工作者拥有比初看之下可能显现的更多的技能，也就是说（如果你愿意接受），他们拥有更多的人力资本。

AI如何减少不平等现象

AI某些方面的进步为低收入人群带来了意想不到的有利结果。优步出租车服务已经改变了很多城市的出行方式。在伦敦，它破坏了著名的“黑色出租车”行业。众所周知，这些标志性出租车的驾驶者花费了大量的时间和精力用心了解伦敦的街道——“知识”。但是，由于智能手机可以接收到卫星地图，这种“知识”的价值已经大大降低。所以，黑色出租车的生意经常被那些对自己行驶的城市几乎一无所知的驾驶者抢去。

从纯粹的经济学角度来看，这种供给的增加导致了均衡价格的下降。然而，如果你试图向伦敦的出租汽车司机建议，黑色出租车的价格太贵，该行业应该降低收费标准（由监管机构设定），那么你将会很幸运地逃离自己的生活。你的出租车司机会认为你在暗示他“活该”赚得比通常的少。

因为优步提供的打车价格要低很多，所以它们极大地拓展了租车服务市场。而且，由于该技术能让优步司机快速而高效地识别、招揽乘客，相比传统出租车司机，他们在闲坐和巡街以期接到“乘客”方面花费的时间较少。根据一些人的说法，其结果是优步司机比传统出租车司机赚得更多。据称，在美国，他们每小时的收入约为19美元，相比之下，传统出租车司机每小时的收入约为13美元。^[19]

诚然，若无人驾驶汽车的数量最终出现激增，至少对一些商业驾驶者来说，这种收入的增长可能只是暂时的。不过，就像我在第5章指出的，无人驾驶汽车对人类驾驶者需求的影响很可能比其狂热者宣称的要小得多。

在技术对收入分配的普遍影响方面，优步的例子提供了一个有趣的观察窗口。优步的出现将收入从传统的出租车司机那里转移到了技术水平较低的优步司机手中。这会加剧不平等吗？几乎不会。相比其他工薪阶层，传统出租车司机的薪酬往往相对较高。事实上，你可以说这种转移使得收入分配更加公平了。

另外，优步变革对消费者有益。这些倾向使情况更好了吗？未必。事实上，情况或许正好相反。你如何评价现在新技术带来的出行增多，以及具有更大的便利性和安全性？无疑，那些收入水平较低的人最能敏锐地感受到这种益处，他们的出行需求对价格相当敏感，而在过去，他们一直负担不起出租车费。

不可否认，优步变革确实有可能带来一个使收入分配更加不平等的因素，也就是说，优步所有者可能获得巨额利润，而他们的所得不会在整个收入分配体系平均分布。他们必将成为社会中较富有的成员。但至少到目前为止，这一点仍然只在理论上有价值，因为优步当下亏损严重。

较廉价服务的益处

优步现象并非孤例。如今大多数颠覆性技术都在侵蚀着受专业人士、有技能的工作者、成熟企业所宠爱的职位，从而使全体人口受益。

金融科技行业尤其如此，该行业正在蚕食包括外汇交易、吸收存款、发放贷款等传统银行业以前巨大的利润空间。其结果是，将以较低成本提供这些服务的益处扩散到整个收入分配体系中。除了银行的股东，损失惨重的还将是那些在银行传统的中介角色中找到工作的各种银行员工，他们的报酬通常非常丰厚。

基本的法律服务可能也有类似的情况。由于AI的应用，它们将会便宜很多。其结果是更多人更频繁地使用此类服务。其受益效应将不均衡地落在不太富裕的人群中，大体上，这些人目前感到法律服务贵得让人望而却步。

因此，AI革命必定会加剧收入的不平等的说法并不明显。事实上，AI革命的影响有可能会减少收入，至少在收入分配体系的某些部分会这样。毕竟，前面几章内容的重点在于，很多手工工作不会轻易屈服于自动化。与此同时，许多技术熟练但本质上属于例行公事的白领工作会被压垮。后者的主要例子包括大量处于中级水平的律师和会计师，这些人通常比一般体力劳动者赚得多得多。

请注意，这并没有解决问题。在美国，最近对处于收入分配最顶端的那些人的技能的需求增加了，对大量处于底层、相对缺乏技能的人的服务的需求也增加了，而那些处于中间层、具有机械类中等技能的人，很容易被AI取代。但这似乎对提高底层工作者的工资没有起到什么作用，因为人们会不断从中等技能和收入水平的职位向较低技能和收入水平的职位流动。

相比之下，没有太多的中产阶级人口向上流动，因为要进入更高层次群体通常需要更高的教育水平，包括专业资格，而这些不是一夜之间就能获得的。即使自身有能力，一个人也可能需要经过好几年的训练才能进入更高的阶层。

在文献中，收入分配的顶层和底层两端都有更多工作的现象，被称为“工作分极化”（Job Polarization）。这似乎预示着，处于收入分配底层的人增加收入的机会很小，因为他们的收入持续受到来自高于其层面的不断流入的人口的抑制。但麻省理工学院的经济学教授大卫·奥特尔（David Autor）却不这么认为。他怀疑，计算机和AI对中等收入工作的大部分侵蚀现象现在已经结束。我们如今剩下的是很多AI与人类技能互为补充的职业，包括放射学类、护理技术人员和其他医疗支持工作。^[20]