人工智能伦理

快递与邮政业务，随着用户水涨船高，新技术带来的高效率并没有让从业人员流失，反而形成更庞大的服务队伍。即便机器人搬运、无人机投递能减少一些人力，但用户对更短等待的诉求将消化大量的失业者。

例6.9 为揭示技术进步与贫富两极分化、就业情况的关系，以美国社会为例，我们考察以下五个指标。

（ I ） 全 要 素 生 产 率 （ total factorproductivity,TFP）：刻画一个经济体自身实力的进步，其中，全要素指不包括资本、劳动力等外来输入的所有影响产出的要素。

（II）基尼指标（Gini index）：衡量年收入分配的公平程度，由意大利统计学家、人口学家和社会学家科拉多·基尼（Corrado Gini, 1884—1965）于20世纪初定义。该指标越小，意味着分配越公平。

（III）家庭实际收入中位数（real median householdincome）：用于展示中产阶级家庭收入的变化。

（IV）财富百分比（wealth percentile）：比较最富的1%和最穷的50%的人所持有的总资产份额。

（V）失业率（unemployment rate）：失业人口占劳动力人口的百分比。

1966—1983年，美国TFP进入一个平台期，基尼指标有所降低。之后，基尼指标并没有随技术进步而降低，而（考虑到通货膨胀）中产阶级的收入也没有显著提高，这意味着技术红利更多地落入资本家的口袋。

图6.67 （i）1954—2019年美国的全要素生产率的历史数据（来源：加州大学戴维斯分校）；（ii）1974—2018年美国基尼指标的历史数据（来源：世界银行）；（iii）1984—2019年美国家庭实际收入中位数的历史数据（来源：美国人口普查局）。为了能同框，每类数据都根据某个年份做了标准化（即相对值）

以前的机器虽提高了生产效率，但总离不开技术工人来操作。世易时移，现在的智能机器逐渐连人都不需要了。资本天生逐利，劳动力成本能省则省。所以，人们直观上觉得技术进步带来的是大规模失业。果真如此吗？

图6.68 消灭失业，人人有工作，这是我们梦想的社会

我们首先注意到，美国的基尼指标近四十年来处于增长的趋势之中。经济学通常把0.4作为基尼指标的“警戒线”。美国自1994年至今，基尼指标一直高于这条“警戒线”，贫富阶级的对立导致社会的动荡和政治的撕裂⁽⁵⁾。

1989年，美国最富的1%的人的财富占比是23.5%，最穷的50%的人的财富占比是3.7%。到了2020年，这两个占比分别是30.5%和1.9%。

图6.69 1989—2020 年，美国最富1% 和最穷50% 的财富占比。美国贫富的“两极分化”，导致中产阶级不断流失，社会矛盾日益加剧，更多的人无法逃逸贫穷这个黑洞

来源：美联储理事会

人们把先进技术引起的失业称作“技术失业”。古典和新古典经济学家都认为存在多种补偿机制，抵消技术失业。技术进步是刚性的、累积的、不可逆的，技术失业是常态，总是会发生的——事实上，一直在发生。

NO4TACCCP·1983

图6.70 无产阶级革命导师马克思与《资本论》

卡尔·马克思在《资本论》第一卷第十三章“机器和大工业”里早就指出，“一个毫无疑问的事实是：机器本身对于把工人从生活资料中‘游离’出来是没有责任的。机器使它所占领的那个部门的产品便宜，产量增加，而且最初也没有使其他工业部门生产的生活资料的数量发生变化。因此，完全撇开年产品中被非劳动者挥霍掉的巨大部分不说，在应用机器以后，社会拥有的可供被排挤的工人用的生活资料同以前一样多，或者更多。而这正是经济学辩护论的主要点！同机器的资本主义应用不可分离的矛盾和对抗是不存在的，因为这些矛盾和对抗不是从机器本身产生的，而是从机器的资本主义应用产生的！因为机器就其本身来说缩短劳动时间，而它的资本主义应用延长工作日；因为机器本身减轻劳动，而它的资本主义应用提高劳动强度；因为机器本身是人对自然力的胜利，而它的资本主义应用使人受自然力奴役；因为机器本身增加生产者的财富，而它的资本主义应用使生产者变成需要救济的贫民，如此等等，所以资产阶级经济学家就简单地宣称，对机器本身的考察确切地证明，所有这些显而易见的矛盾都不过是平凡现实的假象，而就这些矛盾本身来说，因而从理论上来说，都是根本不存在的。于是，他们就用不着再动脑筋了，并且还指责他们的反对者愚蠢，说这些人不是反对机器的资本主义应用，而是反对机器本身”^[42]。

工人和机器组合在一起形成生产的整体，其中工人所从事的恰恰是机器无法做到的“最高级的部分”。倘若有成本更低的机器能替代人的工作，那么资本会毫不犹豫地选用机器。从表面看，先进的机器和工人是对立的，是导致工人失业的因。而事实上，机器是无罪的。“工人要学会把机器和机器的资本主义应用区别开来，从而学会把自己的攻击从物质生产资料本身转向物质生产资料的社会使用形式，是需要时间和经验的。”^[42]