本文深入探討了AI與人類同質替代性的核心問題，提出了生產力與消費力的經濟循環阻隔、AI技術的集中化與生產資料分配不平衡等挑戰，并就如何合理應用AI技術提供了思考。

目前，百度的“蘿卜快跑”無人駕駛出租車已在北京、上海、廣州、深圳、重慶、武漢、長沙、滄州和成都等多個城市開展試點和運營服務，甚至一些城市已經開始實現全無人駕駛商業化運營。我們在感嘆AI技術無所不能的同時，質疑聲也愈演愈烈。

如果說“蘿卜快跑”造成的交通擁堵、安全事故是還可歸為可優化的技術穩定性和適應性問題。那對傳統出租車和網約車市場的沖擊，所引起的行業競爭焦慮和司機職業前景問題就屬于不可調和的社會矛盾問題。

這個矛盾的核心就是：AI存在的意義是作為人的助手還是替代者，AI是造福全人類還是只服務于部分利益集團或人群。

當前，人工智能（AI）的商業化已成為眾多企業追求創新、提升競爭力的關鍵戰略。

然而，隨著AI技術的廣泛應用，市場競爭日益激烈，尤其是利用AI技術對人類可替代性優勢，在與民生相關的存量市場中的快速應用跡象愈發明顯。

盡管AI為提升生產力、優化資源配置和推動技術進步帶來了巨大的潛力，但其與人類同質替代性問題引發了廣泛關注和擔憂。

一、核心問題

1. AI與人類存在同質替代性

1956年夏天，達特茅斯大學的年輕教授約翰-麥卡錫（John McCarthy）為研討會寫提案時創造了“人工智能”一詞。即： 人類學習的每一個方面或智能的任何其他特征原則上都可以被精確描述，以至于可以用機器來模擬它。簡單說就是像人一樣學習、思考和行動的智能體，該定義也是目前人工智能的主要實現目標。

也正因如此，AI至少從實現目標上與人類存在同質替代關系。這也是當前對AI發展質疑和擔憂的關鍵點。以蘿卜快跑自動駕駛網約車為例，自動駕駛對傳統網約車司機就是同質替代關系。從工業革命的發展歷史角度看，前三次的工業革命技術變革是以提高人的生產力為核心，推動人類從人工生產向人工控制生產轉變，技術與人力只是競爭關系。而AI的替代關系則是完全消除人工生產力，也就是說通過AI創造更多工作崗位的這個說法，至少從其設計初衷上看就是不可能的。

2. 出現生產力與消費力的循環阻隔

雖然，生產力是指一個經濟體、企業或個體在單位時間或資源下所能完成的生產或服務量的能力。但在傳統經濟學理論中，組成經濟體和企業的主體依然是人，人是這個社會的基本組成單元。生產力與消費力相互促進的良性循環是維持社會穩定發展的必要條件。人在喪失生產力后必然也會同時喪失其主要的消費力。目前國內有大約有超過1千萬的網約車和出租車司機，一旦這些司機完全被AI自動駕駛替代，很難再要求該群體依然保持其原有的消費力。

生產力與消費力的經濟循環阻隔，必然會造成產能過剩，供過于求。AI生產力提升的意義或期待的服務對象到底是什么目前并不清楚。AI在消除人工生產力后，并不能幫助人類尋求更高層次的生產力。例如：蘿卜快跑在消除網約車司機后，司機們顯然并不能成為自動駕駛創造的安全員，算法和管理崗位的受益者。

3. AI技術的集中化與生產資料分配不平衡矛盾突出

人工智能（AI）技術的迅速發展和廣泛應用正在加劇了信息技術的集中化過程，同時也導致生產資料向金字塔尖集中的趨勢日益明顯，加劇了生產資料的不平衡分配矛盾。這種現象在當今數字化時代愈發顯著，呈現出一系列新的挑戰和問題。

1）AI正在加速信息的集中化

從信息論和控制論的視角看，AI技術正在加速信息的集中化，因為AI系統通過數據收集、分析和個性化推薦等功能，優化了信息傳輸路徑和流程，加強了信息的智能管理和系統化，特別是云計算和物聯網的運用，提高了信息的集中化效率。AI的反饋機制和自適應控制策略進一步加強了信息傳輸和分發的準確性，使得信息更具針對性地滿足用戶需求，推動了信息資源向少數具有優勢的機構或公司聚集，這加劇了信息的集中化趨勢。

2）AI加速生產資料向金字塔尖轉移

從AI產業應用趨勢看，AI技術正在導致信息和數據資源等生產資料，日益集中于少數大型科技公司手中。這種趨勢可以從數據壟斷，算法優勢，資本優勢，技術壁壘等視角觀察。

• 數據壟斷：AI的發展依賴于大量數據，少數金字塔尖的超大型科技公司，通過數據積累和壟斷實現信息技術的集中化。
• 算法優勢：先進的算法和技術團隊賦予超大型科技公司在AI領域競爭優勢，加速了信息技術的集中化過程。
• 資本優勢：大規模資金的投入加速了AI技術的發展，少數科技公司憑借資本優勢推動了信息技術的集中化趨勢。
• 技術壁壘：建立技術壁壘難以超越的挑戰，特別是閉源廠商，讓少數大型科技公司在AI領域幾乎形成了近乎不可逾越的壁壘。

大型科技公司在AI領域形成了信息技術的集中化現象，促使生產資料向金字塔尖聚集，這加劇了生產資料的不平衡分配矛盾。

4. 技術-技能錯配問題

1）在資本的助推下，新型技術產業的顛覆性更加顯著

新型技術在資本的加持下，如沒有合理的發展規劃，資本聚集效應會很快顛覆和吞噬該產業。例如：網約車替代出租車，移動支付替代現金支付，電商替代實體商戶等。雖然技術或產業變革本身是社會進步的表現，但如果不加以合理限速，任憑資本擴張，極可能形成“只見新人笑，不見舊人哭”的社會新型不公平現象。

2）技能學習存在學習曲線與技能鴻溝問題，并不是所有人都能掌握新型技術

任何技能的學習都存在學習曲線，而學習曲線對職場中的中老年顯然更不友好，這是人類生理結構決定的，“終身學習”有時更多的只是一種學習態度。不重視這點一味要求全民學習和掌握具備競爭力的新技術和新技能，顯然是不切實際的。

另外，技能鴻溝在這個多元化社會結構中也是顯著的，一個合理的社會結構不應該要求全民學習單一技能。同時，也要給無力跨越技能鴻溝的人群提供生存之道。網約車司機能轉行為程序員、算法工程師和管理崗的能有多少？并不是所有人都能掌握新型技術。

從宏觀看，市場經濟這只“無形的手”，可以自動調配新技術和崗位的供需關系，但這需要一個相對較長的社會和知識體系轉型的過程。人類第一次工業革命的完成大約用了80年，第二次工業革命用了44年，第三次工業革命也有50年，而以AI代表的第四次工業革命，不能簡單采用一個產業顛覆另一個產業，新技術代替舊技術的激進方法實現。我們需要給這個社會足夠的轉型周期以適應技術的發展，不能操之過急。

3）新型技術的崗位需求并不穩定

目前，新技術所提供的崗位本身也存在不穩定性。資本聚集的創新產業往往也帶來大量的市場泡沫，新技術、新業務、新公司、新行業本身就充滿不確定性。創新本質就是試錯，而這些創新的崗位也是不斷在調整。例如，前些年的區塊鏈崗位，目前就寥寥無幾。很難斷言現在自動駕駛新增的“安全員”、“調度員”等新崗位未來能存在多久。

這種不穩定性不僅影響了就業市場的穩定，也給勞動者帶來了職業發展的不確定性和焦慮感。企業在不斷追求創新和效率的過程中，往往會調整崗位需求，這使得勞動者必須具備高度的適應能力和持續學習的意愿。然而，并不是所有人都能快速掌握新技術和新技能，特別是中老年勞動者，他們在面對陡峭的學習曲線時，可能會遇到更大的困難。

二、AI應用的基本原則

從社會發展角度看，我們終究會朝向新技術不斷演進的方向邁進。技術進步是社會發展的重要推動力，它不僅能夠提高生產效率，改善生活質量，還能帶來新的經濟增長點。然而，在這一過程中，必須注意的是技術變革的速度和廣度會帶來諸多挑戰，并制定相應策略和方案，確保新技術始終是造福全人類，而不是替代全人類。針對AI技術的快速普及和應用，包括但不限于如下原則需要討論：

1. 明確AI應用的目標是造福全人類而非部分群體

首先，明確AI應用的目標是造福全人類而非部分群體，這意味著我們必須確保人工智能技術的開發和應用始終以普惠為目標。首先，AI技術應在各個領域內廣泛應用，以解決全球性挑戰，如醫療、教育、環保等問題。例如，通過AI輔助診斷技術，可以讓偏遠地區的患者享受到高水平的醫療服務，縮小醫療資源分配的不均衡；通過智能教育平臺，可以提供個性化的學習資源，幫助各類學生實現更好的教育成果。AI的普及和應用應努力消除數字鴻溝，使得技術紅利惠及每一個人，而不僅僅是那些身處科技前沿或擁有豐富資源的人群。

其次，為了實現這一目標，AI的發展和應用必須受到嚴格的監管和道德規范的指導。政府和國際組織應制定相關政策，確保AI技術在開發和使用過程中遵循公平、公正和透明的原則，防止技術濫用和偏見的產生。同時，企業在開發和推廣AI技術時，應承擔起社會責任，注重技術對社會的長期影響，而不是短期的經濟利益。公眾應積極參與到AI發展的討論和決策中，共同監督和推動AI技術朝著造福全人類的方向發展。只有在各方的共同努力下，我們才能確保AI技術真正為全人類服務，而不僅僅是造福于特定的利益群體。

2. 增收AI就業稅

AI就業稅（AI employment tax）是一個新興的話題，涉及對由人工智能和自動化取代的工作崗位征稅的概念。其目的是通過稅收手段緩解技術進步帶來的社會和經濟影響。

比爾·蓋茨是最早提出對機器人和自動化設備征稅的倡導者之一。他在2017年提到，如果機器人取代了人的工作，那么就應該對機器人征稅，以補償因失業導致的稅收減少，并資助新的就業培訓和社會福利項目。

2017年，韓國政府采取了一種間接方式來減少對機器人投資的稅收優惠，這被視為一種“機器人稅”的雛形。盡管沒有直接對機器人征稅，但這種措施反映了政府對自動化對就業影響的擔憂。AI就業稅是一種特別調節稅，稅收可以用于被替代崗位員工的生活補助與職業培訓。當然征收的對象不能泛指所有AI產業鏈，而是特別指對人工崗位有直接替代關系的生產經營環節。

麥肯錫預計，未來全球約45%的工作可以實現自動化，而這將影響到60%的崗位，其中三分之一的工作將被機器人替代。歷史上，針對某個新型技術征稅也屢見不鮮，例如美國歷史上就有：電報稅、電話稅、電視廣播稅、電視稅和互聯網稅等。AI就業稅并不是用于限制AI技術的發展，而是保護人類的就業環境，這對低收入人群尤為重要。

3. 限制AI應用范圍，關注增量市場，不與民爭利

由于AI技術與人類存在同質替代性，因此更好的應用環境應該是目前人類尚未涉及的增量市場，而非是已內卷和競爭激烈的存量市場。AI應該成為人類的助手，而非替代者；AI應該是造福全人類，而非只有利于部分利益集團或者人群。

為了實現這一目標，AI技術的應用應該注重提升人類生活質量，優化工作效率，解決社會難題，而不是簡單地取代人類的勞動。只有這樣，AI技術才能真正發揮其應有的價值，促進社會的可持續發展。同時，相關政策和法規應當引導AI技術的發展方向，確保其應用符合倫理道德標準，避免造成社會的不公平和新的矛盾。通過合理規劃和管理，確保AI技術在增量市場中發揮積極作用，為人類社會帶來更大的福祉。

三、總結

AI應用應以造福全人類為根本目標，而不是僅服務于部分群體。AI的應用必須得到嚴格的監管，確保其發展符合公平、公正、透明的原則，避免技術濫用和社會不公。同時，政策制定者應探索新的稅收機制，如AI就業稅，以緩解技術替代帶來的就業問題，并加強對受影響群體的支持和培訓。

此外，AI技術應重點關注增量市場，避免在與人類存在同質替代性的存量市場中引發激烈競爭和社會矛盾。AI應作為人類的助手，提升生活質量和工作效率，而不是取代人類的勞動。通過合理規劃和管理，確保AI技術在增量市場中發揮積極作用，為全人類帶來福祉。

在未來的技術發展中，我們需要在創新與倫理、效率與公平之間找到平衡點，共同努力，推動社會朝向一個更加公平、可持續和繁榮的未來邁進。只有在各方的共同參與下，AI技術才能真正成為造福全人類的工具，而非引發新的社會問題的源頭。