从“萝卜快跑”看AI应用的基本原则

目前，百度的“萝卜快跑”无人驾驶出租车已在北京、上海、广州、深圳、重庆、武汉、长沙、沧州和成都等多个城市开展试点和运营服务，甚至一些城市已经开始实现全无人驾驶商业化运营。我们在感叹AI技术无所不能的同时，质疑声也愈演愈烈。如果说“萝卜快跑”造成的交通拥堵、安全事故是还可归为可优化的技术稳定性和适应性问题。那对传统出租车和网约车市场的冲击，所引起的行业竞争焦虑和司机职业前景问题就属于不可调和的社会矛盾问题。这个矛盾的核心就是：AI存在的意义是作为人的助手还是替代者，AI是造福全人类还是只服务于部分利益集团或人群。

当前，人工智能（AI）的商业化已成为众多企业追求创新、提升竞争力的关键战略。然而，随着AI技术的广泛应用，市场竞争日益激烈，尤其是利用AI技术对人类可替代性优势，在与民生相关的存量市场中的快速应用迹象愈发明显。尽管AI为提升生产力、优化资源配置和推动技术进步带来了巨大的潜力，但其与人类同质替代性问题引发了广泛关注和担忧。本文将探讨AI技术与人类同质替代性带来的核心问题，包括生产力与消费力的经济循环阻隔、AI技术的集中化与生产资料分配不平衡以及技术-技能错配等，旨在为AI技术的应用与管理提供思考和建议。

1. AI与人类存在同质替代性

1956年夏天，达特茅斯大学的年轻教授约翰-麦卡锡（John McCarthy）为研讨会写提案时创造了“人工智能”一词。即：人类学习的每一个方面或智能的任何其他特征原则上都可以被精确描述，以至于可以用机器来模拟它。简单说就是像人一样学习、思考和行动的智能体，该定义也是目前人工智能的主要实现目标。

也正因如此，AI至少从实现目标上与人类存在同质替代关系。这也是当前对AI发展质疑和担忧的关键点。以萝卜快跑自动驾驶网约车为例，自动驾驶对传统网约车司机就是同质替代关系。从工业革命的发展历史角度看，前三次的工业革命技术变革是以提高人的生产力为核心，推动人类从人工生产向人工控制生产转变，技术与人力只是竞争关系。而AI的替代关系则是完全消除人工生产力，也就是说通过AI创造更多工作岗位的这个说法，至少从其设计初衷上看就是不可能的。

2. 出现生产力与消费力的循环阻隔

虽然，生产力是指一个经济体、企业或个体在单位时间或资源下所能完成的生产或服务量的能力。但在传统经济学理论中，组成经济体和企业的主体依然是人，人是这个社会的基本组成单元。生产力与消费力相互促进的良性循环是维持社会稳定发展的必要条件。人在丧失生产力后必然也会同时丧失其主要的消费力。目前国内有大约有超过1千万的网约车和出租车司机，一旦这些司机完全被AI自动驾驶替代，很难再要求该群体依然保持其原有的消费力。

生产力与消费力的经济循环阻隔，必然会造成产能过剩，供过于求。AI生产力提升的意义或期待的服务对象到底是什么目前并不清楚。AI在消除人工生产力后，并不能帮助人类寻求更高层次的生产力。例如：萝卜快跑在消除网约车司机后，司机们显然并不能成为自动驾驶创造的安全员，算法和管理岗位的受益者。

3. AI技术的集中化与生产资料分配不平衡矛盾突出

人工智能（AI）技术的迅速发展和广泛应用正在加剧了信息技术的集中化过程，同时也导致生产资料向金字塔尖集中的趋势日益明显，加剧了生产资料的不平衡分配矛盾。这种现象在当今数字化时代愈发显著，呈现出一系列新的挑战和问题。

（1）AI正在加速信息的集中化

从信息论和控制论的视角看，AI技术正在加速信息的集中化，因为AI系统通过数据收集、分析和个性化推荐等功能，优化了信息传输路径和流程，加强了信息的智能管理和系统化，特别是云计算和物联网的运用，提高了信息的集中化效率。AI的反馈机制和自适应控制策略进一步加强了信息传输和分发的准确性，使得信息更具针对性地满足用户需求，推动了信息资源向少数具有优势的机构或公司聚集，这加剧了信息的集中化趋势。

（2）AI加速生产资料向金字塔尖转移

从AI产业应用趋势看，AI技术正在导致信息和数据资源等生产资料，日益集中于少数大型科技公司手中。这种趋势可以从数据垄断，算法优势，资本优势，技术壁垒等视角观察。

数据垄断：AI的发展依赖于大量数据，少数金字塔尖的超大型科技公司，通过数据积累和垄断实现信息技术的集中化。

算法优势：先进的算法和技术团队赋予超大型科技公司在AI领域竞争优势，加速了信息技术的集中化过程。

资本优势：大规模资金的投入加速了AI技术的发展，少数科技公司凭借资本优势推动了信息技术的集中化趋势。

技术壁垒：建立技术壁垒难以超越的挑战，特别是闭源厂商，让少数大型科技公司在AI领域几乎形成了近乎不可逾越的壁垒。

大型科技公司在AI领域形成了信息技术的集中化现象，促使生产资料向金字塔尖聚集，这加剧了生产资料的不平衡分配矛盾。

4. 技术-技能错配问题

（1）在资本的助推下，新型技术产业的颠覆性更加显著

新型技术在资本的加持下，如没有合理的发展规划，资本聚集效应会很快颠覆和吞噬该产业。例如：网约车替代出租车，移动支付替代现金支付，电商替代实体商户等。虽然技术或产业变革本身是社会进步的表现，但如果不加以合理限速，任凭资本扩张，极可能形成“只见新人笑，不见旧人哭”的社会新型不公平现象。

（2）技能学习存在学习曲线与技能鸿沟问题，并不是所有人都能掌握新型技术

任何技能的学习都存在学习曲线，而学习曲线对职场中的中老年显然更不友好，这是人类生理结构决定的，“终身学习”有时更多的只是一种学习态度。不重视这点一味要求全民学习和掌握具备竞争力的新技术和新技能，显然是不切实际的。

另外，技能鸿沟在这个多元化社会结构中也是显著的，一个合理的社会结构不应该要求全民学习单一技能。同时，也要给无力跨越技能鸿沟的人群提供生存之道。网约车司机能转行为程序员、算法工程师和管理岗的能有多少？并不是所有人都能掌握新型技术。

从宏观看，市场经济这只“无形的手”，可以自动调配新技术和岗位的供需关系，但这需要一个相对较长的社会和知识体系转型的过程。人类第一次工业革命的完成大约用了80年，第二次工业革命用了44年，第三次工业革命也有50年，而以AI代表的第四次工业革命，不能简单采用一个产业颠覆另一个产业，新技术代替旧技术的激进方法实现。我们需要给这个社会足够的转型周期以适应技术的发展，不能操之过急。

（3）新型技术的岗位需求并不稳定

目前，新技术所提供的岗位本身也存在不稳定性。资本聚集的创新产业往往也带来大量的市场泡沫，新技术、新业务、新公司、新行业本身就充满不确定性。创新本质就是试错，而这些创新的岗位也是不断在调整。例如，前些年的区块链岗位，目前就寥寥无几。很难断言现在自动驾驶新增的“安全员”、“调度员”等新岗位未来能存在多久。

这种不稳定性不仅影响了就业市场的稳定，也给劳动者带来了职业发展的不确定性和焦虑感。企业在不断追求创新和效率的过程中，往往会调整岗位需求，这使得劳动者必须具备高度的适应能力和持续学习的意愿。然而，并不是所有人都能快速掌握新技术和新技能，特别是中老年劳动者，他们在面对陡峭的学习曲线时，可能会遇到更大的困难。

从社会发展角度看，我们终究会朝向新技术不断演进的方向迈进。技术进步是社会发展的重要推动力，它不仅能够提高生产效率，改善生活质量，还能带来新的经济增长点。然而，在这一过程中，必须注意的是技术变革的速度和广度会带来诸多挑战，并制定相应策略和方案，确保新技术始终是造福全人类，而不是替代全人类。针对AI技术的快速普及和应用，包括但不限于如下原则需要讨论：

1. 明确AI应用的目标是造福全人类而非部分群体

首先，明确AI应用的目标是造福全人类而非部分群体，这意味着我们必须确保人工智能技术的开发和应用始终以普惠为目标。首先，AI技术应在各个领域内广泛应用，以解决全球性挑战，如医疗、教育、环保等问题。例如，通过AI辅助诊断技术，可以让偏远地区的患者享受到高水平的医疗服务，缩小医疗资源分配的不均衡；通过智能教育平台，可以提供个性化的学习资源，帮助各类学生实现更好的教育成果。AI的普及和应用应努力消除数字鸿沟，使得技术红利惠及每一个人，而不仅仅是那些身处科技前沿或拥有丰富资源的人群。

其次，为了实现这一目标，AI的发展和应用必须受到严格的监管和道德规范的指导。政府和国际组织应制定相关政策，确保AI技术在开发和使用过程中遵循公平、公正和透明的原则，防止技术滥用和偏见的产生。同时，企业在开发和推广AI技术时，应承担起社会责任，注重技术对社会的长期影响，而不是短期的经济利益。公众应积极参与到AI发展的讨论和决策中，共同监督和推动AI技术朝着造福全人类的方向发展。只有在各方的共同努力下，我们才能确保AI技术真正为全人类服务，而不仅仅是造福于特定的利益群体。

2. 增收AI就业税

AI就业税（AI employment tax）是一个新兴的话题，涉及对由人工智能和自动化取代的工作岗位征税的概念。其目的是通过税收手段缓解技术进步带来的社会和经济影响。比尔·盖茨是最早提出对机器人和自动化设备征税的倡导者之一。他在2017年提到，如果机器人取代了人的工作，那么就应该对机器人征税，以补偿因失业导致的税收减少，并资助新的就业培训和社会福利项目。2017年，韩国政府采取了一种间接方式来减少对机器人投资的税收优惠，这被视为一种“机器人税”的雏形。尽管没有直接对机器人征税，但这种措施反映了政府对自动化对就业影响的担忧。AI就业税是一种特别调节税，税收可以用于被替代岗位员工的生活补助与职业培训。当然征收的对象不能泛指所有AI产业链，而是特别指对人工岗位有直接替代关系的生产经营环节。

麦肯锡预计，未来全球约45%的工作可以实现自动化，而这将影响到60%的岗位，其中三分之一的工作将被机器人替代。历史上，针对某个新型技术征税也屡见不鲜，例如美国历史上就有：电报税、电话税、电视广播税、电视税和互联网税等。AI就业税并不是用于限制AI技术的发展，而是保护人类的就业环境，这对低收入人群尤为重要。

3. 限制AI应用范围，关注增量市场，不与民争利

由于AI技术与人类存在同质替代性，因此更好的应用环境应该是目前人类尚未涉及的增量市场，而非是已内卷和竞争激烈的存量市场。AI应该成为人类的助手，而非替代者；AI应该是造福全人类，而非只有利于部分利益集团或者人群。

为了实现这一目标，AI技术的应用应该注重提升人类生活质量，优化工作效率，解决社会难题，而不是简单地取代人类的劳动。只有这样，AI技术才能真正发挥其应有的价值，促进社会的可持续发展。同时，相关政策和法规应当引导AI技术的发展方向，确保其应用符合伦理道德标准，避免造成社会的不公平和新的矛盾。通过合理规划和管理，确保AI技术在增量市场中发挥积极作用，为人类社会带来更大的福祉。

AI应用应以造福全人类为根本目标，而不是仅服务于部分群体。AI的应用必须得到严格的监管，确保其发展符合公平、公正、透明的原则，避免技术滥用和社会不公。同时，政策制定者应探索新的税收机制，如AI就业税，以缓解技术替代带来的就业问题，并加强对受影响群体的支持和培训。

此外，AI技术应重点关注增量市场，避免在与人类存在同质替代性的存量市场中引发激烈竞争和社会矛盾。AI应作为人类的助手，提升生活质量和工作效率，而不是取代人类的劳动。通过合理规划和管理，确保AI技术在增量市场中发挥积极作用，为全人类带来福祉。

在未来的技术发展中，我们需要在创新与伦理、效率与公平之间找到平衡点，共同努力，推动社会朝向一个更加公平、可持续和繁荣的未来迈进。只有在各方的共同参与下，AI技术才能真正成为造福全人类的工具，而非引发新的社会问题的源头。

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