文/陳治剛（識(shí)局智庫(kù)創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略專(zhuān)家）

接上篇《》，也談下我的一些思考。

過(guò)去二十幾年，我們習(xí)慣了技術(shù)進(jìn)步伴隨著某種程度的社會(huì)紅利擴(kuò)散，從互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)業(yè)神話到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的全民機(jī)遇。

然而，正在進(jìn)行中的這場(chǎng)由硬科技和人工智能引領(lǐng)的新浪潮，正在改寫(xiě)技術(shù)進(jìn)步與社會(huì)發(fā)展之間的基本契約。

01

美國(guó)蘭德智庫(kù)那份備受矚目的報(bào)告《人工智能正在創(chuàng)造工作，而不是取代工作》，描繪了一個(gè)充滿誘惑力的未來(lái)：人工智能有望成為自工業(yè)革命以來(lái)最具變革性的增長(zhǎng)引擎，到2030年可能使全球GDP增長(zhǎng)14%，相當(dāng)于額外增加15.7萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

然而，這份樂(lè)觀預(yù)測(cè)的陰影部分卻被很多人刻意忽略——這些增長(zhǎng)將如何分配？

現(xiàn)實(shí)是，人工智能創(chuàng)造的價(jià)值正以前所未有的集中度流向資本與技術(shù)所有者。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2010年以來(lái)，全球上市公司利潤(rùn)越來(lái)越集中在科技巨頭手中，前10%的上市公司獲取了約80%的總利潤(rùn)，而這一比例在1990年代僅為60%。

硬科技行業(yè)更是呈現(xiàn)出一種“寡頭壟斷”特征。

以半導(dǎo)體行業(yè)為例，全球芯片設(shè)計(jì)市場(chǎng)前三大公司控制著超過(guò)50%的市場(chǎng)份額，而僅臺(tái)積電一家就占據(jù)了全球晶圓代工市場(chǎng)的55%以上。

這種集中度意味著，即使行業(yè)整體規(guī)模擴(kuò)張，紅利的分配范圍卻在收縮。

問(wèn)題的本質(zhì)在于，硬科技與人工智能的技術(shù)特性決定了它們的紅利模式與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代根本不同。

互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是連接，其價(jià)值隨著用戶數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)（梅特卡夫定律），這決定了它必須追求用戶規(guī)模的擴(kuò)大，從而客觀上推動(dòng)了紅利的相對(duì)廣泛分享。

而硬科技和人工智能的核心是算法效率和數(shù)據(jù)壟斷，它們的價(jià)值更多體現(xiàn)在對(duì)生產(chǎn)效率的極致提升和對(duì)稀缺資源的控制上，而非用戶規(guī)模的無(wú)限擴(kuò)張。這種技術(shù)邏輯內(nèi)在地傾向于壟斷與集中。

02

“AI教父”杰弗里·辛頓預(yù)言2026年將是AI能力爆發(fā)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，但他同時(shí)也警告稱(chēng)AI將在2026年取代許多工作崗位，導(dǎo)致新一輪“失業(yè)潮”。

就業(yè)市場(chǎng)的革命，其實(shí)已經(jīng)悄然開(kāi)始。

這場(chǎng)革命的特征不是轟鳴的機(jī)器取代流水線工人，而是無(wú)聲的算法消解傳統(tǒng)認(rèn)知工作的價(jià)值。

2023年，高盛發(fā)布報(bào)告稱(chēng)，全球范圍內(nèi)約有3億全職工作可能受到AI自動(dòng)化的影響，其中歐美國(guó)家高達(dá)三分之二的工作將面臨某種程度的AI沖擊。

更值得警惕的是，與工業(yè)自動(dòng)化主要影響制造業(yè)崗位不同，生成式AI主要影響的是需要大學(xué)學(xué)歷的白領(lǐng)工作——這一比例高達(dá)63%。

這場(chǎng)就業(yè)革命的真正特點(diǎn)在于它的“靜默性”。

企業(yè)不再需要大規(guī)模裁員來(lái)優(yōu)化人力資源，而是通過(guò)“結(jié)構(gòu)性替代”實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力的靜默壓縮。

一家中型金融科技公司的案例頗具代表性：該公司引入AI財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)后，將財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)規(guī)模從45人縮減至28人，但沒(méi)有進(jìn)行任何正式裁員。

相反，公司通過(guò)自然離職不補(bǔ)充、將部分崗位轉(zhuǎn)為AI輔助的半職工作等方式，在18個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)了人員優(yōu)化。

這種變化不會(huì)出現(xiàn)在任何官方失業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，但真實(shí)地改變了數(shù)十人的職業(yè)生涯。

更隱蔽的是工作內(nèi)容的“空洞化”。

在許多行業(yè)，傳統(tǒng)崗位仍然存在，但其核心價(jià)值正被算法系統(tǒng)不斷侵蝕。

例如，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員發(fā)現(xiàn)他們的文案工作越來(lái)越多地被AI工具取代，只留下“微調(diào)”和“審核”的邊緣角色；初級(jí)律師發(fā)現(xiàn)合同審查的基本工作已被算法完成，他們只負(fù)責(zé)最終簽字確認(rèn)。

03

理解當(dāng)前困境的關(guān)鍵在于認(rèn)識(shí)到，我們正從“河道經(jīng)濟(jì)”時(shí)代進(jìn)入“高塔經(jīng)濟(jì)”時(shí)代。

互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的是多層級(jí)的價(jià)值分配網(wǎng)絡(luò)，如同錯(cuò)綜復(fù)雜的河道系統(tǒng)，價(jià)值一旦產(chǎn)生就會(huì)通過(guò)廣告分成、平臺(tái)傭金、內(nèi)容激勵(lì)等方式流向各個(gè)細(xì)支溪流和節(jié)點(diǎn)。

即使是一個(gè)小網(wǎng)紅，也能通過(guò)直播帶貨月入數(shù)萬(wàn)；即使是一名普通騎手，也能通過(guò)平臺(tái)接單獲得生計(jì)。

人工智能和硬科技構(gòu)建的則是垂直整合的高塔。

這些高塔的價(jià)值創(chuàng)造高度集中在頂尖人才和核心算法上，價(jià)值流動(dòng)主要是垂直向上，而非水平擴(kuò)散。

一座價(jià)值千億的AI公司，可能只直接創(chuàng)造數(shù)百個(gè)高薪崗位；一套顛覆行業(yè)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)可能不足百人。

這種轉(zhuǎn)變背后的技術(shù)邏輯是深刻的。

互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是“連接”，連接天然具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，需要盡可能多的節(jié)點(diǎn)參與；而AI的本質(zhì)是“優(yōu)化”，優(yōu)化追求的是在給定條件下的極值解，這決定了它必然具有精英化特征。

更令人擔(dān)憂的是，這些“科技高塔”與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的連接通道正在收窄變細(xì)。

互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)至少還需要司機(jī)、騎手、內(nèi)容創(chuàng)作者等“河道工”來(lái)維持運(yùn)轉(zhuǎn)；而下一代AI系統(tǒng)正朝著自我訓(xùn)練、自我優(yōu)化、自我擴(kuò)展的方向發(fā)展，對(duì)外部人力資源的需求將急劇減少。

04

歷史上每次重大技術(shù)革命，在摧毀舊就業(yè)的同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造新就業(yè)，通常會(huì)產(chǎn)生新的“中間地帶”——既非頂級(jí)精英也非底層勞動(dòng)力的職業(yè)空間。

然而，人工智能帶來(lái)的沖擊卻呈現(xiàn)不同特征。

一方面，AI對(duì)中等技能認(rèn)知工作的沖擊最為劇烈。

牛津大學(xué)的研究表明，那些需要中等程度教育和培訓(xùn)的工作（如行政支持、常規(guī)分析等）面臨自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)最高，受影響比例超過(guò)70%。這些崗位恰恰是發(fā)達(dá)國(guó)家中產(chǎn)階級(jí)的核心構(gòu)成。

另一方面，AI創(chuàng)造的新崗位呈現(xiàn)出兩極分化特征：

一端是需要極高專(zhuān)業(yè)技能的AI研發(fā)、倫理治理等崗位，數(shù)量有限且門(mén)檻極高；

另一端是難以被自動(dòng)化的低技能服務(wù)工作，如護(hù)理、清潔等，這些崗位薪資增長(zhǎng)緩慢且缺乏職業(yè)發(fā)展通道。

結(jié)果是一個(gè)沙漏型就業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸成形：頂部的精英崗位和底部的服務(wù)崗位依然存在，但中間的廣闊地帶正在被掏空。

這種結(jié)構(gòu)對(duì)社會(huì)流動(dòng)性的破壞是致命的——人們要么登上塔頂，要么墜入塔底，中間的梯子正在被撤走。

教育系統(tǒng)也在這場(chǎng)顛覆性變革中陷入困境。

傳統(tǒng)大學(xué)教育難以跟上AI技術(shù)的迭代速度，許多學(xué)生發(fā)現(xiàn)入學(xué)時(shí)選擇的“熱門(mén)專(zhuān)業(yè)”到畢業(yè)時(shí)可能已經(jīng)面臨自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)。

而那些真正需要的技能，往往在大學(xué)課程體系中缺席或嚴(yán)重滯后。

05

這場(chǎng)顛覆性變革最深遠(yuǎn)的影響可能是社會(huì)權(quán)力結(jié)構(gòu)的根本重組。

我們可能正在見(jiàn)證“算法封建主義”的興起——一種以對(duì)算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算資源的控制為基礎(chǔ)的新型社會(huì)分層。

在這種新秩序中，數(shù)據(jù)成為新的土地，算法成為新的封地法律，算力成為新的武裝力量。

科技巨頭如同中世紀(jì)的封建領(lǐng)主，控制著關(guān)鍵的數(shù)字生產(chǎn)資料；普通用戶則成為“數(shù)字佃農(nóng)”，在享受“免費(fèi)”服務(wù)的同時(shí)，不斷生產(chǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)這一“數(shù)字作物”。

更令人擔(dān)憂的是，這種權(quán)力結(jié)構(gòu)具有自我強(qiáng)化的天然傾向。

更多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生更好的算法，更好的算法吸引更多用戶，更多用戶產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)——一個(gè)不斷擴(kuò)大的循環(huán)，最終形成難以逾越的護(hù)城河。

這種權(quán)力結(jié)構(gòu)的變化已經(jīng)體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中。

過(guò)去十年中，美國(guó)科技行業(yè)的利潤(rùn)份額翻了一番，而其就業(yè)份額僅增長(zhǎng)不到50%。這意味著單位就業(yè)創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)價(jià)值急劇上升，但同時(shí)也意味著價(jià)值創(chuàng)造與就業(yè)創(chuàng)造正在脫鉤。

即使是在科技公司內(nèi)部，這種不平等也在加劇。

一項(xiàng)針對(duì)硅谷公司的調(diào)查顯示，AI團(tuán)隊(duì)核心成員的薪酬可達(dá)普通工程師的10倍以上，而公司的清潔、安保等服務(wù)則全部外包給第三方公司，形成鮮明的“核心-邊緣”二元結(jié)構(gòu)。

06

面對(duì)這場(chǎng)正在發(fā)生的“靜默”革命，社會(huì)層面的反應(yīng)卻顯得遲鈍。這背后，或有幾個(gè)結(jié)構(gòu)性的盲點(diǎn)：

首先，變革的節(jié)奏具有欺騙性。

與工業(yè)革命時(shí)期工廠煙囪拔地而起的顯性變化不同，AI的沖擊是分散的、漸進(jìn)的。一家公司今天用AI優(yōu)化客服，另一家公司明天用AI輔助招聘，這些變化單獨(dú)看都不足以引起警覺(jué)，但累積效應(yīng)卻是革命性的。

其次，替代的隱蔽性。

當(dāng)工廠自動(dòng)化時(shí)，工人清楚地看到機(jī)器取代了自己的位置；而當(dāng)AI逐漸接管認(rèn)知工作時(shí)，過(guò)程往往是模糊的——你的工作沒(méi)有被“奪走”，只是被“重新定義”或“效率優(yōu)化”，直到有一天你發(fā)現(xiàn)自己的技能已經(jīng)貶值。

第三，受益者的敘事主導(dǎo)。

科技樂(lè)觀主義的敘事如此強(qiáng)大，以至于任何對(duì)技術(shù)負(fù)面影響的討論都可能被視為“盧德主義”或“進(jìn)步恐懼癥”。這種敘事框架壓制了對(duì)技術(shù)社會(huì)影響的全面討論。

最后，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的滯后。

傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如GDP增長(zhǎng)、失業(yè)率等，難以捕捉這種結(jié)構(gòu)性的勞動(dòng)力市場(chǎng)轉(zhuǎn)型。當(dāng)“就業(yè)”統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看起來(lái)穩(wěn)定時(shí)，“就業(yè)質(zhì)量”和“工作價(jià)值”可能已經(jīng)在急劇下滑。

07

面對(duì)這場(chǎng)靜默革命，我們并非無(wú)路可走。

在完全擁抱技術(shù)的烏托邦幻想和徹底拒絕技術(shù)的盧德主義之間，可能存在一條更加平衡的“第三條道路”。

這條道路的核心是重建技術(shù)進(jìn)步與社會(huì)契約之間的聯(lián)系。幾個(gè)可能的方向包括：

算法治理的民主化，將關(guān)鍵算法視為公共產(chǎn)品而非私有財(cái)產(chǎn)。歐盟的《人工智能法案》是一個(gè)初步嘗試，要求高風(fēng)險(xiǎn)AI系統(tǒng)必須滿足透明度、人類(lèi)監(jiān)督等要求。更進(jìn)一步的可能是建立公共算法審計(jì)制度，確保關(guān)鍵算法決策的公平性與可問(wèn)責(zé)性。

數(shù)據(jù)收益的社會(huì)化，探索數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)資料的集體所有權(quán)模式。數(shù)據(jù)信托是一種有前景的制度設(shè)計(jì)，允許個(gè)人通過(guò)信托機(jī)構(gòu)集體管理自己的數(shù)據(jù)，并與科技公司談判收益分享。

終身學(xué)習(xí)的制度重構(gòu)，將教育從“前端投入”轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖K身權(quán)利”。一些國(guó)家正在嘗試的“個(gè)人學(xué)習(xí)賬戶”制度值得關(guān)注，政府和企業(yè)共同為每個(gè)勞動(dòng)者設(shè)立終身學(xué)習(xí)基金，可用于任何階段的技能提升。

工作價(jià)值的重新定義，超越傳統(tǒng)的“雇傭”概念，承認(rèn)和補(bǔ)償那些目前不被市場(chǎng)定價(jià)但對(duì)社會(huì)至關(guān)重要的勞動(dòng)，如照顧工作、社區(qū)服務(wù)、環(huán)境維護(hù)等。這可能需要重新設(shè)計(jì)社會(huì)保障體系，使其與具體工作崗位脫鉤。

08

技術(shù)進(jìn)步的車(chē)輪從未許諾平等，但人類(lèi)社會(huì)的意義恰恰在于在效率的必然性中尋找公正的可能性。

當(dāng)算法以硬核的方式重構(gòu)我們的經(jīng)濟(jì)生活時(shí)，最大的危險(xiǎn)或許不是替代本身，而是我們?cè)诒惶娲倪^(guò)程中，連表達(dá)省思的語(yǔ)言和想象替代方案的能力也一并失去。

這場(chǎng)顛覆性變革的最終結(jié)局，將不取決于技術(shù)的能力極限，而取決于我們是否有足夠的智慧與勇氣，在代碼與算法之外，重寫(xiě)那些關(guān)于尊嚴(yán)、公平與共享的社會(huì)契約。

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