工業革命的失業潮，正在 AI 時代重演？

撰文| Andrew Singer

編譯|他汀·昆侖蒂落

來源|KnowableMagazine

從自動駕駛的出租汽車，到草擬郵件、安排會議的虛擬助手；從 猶如放射科醫生 般精準解讀 X 光片的醫療輔助診斷軟件，到彈得出古典、唱得了雷鬼的音樂即刻生成系統，人工智能似乎在大家還沒反應過來時就已 動手爆改各行各業 。回顧歷史，諸如汽車、機械紡織機之類的劃時代發明曾顛覆世界；展望未來， AI 有望成為變革一切的新勢力。而近在眼前的疑問是：面對 AI ，尤其是未來終極形態的 AGI ，即通用人工智能，我們的勞動力市場將發生怎樣的巨變？

經濟學家與政策制定者正懷揣迷戀和憂慮爭論著上述問題。技術樂觀主義者認為，技術歷來都是驅動經濟增長的強大力量，能催生新興產業和新型崗位。以汽車問世為例，它迅速帶動全新的石油產業崛起，也將汽車旅館、汽車影院等全新業態推入社會，與此同時，造馬車的、養馬匹的、管馬廄的舊行業隊伍逐漸消亡。 AI 難道不會帶來同樣的變革嗎？

另一些學者持反對觀點： AI 變革的沖擊力前所未有、難以想象。國際貨幣基金組織的經濟學家估算，隨著人工智能驅動的機器取代傳統上由人類承擔的工作，全球可能有多達 40% 的就業崗位受影響，其中包括大量技術型崗位。弗吉尼亞大學的人工智能經濟學專家安東·科里內克（ Anton Korinek ）還指出，某些工作或許不會被完全取代，但人類在其中的價值大打折扣，收入也跟著下降。

2024 年諾貝爾經濟學獎得主達龍·阿西莫格魯（ Daron Acemoglu ）與西蒙·約翰遜（ Simon Johnson ）都曾圍繞 AI 及其對就業的潛在影響撰寫大量文 章。現任職于麻省理工學院的二人強調稱，我們必須有計劃、針對性地采取行動，包括政府干預、大膽創新政策以及新技能培訓計劃等，力求使 AI 真正惠及大眾，而非繼續加劇不平等和社會動蕩。

阿西莫格魯與約翰遜建議，面對當前形勢，我們應當汲取歷史經驗，尤其要借鑒兩百多年前英國經濟學家大衛·李嘉圖（ David Ricardo ）的靈活思維。這位工業革命時期的關鍵人物，親身經歷并影響了彼時經濟與社會的激變浪潮。

若當前的政策制定者能像當年李嘉圖那樣審慎又變通地決策行事， AI 甚至有望帶來某種枯木生花式的行業格局重塑：西方社會曾有一大批收入體面的中等技能工作崗位，在過去幾十年信息技術的洪流中滑落為“代價”；如今乘勢 AI ，這些 舊崗位 或將以另一種形式重煥新生。

變革的代價

出生于 1772 年的李嘉圖既做過英國議會議員，也是那個時代著名的經濟學研究者。他年輕時稱得上是一位技術樂觀主義者，認為新型紡紗機以擺脫人力的方式和遠超手紡的效率將原棉轉化為紗線，不僅推動了生產力飛躍，也給所有人帶來了福祉——企業家、工人以及大眾。

等一下，所有人？難道當年那些傳統的家庭手紡工人，也會因淘汰自己的紡紗機受益？李嘉圖的判斷是，新機器最初可能取代部分家 庭紡紗工 ，但他們最終能在其他領域找到新工作。

現實一度如李嘉圖預想的發展。 18 世紀 70 年代發明的新型紡紗機使紗線生產速度更快、成本更低。棉紡織制造業蓬勃發展。原本在家操作紡輪紡紗的工人雖受新機器沖擊，但其中許多人成功轉型至另一項新興的家庭手工業：將越發量大價廉的紗線織成布料。

李嘉圖于 1817 年出版的第一版《政治經濟學及賦稅原理》（ Principles of Political Economy and Taxation ）并未提及先進機器可能對工人造成的負面影響。而在 1819 年英國下議院的一次演講中，他更是宣稱“機械化并未減少勞動力需求”。

然而，當紡紗機為大約一代人所熟知后，第二代新發明 動力織布機 的到來改變了現實。動力織布機的單臺棉布產量超過 10~20 名手工織布工的總和。由于設備龐大，必須安置于工廠廠房內，家庭織布手工業由此被徹底淘汰。工廠織造 取代家庭織布，失業的家庭手織工則無處可去，因為動力織布機在工廠里創造的新崗位較少。對他們來說，這是一場災難。

英國議會議員兼經濟學家大衛·李嘉圖未能預見工業化對勞動者生計的劇烈沖擊。他后來寫道：“一個可以增加國家凈收入的因素，也可以同時導致勞動力過剩，惡化勞動者境況。” 圖源： WIKIMEDIA COMMONS / PUBLIC DOMAIN

2024 年，阿西莫格魯與約翰遜于《 經濟學年評 》（ Annual Review of Economics ）撰文回顧了那段“下崗潮”。這里引用幾處數據：自 1814 年起的五年間，英國 蘭開夏郡 的兩個城鎮上，手織工的家庭收入下降一半。 1806 年，英國棉紡織業手織工 的平均周薪 為 240 便士，等到 1820 年，也就是李嘉圖宣稱“機械化并未減少勞動力需求”不久后，周薪跌破 100 便士。

實際上，那些進入工廠操作新型動力織布機的在崗工人也處境艱難。 1806 年至 1835 年間，他們的實際工資幾無增長。 日益加劇的貧富差距引發社會動亂， 而北方工業重鎮作為重災區，矛盾尤為尖銳。 1819 年 8 月，曼徹斯特爆發大規模 游行示威 ，約六萬人高呼政治改革，最終遭遇武力鎮壓——這場流血慘案 史稱 “彼得 盧 屠殺”（ Peterloo Massacre ）。

上圖展示了 19 世紀早期工廠工人（綠色）和手織工人（藍色）的名義工資變化趨勢（未經通貨膨脹或生活成本變化調整）。可以看到，動力織布機問世后，手織工工資斷崖式下跌；工廠工人的工資不高，也不見增長。

親眼目睹動力織布機對棉紡織業的重創后，李嘉圖徹底改變看法。在 1821 年出版的《政治經濟學及賦稅原理》第三版中，他新增了一整章探討機械化的影響，以更為全面而辯證的視角論述問題，甚至近乎自相矛盾地這樣寫道：“ 一個可以增加國家凈收入的因素，也可以同時導致勞動力過剩，惡化勞動者境況。 ”

中等技能勞動者的命運轉折

在阿西莫格魯和約翰遜看來，當代經濟學家與政策制定者應從李嘉圖的認知轉變中吸取經驗教訓，以求更好地應對 AI 對就業和收入的影響。

若回首四十年前的世界，那時的專家學者也在為如何應對數字技術沖擊就業而撓頭。 1980 年代 ，數字技術 興起。很快地，計算機、互聯網、智能手機、電子商務、社交媒體主導了商業、貿易和社會生活的方方面面。不過它們與工業革命初期的動力織布機一樣，利潤并未惠及普通勞動者。用約翰遜的話說，只有那些“技藝頂尖、學識淵博的勞動者”因新技術受益。

自 1980 年代以來，所謂 “中等技能”（ middle skill ）群體（如未接受四年制大學教育者） 的工資水平停滯不前甚至下降。麻省理工學院勞動經濟學家大衛·奧特爾（ David Autor ）此前于 Noēma 雜志撰文指出，科技革命“自動化替代了行政支持、文職及藍領生產領域中廣泛的中等技能工作崗位”。如同昔日的紡紗工和織布工，這批勞動者逐漸丟了飯碗。其結果則是中產階級空心化，許多人不得不轉向技能要求更低、薪酬更微薄的工作。

非營利組織彼得· G ·彼得森基金會長期關注美國財政健康問題。該基金會的數據顯示，過去四十年間，經通脹調整后的美國家庭平均收入增長 95% ，不過高收入與低收入群體的增幅差距巨大。比如， 1981 年至 2021 年間，塔尖群體收入飆升 165% ，而在最低收入人群中，增幅僅為 38% 。

上圖所示的曲線呈現了 1981 年至 2021 年間美國不同收入人群（分為最高、中間和最低收入組）的家庭年平均收入變化趨勢。顯而易見，美國的收入鴻溝持續擴大。丨圖源： PETER G. PETERSON FOUNDATION

固化還是破局？

現在輪到 AI 了，它將加劇既有分化趨勢，還是被人善加利用，成為轉折的開始？約翰遜、奧特爾與阿西莫格魯均持樂觀態度。奧特爾撰文指出：“若運用得當，人工智能將助力重塑美國勞動力市場的核心——曾被自動化和全球化掏空的中等技能、中產階級群體。”中等技能勞動者可以通過培訓掌握 AI 軟件應 用，進而有望承擔起原本由醫生、律師、軟件工程師乃至大學教授執掌的諸多決策任務。例如，經驗豐富的醫務工作者能借助 AI 快速上手某款新型醫療設備，或是在緊急情況下執行某項陌生操作流程。

如奧特爾所言，醫療保健領域有大量專業決策需求和各種技術應用場景，以及眾多受過嚴格醫學訓練而無醫生頭銜的護理人員。目前這些 護理人員 無法勝任許多“高階”工作，但未來若有輔助工具和 AI 加持，他們有機會做出原本只交給醫生做的決策。舉例來說，肺部超聲作為一項診斷 呼吸困難 的前沿技術，通常由 醫生 負責操作與判讀，但近期研究表明，缺乏肺部超聲經驗的臨床醫護人員在得到 AI 工具輔助后，同樣能獲取高質量的 肺部超聲影像 。

除了醫療，還有諸多行業嘗試利用 AI 工具提供實時指導與遠程診斷，以求能夠應對更復雜的問題。比如在暖通空調領域，當技術人員進入樓宇現場并依據流程圖排查故障時，傳統上他們尋求專家幫助的方式是打電話，但現在以 ChatGPT 為代表的人工智能系統可隨時隨地扮演專家。

約翰遜 以昔日執業護 師（ nurse practitioner ）職業興起的故事類比今天的 AI 助手。三十年前，美國的執業護師寥寥無幾，如今每個兒科診所都可見他們的身影。這些高技能人才未獲醫學博士學位，卻有執業資格，也有施展本領的平臺，其提供的基礎醫療服務兼具專業度和便捷性，深受家長歡迎。

不過我們都清楚，執業護師無法也無意取代醫生。約翰遜補充道：“這個故事的重點在于重塑平衡。”那些中等技能勞動者，那些未接受四年制大學教育的群體，以其他形式接受“賦能”后，能否兌現更高生產力？勞動力市場能否因此重塑平衡？

當然，并非所有經濟學家都認為歷史經典案例可適用于 AI ——尤其是具備人類認知水平的 AGI 。科里內克指出：“通用人工智能與過往技術變革的關鍵區別在于，它將有能力執行任何認知任務，而人類勞動者或將無處尋覓‘非人不可’的工作，后果可能就是大規模的勞動力替代和大幅度的薪資下降；面對這種趨勢，需要政府強力干預以防止貧富差距進一步擴大。”

19 世紀初，英國工人日益窘迫的經濟困境一度引發社會動蕩。 1819 年，在北部城市曼徹斯特的一場抗議活動中，騎兵沖入人群，導致多達 18 人死亡、數百人受傷。這場“彼得 盧 屠殺”事件短期內加劇了統治階級的鎮壓力度，最終卻促成了擴大投票權等改革措施。丨CREDIT: RICHARD CARLILE / PUBLIC DOMAIN

科里內克認為，勞動者在短期內應對職業沖擊的策略應當是與 AI 差異化競爭，強化那些“只有人能干好”的技能，滿足那些“只有人能滿足”的市場需求，例如人際關系處理和倫理監督等。家政服務、托兒服務、心理治療和宗教咨詢等都是與 AI 差異競爭的典型賽道。

從長遠看，社會可能需要更深刻的轉型，例如通過實施全民基本收入制度來共享繁榮： 政府無條件地向公民定期發放現金， 無論其是否就業。

以史為鑒，可知興替

現階段關于人工智能（包括通用人工智能）如何影響全球就業與薪資的研究仍欠缺說服力。部分原因在于研究者視野受限，考慮不到那些尚未誕生的未來行業和崗位。而當我們帶著疑惑等待新世界展開時， 大衛·李嘉圖 自我修正的故事或許能帶來某些啟示 。

19 世紀初英國紡織工廠引進的新機器對工人生活造成的沖擊，遠比李嘉圖預想的更為嚴峻。而他經過了漫長歲月才認清現實。轉變觀念時，年近半百的他已然功成名就，大可選擇性遺忘自己關于動力織布機負面影響的誤判，但李嘉圖選擇承認錯誤、修正理論。約翰遜認為，這種流動、靈活的思維方式，以及寶 貴的學術誠信，在人工智能時代至關重要。他與阿西莫格魯在文中寫道：“李嘉圖對經濟學新觀點、新思維的開放態度，值得我們深入學習。”

這幅 1835 年的插畫描繪了織布廠里女工操作動力織布機的場景。工廠織造的興起摧毀了手織工的生計。丨圖源 : E. BAINES, HISTORY OF THE COTTON MANUFACTURE IN GREAT BRITAIN / PUBLIC DOMAIN

英國從手織工行業的消亡以及勞工階級的普遍困境中吸取了教訓。由此工業城市得以擴大 政治聲量 。 1832 年前，曼徹斯特等城市在英國議會里甚至不占代表席位。 1833 年通過的《工廠法》（ Factory Act ）確立了可強制執行的童工工廠法規（該法要求實施工廠巡檢），這被公認為世界上最早的此類法規之一。 1840 年代的英國政府廢除保護主義的《谷物法》（ Corn Laws ），使城市勞工階層獲得更充裕且廉價的食物。身為自由貿易倡導者的李嘉圖，正是推動廢除《谷物法》的重要力量。

新世界正朝我們疾馳而來。 AI 專家丹尼爾·科科塔伊洛（ Daniel Kokotajlo ）曾于 OpenAI 公司擔任治理研究員，目前負責領導“人工智能未來項目” ( AI Futures Project ) 。他提出過這樣一種設想：到 2027 年，通用人工智能將推動經濟繁榮，與此同時導致數百萬人失業，因為 AGI 軟件在編程或研究等認知任務方面超越人類。（他現在表示，“可能還需要比 2027 年晚幾年的時間。”）

其他預測者見解不一。有人認為財富將越發朝著少數人集中，也有人相信 AI 可助力解決不平等問題。未來趨勢將很大程度上取決于各國政府的決策行動。約翰遜說道：“目前計算機科學領域的人才正一股腦兒涌向人工智能。 上一次出現這般盛況，還要追溯到 1990 年代末互聯網 的狂飆突進。”

當然， 以史為鑒可知興替。以工業革命為代表的諸多歷史事件都告誡我們，要對未來 保持敬畏和審慎。“ 縱然出現劃時代的神機利器，身處時代的大多數人能否共享機器紅利？ ”

本文經 Knowable Magazine 官方授權譯自 Andrew Singer , What happens to the weavers? Lessons for AI from the Industrial Revolution 原文地址：

https://knowablemagazine.org/content/article/society/2025/ai-jobs-economy-lessons-from-industrial-revolution