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      必須防止技術(shù)狂飆演化為“圈地運(yùn)動(dòng)”,避免靜默而殘酷的階層墜落!

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      文/陳治剛(識(shí)局智庫創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略專家)

      接上篇《》,也談下我的一些思考。

      過去二十幾年,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)帶來的全民機(jī)遇。

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

      01

      美國蘭德智庫那份備受矚目的報(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:人工智能有望成為自工業(yè)革命以來最具變革性的增長引擎,到2030年可能使全球GDP增長14%,相當(dāng)于額外增加15.7萬億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

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

      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,全球上市公司利潤越來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,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)市場前三大公司控制著超過50%的市場份額,而僅臺(tái)積電一家就占據(jù)了全球晶圓代工市場的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(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)在對生產(chǎn)效率的極致提升和對稀缺資源的控制上,而非用戶規(guī)模的無限擴(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)市場的革命,其實(shí)已經(jīng)悄然開始。

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

      2023年,高盛發(fā)布報(bào)告稱,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)模裁員來優(yōu)化人力資源,而是通過“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,但沒有進(jìn)行任何正式裁員。

      相反,公司通過自然離職不補(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,市場營銷人員發(fā)現(xiàn)他們的文案工作越來越多地被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,也能通過直播帶貨月入數(shù)萬;即使是一名普通騎手,也能通過平臺(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,人工智能帶來的沖擊卻呈現(xiàn)不同特征。

      一方面,AI對中等技能認(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70%。這些崗位恰恰是發(fā)達(dá)國家中產(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:

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

      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“熱門專業(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。

      我們可能正在見證“算法封建主義”的興起——一種以對算法、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。

      過去十年中,美國科技行業(yè)的利潤份額翻了一番,而其就業(yè)份額僅增長不到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

      面對這場正在發(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,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),過程往往是模糊的——你的工作沒有被“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)。

      科技樂觀主義的敘事如此強(qiáng)大,以至于任何對技術(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、失業(yè)率等,難以捕捉這種結(jié)構(gòu)性的勞動(dòng)力市場轉(zhuǎn)型。當(dāng)“就業(yè)”統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看起來穩(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

      面對這場靜默革命,我們并非無路可走。

      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定價(jià)但對社會(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)步的車輪從未許諾平等,但人類社會(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,而是我們在被替代的過程中,連表達(dá)省思的語言和想象替代方案的能力也一并失去。

      這場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,重寫那些關(guān)于尊嚴(yán)、公平與共享的社會(huì)契約。

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      千秋歷史
      2026-02-11 22:06:51
      國臺(tái)辦果然沒看錯(cuò),鄭麗文真面目被徹底揭露!小算盤到此為止了

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      比利
      2026-01-23 12:41:53
      2026-02-21 20:35:00
      識(shí)局Insight
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      洞察時(shí)勢之變,探尋致勝之道!
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