Nature发文：阿西莫格鲁呼吁摒弃AGI叙事，转向劳动者友好型AI

事件概述

诺贝尔经济学奖得主、麻省理工学院教授达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）在《Nature》期刊的“World View”栏目发表文章，题为《Why we must stop talking about artificial general intelligence—and instead build “pro-worker” AI》。文章指出，当前科技行业对通用人工智能（AGI）的追求正将创新导向取代人类劳动的危险方向，呼吁政策制定者和公众重新审视技术发展的目标，转向构建能够增强人类能力的“劳动者友好型AI”。

核心事实与论证

1. AGI路径带来的劳动力替代风险

• 定义与影响：AGI被定义为能在大多数具有经济价值的任务上达到或超越人类能力的系统。若此路径成为主流，自动化将不再局限于常规岗位，而是接管包括高技能专业职业在内的多种工作，造成前所未有的劳动力替代后果。
• 历史教训：自1980年以来，自动化已显著减少了对从事常规任务劳动者的需求，加剧了收入不平等。例如，制造业中工业机器人的应用虽然提高了生产率，但也导致受影响社区的就业率和工资水平下降，威胁社会稳定。

2. 现行制度偏向自动化

• 税制扭曲：美国等国家的税收制度对资本进行补贴，而对劳动征税。即使机器与人力成本相近，选择自动化的企业仍能获得20%至25%的成本优势。这种政策环境形成了强烈的激励，促使企业优先选择替代人力的技术而非人机互补的技术。
• 意识形态驱动：当前的AI热潮由同质化的技术群体推动，受“机器终将超越并取代人类”的哲学和科幻观念影响，忽视了其他可能的发展路径。

3. 劳动者友好型AI的可能性

• 互补而非替代：AI工具可以被设计为劳动者的补充。以教育为例，AI可以帮助教师识别学生难点，从而提供个性化的支持，增强教师的教学能力而非取代其角色。
• 共同繁荣：通过监管和激励措施鼓励此类创新，可以使更广泛的社会群体共享技术红利，甚至带来更强劲的生产率增长。

政策建议

阿西莫格鲁提出三项具体措施，旨在通过公共政策和民主参与塑造激励机制，引导AI走向有利于劳动者的道路：

1. 税制中性化：改革所得税制度，无论所得归类为劳动还是资本，均采取中性征税方式，消除对劳动替代型技术的隐性补贴，降低自动化的相对成本优势。
2. 设立专门AI机构：建议在联邦层面（如美国）及英国、欧盟等地设立专门的AI机构，参照美国国立卫生研究院（NIH）模式。该机构应拥有资金，积累关于AI社会影响的专业知识，制定最佳实践指南，并重点支持目前研究不足但有益社会、特别是赋能劳动者的技术发展路径。
3. 建立数据市场法律框架：完善数据所有权和使用规范的法律框架，防止科技巨头攫取数据价值，同时激励高质量数据的生产和共享，因为构建能补充人类专业能力的AI系统高度依赖此类数据。

背景与争议

• 学术声明：阿西莫格鲁与数千名经济学家和AI研究人员共同签署了《我们必须立即行动》（We Must Act Now）声明，敦促引导AI走向补充人类劳动的方向。
• 观点交锋：文章刊发前，《经济学人》曾质疑阿西莫格鲁的制度研究及其对AI生产率的保守预判。阿西莫格鲁回应称这些批评缺乏扎实依据。这场争论的核心在于如何定义进步：是以效率为唯一标尺，还是以人的尊严、机会和共同繁荣为衡量标准。