四川
当美国罗德岛州普罗维登斯的布洛瓦手表厂在关门时，我的父亲被迫为他长达30年的职业生涯画上了句号。像许多美国制造企业一样，布洛瓦为了追求新自由贸易协定下难以拒绝的廉价劳动力，将生产线搬到了海外。
56岁的父亲成为了新经济规则下的牺牲品，而那套规则被生硬地钉在了陈旧的劳动力模型上。当时既没有有效的公共举措，也没有私人计划来帮助他或数百万美国人向新经济转型，这导致许多美国城市变得空心化，并催生了至今仍困扰我们的分裂政治。
这段往事不仅是我个人的记忆，更是我们即将重演的历史。人工智能改变工作的速度远超劳动力适应的速度。从白领到蓝领，从基层员工到高管，数百万美国人可能很快就会发现自己处于失业且毫无前景的境地。跨越政治光谱的领导层和私营部门都在向我表达同样的担忧：危机正在逼近，且目前还没有显而易见的解决方案。
我拒绝接受“失业危机不可避免”的说法。答案并非放慢人工智能的创新步伐，那样只会让我们失去竞争力，变得更加被动。通用的技能培训同样不是出路，因为那种方式只是简单地将人推向完全陌生的角色和行业。相反，我们应该建立一套现代化的转型系统，利用更精准的数据预测岗位流失，并提供新型支持以帮助劳动者在岗位间平稳过渡。
我们需要的是公共部门与私营部门之间的一场“新大议价”：雇主必须负责定义人工智能经济中的核心技能并创造就业路径，而政府则负责投资培训、提供激励措施和安全网，协助劳动者快速进入新岗位。私营部门始终处于观察前沿，更清楚哪些新岗位正在涌现、哪些技能至关重要以及需求转化的速度。因此，这场新契约应由企业主导，提供关于招聘计划、技术采用和技能需求的实时洞察。
这种变革可以从打破企业界与教育界之间的隔阂开始。在我担任美国商务部长期间，执行旨在推动美国半导体研发与生产的《芯片法案》时，我亲眼见证了这种合作的力量。
高等教育的未来应当是模块化的，雇主必须成为教学内容设计的积极参与者。国家需要将重心从周期长、学费贵且在毕业前就可能面临知识过时的学位，转向短期、可负担且与就业直接挂钩的学分制教育。我们应鼓励人们追求那些既能独立存在，又能随时间推移累积成学位的凭证，让人们在漫长的职业生涯中多次回到校园。一名被人工智能取代的中年会计师不需要另一个硕士学位，她更需要的是为期四个月的专业凭证，以及一份能弥补薪资差距、激励她尽快接受新岗位的临时工资保险。
高等教育的资助模式也必须随之改变。公共投资应考量学校在劳动力市场上的实际表现，而非仅仅看招生人数。美国德克萨斯州提供了一个可供借鉴的案例：如果社区学院在高度紧缺的领域授予证书，就能获得更多的州政府拨款。如果我们采取这种方式，很快就会看到“优胜劣汰”的局面：满足市场需求的创新项目将获得奖励，而表现不佳的项目将被关闭。
在雇主主导的培训方面，美国需要一套现代化的学徒制系统，让劳动者能够“边赚边学”，这一点许多欧洲国家已经付诸实践。对于那些长期人才短缺或正经历剧烈技术变革的领域，学徒制必不可少。例如，一名制造业学徒可以一边在工厂操作设备领取薪水，一边向资深技师学习审阅蓝图，同时参加相关课程。
但要大规模实现这一目标，必须给私营部门足够的激励。这可能意味着提供与岗位培训挂钩的雇主税收抵免。各州可以试点税法改革，奖励留住员工和招聘入门级人员的企业，惩罚大规模裁员，并鼓励公司将人工智能带来的成本节省重新投入到创造岗位中。这绝非企业慈善，而是战略上的必然要求。
怀疑论者会辩称，我们以前尝试过劳动力改革但失败了，认为劳动力开发领域充斥着表现不佳、规模有限的培训计划。他们并非全错，但历史证明，真正的变革往往产生于危机时刻。二战后，《退伍军人权利法案》和土地拨赠大学将数百万退伍军人送进校园，同时公共研究资金催生了制造业、航空航天、半导体和计算机领域的飞跃。几十年后，金融危机和新冠疫情又催生了清洁能源、金融科技和医疗保健等拥有数百万新岗位的增长型产业。
人工智能引发的大规模失业是地平线上隐约可见的危机。这个国家无法承受我所预见的那种经济冲击。如果不拿出解决方案，美国民众的焦虑将演变为愤怒，随后而来的将是政治上的强烈反弹，矛头会直指开发人工智能的公司、部署该技术的企业以及支持它的政治家。公共与私营部门之间的新契约能帮助我们应对这一时刻。我们拥有解决问题的智慧，现在唯一欠缺的是共同的意志。
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