Google DeepMind 联合牛津大学、芝加哥大学发表论文,讨论 AI 大量取代工作后政府该如何保障民众。论文给出的结论很直接:没有任何单一政策在所有情景下都有效。
最受欢迎的思路,有前提条件
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再培训是讨论中最受欢迎的方向。但论文指出,它只在 AI 持续创造新岗位时有用;如果新岗位没有出现,再培训只是重新分配剩余岗位,并不能解决总量问题。
换句话说,一项政策能不能成立,取决于 AI 到底是在做大蛋糕,还是只在切蛋糕。
作者给出的三步建议
论文作者没有押注单一方案,而是按情景递进:
- 现在扩大失业救济与低薪税收抵免;
- 失业持续,则把抵免转为收入下限;
- 劳动者经济份额持续下降,则让公民持有公共投资基金份额。
这三步对应的是三种不同严重程度的未来,而不是三选一。
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