11 月 16 日消息，布魯金斯學(xué)會（Brookings Institution）最新發(fā)布的一份研究報告指出，人工智能（AI）革命可能呈現(xiàn)出典型的“繁榮 — 衰退”周期特征，只不過這種周期并非體現(xiàn)在金融市場，而是體現(xiàn)在工資水平的變化上。

起初，自動化有望推高薪酬水平，因為勞動者在更智能工具的輔助下，生產(chǎn)效率得以提升。

然而，隨著 AI 系統(tǒng)逐步掌握越來越多的任務(wù)類型，相關(guān)領(lǐng)域?qū)θ肆Φ男枨罂赡茈S之下降，勞動者或被迫轉(zhuǎn)向附加值更低、增長更緩慢的崗位，并抹去那些早期收益。

在模擬實驗中，賓夕法尼亞大學(xué)“整合知識講席教授”（PIK Professor）、神經(jīng)科學(xué)教授康拉德?科爾丁（Konrad Kording），以及該校社會政策與實踐學(xué)院副教授伊奧安娜?馬林內(nèi)斯庫（Ioana Marinescu）發(fā)現(xiàn)：“智力密集型行業(yè)的自動化進(jìn)程，初期會推高工資水平，但隨后將導(dǎo)致其回落。”

研究指出，在最初的生產(chǎn)率激增之后，“負(fù)面效應(yīng)將占據(jù)主導(dǎo)地位，因為大多數(shù)勞動者逐漸被排除在智力型任務(wù)之外”。

為闡明人工智能時代可能的發(fā)展路徑，研究團隊構(gòu)建了一個交互式模型，用以追蹤“人類主導(dǎo)型智力勞動”向“機器主導(dǎo)型智力勞動”的過渡過程。

模型顯示：AI 在初期顯著提升生產(chǎn)率，帶動工資迅速攀升；隨后工資增速趨于平緩，并在自動化廣泛應(yīng)用后開始下滑。

值得注意的是，即便在工資下行階段，整體產(chǎn)出仍持續(xù)增長，這表明經(jīng)濟增長的成果日益向資本傾斜，而非勞動要素。

隨著更多認(rèn)知型工作被自動化取代，人類勞動力逐漸轉(zhuǎn)向增長緩慢的體力型崗位（如建筑、照護(hù)服務(wù)等），從而進(jìn)一步壓低整體工資水平。

最終呈現(xiàn)出一條“倒 U 型”曲線：短暫的工資繁榮期之后，伴隨數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展持續(xù)快于實體經(jīng)濟，出現(xiàn)工資回調(diào)。

研究作者強調(diào)：“即便自動化在初期推高了工資水平，其長期仍可能導(dǎo)致工資大幅下滑。”

IT之家注意到，該研究摒棄了當(dāng)前 AI 辯論中的兩種極端觀點，既不認(rèn)同技術(shù)烏托邦主義者關(guān)于“無限繁榮”的暢想，也未采信“全面失業(yè)”的末日恐慌。

相反，科爾丁與馬林內(nèi)斯庫提出了一個中間立場，稱之為“智力飽和”（intelligence saturation）：AI 雖可提升經(jīng)濟體的智力水平與生產(chǎn)效率，但其增益終將放緩。原因在于，現(xiàn)實工作仍依賴人類勞動力、實體工具與設(shè)備協(xié)同完成，無法完全脫離物理世界。

為防止上述“倒 U 型”曲線對勞動者造成不利沖擊，作者建議：

1、主動放緩自動化推進(jìn)速度，避免技術(shù)變革對勞動力市場造成劇烈震蕩；

2、加大對實體資本的投資，包括機器、設(shè)備與工具，以確保人類勞動者即便在數(shù)字任務(wù)持續(xù)減少的背景下，仍能維持較高生產(chǎn)率；

3、對線上虛擬服務(wù)替代線下人工服務(wù)的情形征收專項稅負(fù)，防止 AI“掏空”整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

這一“虛擬服務(wù)替代稅”的構(gòu)想，與美國參議員伯尼?桑德斯（Bernie Sanders）此前倡導(dǎo)的“機器人稅”提案理念相近，即對采用 AI 技術(shù)大規(guī)模替代人工崗位的企業(yè)征稅，以緩解技術(shù)變革帶來的社會成本。