1.AI的迅猛发展与普及引发了学术界与工业界对现在的社会结构与经济模型的根本性反思。
2.随着AI接管生产角色,通过工资积累财富的传统方式可能变得不可行,需要适应性的经济政策来解决人类体力和脑力劳动的替代问题。
3.AI驱动型经济时代需要重新定义价值创造,不仅限于经济指标,还应包括社会福祉和可持续性。
4.有效的治理对于公平过渡到AI驱动型经济至关重要,包括制定政策以保护数据权利、防止垄断并确保AI的可访问性。
5.与此同时,教育改革,培养人类的独特能力,以确保AI的好处得以普惠化,而不是集中在少数人手中。
以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考
本文要点包括:
1. 传统上,经济体系依赖于劳动力和资本之间的协同作用,其中劳动力提供生产所需的认知和体力努力,而资本则提供必要的工具、基础设施和财务资源。然而,劳动力替代性 AI 的发展正在打破这种动态。
2. 随着 AI 接管生产角色,通过工资积累财富的传统方式可能变得不可行,需要适应性的经济政策来解决人类体力和脑力劳动的替代问题,包括关键资源控制、数据所有权、全民普遍基础资本、全民使用基础 AI、创业机会。
3. AI 驱动型经济时代需要重新定义价值创造,不仅限于经济指标,还应包括社会福祉和可持续性。有效地治理对于公平过渡到 AI 驱动型经济至关重要,包括制定政策以保护数据权利、防止垄断并确保 AI 的可访问性,同时进行教育改革,培养人类的独特能力。
作者 | Emad Mostaque
题图|SiliconCloud平台模型
这一转变并非纸上谈兵。如今,AI 系统能够撰写法律文件、创作音乐,甚至完成复杂的物流任务,而且成本往往远低于人类劳动力。当智能和体力劳动的边际成本接近于零时,我们亟需重新审视人类劳动力在全球经济中的角色。
1
计算驱动型经济
2
智能时代的资本重构
3
劳动力替代:挑战与应对
机器驱动流程的广泛应用迫使人们重新思考财富积累的路径。历史上,工人通过工资积累财富,进而储蓄或投资于资本资产。随着 AI 接管大部分的生产性角色,这些传统的财富创造方式可能已不足以应对经济需求。
1. 关键资源控制:数据流水线、专有算法以及计算基础设施是 AI 经济中的关键瓶颈。政策制定者和企业家必须优先对这些核心资源的获取途径进行民主化改革。
2. 数据所有权:个人应拥有对自身数据的所有权,在数据被货币化时获得版税或分红。
3. 全民基础资本:政府可以通过分配 AI 驱动企业的股权来确保自动化带来的红利能惠及全社会,而非只让少数人受益。
4. 全民使用基础 AI :受智能互联网框架的启发,这种方法在教育、医疗和职业发展中提供公平的 AI 工具使用权。通过补贴 AI 系统来缓解社会经济差距。
5. 创业机会:人工智能通过大幅降低运营成本,使个人能够开展以前仅限于大型机构的业务能力,从而激发更多创业潜力。
4
AI 主导时代的经济结构再思考
后凯恩斯主义经济学为应对广泛自动化带来的宏观经济挑战提供了强有力的理论框架。与强调市场均衡和经济自我调整能力的古典经济模型不同,后凯恩斯主义更加关注总需求以及政府在维持经济稳定中的积极作用。
5
超越财富创造:迈向全面的衡量标准
网络效应是数字经济中的核心原理之一,随着 AI 采纳规模的扩大,它也放大了 AI 平台的价值。谷歌和亚马逊等公司展示了早期采用 AI 技术实现自我强化优势并占据垄断主导地位的例子。应对这些动态的关键是优先考虑互操作性和标准化,建立包容的 AI 生态系统。
6
向 AI 经济过渡
制度经济学强调治理结构在向 AI 驱动型经济公平过渡的核心作用。无论是正式还是非正式的制度,都塑造了技术的分配和采用。例如,优先考虑 AI 资源开放访问的监管框架可以缓解垄断现象,并促进包容性发展。
1. 政策制定:政府必须保障数据权利,防止垄断行为,并通过全球监管合作来确保公平的 AI 使用权。
2. 包容性所有权模式:合作和公共所有权框架可以使 AI 产业的经济参与更具民主性。
3. 教育改革:随着 AI 承担常规任务,教育课程应强调批判性思维、创造力和适应能力——这些是抵抗自动化的独特人类技能。