Cao Heping: Don't Panic About Losing Jobs to Large Models; Digital Assets Will Give You a 'Second Salary'

当AI开始替代文字工作，70%的秘书岗位可能消失——这是不是意味着失业潮来了？ <br> 面对AI带来的就业焦虑，北京大学经济学院教授曹和平近日在观察者网的对话中，给出了一个颠覆性判断：大模型不是“销售垄断”，而是“生产过程垄断”的公共品，政府补偿生产端，收益本该全民共享。 <br> 更关键的是，被AI替代的岗位，可以通过个人数字资产账户获得超额补偿。你刷手机、用大模型产生的数据，经过确权、入表、评估，就能变成“高能资产”，甚至支撑数字货币发行。被裁掉的70%劳动者，可能拿到远超70%的补偿。 <br> 曹和平还抛出大胆构想：建立国家级的“数字资产账户管理办公室”，推动数字M0、M1发行，让中国在数字货币领域追上甚至反超美国。传统GDP核算体系已经过时，未来属于数字资产入表、双轨并行的新经济。 <br> 【对话/曹和平，整理/观察者网 唐晓甫】 <br> 观察者网：曹老师好，您如何判断这一轮以大模型为代表的AI，将从组织结构层面对整体就业形势造成何种冲击？这一轮冲击是否会永久改变全社会劳动就业结构的比例？随着AI能力边界的扩展，世界是否会因少数富豪掌握超级AI，掌控核心资源与生产力，进而主导社会运行，形成所谓“终产者”？ <br> 曹和平：我对大模型有三个基本判断。第一个核心判断是，大模型本质上是一种“社会性产品”。它的影响并非局限于单一行业或单个部门，而是渗透于整个社会与产业体系，具备全场景覆盖的特征，因此大模型本身属于公共品范畴。从理论层面而言，公共品产生的收益理应由公共部门获取。但现实中，这类公共产品的供给主体却是私人企业。 <br> 从经济学视角来看，这种现象并非个例。当全社会共同使用的公共产品由私人企业供给时，这类产品在经济学中可被定义为“生产性垄断的公共品”。我们以往所认知的垄断，更多指向企业在销售端对市场的垄断；而大模型所形成的垄断与传统垄断存在本质区别。 <br> 这类公共品的供给主体无需通过控制销售市场实现垄断，恰恰相反，只要其完成产品研发与生产，市场便会自然形成垄断格局。这并非传统意义上的“市场垄断”，而是“生产过程垄断”，也可归为自然垄断的范畴。 <br> Seedance 2.0再度震惊世界 <br> 由此便引出一个核心问题：这类生产过程垄断该如何进行合理补偿？答案是政府需对其生产过程予以针对性补偿，补偿方式可参照高新技术企业扶持模式，由政府对其成果进行采购。在实际操作中，一般以财政资金为基础，结合企业自有投入与高新技术专项扶持资金，形成资金放大杠杆；这一杠杆的临界倍数约为2.7倍（中美经验参数）。 <br> 理论上，当企业投入1单位的资源，政府与市场给予其2.7倍的补偿后，便不应再允许其通过垄断地位向全社会攫取超额收益。究其原因，大模型的生产具有“一次性完成”的特征，在对其生产创意与生产过程完成合理补偿后，其收益率便应被纳入常规市场监管体系。 <br> 因此我要着重强调，大模型是具有“生产过程垄断”属性的产品，而非“销售过程垄断”属性的产品。对其的监管逻辑应是：补偿生产过程的投入与创新，让销售环节的收益由全社会共享；在完成补偿后，参照传统垄断企业的管理体系对其进行规范化管理。 <br> 一般而言，这类企业的合理报酬率约为15%，不能允许其长期获取过高的超额利润。这是我对大模型的第一个核心判断。 <br> 第二个判断是，大语言模型的出现带来了一个极具现实性的问题，即文字生产者的岗位替代。以往我们谈及技术进步带来的劳动替代，主要集中于体力劳动领域，例如机器设备替代工人的岗位。但大模型带来的替代有所不同，它并非对整体脑力劳动的替代，而是脑力劳动中的文字生产环节被替代。 <br> 举一个最直观的例子，北京大学经济学院以往的管理架构，传统上根据工作场景的不同，需要配备12至17名文字类工作助手，这些助手分布在院办公室、科研办公室、外事办公室、创新创业办公室等各个部门。而这些岗位中，约 70% 的文字性工作目前都可以通过大模型完成。这是否意味着要从这12至17名助手中裁掉70%的人员？目前高校尚未开展实质性的裁员工作，但文字工作者被替代的趋势已十分明显。 <br> 北京大学经济学院现阶段的应对方式，是将这些文字工作者从原有岗位释放出来，安排其从事其他之前相对较难做的工作，例如辅导员工作，或转向其他学院的事务性工作。 <br> 但需要注意的是，这种岗位替代并非仅发生在高校领域。在中学、政府部门、传媒、宣传、组织、银行等领域，只要是大模型能够覆盖的领域，都会出现替代。这就带来了一个现实的经济问题：大模型投入经济社会运行后，会出现宏观面上的岗位被替代的现象。 <br> 以往经济学家对技术进步与就业的关系有一个经典判断：技术进步虽会带来一定的劳动替代，但同时会带来劳动创造——创造出新的就业岗位，只要整体上新增就业的规模大于劳动替代的规模，该创新进步就是可接受的。但从当前的现实观察来看，大模型所替代的岗位数量，明显超过了其新创造的岗位数量。至少在短期看是这样。 <br> 我再举一个实际案例。北京华为总部周边，原来有大量外卖骑手从事送餐工作。后来有个报社的信息中心在该区域布设了500多台智能报投机器人，这些机器人在公交站、人群密集的商圈等区域，邀请路人进行合影，路人完成合影后，机器人可以邀请路人扫码，支付两块钱，可以生成一张带有“报纸头条”样式的定制照片。很多人感兴趣，会将定制的照片带回家张贴，说自己“上了报纸头条”。 <br> 协作机器人越来越多地出现在各种工作场景里 <br> 以往报纸若要在该区域布设这类线下设备，需要安排适量的现场工程师负责设备换电、维修、日常管理等工作，人力成本极高。而现在的实际情况是，一名之前的外卖配送员，带领十五六位工作人员，便能完成这500台机器人的全部运营管理工作。 <br> 这是一个劳动替代和劳动创造合一的新案例。产业后果是，这十五六位工作人员均是从外卖配送岗位转移而来，外卖配送的岗位本身并未完全消失。同时该报社信息部门凭空新增了15个“生产数字报纸”相关岗位。这确实带来了岗位创造，但不难发现：在创造15个岗位的同时，被替代的岗位数量实际上更多。 <br> 也就是说，现在劳动创造所新增的岗位会远少于劳动替代所消失的岗位。如果这种情况长期累积，社会就业岗位出现绝对数量减少，而非过去那种“创造的岗位多于消失的岗位”的格局，而且相关从业者的平均收入或许还会随之下降。尤其是年龄较大、被数字技术甩出就业市场的劳动者。 <br> 这就引出了一个核心问题：面对劳动替代规模大于劳动创造的现状，我们该如何应对？ <br> 我们可以从福利经济学的视角来分析这个问题。从福利经济学的角度来看，这种变化未必导致帕累托恶化，甚至可能带来某种帕累托改进。 <br> 这是因为在劳动就业岗位数量减少的同时，社会整体的闲暇时间也随之增加。通俗来讲，以往社会普遍一周休假两天，未来或许能实现一周休假三天。我们需要思考，如何让闲暇本身创造社会福利。所以，“劳动替代规模大于劳动创造”并非技术进步本身的问题，而是这一趋势倒逼我们重新审视并完善福利经济学的计量方式。 <br> 我们应该如何为这份“闲暇”赋予相应的经济价值？这便触及了另一维度的核心问题。因为当人们使用大数据与大模型时，会产生一个重要结果：个体在使用终端的过程中会持续生产数据。 <br> 如果在闲暇时间使用自己的终端产生数据，人们不仅消费了视频和其他文字产品，他还是一个数字生产者。如果能为数据生产者积累的数字资源建立专属的 “数字账户”，这不正是 Web3.0 带来的进步，也是劳动替代过程中同步产生的劳动创造吗？但请注意，这不是劳动岗位创造，这是劳动所有权者和生产者合一的创造。 <br> 1 <br> 2 <br> 下一页 <br> 余下全文