以人工智能(AI)为主要驱动力之一的第四次工业革命将带来巨大变革。预计AI自动化将导致劳动力市场出现大幅动荡等诸多影响。一项2013年牛津大学研究估计,美国几乎一半的就业面临计算机化风险。类似地,一份2017年麦肯锡报告指出,到2030年,三分之一的工作活动可能被自动化取代。部分国家、行业和职业更易受这些风险影响,这意味着上述变化将带来再分配效应。也就是说,预计AI将加剧国家之间和国家内部的经济不平等。
但这并非技术革命首次威胁就业、颠覆社会。第一次工业革命同样引发了类似担忧,并促成了跨国收入的“大分流”:实现工业化的国家变得富裕,而未能工业化的国家则被甩在后面。随着每一次技术进步的跃升,这一差距都在扩大。
尽管AI自动化将为整个社会带来显著的生产率提升,但它仍会催生赢家与输家。经济学家通常从抽象层面探讨此类劳动冲击,认为失业工人可以接受再培训,并转入经济其他领域。但现实是,这一转型过程漫长——凯恩斯曾说过一句名言:“长期来看,我们都已死去”——而且一些人会发现自己不具备新范式所需的技能。因此,在政策制定中,AI的分配影响必须优先考虑。
计算机时代——第三次工业革命——与全球化一道,推动了各国内部不平等日益加剧的时代。如今,第四次工业革命似乎正将在两个方面引发新一轮“大分流”。
首先,本已富裕且精通技术的国家更有能力利用AI并释放其生产率红利。相反,AI自动化将打破新兴经济体传统的离岸外包发展模式,因为这些国家将失去其低成本、低工资优势。这将扩大富国与穷国之间的差距。
其次,AI技术在各国内部存在人口结构偏见,将沿族裔/种族界线加剧经济差异。例如,AI更有利于富裕人群,因为他们更有能力负担并将其融入生活。若大数据算法无法剔除嵌入(历史)数据中的系统性偏见,AI还可能延续根深蒂固的社会偏见。此外,AI的收益主要归资本所有者所有,而该技术本身在很大程度上会取代劳动力。最重要的是,AI自动化所取代的岗位具有明显的族裔分布特征。
我们的不平等中已存在明显的人口结构特征。例如,在美国,普通人口的族裔构成与百万富翁群体不同;而百万富翁群体本身又与亿万富翁群体存在差异。也就是说,1%的人群并不能反映99%的人群;0.01%的人群也不像1%的人群。

但AI自动化人口偏见最明显的体现将是就业损失。这是因为,由于职业和行业的人口构成具有族裔维度,失业规模呈现出独特的族裔/种族分布特征。例如:(1)加拿大的卡车司机绝大多数为男性、白人且居住在农村地区;(2)菲律宾裔(她们多为女性)占加利福尼亚州护士的四分之一。若AI取代此类岗位,将导致这些群体的失业率上升。
下图显示了加拿大各行业劳动力的族裔构成(可见少数族裔身份)。加拿大是一个良好的案例研究对象,原因在于其人口多元,且其国家统计机构按族裔背景追踪就业特征。此外,加拿大是富裕国家,AI自动化的收益与风险在这里都是真实存在的。

基于加拿大各职业的计算机化概率,可利用2016年人口普查数据,按可见少数族裔群体列出加拿大劳动力的自动化概率。下表按可见少数族裔身份列出加拿大劳动力情况。第5列为333个已知概率的NOC职业的平均自动化概率,可理解为按牛津论文假设,将因计算机化而被取代的岗位占比。第6列显示了在AI自动化冲击对总体失业率保持中性、但允许各群体自动化概率差异影响相对失业水平的情况下,将会出现的失业率。

AI的就业冲击对某些群体的影响大于其他群体,这源于我们在职业选择上观察到的模式。受AI自动化冲击最大的群体(第5列)是原住民,其就业冲击比全国平均水平高14%。受影响最小的群体是韩裔,其自动化概率仅为全国平均水平的88%。
这些差异往往会放大本已存在分化的失业格局。第6列显示了AI自动化冲击对失业率的分配效应,即如果各群体间AI自动化概率的差异仅影响相对失业率、而不改变总体水平,将会出现的情况。这将使失业率区间从10.0(2016年人口普查)扩大至11.5个百分点(中性AI冲击)。

图3:加拿大按可见少数族裔群体划分的职业AI自动化概率
尽管具体模式在各国之间会有所不同,但很明显,AI引发的失业将呈现出按族裔划分的明显差异。随着世界各国日益多元化,AI自动化对就业影响的这一方面大多仍未得到探讨。
AI的人口结构偏见带来了社会与政治挑战。由于种族/族裔紧张关系,我们已经在许多国家看到社会矛盾日益加剧。事实上,研究表明,所谓的民粹主义运动在很大程度上与种族/族裔焦虑有关,而非经济因素,尽管后者仍是学术界和政策制定者最为关注的问题。
AI的影响——尤其是失业冲击——将在多元文化社会中显现,尤其是因为它将加剧本已存在的社会差异标志。在加拿大,如果数字按上述情景发展,这意味着黑人和原住民等已处于边缘地位的社群,将比其同胞更深切地感受到AI引发的失业之苦。
政府、政策制定者等需要不仅考虑AI的传统挑战,还要考虑其分配影响。但迄今为止,分配影响的讨论只聚焦于不平等本身,而非不平等的人口结构模式。这些模式在我们分裂的政治氛围中起到了作用。若不解决AI的人口结构偏见,在全球化与移民的时代,世界很可能会面临更大的政治动荡。




