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【央视新闻客户端】

AI会快速带来失业吗？会颠覆行业吗？普通人该如何应对？

针对AI冲击带来的全球性焦虑
，近日，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）对2025年诺贝尔经济学奖得主彼得·豪伊特（PeterHowitt）进行了专访。

作为研究技术变革的经济学家 ，彼得·豪伊特与菲利普·阿吉翁（PhilippeAghion）构建的“创造性破坏 ”数学模型指出
，“新创新会取代旧技术
”，而这正是经济发展的关键动力 。

从“创造性破坏”的视角 ，彼得·豪伊特判断
，AI取代人类还为时过早，但普通人要做好一生多次转岗的准备。而AI冲击的真正风险是财富向少数公司集中
。为此 ，征收财富税是比征收“机器人税 ”更有效的应对办法。

电脑革命赋能顶尖人才，但AI革命帮助普通人

NBD：您如何定位AI技术浪潮？它是否构成新一轮“创造性破坏”？

彼得·豪伊特：首先要意识到
，AI尤其是大语言模型，其实是非常新的事物 。ChatGPT发布到现在也不过三年多时间
。

我们仍然不清楚 ，大语言模型是否就是AI的最终技术路径。也许
，未来会转向杨立昆（YannLeCun）正在推动的“世界模型
”路线，也可能走向更加模块化的技术路线 ，比如DeepSeek等中国公司的做法 。

这一领域充满了不确定性
。我接下来要谈的都只能算是一种启发性的判断或推测。

但有一点是明确的
，AI会对整个经济的运行方式产生革命性影响 。从这个角度看，它和汽车的出现没有本质区别
。在汽车普及之前 ，大多数出生在北美的人
，一辈子走过的地方可能都不会离出生地超过几英里。而有了汽车 、喷气式飞机等等之后，即使是普通收入的人 ，也能够环游世界 。

不过
，AI革命不同于电脑革命
。电脑革命本质上是一种“技能偏向型”的变革。人的技能越高，生产率提升通常越明显 。

而AI似乎呈现出“逆技能偏向 ”的特征。也就是说 ，它主要将常规任务自动化
。这对很多具备一定技能，但并非顶尖的人来说
，反而会带来很大帮助。

职业层级越高，例如大型企业CEO ，其常规性工作本就由其他人协助完成
，AI对他的效率提升并不大 。但对护士这样的职业来说，则可借助AI大幅提升服务效率 ，比如快速检索医疗信息
，自动完成数据录入工作，将更多精力投入患者照护
。

AI正在抢走工作 ，但也会催生新职业
，更多新增岗位将在服务业

NBD：当前，AI已经成为部分科技公司裁员的理由。您如何看待AI带来的岗位替代风险？

彼得?豪伊特：每一种新的革命性技术 ，都会让某些人类技能变得过时 。在软件编程领域
，市场对程序员的需求已经有所下降
。尽管很难说这在多大程度上源于AI冲击，又在多大程度上来自此前行业对编程岗位的过度投资 ，但以ClaudeCode为代表的工具确实已显著改变程序员就业格局。

历史经验表明，所有通用技术最终都会催生出全新的职业与技能类型 。AI作为革命性通用技术
，并非简单以机器替代人力，而是推动整体生产方式的重构 ，这一过程将创造新的技能需求
。

我经常举一个例子。1875年的北美
，约50%人口从事繁重农业劳动以维持社会供给 。如果告诉当时的人们，150年后仅需略高于1%的人口从事农业就足够了 ，剩余劳动力将脱离农业生产
，他们必然会追问这些人将以何为生
。答案是，一部分人会成为博主
、飞行员等 ，而这些职业在1875年是完全无法想象的。

技术进步的逻辑始终如此
，AI亦不例外 。

NBD：白领与中等收入群体是否会面临更大的冲击？

彼得·豪伊特：现在下结论还为时过早。但借助AI，生产率提升最为明显的群体 ，反而会是中等收入从业者
。

在众多行业中
，AI可实现大量常规性任务的自动化，大幅提升这一群体的工作效率 ，导致市场对同类普通从业者的总需求下降。不过，若萨伊定律（Say’sLaw）生效
，普通人最终仍能实现再就业，不过这取决于下游创新 。（注：根据萨伊定律 ，供给会自行创造自身的需求
。）

此外
，公众往往高估了AI替代的速度。尽管技术迭代迅速，但当前AI与机器人尚不具备大规模替代海量劳动者的能力 。

目前 ，几乎没有岗位可以完全交由AI独立处理
，AI仍存在明显的失误风险
。例如，AI可生成一份漂亮的法律文书 ，但其援引的判例可能纯属虚构
，若直接提交司法程序，将引发严重后果。

大多数人的工作需要判断力、想象力 、创造力 ，很多情况下还需要人与人之间的接触
、共情、说服等能力 。而这些目前仍然是人类独有的
。正是这些人类独有的特质构成了壁垒
，使得AI难以在短期内实现对劳动力的大规模替代。

这里有一个概念：隐性知识，就是那种只能通过经验 、直觉和观察别人做事来获得的知识 ，甚至你自己可能都无法把它准确写下来 。这与AI所持有的可编程知识是相反的
。

在技术的变革中，新职业将持续涌现
，但其形态目前无法预知，因为这些职业依托于尚未发生的创新 ，而创新在落地之前本就难以预见。长期来看
，AI创造的新增就业将更多集中于服务业，制造业用工需求持续下降的趋势 ，已难以逆转 。

AI导致财富更加集中
，财富税比“机器人税
”更有力

NBD：有人担忧，AI会导致财富进一步向少数公司集中。您如何看待这一风险？

彼得·豪伊特：这是真实且明确的风险
。

政府可通过监管和规范企业行为 ，也可借助税收体系
，避免技术与金融权力过度集中在少数AI开发者手中。若政府采取完全放任的态度，仅以技术优劣决定市场主导权 ，相关风险将显著上升 。在一定程度上
，美国当前采取的正是这类偏向自由放任的模式
。

NBD：OpenAI最近提出，由政府设立公共财富基金或征收“机器人税” ，将AI创造的收益分配给普通人。您认为这一思路是否可行？

彼得?豪伊特：我认为，与其仅针对机器人征税
，不如构建覆盖范围更广的税制 。因为，仅对机器人征税 ，企业极易找到规避办法
。这类避税行为通常只有利于企业自身
，而非整个社会。一般而言，税基越广泛 ，对市场行为的扭曲效应就越小 。

相较之下
，我认为更值得考虑的是征收财富税（WealthTax）
。很多国家其实早就应该认真考虑这一点。

当前，收入所得税是大多数国家的重要财政来源 ，但收入的定义通常未包含未实现资本利得 。这在制度上为财富持续集中提供了条件
。财富不断增值
，但其增值部分却无需缴税。

当富豪希望将财富变现时，往往不会通过出售资产 ，而是以资产抵押进行借贷
，且借贷成本还可抵税 。在美国现有制度下，只要财富规模足够大 ，便可长期维持这一循环。由于没有真正有力的遗产税，去世后还可以将财富传给子女
，进一步加剧财富集中
。

NBD：除此之外，是否还有别的方式 ，比如全民基本收入（UBI）？

彼得·豪伊特：现在还没到推行全民基本收入的地步。在此之前
，更务实的步骤是建立财富税制度 。若完全依靠所得税为全民基本收入融资，很难筹集到充足财力
。除非将所得税率提升至极高水平 ，否则最终可发放的全民基本收入额度将十分有限。

但若征收2%~3%的财富税
，政府便能获得更充裕的财政资源，全民基本收入才会变得可行 。

普通人应做好一生多次转岗准备

NBD：对于被AI焦虑困扰的普通人 ，您有哪些建议？

彼得·豪伊特：未来
，AI必将成为人们获得体面工作的必备工具
。因此，大家必须主动接纳AI ，并尽可能熟练地运用它。

从历史经验来看
，未来出现的机会，很可能会比过去任何时候都更好 。当然 ，这一转型过程不会一帆风顺，必然伴随大量岗位更迭
。人们需要做好准备
，一生中经历多次职业转变，将成为常态。但生活总是在变得更好 。我们如今习以为常的汽车
、电视和手机等技术 ，在诞生之初也曾引发巨大担忧
，因为它们替代了部分传统工作
。如今，类似的进程正在重演。

过去 ，人类适应了历次技术变革
，未来也同样能够适应 。

任何经济发展都不可能不伴随剧烈扰动，不可能没有岗位消失和岗位诞生 ，不可能没有不确定性和焦虑。

如果我是年轻人
，我会期待这样一个世界：我的很多努力可能最终会失败，但只要坚持下去 ，我的未来会比过去更好
。

那些将被创造出来的新工作
，几乎肯定会比正在消失的工作更有趣、更有挑战性，也更有回报。

所以 ，我想说的就是：要有希望，要保持乐观 。

策划|肖勇王嘉琦

记者|岳楚鹏

编辑|兰素英

统筹|易启江

视觉|邹利

排版|兰素英

每日经济新闻

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