按照我的个人推测，要解决人工智能变革所带来的大规模失业问题，需要的是更多我所说的所谓“关爱服务”。 这是人工智能无法完成，而社会又大量需要的服务;更不用讲你我生而为人所赖以的使命感和荣誉感。此类服务岗位不胜枚举，例如：陪伴老人就医的志工、孤儿院的教导员、戒酒互助社的志愿者，甚或未来可能出现的——帮助那些沉迷于电脑虚拟现实刺激中的“平行人”重返人生现实的热心人。换言之，当下的很多所谓志愿服务工作未来都可能成为真正的职业。

其中一些服务甚至会转变为高薪职业并趋于专业化，例如可协助和配合“人工智能癌症诊断程序”工作的、具有专业医疗知识、同时又富有同情心和极强沟通技巧的医疗服务提供者。总体而言，人们可以选择比现在更短的工作时间。

那么，谁会为这些工作买单呢?文章开始时我提到的那些集中于相对少数企业手中的巨额财富现在可以派上用场了。在我看来，人工智能所创造财富中的相当一部分会不可避免的转移到那些工作被取代了的人们那里去。而这一过程似乎只能是通过凯恩斯主义的财政政策——即提高政府相关领域的开销，及增加高利润公司的税收来加以实现。

至于那样状况下的社会福利是何种形式，我认为可能是一种有条件的全民基本收入方案，即社会福利将面向有经济需求并符合条件的人群。所谓“条件”，是指福利申请者必须努力参与就业或再就业培训，或保证参与一定工时的“关爱服务”。

当然，atv，为了给这类社会福利提供资金，提高税率可能在所难免。政府不仅要补贴大部分人的生活和工作，还要设法对此前大量下岗员工无法缴纳的个人所得税进行弥补。

这就带来了关于人工智能最终、也是最重要的挑战。我所描绘的凯恩斯主义的财政政策或许在美国和中国是可行的，因为这两个国家可以通过其规模巨大且成功的人工智能企业来获取税收，并以此支撑其高昂的社会福利方案。但是其它国家又当如何呢?

相较而言，其他国家会面临两个难以克服的问题。首先，大部分人工智能所创造的财富会流入美国和中国。人工智能是一个“强者更强”的产业：数据越多，产品越好；产品越好，所能获得的数据就更多；数据更多，就更吸引人才；人才越多，产品就会更好。在这个良性循环里，中美两国目前已经汇聚了大量人才、市场份额以及能够调动的数据。

举例来说，中国的语音识别企业科大讯飞以及人脸识别公司如旷视科技、商汤科技等就市值来讲，都已经成为行业翘楚。在谷歌、特斯拉及优步等企业的引领下，美国的无人驾驶技术也是首屈一指。而在消费互联网领域，中美七家企业——谷歌、脸书、微软、亚马逊、百度、阿里巴巴、腾讯——都已在其现有产品和服务中大量使用人工智能技术，并正快速将其运营版图扩展到全球范围内，尽可能占据更大份额的人工智能市场。从目前的情势看，美国似乎占据发达国家市场及部分发展中国家市场，而中国公司无疑赢得了多数发展中国家市场。

对于中国和美国以外的其他国家来讲，另外一项挑战则在于许多国家还在日益增长的人口，尤其是一些发展中国家。庞大的人口可以成为一种经济资本，就如同其近几十年来在中国和印度的经济发展中所产生的积极作用。但是在人工智能时代，这一资本却可能成为经济负担，因为其中大部分人口将面临下岗失业。

所以，如果很多国家不能通过向高额盈利的人工智能企业征税来补贴工人，他们还能有什么其他选择？依我个人推论，为避免本国人民陷入贫困，这些国家会与提供最多人工智能软件的国家——中国或者美国——进行磋商和谈判，最后以特定人工智能企业在本地用户中的盈利来换取国家所需的社会福利补贴。从而最终成为中美两国的经济依附体，这样的经济发展态势也将重塑当今的地缘政治版图。

一言以蔽之，最大程度地缩小人工智能可能造成的经济失衡和贫富差距，已是当下必须要考虑的问题，此差距不仅体现在国家内部，也体现在国与国之间。从乐观的角度看：人工智能为我们展现了一个打破全球经济失衡状态的机会，而挑战所带来的巨大影响，将使任何国家都无法置身事外。

作者：李开复

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