美国失业率4.3%，人工智能风险未定，斯珀林主张建岗位基金|人工智能|失业|工资

我们需要为人工智能时代投资“有尊严的工作”。围绕人工智能，最核心的担忧之一是：它会不会成为人类历史上第一种导致劳动者岗位减少、并使高失业率长期化的技术。

这种局面之所以具有破坏性，不只是因为它会冲击家庭收入。即便通过全民基本收入，把人工智能带来的收益以“人人领一张同等支票”的方式分配出去，确保每个人都能维持基本生活，也无法真正化解问题。因为这种做法忽视了人们通过工作和贡献获得的尊严与满足感，也忽视了应当把这些努力引向建设更好社会的需要。

如果人工智能引发的大规模失业真的成为现实，我们也不必放弃建设充分就业经济这一根本目标。这个目标应当以工作及其带来的意义为中心。更好的路径，是用数以百万计亟需扩充和提升的岗位，来对冲人工智能带来的失业。这些岗位包括：有尊严的照护工作、预防性健康服务、教育机会、针对心理健康和成瘾问题的咨询服务，以及为因残障、曾经服刑或长期失业而面临就业障碍的人提供引导服务。

换句话说，面对人工智能革命，我们必须支持“双重尊严岗位”：劳动者获得与其付出相称、体面的报酬，同时通过照护和服务，为他人提供尊严。“双重尊严岗位”主要涉及那些离不开人与人接触的关键任务，因此不太可能被人工智能取代。比如，Anthropic开展的研究发现，医疗支持和个人照护支持类工作，自动化风险最低。

麻省理工学院的大卫·奥托尔也发现，这类照护工作难以自动化，因为它们包含大量非常规、人与人互动以及需要手部灵巧性的任务。直觉也能印证这一点。大多数美国人会愿意让人工智能机器人为患有失智症的父母穿衣、洗澡、擦拭身体并给予安慰吗？会愿意让孩子放弃与其他孩子一起学习，而独自面对人工智能家教吗？

又或者，会让那些因校园霸凌和自杀念头而痛苦的青少年，只向克劳德或聊天生成预训练转换器寻求心理咨询吗？问题在于，即便这些岗位更具韧性，如果人工智能真的导致大规模失业，仅仅告诉求职者这些工种不容易消失，并不能解决长期高失业率带来的广泛伤害。毕竟，即使在人口老龄化加剧、智力和发育障碍人数增加的背景下，这些岗位中相当一部分现在就已经薪酬偏低。

只举众多例子中的一个：帮助自闭症成年人的一线服务人员，对许多家庭而言至关重要，但他们的收入过低，导致这一岗位的流失率高达40%。如果人工智能推高失业率，大量求职者涌入这些岗位，只会进一步压低工资、福利和职业发展空间。这不是进步。

因此，应对人工智能可能带来的失业，第一步必须是确保这些照护经济、咨询和教育岗位——这些对我们的亲人获得尊严和照料至关重要的工作——自身也能在工资、福利、劳动者发声权和职业流动性方面得到应有的尊重。第二步，则是大幅扩充这些岗位，以满足那些长期得不到满足的关键需求。

请看这样一些现实：在1700万患有智力和发育障碍或脑瘫的美国人中，只有很小一部分获得了他们所需的个性化支持。在6300万持续照顾家庭成员的美国人中，相当一部分人被迫放弃工作、减少工时，甚至中断职业生涯，因为他们负担不起为亲人提供专业照护的费用。还有800万学生所在的学校，连一名大学升学或职业规划辅导员都没有；一些州每几千名学生才配备一名学校心理学家。

社会对这类劳动者的需求本来就很高。作为一个社会，我们既必须投资于能够满足这种需求的劳动者，也必须确保他们提供的服务，对有需要的人来说价格可负担、机会可获得。在人工智能时代，实现这一目标有多种方式。比如，人工智能工具本身就可以用来提升这些紧缺岗位的服务能力，既增强数百万人的经济尊严，也提高社会回报，例如降低住院成本、减少社会保障支出，并提升劳动参与率。

如果人工智能导致前所未有的净就业流失，那么，维持充分就业最有力的路径之一，就是从人工智能生产率收益中设立专门税源，用于创造数百万个社会所需的“双重尊严岗位”。我们同样还需要类似“新政”时期的建筑和基础设施岗位，以提升效率并增强应对自然灾害的韧性。但如果人工智能的广泛应用带来结构性的净就业减少，那么一项“第二次新政”式的就业战略，就必须把重点放在长期、持续扩充照护、咨询、教育和引导服务岗位上。

没有人应当假定，“双重尊严岗位”会成为大多数求职者的首选。这也不应被理解为一种简单化的“程序员转护士”策略。但如果新增数百万个这样的岗位，所有劳动者都会受益。为什么？因为更紧的劳动力市场会增强各行业的工资水平和劳动者议价能力。

而且，与全民基本收入之类的政策相比，这一战略更贴近美国的价值观。美国首任劳工部长弗朗西丝·珀金斯曾解释，为什么富兰克林·罗斯福选择推行就业项目，而不是只发支票：“美国人最想要的，首先是工作和作出贡献。”

毫无疑问，关于人工智能会在何时、以多大程度造成失业，各种预测差异很大，这使得设计如此大规模的就业创造战略成为前所未有的挑战。今天的政策制定者必须制定既反映当前4.3%失业率现实、又能应对未来人工智能可能引发大规模失业的方案。不过，不确定性并不意味着只能“边看边等”。