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AI正在拉大技能鴻溝:誰在進化,誰被無情分化?
AI正在拉大技能鴻溝:誰在進化,誰被無情分化?AI正在拉大技能鴻溝:誰在進化,誰被無情分化?
因此，壹個自律、高水平的使用者與壹個普通使用者之間的差距，並不會因為擁有同樣的工具而縮小，反而可能加速擴大。決定結果的變量並不是工具本身，而是使用工具的人。
因此，我認為，AI不會彌合技能鴻溝，而是會擴大這種鴻溝。從經濟學和技術史的角度看，這符合“技能偏向型技術變遷”理論（SBTC，Skill-Biased Technological Change）。該理論是勞動經濟學和宏觀經濟學中的壹個核心理論，主要用來解釋為什麼自20世紀70-80年代以來，盡管高學歷、高技能勞動者的供應大幅增加，但他們的工資不僅沒有下降，反而與低技能勞動者的差距越拉越大（即收入差距擴大和薪酬極化現象）。
傳統經濟學認為，某壹類勞動者變多時，他們的工資應該下降。但SBTC理論指出，技術的進步並不是中立的，它更偏向於那些擁有高技能、高學歷的勞動者。對這些人來說，新生產技術（如計算機、互聯網、AI、自動化軟件）是他們的互補品（complements），能極大地提高他們的生產率，從而推高對他們的需求。而對低技能和中等技能者，新生產技術是他們的替代品（substitutes），不斷取代大量重復性、機械性的常規工作，導致對他們的需求相對下降。這種技能需求與勞動力供給之間的失衡，引發了薪資差距的擴大，這種差距通常被稱為“技能溢價”（skill premium）。
舉例來說，在現代物流與零售業，以亞馬遜和沃爾瑪為代表的供應鏈巨頭，通過技術重塑了整個行業。對於倉儲中心的搬運工、清點員以及超市的收銀員而言，自動分揀機器人和無人自助結賬機直接替代了這些常規性的體力或簡單腦力勞動。但自動化與算法革命同時帶來的是對數據科學家、供應鏈優化專家、算法工程師需求的爆炸式增長。這些高素質人才利用系統監控全局、預測消費行為、優化庫存，其薪資在過去拾年間水漲船高。
因此，AI可能同時具有兩種看似矛盾的效果：壹方面，它降低了進入門檻，更多人的確可以完成過去做不到的事情。另壹方面，它也抬高了能力天花板，最優秀的人能夠以前所未有的速度和規模創造價值。
這也是為什麼我們應該把AI視為壹種 “認知杠杆”，而不是簡單的自動化工具。杠杆從來不會改變人的方向，它只會放大人的力量。對於會使用杠杆的人來說，它創造的是指數級收益；對於不會使用的人來說，它可能只是壹個看起來很先進的工具而已。
技術革命往往不會平均提升所有人的能力，而是優先放大那些已經擁有較強認知能力、組織能力和學習能力的人。很多時候，技術在擴大機會的同時，也在擴大優勢。這才是AI時代最值得關注的悖論。這個悖論可以被稱為“能力的馬太效應”——能夠有效利用AI的人將獲得更大的能力提升，而缺乏相關素養的人則可能進壹步被邊緣化。
多管齊下回應技能不平等
當技術將努力的含金量稀釋，把認知的杠杆率無限放大時，優勢的雪球只會越滾越大。這也正是當前各國政府、經濟學家和全社會都在焦慮，並試圖通過政策、稅收或教育改革來幹預的根本原因。
在政策層面，政府可以通過建立全民AI能力提升體系，賦能普通勞動者。例如，可以將AI素養納入基礎教育、職業教育和成人教育體系，使不同年齡、職業和教育背景的人都能夠學習如何使用、理解和評估AI工具。同時，政府可以支持企業開展員工再培訓和技能提升項目，並推動公共就業服務體系的轉型，從過去幫助失業者尋找工作，轉向幫助勞動者持續更新技能。壹個好的例子是新加坡政府的“技能創前程”計劃（SkillsFuture），目標就是從政府提供就業保障向幫助公民“終身可雇用”轉變。政府為每位成年公民建立專屬的個人培訓賬戶，並定期注入資金或提供分層補貼。賬戶資金只能用於購買獲得國家或行業認證的技能培訓課程，重點覆蓋 AI 應用、數據分析和網絡安全等領域，幫助人們掌握機器難以替代的情境判斷力與創造力。這樣的“個人學習賬戶”制度，使終身學習成為壹種公共基礎設施。
在稅收和經濟政策層面，可以通過調整技術收益分配機制，避免AI紅利過度集中。AI的發展可能使擁有先進模型、數據和計算資源的企業獲得巨大的生產率優勢，從而進壹步擴大資本與勞動之間的不平等。因此，有識之士提出，應通過更公平的稅收制度，將部分技術收益重新投入公共教育和技能培訓。例如，對從自動化和AI應用中獲得超額利潤的大型企業，可以通過企業稅、數字服務稅或其他形式的公共貢獻機制，將部分收益用於支持勞動者轉型。此外，政府還可以通過稅收優惠鼓勵企業投資員工培訓，而不是僅僅利用AI削減勞動力成本。
同時，無需多言，教育改革的步伐需要加快。哈佛大學經濟學家克勞迪婭·戈爾丁（Claudia Goldin）和勞倫斯·卡茨（Lawrence Katz）曾提出壹個著名的觀點：工資差距是“教育與技術之間的賽跑”。如果技術進步的速度超過了教育普及的速度（即高技能勞動力供不應求），高技能人才的工資就會大幅上升，導致不平等加劇；反之，如果教育發展迅速，能夠滿足市場對技術的需求，工資差距就會縮小。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
因此，我認為，AI不會彌合技能鴻溝，而是會擴大這種鴻溝。從經濟學和技術史的角度看，這符合“技能偏向型技術變遷”理論（SBTC，Skill-Biased Technological Change）。該理論是勞動經濟學和宏觀經濟學中的壹個核心理論，主要用來解釋為什麼自20世紀70-80年代以來，盡管高學歷、高技能勞動者的供應大幅增加，但他們的工資不僅沒有下降，反而與低技能勞動者的差距越拉越大（即收入差距擴大和薪酬極化現象）。
傳統經濟學認為，某壹類勞動者變多時，他們的工資應該下降。但SBTC理論指出，技術的進步並不是中立的，它更偏向於那些擁有高技能、高學歷的勞動者。對這些人來說，新生產技術（如計算機、互聯網、AI、自動化軟件）是他們的互補品（complements），能極大地提高他們的生產率，從而推高對他們的需求。而對低技能和中等技能者，新生產技術是他們的替代品（substitutes），不斷取代大量重復性、機械性的常規工作，導致對他們的需求相對下降。這種技能需求與勞動力供給之間的失衡，引發了薪資差距的擴大，這種差距通常被稱為“技能溢價”（skill premium）。
舉例來說，在現代物流與零售業，以亞馬遜和沃爾瑪為代表的供應鏈巨頭，通過技術重塑了整個行業。對於倉儲中心的搬運工、清點員以及超市的收銀員而言，自動分揀機器人和無人自助結賬機直接替代了這些常規性的體力或簡單腦力勞動。但自動化與算法革命同時帶來的是對數據科學家、供應鏈優化專家、算法工程師需求的爆炸式增長。這些高素質人才利用系統監控全局、預測消費行為、優化庫存，其薪資在過去拾年間水漲船高。
因此，AI可能同時具有兩種看似矛盾的效果：壹方面，它降低了進入門檻，更多人的確可以完成過去做不到的事情。另壹方面，它也抬高了能力天花板，最優秀的人能夠以前所未有的速度和規模創造價值。
這也是為什麼我們應該把AI視為壹種 “認知杠杆”，而不是簡單的自動化工具。杠杆從來不會改變人的方向，它只會放大人的力量。對於會使用杠杆的人來說，它創造的是指數級收益；對於不會使用的人來說，它可能只是壹個看起來很先進的工具而已。
技術革命往往不會平均提升所有人的能力，而是優先放大那些已經擁有較強認知能力、組織能力和學習能力的人。很多時候，技術在擴大機會的同時，也在擴大優勢。這才是AI時代最值得關注的悖論。這個悖論可以被稱為“能力的馬太效應”——能夠有效利用AI的人將獲得更大的能力提升，而缺乏相關素養的人則可能進壹步被邊緣化。
多管齊下回應技能不平等
當技術將努力的含金量稀釋，把認知的杠杆率無限放大時，優勢的雪球只會越滾越大。這也正是當前各國政府、經濟學家和全社會都在焦慮，並試圖通過政策、稅收或教育改革來幹預的根本原因。
在政策層面，政府可以通過建立全民AI能力提升體系，賦能普通勞動者。例如，可以將AI素養納入基礎教育、職業教育和成人教育體系，使不同年齡、職業和教育背景的人都能夠學習如何使用、理解和評估AI工具。同時，政府可以支持企業開展員工再培訓和技能提升項目，並推動公共就業服務體系的轉型，從過去幫助失業者尋找工作，轉向幫助勞動者持續更新技能。壹個好的例子是新加坡政府的“技能創前程”計劃（SkillsFuture），目標就是從政府提供就業保障向幫助公民“終身可雇用”轉變。政府為每位成年公民建立專屬的個人培訓賬戶，並定期注入資金或提供分層補貼。賬戶資金只能用於購買獲得國家或行業認證的技能培訓課程，重點覆蓋 AI 應用、數據分析和網絡安全等領域，幫助人們掌握機器難以替代的情境判斷力與創造力。這樣的“個人學習賬戶”制度，使終身學習成為壹種公共基礎設施。
在稅收和經濟政策層面，可以通過調整技術收益分配機制，避免AI紅利過度集中。AI的發展可能使擁有先進模型、數據和計算資源的企業獲得巨大的生產率優勢，從而進壹步擴大資本與勞動之間的不平等。因此，有識之士提出，應通過更公平的稅收制度，將部分技術收益重新投入公共教育和技能培訓。例如，對從自動化和AI應用中獲得超額利潤的大型企業，可以通過企業稅、數字服務稅或其他形式的公共貢獻機制，將部分收益用於支持勞動者轉型。此外，政府還可以通過稅收優惠鼓勵企業投資員工培訓，而不是僅僅利用AI削減勞動力成本。
同時，無需多言，教育改革的步伐需要加快。哈佛大學經濟學家克勞迪婭·戈爾丁（Claudia Goldin）和勞倫斯·卡茨（Lawrence Katz）曾提出壹個著名的觀點：工資差距是“教育與技術之間的賽跑”。如果技術進步的速度超過了教育普及的速度（即高技能勞動力供不應求），高技能人才的工資就會大幅上升，導致不平等加劇；反之，如果教育發展迅速，能夠滿足市場對技術的需求，工資差距就會縮小。
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