【摘要】人工智能所促生的生产力高速发展带来了两大直接效应：一方面极大地促进了财富创造，而这些巨额财富主要为少数企业主以及高管所攫取；另一方面又大量减少了工作岗位，而这些少量岗位主要为少数人所挤占。同时，人工智能对财富的创造根本上又是利用了人类的共有知识，而在专利制度和规模经济效应的作用下，共享性的知识一旦与产业资本相结合就会产生出显著的排他效应，其他人不能同等地使用这些知识。这就意味着，如果仅仅将收入分配诉诸纯粹的市场机制，那么，人工智能时代的收入分配就会潜伏着更为严峻的不公平性；尤其是，当人们为获得日益稀缺的工作机会而展开激烈竞争时，市场分配机制就会导致收益进一步集中。最后，随着人工智能技术的不断提高和进步，人类社会所创造出的财富也将远远满足人们的生活需要，这也为“按需分配”提供了坚实的物质基础。所有这些都表明，随着第四次工业革命的深入以及人工智能时代的到来，分配将成为经济学的中心议题，再分配的对象则包括了物质财富和工作机会两个层面，由此将会塑造出一种全新的社会风貌。
【关键词】人工智能；价值创造；收入分配；工作机会；共有知识
The Central Issue of Economics in the Age of AI : On the Value Creation of AI and Its Source as well as Distribution
Zhu Fu-qiang
(China Economics Research Center, Henan University, Kaifeng, Henan 475004;
Lingnan College, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, Guangdong 510275)
Abstract: The rapid development of productivity promoted by AI（Artificial Intelligence）has brought two direct effects. On the one hand, it greatly promotes wealth creation, while the huge wealth is mainly seized by a few entrepreneurs and executives; on the other hand, it greatly reduces the number of jobs, while these small posts are mainly occupied by a few people. At the same time, the creation of wealth by AI is based on the shared knowledge of human beings. However, under the patent system and the effect of scale economy, once the shared knowledge is combined with industrial capital, it will produce a significant exclusive effect so that others cannot use the knowledge equally. This means that if only income distribution is resorted to pure market mechanism, there will be more severe unfairness in the era of AI. Especially, the market distribution mechanism will lead to further concentration of income, since people compete for increasingly scarce job opportunities. Finally, with the continuous improvement and progress of AI technology, the wealth created by human society will far meet people's living needs, which also provides a solid material foundation for "distribution on demand". All these show that with the deepening of the fourth industrial revolution and the arrival of the era of AI, income distribution will become the central topic of economics, and the objects of redistribution include material wealth and job opportunities, which will create a new social style.
Keyword: Artificial Intelligence; Value Creation; Income Distribution; Job Opportunities; Shared Knowledge
一、前言
剥削不仅体现在劳动收入的攫取和转移，而且也体现为对公共资源的不平等占有和使用。相应地，将对公共资源的不平等占有和利用运用到知识生产要素领域，进而结合洛克的劳动财产权理论，我们就可以深层次地揭示出人工智能时代所出现的新型剥削及其带来的社会分化问题；尤其是，考虑到知识生产要素激发出的巨大生产力，进而结合规模报酬递增带来的垄断现象，我们可以进一步认识到人工智能时代对工作机会和劳动权利进行非市场分配的必要性。所谓人工智能时代，主要是指以人工智能为主要或关键生产要素的时代，这是与人类历史进程中以简单劳动、土地、资本以及知识为关键生产要素而形成的劳力时代、地力时代、资力时代以及智力时代相对而言新的社会发展阶段。[①]在某种意义上，人工智能时代可以看成是智力时代的新阶段，但它不是以分散的知识为基本特征，而是借助庞大的资本将互补性的知识整合在一起并由此产生出更为巨大的知识合力。就目前而言，人工智能时代还只是处于萌芽或起步状态，但它正在加速推进并且已经对社会经济产生出了越来越大的影响。为此，作为致用之学的经济学就需要对正加速来临的人工智能时代及其将会带来的问题展开前瞻性分析和洞察，尤其是，未雨绸缪原本就是具有强烈人本主义关怀和现实主义精神之经济学人的本色。也正因如此，伴随着互联网以及数字经济的兴起和发展，人工智能就越来越成为时下学术界和实务界关注的一个重要议题。
一般地，技术进步会对就业产生两大相互对立的影响：（1）破坏性效应，产生机器（自动化）对人工的替代而导致工人失业；（2）资本化效应，对新商品和新服务的需求增加催生出全新的职业、业务以及行业。由此来审视人工智能发展对就业的影响：首先，人工智能在极大地推动了某些领域生产力发展的同时必然会带来机器对人工的替代，这就如历次技术进步一样，必然会造成大量的人员失业。凯恩斯在1930年就提出一个名词——技术的失业，它是指由于人类发现节约使用劳力的方法的速度远远超过了能为劳力开辟新用途的速度所造成的失业。[②]在很大程度上，正是持续的技术进步导致了人类必要劳动时间（即工作总量）的不断下降，进而可以过上闲适的生活；相应地，进入人工智能时代，凭借机器带来的极高生产力，人类社会将第一次真正出现闲暇时间多于工作时间的情形。其次，人工智能主要通过取代现有人工来提高生产效率，而不是创造新产品而带来新的就业机会。牛津大学马丁学院的研究就显示，21世纪之初美国尚未出现的那些行业在十多年后也只接纳了0.5%的就业人数，这远远低于20世纪80年代和90年代新生行业分别接纳的大约8%和4.5%的就业人数。[③]这意味着，人工智能所带来的失业将显著地不同于以往：以往主要体现为新岗位代替旧岗位，新工种代替旧工种，从而主要面临着新知识的学习和新技能的培训这一问题；相反，人工智能时代是就业机会的真正消失，只要少量人的劳动在配合智能机器中就可以完成全部的生产和流通，由此就会面临着大多数人都找不到工作这一困局，因为人工智能带来的生产力提升将导致整个社会生产所需要的总劳动时间大幅度减少。[④]
可见，在市场经济中，人工智能的发展将会带来两大显著后果：（1）智能机器将极大地促进财富创造，但这些财富却主要被少数企业主所攫取；（2）可供劳动者分配的财富也有大量增加，但获得财富的主要甚至唯一途径却只能通过这少量的就业岗位。事实上，在人工智能时代，人类工作将越来越集中于设计、修补机器以及工作程序等方面，主要使用人类社会长期积累起来的社会知识；与此同时，在不断拓展的市场经济中，人们所得只能或主要来自与工作相关的收入，这也是市场分配机制的要点。显然，两者都涉及收入分配问题：前者涉及整个社会的财富如何进行再分配的问题，因为市场初次收入分配呈现显著的集中趋向；后者涉及少量工作机会如何分享而实现收入分配均等化的问题，因为大量劳动者会就这些少量工作展开争夺而加剧工作的集中。正是由于社会形势出现了根本性变化，分配也将成为人工智能时代经济学的核心议题。为此，本文就人工智能时代的价值创造和分配及其带来的新问题展开系统而逻辑的剖析。
二、人工智能时代的财富创造及其占有
现代智能体现了一种由系统中的个体不断通信而涌现出的智慧，不仅包含信息，而且能够处理利用信息，进而通过交流、调整而自主组织。同时，通过结合互联网、云计算、大数据、机器人、机器学习等就形成了人工智能，能够以多种算法完成人类自身难以企及的任务。进一步地，当企业组织引入人工智能时就会创造出智能产业及新的商业模式。例如，自动驾驶车辆能行驶在配有特殊路标和信号灯的专门车道上，能和交通系统中的其他必要组件通信，也能和附近的车辆交流，由此就有自动驾驶产业和相关企业的出现。这就意味着，人工智能的发展使得复杂的社会分工统一到一个有边界的组织之中，结果，经历一个否定之否定的过程之后，劳动的有效性和复杂性再次回到个人技能和生产组织上。这也意味着，智能时代的劳动复杂性主要体现为个人的高技能和组织的复杂性：一方面，人工智能体现为各种技术的整合，这就需要能够熟练应用和创造知识的高技能者；另一方面，人工智能的商业化又依赖于各种信息和程序的整合，这又必然会导致组织内部具有高度的复杂性。显然，正是由于人工智能企业将复杂的个体技能和商业组织统合在一起，从而也就极大地提高了价值创造的劳动有效性，进而就会导向马克思及凯恩斯等人所预测的社会全面富裕。
但是，在迄今为止的现实世界中，人工智能及其商业组织往往为少数人所拥有，相应地，它所创造的价值也就主要为少数人所占有。尤其是，由于人工智能的技术开发及其商业化往往依赖庞大的资源投入，由此就会产生出显著的正反馈效应，进而带来显著的规模报酬递增。这意味着，人工智能产业或人工智能企业的拥有者将会聚集越来越庞大的社会财富，收入分配变得越来越不平衡。这在过去互联网产业的初步发展中就得到鲜明的印证：互联网产业呈现出高度的集中性，无论在美国还是在中国，那些互联网巨头（如拉里•佩奇、马克•扎克伯格、杰夫•贝佐斯、马云、李彦宏、马化腾）都在短时间内集中了庞大财富，这是造成整个社会呈现出日益显著的金字塔型收入结构的重要原因。米德在半个多世纪之前就预言：“极为有利可图的自动化工业所需的操作机器的工人数量会大大减少，从而工资率就会大幅度下降，就必须有劳动密集型商品和服务生产的大规模扩张，而对这些商品和服务的需求来自少数亿万富翁，我们将回到一个超级世界，其中到处是贫困的无产者和管家、男仆、女佣和其他前呼后拥的人。”[⑤]在很大程度上，人工智能可以看成是自动化工业的高级版，过去的自动化效应也就预示着人工智能的潜在影响。由此，可以更好地理解人工智能带来的双重影响：一面极大地促进了财富创造，另一面又将所创造财富集中到少数人手中。那么，这些智能产业拥有者是如何成为巨富的呢？根本上在于，他们有效地利用了人类所积累的重要公共资源，其中最为关键的就是知识。
三、人工智能对共有知识的排他性使用
随着人工智能时代的到来，知识就成为最为重要、最为关键的生产要素，谁占有和支配了知识生产要素，谁就拥有社会财富的绝大份额。同时，这些知识生产要素本质上也是物化劳动的凝结，是人类长期积累而非个人创造的结果。即使那些所谓的个人专利，也主要是利用和承袭前人的物化劳动（思想或设计），而真正属于他个人劳动的部分往往非常地少。默顿就写道：“科学上的重大发现都是社会协作的产物，因此它们归属于科学共同体，它们构成了共同遗产，其中作为提出者个人的份额是极其有限的。”[⑥]既然如此，少数人又何以能够独占这些知识资源并由此获取个人利益呢？显然，对知识及其创造的收益的占有不平等就潜含了深刻的剥削问题。如果说对物质形态的物化劳动的占有和利用构成了当下资力社会的剥削重心，那么对知识形态的物化劳动的占有和利用就应是人工智能时代中社会科学的关注重心。福格尔很早就洞悉这一点：“我所称的现代主义的平等措施是建立在物质产品再分配的基础上的，后现代主义的平等措施并非是针对货币收入、食品、住房或耐用消费品的分配的。尽管严重的物质产品分配不公的问题仍然存在，需要我们去加以解决，但是，在像美国这样的富裕国家里，最难处理的分配不均问题则表现在精神或非物质资产领域，这些资产在人们追求自我实现的过程中起着非常关键性的作用。”[⑦]不过，针对人工智能企业或拥有者借助专利获取高额收益这一现实，新古典自由主义者通常会引用洛克的劳动财产权理论进行辩解：洛克认为，自我所有的劳动与外在的自然物相结合就形成了私有产权；[⑧]相应地，专利拥有者在使用人类所积累的知识形态物化劳动时也渗入了自身的劳动，通过将自身劳动与这些既有知识资源相结合而就拥有了生成物的所有权。果真如此吗？
其实，诺齐克早就提出一个有力质问：“把我拥有的东西与我并不拥有的东西混合在一起，为什么不是我失去了我所拥有的东西，而是我得到了我并不拥有的东西？如果我拥有一罐番茄汁并把它倒进大海，以致它的分子均匀地混合于整个大海之中，那么我是拥有了这片大海，还是愚蠢地浪费了我的番茄汁？”[⑨]也正是预料到这种质疑，洛克在赋予劳动财产权利的同时又附加了两个限制条件：（1）占有者必须将其劳动与所需要的公共资源相“混合”；[⑩]（2）占有者必须留下足够的同样好的公共资源给其他人所共有。由此就需要思考：（1）智能产业的拥有者对知识的占有是以满足自身需求为目的的吗？显然，他们根本无法消费掉所占有的这些巨额财富。（2）智能产业的拥有者留下足够空间供其他人使用这些知识了吗？固然，知识的使用具有重复性，但知识一旦与产业相结合就产生出巨大的规模经济效应，进而就会严重挤压其他后来者利用这些知识的空间和机会。譬如，就我们常见的共享单车这类互联网企业而言，就可以清楚地看到它们对大量土地等公共资源的占有，现在的公交车站、学校门口的空地上都停满了一排排、一层层的共享单车，以致人们的日常通行都成了麻烦。同样，那些人工智能产业对知识利用所产生的排挤效应更为显著，因为它的规模经济效应要大得多，如每个领域的互联网企业往往就只有少数几家。这些都反映出，人工智能一方面利用共有知识这一关键生产要素创造出大量财富，但另一方面在对共有知识的使用中又具有强烈的排他性。正因如此，我们就需要在知识的最大化利用以促进经济增长和知识的合理占有以缓和收入差距这两者之间进行审慎的权衡。
四、重审人工智能在价值创造中的作用
现代人工智能极大限度地整合了人类积累的知识并在相当程度上替代了人类高层次的复杂劳动，人工智能的掌控者也凭此在现代社会化大生产中获取了巨大的收益份额。问题是，人工智能在现代生产中是否做出了与此收益份额相对应的重大贡献？答案是否定的。其理由在于：（1）现代人工智能只是在复杂而精微的人类劳动基础上附加一个增量，相对于原有劳动的复杂性这个存量而言，新增的复杂性是次要的，进而在价值创造中的贡献也是次级的；（2）现代人工智能及其所有者之所以能够在社会大生产中获得与其贡献不成比例的收益份额，根本上在于现代收益分配取决于力量结构，那些基础性行业中往往有众多劳动者参与竞争，而人工智能及其所有者却拥有显著的垄断力量。事实上，卡内基·梅隆大学移动机器人实验室主任汉斯·莫拉维克就提出了一个有异于常识的“莫拉维克悖论”（Moravec's Paradox）：一方面，人类所独有的高阶智慧能力（如逻辑推理，代数等）通常只需要非常少的计算能力；另一方面，人类比较低阶的无意识的技能和直觉（如感知和行动）却需要极大的运算能力。譬如，电脑可以轻易地模仿成人般地下棋（如“阿法狗”），却难以模仿一岁小孩般的感知和行动能力。[11]正因如此，人工智能迄今所替代的主要是那些被称为高阶技能的工种（如会计师、股票分析师及统计学家等），而不是那些被视为低阶技能的工种（如护工、厨师、服务员及幼师等），机器人甚至连走路、进出大门、打开阀门以及上下楼梯之类的简单动作都难以有效完成。
莫拉维克悖论反映出，人工智能所替代的那些工作并非是真正意义上的复杂劳动，因为它所需要运算能力甚至远不如人类的日常工作更为强大。显然，这也已经为历史发展所充分证实：那些长期被视为社会劳动之低端的日常的基础性工作，不仅长期存在，而且其工资水平通常都会随着社会发展而稳步上升。与此不同，那些需要熟练和计算而在以往时代被视为高技能的新型工作及高级岗位，不仅通常都会随着社会变动而消逝，而且其工资水平在短期内达到高点之后就会逐渐下降。同样，在经济学界也是如此。现代经济学教学致力于训练学生的数理推理和计量分析能力，但这些常规性工作较为容易地被人工智能所取代；相反，现代经济学教学明显忽视了经济学直觉的训练，而这恰恰难以得到人工智能的补充而依旧贫乏。既然如此，又如何能够认为数理建模和计量实证的工作比文字思辨更为复杂和高级呢？施瓦布就指出，人工智能将导致就业市场呈两级化的发展：认知性和创造性强的高收入工作机会和体力性的低收入工作机会都会增加，但常规性和重复性的中等收入工作机会将会大幅减少。[12]同时，由于受到机器或人工智能的竞争，当前那些被视为复杂劳动的脑力劳动所从事的高薪岗位将会出现工资下降；这也意味着，当前那些高薪岗位所获得的高薪也并非就体现出它的劳动贡献，而更主要源于市场的谈判势力。既然如此，我们又如何能够认定人工智能及其所有者在社会化大生产以及价值创造中做出了更大的贡献呢？
显然，上述分析揭示出了两个基本论点。第一，人类劳动的差异性并不如我们目前以为的那样大，这在相当程度上又支撑了马克思以同质劳动为基础所构建的价值学说和相应认知。[13]马克思曾强调指出：“较高级劳动和简单劳动，熟练劳动和非熟练劳动之间的区别，一部分是根据单纯的幻想，或者至少是根据早就不现实的，只是作为传统习惯惯例而存在的区别；一部分则是根据下面的事实：工人阶级的某些阶层处于更加贫困无靠的地位，比别人更难取得自己劳动力的价值。在这方面，偶然的情况起着很多的作用，以致这两种劳动会互换位置。……需要很多力气的粗活常常较为高级，而细活倒降为简单劳动。”[14]第二，特定时空下的工资水平差异主要取决于当时的供求关系，这又揭示出现实世界中的收益分配与实质贡献存在明显的脱节。事实上，除非难得一遇的天才，人与人之间本身就没有多大差异，只不过各自擅长的技能、偏好的领域以及从事的工作有所不同而已。相应地，只要在各自岗位上充分地发挥了自身的才能以及尽责地付出了自身的努力，那么，他们在社会化大生产中所做出的贡献也就没有很大差异，也就理应获得相近的报酬。既然如此，不同个体在现代社会化大生产中所处的社会地位以及所获得的报酬又何以会存在如此差异呢？根本上，这就根基于不合理的社会机制和不公正的分配体系。显然，通过对人工智能在价值创造中的真实作用以及人工智能所获收益与其贡献相脱节的揭示，这就为财富的“按需分配”进一步夯实了理论基础。
五、人工智能时代的工作机会何以集中
基于上述分析，就可以对滋生并盛行于IT产业的“996”乃至“007”工作制进行深刻的反思和批判：这种工作使得少数人占有全部劳动及其创造的所有收益，从而严重造成人的异化和社会的分化。固然，人工智能时代还没有真正来临，但一些苗头已经出现。相应地，从IT产业呈现的一些局部现象就可以前瞻性地洞察未来的发展趋势及其普遍形态。事实上，在人工智能时代，随着劳动有效性的不断提高和少量工作的社会分担，人们为获取必要生活资料所支出的必要劳动时间就会越来越少；此时，人们参与劳动将不再是被迫的，而是自由选择的，这显然有利于更好地促进人性的解放和自由。这意味着，人工智能的发展将会对人类劳动带来双重效应：一方面，由于组织复杂化使得社会劳动的有效性极大提高，这就导致普通劳动者的必要劳动时间呈现显著下降趋势：另一方面，由于自由选择使得劳动的负效用属性显著下降，这又提高了人们尤其是少数精英对劳动的兴趣而致使劳动时间大大延长。例如，马云、刘强东等互联网大亨都宣称他们这些老板平时都是践行“996”甚至是“007”工作制。问题在于，老板们进行超长时工作不仅可以带来创造性工作的享受，而且还可以获得所创造的所有收益；与此不同，绝大多数普通员工的劳动并不具有创造性，而且他们也不能完全占有自己额外劳动所创造的收益。既然如此，这些老板们又有何资格要求其员工采用他们自己所偏好的那种工作方式呢？进而，现代社会尤其是IT行业为何又会盛行这种“996”工作制呢？
就此而言，我们可以从两方面加以分析。首先，老板们之所以采用更高的薪酬来鼓励员工从事更长工时制，根本原因在于，这可以带来更高的相对剩余价值率。事实上，对老板来说，雇佣两个愿意加班的技术员显然要比雇佣三个不愿加班的技术员更划算。主要理由是：（1）在两者都可以完成相等工作的情形下，前者支付的成本显然较低，不仅可以降低总和的绝对工资，还可以省去部分五金一险的支付等；（2）可以有效地降低雇员的结盟以及降低集体谈判权的力量，不仅可以利用寡头竞争对少量雇员进行分而治之，而且还可以利用潜在的就业者来威慑在位雇员。其次，普通员工之所以愿意接受老板们的鼓动或规定而超长时间的工作，主要原因则在于，这可以获得额外收入而在社会竞争中获得优胜地位。在很大程度上，IT行业尤其是高级技术岗位进行的是数量竞争而不是位置竞争，通过对岗位数量的限制不仅维持了更高的职位工资，而且也会迫使雇员支出更大的劳动量。更进一步地，“996”工作制之所以在现代社会尤其是IT产业中流行，在很大程度上是社会恶性竞争的结果，是社会位置竞争所带来的内卷现象；进而，这又根源于人类的攀比心态，源自不进则退的社会达尔文机制以及相应的制度安排。由此，就洞察到了人工智能时代所出现的另一个重要现象：工作机会的集中。正是由于人工智能时代的工作机会日趋集中，这就需要引入其他机制而做新的合理的分配。
一般地，“工作机会减少”是机器取代人的结果，“工作机会集中”则是社会竞争的结果，它使得既有工作机会集中到少数领域或少数人身上，从而呈现出工作分配的不平等或不均衡。同时，随着工作机会的不断减少，争夺工作所展开的竞争就会越来越激烈，进而导致工作机会的集中程度就变得越来越大。正因如此，人工智能时代的工作机会集中更显著，所带来的社会问题也更为严重。事实上，日益减少的劳动量与日益延长的劳动时间相结合为人类社会带来这样的严峻恶果：少数人独占岗位而严重排挤了其他人的工作机会，这就造成收入分配的社会两级化趋势更为显著，进而还会造成社会大众的工作能力以及技能日益分化。这就是我们这个时代尤其是人工智能时代需要面对和解决的日益凸显的现代性问题。凯恩斯写道：“到了那个时候，人类自入世以来第一次，将碰到他的真正的、永久性的问题。问题是：从迫切的经济顾虑中获得解放以后，怎样来利用他的自由？借助于科学与复利的力量，使他获得了闲暇以后，怎样来消磨他的悠闲光阴，怎样使他贤明而又惬意地生活下去？”“那些不屈不挠、用全幅精神求财求利的人，也许会带领我们大家走向经济富裕的境地。但是，当富裕境地一旦果真实现，那就只有能懂得生活的艺术，能保持这种艺术精神，并且能加以发扬光大，而不是为了生活把他们自己出卖的那些人，才会在富裕中获得享受”，“对一个平凡人说来，他既没有特殊才能，要使他在富裕多闲的环境下，身心有所寄托，却是一个可怕的问题；尤其是当他栖身在他根生土长的社会里，而对于这个社会里他所珍视的那些风俗习惯已经失去了渊源时，问题就更加严重。从今天世界任何一处的富有阶级的行动和成就看来，要指望他们在这个问题上能得到圆满解决，前途是非常黯淡的！”[15]那么，如何缓解这一现代性问题呢？根本上在于人心的发育，通过亲社会性水平的提升来消弭人类为获取相对效用而进行的争斗。
六、分配成为人工智能时代的中心议题
通过对人工智能时代的价值创造及其来源的深刻揭示，这就为未来的“按需分配”原则提供科学的理论支持，而不再是仅仅停留在道德诉求层次上。这可以从两方面加以说明：第一，在可行性方面，人工智能时代所创造出的财富日益丰富；第二，在必要性方面，不断丰富的财富根本上来自共有知识的贡献。然而，人工智能发展所带来的现实却是，一面促使人类积累的知识要素得到有效而充分的利用，另一面对属于公共资源的知识要素的不平等占有和使用又会带来收入差距的急速拉大。德沃金就指出，任何个人的任何超常的努力或技能都会影响到其他人，影响到稀缺性自然资源的平等使用。[16]同时，在人工智能时代，不仅智能产业的开发者或智能企业的所有者能够从知识的占有和利用中获得巨额收益，而且智能岗位的从业者也能够分享很大一部分收益。究其原因，人工智能的发展所提供的劳动岗位将越来越少，尤其是简单化技能的工作岗位将大量消失。在这种情况下，无节制的市场发展就会造就一个赢家通吃的局面：少量与人工智能相关的工作获得较为丰厚的报酬，而其他大量的失业者将一无所有。这显然就会引发思考：这种社会局面是否合理？前面指出，人工智能产业的发展所利用的是全体人类迄今所积累的知识形态物化劳动，这些知识形态物化劳动理应为全民所拥有，它所创造的收益也理应为全民所分享；但是，由于特定的市场机制，知识及其收益却主要为很少一部分人所利用和享有，这显然反映出一种深刻的不公正，而不公正的利用和分配也就体现为剥削关系。从这个意义上说，一个正义的社会就需要保障全体人民能够合理地分享人工智能发展所带来的成果。
同时，随着人工智能的发展所创造出的财富日益丰富，这些财富将足够满足全体人民的真实需要；相应地，这就不仅为“按需分配”在全体成员之间贯彻提供了物质基础，而且还可以塑造出一种全新的社会风貌。凯恩斯就曾对我们的时代做出这样的预测和期待：“当经济富裕的境地已经达到，财富的累积已经失去了高度的社会重要性时，社会的风尚也将发生重大变化。有许多伪道德原则已经使我们受累了二百年，在这些原则下，我们把人类性格中某些最可厌的成分抬举了起来，看作是最高品质；到那个时候，就可以把它们推翻。对金钱的动机，那时我们就可以有胆量按照它的真值来评价。……凡是影响到财富分配、经济报酬以及经济处分的那些社会习惯和经济设施，不管它们本身地如何地使人憎恶、如何地有欠公道，只是由于它们对资本积累的推进极端有利，我们即不惜以任何代价来加以支持；到那个时候，我们将无所顾虑，把它们完全摈弃。”[17]这也意味着，在人工智能大发展时代，劳动或工作将不再成为人们获得收益的主要手段，甚至物质生产也不再是重要的社会事务。相反，分配则成为社会事务的核心，这不仅包括物质财富的分配，也包括工作机会的分配。事实上，人工智能时代的财富创造所需要的活劳动是如此之少，我们就可以且必须在全民之间对这些少量劳动进行合理分配，由此使得每个社会成员都分担少量劳动并获得满足。凯恩斯说：“我们将尽量使每个人的工作减少，对于到那个时候还得完成的一些工作，将作尽可能广泛的分配。每天三小时或每周十五小时的轮值工作，也许可以使问题拖延一个很长时间而不致真正尖锐化。”[18]这些都反映出，人工智能不仅带来了“按需分配”诉求，而且将分配上升为经济学的中心议题。
七、结语
本文对人工智能时代的价值创造及其来源和分配进行了逐层剖析，本文对人工智能时代的价值创造及其来源和分配进行了逐层剖析，由此得出两点基本结论。第一，由于人工智能的价值创造运用了人类所积累的以知识形态存在的物化劳动，而且这些知识的运用具有很强的排他性，这或者体现为专利对他人运用相关知识的限制，或者体现为产品的经济规模性对其他后来产品的挤出。从这个意义上说，人工智能时代就需要对所创造出的价值进行再分配。其实，正如克鲁格曼指出的，如果将机器人定义为“能用技术完成以前由人做的工作的任何东西”，那么，从这一经济学视角看，机器人参与改造我们的经济已经有很多个世纪了。相应地，问题就不在于机器人是否会大规模取代劳动者，而在于由此带来的劳动生产率飙升及其相应的财富能否为广大劳动者和社会成员所分享。[19]第二，由于人工智能时代所运用的活劳动数量大大缩小，人类的自由劳动时间大大增加，同时初始收入分配主要是在劳动者之间并与劳动量正相关。从这个意义上说，现代社会还需要采取措施并确立某种机制使得日益下降的社会劳动总量能够相对地在全社会成员之间进行合理分配。对此，曾任世界银行首席经济学家的巴苏就曾写道：“我们有两种方法可以实现收入（收益）的公平分配。第一种方法是开展平权运动，迫使雇主选择多元化的员工队伍，以便在众人之间公平地分配所有工作。第二种方法是让少数人做所有的工作，然后对他们征税，并给那些没有工作的人以补贴。第二种方法会带来更高的人均收入，因为此种情况下劳动者（即找到工作的人）将更具生产力。”[20]正因如此，人工智能的发展将为经济学带来严峻的挑战，它面对的中心议题是崭新的分配问题：不仅涉及物质财富的分配，而且涉及工作机会的分配，进而也涉及物质财富分配和工作机会分配之间的权衡和平衡。
本文主要内容载：《人工智能时代的价值创造和分配：不平等加剧的社会和经济基础》，《财经问题研究》2022年第3期。
[①]朱富强：《有效劳动价值论：以协调洞悉劳动配置》，经济科学出版社2004年版。
[②]凯恩斯：《劝说集》，蔡受百译，商务印书馆2016年版，第300页。
[③]施瓦布：《第四次工业革命：转型的力量》，中信出版社2016年版，第40页。
[④]这里隐含一个前提：社会需要的总财富变动不大，或者，所需总财富量的增长速度远低于生产力的提高速度。
[⑤]米德：《自由、公平和效率》，崔之元、王文玉译，东方出版社2013年版，第35页。
[⑥]默顿：《社会研究与社会政策》，林聚任等译，生活•读书•新知三联书店2001年版，第10页。
[⑦]福格尔：《第四次大觉醒及平等主义的未来》，王中华、刘红译，首都经济贸易大学出版社2003年版，第2页。
[⑧]洛克：《政府论》（下篇），叶启芳、瞿菊农译，商务印书馆1964年版，第18页。
[⑨]诺齐克：《无政府、国家和乌托邦》，姚大志译，中国社会科学出版社2008年版，第209页。
[⑩]在洛克看来，最初很充裕的土地之所以变得越来越稀缺，主要原因不是人口的大量增长，而是源于贪婪和货币的“发明”。事实上，在货币出现之前，没有人有任何理由占有超过其家人生存所需的土地，否则就会造成浪费；但在出现货币周，人们有理由开垦更多的土地并出售其生产出的产品，由此就造成土地变得稀缺。
[11]“莫拉维克悖论”，http://www.360doc.com/content/16/0518/09/32488356_560078411.shtml。
[12]施瓦布：《第四次工业革命：转型的力量》，中信出版社2016年版，第42页。
[13]也就是说，从大历史的视角来看，马克思基于同质劳动所构建的劳动价值说具有相当的合理性，相应地，这种学说大体上也就成为未来共产主义社会的生产和分配之理论基础。不过，在短期内，人们更关注人与人之间的异质性，进而赋予这种异质性劳动以显著差异的贡献以及相应的回报，这就使得传统劳动价值论难以解释现实问题。
[14]《马克思恩格斯全集》（第23卷），人民出版社1972年版，第224页注释18。
[15]凯恩斯：《劝说集》，蔡受百译，商务印书馆2016年版，第303页。
[16]德沃金：《至上的美德：平等的理论与实践》，冯克利译，江苏人民出版社2003年版，第90-91页。
[17]凯恩斯：《劝说集》，蔡受百译，商务印书馆2016年版，第304页。
[18]凯恩斯：《劝说集》，蔡受百译，商务印书馆2016年版，第304页。
[19]克鲁格曼：《克鲁格曼的经济学讲义》，余江译，中信出版集团2020年版，第278页。
[20]巴苏：《信念共同体：法和经济学的新方法》，宣晓伟译，中信出版社2020年版，第117页。
