【内容提要】 兴起于美国的信息技术革命是一种精英化技术路线，研发及其产品应用不以满足广大劳动人群以及制造业等实体产业的发展需求为目的，目前成为美国国内发展不均衡的原因之一。在我国，发展壮大数字经济是在加快解决发展不平衡不充分问题，分阶段促进共同富裕的战略理念下得以强调的，要求建设“人人参与的发展环境”，因此有必要在理念上明确技术路线的可选择性，激励探索不同于精英化取向的技术方案。实践中已出现某些非精英化路线的范例，其理论意义和政策意义值得发掘。
【关键词】 共同富裕,技术路线可选择性,技术决定论,数字技术
一、引言：共同富裕战略下的数字经济发展
2021年8月17日召开的中央财经委员会第十次会议，将“全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展”作为到2035年的社会主义现代化远景目标之一。①习近平总书记强调，我们的共同富裕是“要防止社会阶层固化，畅通向上流动通道，给更多人创造致富机会，形成人人参与的发展环境，避免‘内卷’、‘躺平’。”②在以新一代信息通信技术为核心的技术革命迅猛崛起的背景下，③中国共产党的共同富裕战略，提出了探索有助于广大人群自主参与发展的制度环境和技术条件的紧迫要求。
多项研究表明，近几十年里，在多数国家不同程度上从全球化进程中总体获益的同时，世界财富的分配不均衡状况也急剧恶化，目前已不是简单的“富人愈富、穷人愈穷”，而是“富人愈富、中等收入人群愈加分化、穷人规模愈加扩大”的复杂严峻局面。④引发财富增长与不平等恶化同步出现的因素很多，技术变革是其中不可忽视的原因之一。经济学家劳拉·泰森（Laura Tyson）和迈克尔·斯宾塞（Michael Spence）在评论托马斯·皮凯蒂（Thomas Piketty）那部声名远播的著作《21世纪资本论》（Capital in the Twenty-First Century）时，就批评皮凯蒂忽略了信息技术发展形成的“赢家通吃效应”。⑤罗伯特·福格尔（Robert W. Fogel）用计量经济学方法研究美国的长时段发展数据，指出巨大的技术进步和人类对技术进步的适应性之间经常出现断裂，正是这些断裂引发的危机，不断促使伦理观念、宗教信仰以及政治制度发生剧变。⑥卡尔斯·博伊科斯（Carles Boix）说明，信息技术迅猛发展正在加剧民主与市场的固有紧张，数字技术不再如此前历史阶段的技术进步那样使多数人直接获益，当前的政治责任在于阻止精英自我封闭，维持功能健全的市场和补偿受损者。⑦国内学者在近年也有关于数字技术导致发展能力差异和财富分配不均衡的大量研究。⑧经济史学家卡尔·富瑞（Carl Benedikt Frey）发出的警告，可以被视为既有研究的问题意识总结：如果不加以解决，技术进步产生的赢家和输家之间日益扩大的鸿沟可能带来的社会成本，会远远超出因工作直接受影响导致的个人负担；日益恶化的经济鸿沟将转化为更大的政治隔阂，挑战人类世界的治理结构。⑨
不过，既有研究多是从技术外部展开议论，未能基于“技术路线可选择性”而提出应对之策：能否选择新的技术路线，以便更有力地推动多数人共同参与发展？在近期，技术精英和商界人士提出了若干回应社会焦虑的伦理建设主张，如“科技向善”、“算法透明”、人工智能伦理规范等，但是这些主张并不触动产生赢家通吃效应的技术条件和制度环境；我们认为，更重要的举措，是思考如何保障包括广大劳动人群在内的普通人自主参与发展过程，使技术真正成为协助人类社会包容性发展的工具——只有使技术进步服从于包括广大劳动人群在内的多数普通人的发展需求，才能有效实现相对均衡的财富增长。⑩
中国共产党在国内外发展形势剧变之际提出以发展数字技术、数字经济作为国家战略，高度重视数字经济健康发展对于推动构建新发展格局，促进建设现代化经济体系，推进构筑国家竞争新优势的作用。11在我国，发展壮大数字经济需要在加快解决发展不平衡不充分问题，分阶段促进共同富裕的战略理念下加以强调。从共同富裕战略出发，我们必须正视当前主流技术路线潜藏的严重问题，为在数字时代创建“人人参与的发展环境”探寻制度和技术方面的创新。本文第二部分从理论上阐述“技术路线可选择性”的内涵，并讨论国家在选择过程中的责任；第三部分反思兴起于美国的信息技术革命，分析其精英化技术路线导致的问题；第四部分论述新型技术路线的理论价值和现实可能性，同时针对实践中出现的新型技术萌芽，揭示其政策意义。
二、技术路线可选择性与国家的责任
（一）技术路线可选择性的理论内涵
针对技术进步，始终有乐观和悲观的不同态度。但是，这两种截然对立的态度中潜藏着某种共同的盲点，未能得到辨识：无论乐观或是悲观，都有可能只是从技术外部看待技术，未能打开技术进步这个“黑匣子”，从而陷入“技术决定论”。12
1. 技术路线的多样可能性
打开技术进步的“黑匣子”能够发现，某个既定环境中不止一种技术方案存在，不同的技术路线下可以实现投入要素（如劳动和资本）之间配合比例的不同调整。西方分析马克思主义代表学者乔恩·埃尔斯特（Jon Elster）曾批评所谓生产过程理论的学者，指出他们错误认为既定环境中只有一种可行的技术路线，决定着生产要素不变的配合比例。13根据这些学者的分析，马克思对技术也是一种决定主义立场，当他认识到机器是资本家剥削工人的工具时，能提供的应对措施就只有彻底改变生产关系这种毕其功于一役的手段了：工人阶级占有生产资料，实现社会化生产。14但是，埃尔斯特指出，并存着多种技术实现方案，可以建立多种不同的生产要素之间的关系。例如，在电解水生产氮肥的过程中，生产者可以选择更多资本（电解室）和更少能源（电力）的要素组合方案，也可以选择更少资本和更多能源的要素组合方案，在不同的方案下，劳动与资本的相互关系是不同的。15此处不拟评论埃尔斯特对生产过程理论的批评本身是否正确，仅强调其揭示出的技术路线多样性，这拓宽了看待技术进步的视域以及实施公共政策的空间。也就是说，能够利用政策工具，在维持一定技术水平时产出目标不变的前提下，改变技术方案从而改变生产要素投入的配合比例，相应调整劳动者在生产过程中的相对地位。16
2. 技术发展过程即社会过程
打开技术进步的“黑匣子”，要求从影响技术发展方向的各种社会因素的角度去看待技术进步，而不是把技术进步仅仅视为科学技术原理应用的既定结果。正如麻省理工学院技术史学家戴维·诺布尔（David F. Noble）分析的：“技术发展过程本质上是一种社会过程，而这种社会过程很大程度上隐含着不确定性和自由。在能源和物质的现实约束条件之上，还存在着一个领域，其中人类的思想和行动具有决定性。在那里，技术并非必要条件。它仅仅存在于人们从中做出选择的可能范围之内。”17诺布尔关于自动化技术发展史的研究指出，美国20世纪70年代前后存在着两种不同的自动化技术路线，相应预示着两种不同的社会政治后果。一种是记录熟练机械工的动作，根据记录向机器发出指令，并且在应用中不断予以调整的“记录-回放”（record-playback）方法；另一种是工程师事先编制程序，对生产过程予以控制的“编程-控制”（program-control）方法。前一种方法对熟练劳动力的依赖更大，更能与实践中的劳动生产过程相结合，后一种方法则满足管理层、科技界控制技术偏差和监管生产过程的需要，也更脱离实践中的劳动生产过程。自动化技术路线的社会选择结果，反映的是各种社会力量的对比关系：由于军方对标准化、大批量产出的要求主导了整个市场需求，脱离了劳动生产过程，从而使更有利于管理层控制误差和管理工人的技术路线成为主流。18
上述两个要点共同构成了“技术路线可选择性”的核心内容。这一认识反对技术决定论思维，揭示出在所谓技术进步、技术变革、技术统治的表现下其实隐藏着复杂的社会力量对比关系和不平衡的权力分配结构。技术进步不是科学技术原理应用的自然而然的结果，人类主观能动性可以对技术发展方向产生影响；而要发展有利于多数普通人的技术，需要的是对占优势地位的技术精英和商业精英形成制衡。在现代性条件下，国家要承担调整技术发展方向的政治责任，应当以构建富有创造力和包容性的经济社会发展模式为目标，形成其关于技术发明及应用前景的政治哲学。
（二）国家的技术路线选择责任
历史上，有很多国家成功引导技术路线发展的案例。英国在18世纪发明一系列节省劳动力和提高能源利用效率的新技术，使得英国工业生产力突飞猛进。然而，英国的技术路线并不适合欧洲大陆国家。例如法国，具有劳动力密集、分散化乡村工业发达等特征，而且煤矿开采成本极其高昂，不适合广泛采用英国的新发明。法国政府在18世纪末期短暂推广了珍妮纺纱机等英国新技术之后，就转而通过设定补贴等机制来支持本国企业探索新的技术路线。在19世纪初期，法国人约瑟夫-梅瑞·雅卡尔（Joseph-Marie Jacquard）发明了雅卡尔纺纱机，适合分散化生产方式，同时，通过记录熟练纺纱工动作的打孔纸带而形成的程序控制，也能实现一定程度的批量化标准产出。19在雅卡尔纺纱机问世之后，法国城乡多数中小型棉纺业企业和家庭作坊很快使用了这项新发明。当时的法国皇帝拿破仑·波拿巴（Napoléon Bonaparte）在1805年参观了雅卡尔纺纱机的生产流程，给予新机器极大的支持。据统计，其时法国全境大约只有一千架左右的珍妮纺纱机（不到英国保有量的5%），用于一些大城市里的大工业生产。法国的棉纺织业机械化主要是通过应用本国的技术发明而实现的。20年鉴学派史学大师费尔南·布罗代尔（Fernand Braudel）后来指出，适宜本地特征的技术发明以及对输入技术的相应调整维持了法国较为包容的经济社会发展：作为工业上层建筑的大工业与分散在全国各地乡村，长期占多数的小工业得到同步发展（当时法国经济学家称为“双重进步”），多数劳动力在活跃的城乡小规模企业中工作，并有较大的自己开办企业的机会。21
《资本论》第一卷、《英国工人阶级状况》等经典著作已经揭示，英国工业化早期付出了沉重的社会代价：其一是小农和小工业生产方式在大工业迅猛发展的逼迫下没有生存空间，大批失地农民和破产小经营者，不得不进入大工厂成为流水线上的工人；其二是工人群体在使用了大机器的资本家面前没有谈判能力，产业工人被视为机器的“附庸”。英国道路没有成为后来的世界经济大国的效仿对象，如美国，在19世纪中后期职业工会与雇主激烈冲突后取得暂时的和解，联邦政府以支持企业家主导技术发展方向为条件，换取企业界对技能工人高工资和高福利政策的让步（20世纪30年代末通过退休金制度，是工会运动取得的最重要成果22），到20世纪后期逐步建立起基于自由劳动市场、自由技术转让制度和风险投资系统的，以颠覆既有技术路线为特征的科技创新模式；又如德国在工业化早期积极推动手工业部门的组织化变革，并且赋予它们技能资格认证的专有权，形成了稳定的企业内部技能培训体系和企业间关系网络，到20世纪下半叶发展出有利于改进和巩固既有技术路线的科技创新模式。23总之，历史经验表明，要独立自主发展，核心举措必须是在适当时机上通过增强国家的技术路线选择能力，创建与本国政治经济体制、市场结构、劳动力构成以及文化传统相适应的技术发展路径。
世事变迁，在当今世界，美国的发展样式和技术路线已被许多发展中国家奉为圭臬。但是，美国主导的技术路线是否能保证可持续的经济增长和平等的财富分配？答案当然是否定的。本文第三部分的简要梳理，揭示兴起于美国的信息技术革命潜藏的问题。世界目前处于激烈剧变之中，而我国处在构建新发展格局的关键时期，冷静思考什么是最适合自己的技术发展路线，于我们而言责无旁贷。
中国面临实现劳动收入持续增长与做大做强先进制造，提升工业竞争力的双重政策需求。我们所采取的技术路线，如果是一味追求向前沿创新产业转型，并且在工业企业中倡导以自动化为核心取向（形成机器换人、少人化和无人化的技术革新），则与我们的产业生态和劳动力结构不相符合。此外，近年在国家层面提出“大国工匠”的制造业强国战略，然而政策实施主要针对的是大型企业对特殊技能人才和高质量岗位的需求，对于占人口多数的普通劳动者以及其他社会大众的发展愿望，应当配备怎样的技能培训和资源支持，各个部门还关注不够。24这些复杂的现实问题，都需要得到妥善考虑。无论如何，目前有必要着手一项基础性研究工作，即在当前发展数字技术、壮大数字经济作为国家战略的紧要关口，反思兴起于美国的信息技术革命，为国家明确选择有利于数字时代人人参与发展的技术路线确立基本共识。
三、信息技术革命的精英化技术路线
从技术路线可选择性的视角反思当前的信息技术发展，不是简单地以决定论思维指责技术与资本、权力合谋侵蚀公共性。如何使技术进步服从普通人的发展需求（技术发展的“大众路线”），才是值得讨论的问题。兴起于美国的信息技术革命践行的是精英化技术路线，导致其创新性理念和创造性潜能无法在更广泛的行业和各种类型企业中扩散，难以帮助广大劳动人群和其他普通人扩大就业或创业机会。
（一）从“数字化转型难”说起
在当前，虽然数字产品的高普及度，让人们产生信息技术革命已深入生活各个领域的错觉，但是使用数字产品，并不等于能参与数字经济发展。一家媒体主持的报告指出：“根据第四次全国经济普查的数据显示，我国2000多家中小型企业中，89%的企业处于数字化转型探索阶段，仅在设计、生产、物流、销售、服务等核心环节进行了数字化探索；8%的企业处于数字化转型践行阶段，对核心装备和业务数据进行数字化改造；仅有3%的中小企业处于数字化转型深度应用阶段。”25制造业等实体经济企业无法深度应用数字技术（如仅在办公室管理流程等领域使用了电脑），重要原因在于目前主流的数字技术发展存在精英化的取向，使得这些企业的具体需求难以获得考虑。
兴起于美国的信息通信技术产业已经逐步与美国经济社会发展的需求相割裂。造成这种割裂的原因很复杂，26我们仅从信息产业部门的基本工作状态，简略了解这一状况：微型计算机在20世纪70年代末出现，独立软件供应商成为最大的市场供给方，大约在1982年之后，个人计算机（以及之后移动互联）的发明和普及更刺激软件业爆炸式增长，“软件定义一切”“软件吞噬世界”，成为信息通信技术部门最常规的工作方式及理想；而软件开发人员大多来自原有的计算机中心，或者是直接从大学出来的学生，不了解其他行业劳动群众的经验以及其他企业的发展需求，也无须深入生产流程和工作现场，就能完成其工作任务。27博伊科斯将这种割裂状况视为对“民主”生活形态的损害：传统技术条件下公司的创新，需要掌握有关现有生产流程适当知识的有经验的机械师和工程师在工场里反复试错，由此在技术革新过程中会在一定程度上尊重一线工人的意见；而在信息技术条件下，顶尖的物理学家、数学家和软件工程师等组成的团体，在远离工场的研究室里就能规定好技术创新的发展方向。28
这种脱离生产劳动和经营实践的工作方式和工作理念，使得计算机和互联网等信息技术于20世纪60年代后期在美国开始普及时，就激起了大量的质疑声：信息技术引发的革新仅集中在娱乐、信息和通信领域，却不能改变更多领域的既有生产和生活方式。29如本文以下论述的，信息通信技术产业技术路线的精英化取向，最显著的体现正是其对于制造业等传统实体经济没有直接、即刻的帮助。虽然处于持续衰败中，但是制造业等传统经济部门产值在2003年仍占美国国内生产总值（GDP）的三分之二以上，到2019年，美国制造业产值达2.34万亿美元，GDP占比为10.9%，而信息通信产业在美国GDP中的占比，从2000年至2018年大约仅上升了1%，2018年产值约为1.72万亿美元，占GDP的比重为8.3%。30然而在信息技术等新兴经济产业迅猛发展的压倒性话语下，制造业等传统产业的发展和创新需求没有得到应有的关注。我国目前出现的针对实体产业中小微企业“数字化转型难”问题的研判，极有陷入美国“信息技术革命悖论”31的危险，需要引起高度警惕：未能引领经济社会深度变革的数字技术，占据了政策和舆论话语的核心位置，更多的资源投入和制度保障，反过来又使信息技术革命更加精英化，更加自说自话。
（二）信息技术精英化路线与生产率悖论
美国联邦政府推动信息技术革命的目的，在于生产新一代产品，而不是提升制造业的竞争力，因此从一开始就没有考虑制造业实体产业劳动人群实践经验的需求。32出于二战后与苏联科技竞争的需要，美国催生国防部机构领导的信息技术革命，如在苏联1957年发射人类第一颗人造卫星后，美国成立国防高级研究计划署，资助各个大学和科研机构的科学家自由地从事科学研究和成果转化，还出资设立计算机科学部，为初创企业提供早期研究支持，推动半导体研究和人机互动研究，促成因特网的早期研发。33在大力推动信息产业蓬勃兴起的同时，由于过于乐观地认为科技创新的收益可以补偿制造业实体产业发展停滞或转移到海外的损失，美国的产业政策从20世纪70年代中期开始偏重支持不能大规模扩大就业的高新科技和信息技术产业，如麻省理工学院两位产业政策专家指出：“美国目前不关心显著增加就业的部门的创新。”34
信息技术革命并未给制造业等实体产业带来激励作用。1987年，该年度诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛（Robert M. Solow）提出一个著名的“生产率悖论”，质疑当时方兴未艾的信息技术产业，“计算机随处可见，除了在生产率统计数据里”。35美国之后几十年的生产率数据变化同样证实了索洛的意见，即伴随着全球顶尖水准的信息技术研发的高速发展，美国整个国家制造业实体产业的生产率增速却显著下降：2004年至2014年，美国全要素生产率年均增长率为0.4%，是1890年之后的历史最低值；2005年至2016年，美国总劳动生产率年均增长1.3%，不到此前十年（1995年至2004年）年均增长率2.8%的一半。美国劳动统计局的一项数据更能直接显示信息技术至少对制造业实体产业提高生产率帮助不大：1989年至2000年间美国制造业生产率年均增长达4.1%，而在2007年至2014年，吸收了信息技术革命收益的制造业生产率则下降到年均增长1.7%。36
一位计算机研究者在2000年美国互联网经济泡沫崩溃时，指责联邦政策缺少对工人及其技能的调整：“过去几十年来，在基础设施上所做的巨大投资教会我们如何快速转移资金、物理实体、信息和日益增加的工作，但我们无法以同样的速度来部署工人及其技能。”37然而产业政策专家更尖锐地指出，不同行业及其各个类型的企业都有其相对独特、运行良好的技术方案、商业模式和人力资本结构，要求彻底改变这些运行良好的独特性去适应目前的信息技术，是不可能实现的。38而经济学家罗伯特·戈登（Robert J. Gordon）指出：“在过去10年，计算机硬件、软件和业务方法僵化为一套缓慢变化的惯例。”39综合这些批评意见，可以得出一个亟须反思的教训：以精英化技术路线为主导的信息技术革命，脱离了实体产业生产实践，在面对进入21世纪美国本土制造业产业显现的难以挽回的衰败颓势时，提供不了太多正面帮助。40
（三）精英化技术路线存在的问题
应该马上指出，批评当前信息通信产业的精英化技术路线，并不是否定新技术革命所蕴藏的创新性理念和潜力。精英化技术路线并非不能带来创新理念和创造能力，更准确的状况，或许可以用哈佛大学法学院教授罗伯托·M·昂格尔（Roberto M. Unger）的术语来刻画，即当前高速发展的数字化、智能化新技术是一种“孤岛式先锋主义”（insular vanguardism）41：一方面，各类数字技术提供了如低成本共享资源和信息、集中大众智慧以及打破常规劳动分工模式等承诺，在理念上展现出极具先锋引领力的前景；另一方面，又由于脱离劳动生产经验和制造业企业具体需求，因此无法在实践中实现广泛的创新扩散。42
就结果来讲，信息技术革命的精英化路线，使得新技术蕴含的创新和创造潜能仅局限在少数前沿产业及少数前沿企业，在经济社会发展中形成目前普遍批评的赢家通吃效应。麦肯锡全球研究所在其2015年发布的一份报告中，引用实证研究证实：“数字化使得竞争更加激烈、更加迅速，并日益形成了一个赢家通吃的企业环境。自2000年以来，北美公司资本回报率的平均方差比1965年至1980年的普遍水平高出60%以上。不仅利润在增长，在一些数字化程度最高的行业中，领先企业的利润也比以往任何时候都要大。最大的竞争转变之一是占主导地位的数字平台的崛起，无论是电子商务市场、操作系统还是社交媒体网络。”43
总之，在精英化技术路线下，广大劳动者和普通大众的生产和生活实践中的知识积累（包括中小企业经营和生产过程中积累的问题和经验），得不到提炼、助长和发展的机会；而难以与更广泛的生产、生活场景相融合的数字技术，其创造和应用更有加速财富不平等分配、损害劳动者和中小企业就业创业热情的趋势，导致严重的发展不平衡，极化社会分裂。应该说，我国通过改革开放的伟大实验，在现有的全球化发展模式和技术路线下，实现了经济增长奇迹。44但是，在全球发展环境激变和新冠疫情突如其来爆发之后，发展条件已经出现变化，我国的发展战略从出口导向为主，转向“双循环”战略，以内需为出发点和落脚点。在新形势下，我们迫切需要创新数字技术发展路径，改变精英化技术路线，以更有利于在广泛的经济领域生长和扩散的新型技术，增强包括广大劳动者在内的普通人和不同产业的各类企业的发展能力。
四、促进自主参与发展的数字技术新路线
针对新一代信息通信技术，如何创造不同于精英化取向的技术路线？由于新一代信息通信技术尚处于急速发展的阶段，各种社会力量的复杂影响还没有使其完全定型，我们的讨论需要从理论辨析开始，并以此对实践中的新技术路线探索加以分析和推荐，而将更具体领域的制度变革和政策变革建议留待日后讨论。
（一）关于新型技术路线的理念认识
让我们首先以人工智能（AI）为例，在理念上明确相关认识。人工智能的技术发展，在近年已从显性编程进步到机器学习方法（一种可使计算机和算法从海量数据中学习、预测和执行任务的统计技术）和“深度学习”方法（使用如神经网络等多层程序来改进机器学习、统计推理和优化的算法），人工智能替代人从事具有重复性、可计算性的工作的能力达到史无前例的高度。45精英化取向的技术路线，延续“软件定义一切”的工作方式和理想，实质是对技术与人之间的关系的扭曲：一套外在的、抽象的标准可以指导人类生产和生活的方方面面。要探索新型的人工智能技术路线的可能性，需要以尊重人相对于人工智能等技术手段的主体地位为前提。
昂格尔基于自然哲学研究成果提出，机器可以帮助人类从事具有重复性、可计算性的工作，在这些方面能够提高工作的精度和强度，但无法从根本上取代人。这是因为，人的心智（mind）所具有的想象力的功能，是任何机器都无法替代的：“想象力的标志是它的否定能力（negative capability）：心智的那种使自己远离现象或者事物状态，然后将其归入一系列变革性变化之下的能力；抛开固有的方法和挑战当下的前提，以便更好地看到之前看不到的东西，然后回过头发掘新方法和设定新前提，以理解此前无法产生的意义。想象力无关乎天赋（facility），与视野（vision）相关。机器甚至在理论上都无法有这种越界性和有远见的力量。它是一种植根于我们人性最根本属性的力量：我们对我们之为‘存在’的所有限定性的超越，我们不可能被局限在我们所构建和栖居的理念和社会世界之中。”46忽略心智的想象力维度的功能，是对于人的主观能动性的否定，是对人的全面发展前景的压抑。例如在机械化大工业时代，虽然古典发展经济学已经认识到“教育”作为经济增长的基础作用，然而被视为机器“附庸”的工人在社会生活中实际不必期待受过“教育”，有“遵守纪律的习性，基本的识字和计算能力，灵敏度，以及特别是手眼协调度”就足够了。47从昂格尔的这个认识出发，正确的技术路线只能是：机器是帮助人增强其拓展和实现想象力的能力的工具。应该指出，人的想象力本身是难以准确定义的，其边界和潜能不可能被事先确定，因此任何辅助想象力拓展的技术工具的开发，都应服从人在具体情境下的发展需求，在解决具体发展环境中的问题的过程中，拓宽想象力的边界。这是不同于精英路线的“大众路线”的基本要求：科技创新和技术发明要为具体的人的全面发展提供切实帮助。
著名经济学家达伦·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）近年集中研究人工智能与劳动力的关系问题，48他建立在实证研究之上的反思，为我们更好地理解上述理念认识提供了具体化的示例。阿西莫格鲁提出了对主流人工智能技术路线的批评：目前主流的人工智能技术路线是以自动化方向发展为主，倾向于让相对于劳动力而言更廉价的资本（凝聚成机器）取代一系列原来由人力完成的工作，但是外在于劳动生产实践的自动化人工智能，又没有显著地提高生产率来增加对劳动力的需求，由此可能对收入不平等和社会凝聚力产生灾难性的后果。49基于技术路线可选择性的视角，阿西莫格鲁指出了“正确的人工智能类型”的可能性：“由于人工智能不只是一组具有特定的、预先确定的应用和功能的狭窄技术，而是一个技术平台，它可以部署在自动化之外的更多领域；它可以用来重组生产过程，为劳动力创造许多新的、高生产率的任务。如果这种‘恢复型人工智能’（reinstating AI）是可能的，那么就生产率的提高和劳动力需求的增加（这不仅将创造更具包容性的增长，还将避免失业和工资下降所引发的社会问题）而言，社会将有巨大的潜在收益。”50
阿西莫格鲁设想了几个新型人工智能技术方案。例如，在教育领域，通过人工智能收集学生在学习中遇到困难时具体反应的数据，为实施个性化教育提供信息辅助；在医疗保健领域，通过人工智能收集和分析医患的信息，增强医护人员和其他技术人员的工作能力；在扩增现实感（augmented reality）方面，通过采用人机协同技术，使用交互界面来增加人类感知、监控和控制对象的能力，帮助工人执行高精度的生产和集成设计任务。这几个方案符合非精英化技术路线的要求：人工智能不以取代教师、医务人员和工人为目标，而是帮助后者更精确地收集和分析信息，为提升后者更具创造性地从事专业工作的能力而实施辅助。阿西莫格鲁为我们推进数字技术新型技术路线从理念认识到现实落地，提供了有益的启发。
（二）数字技术实现路线的变革范例
改变既有的数字技术实现路线是否可能？这里可以举出一个获得一定成功的案例，以说明基于制造业实体产业的一线生产需求而改变数字技术实现路线，是具有可能性的。
造纸、食品、建材等传统流程工业在发展过程中，普遍遭遇严峻的制约性问题。第一，生产过程多依赖人工经验操作控制，而一线熟练工（“老师傅”）的经验难以得到有效提炼和系统整理，随着熟练工的老去（年轻人日益不愿进入工厂），许多行业面临难以传承的问题；第二，行业基本特点是，生产原料为自然资源，但又需要去生产标准化、性能均一的产品，因此，基于人工经验操作，很难保证原料的有效组分，经常造成过度的原料浪费和能源消耗；第三，企业一旦达到了一定的规模，则多条生产线和多生产要素协同的复杂程度，就会超出人的驾驭能力，此时还依赖熟练工来运作，会导致生产效率偏低。在这里，我们看到，新一代信息通信技术所承诺的那些理念，如低成本共享资源和信息、集中大众智慧以及打破常规劳动分工模式等，能够应对这些传统流程工业的发展痛点。但是，现有的数字技术并不能提供这样的有效方案，因为传统流程工业的非标准化、不可计算性生产工艺特征，无法满足精英主义技术路线下的工作要求——远离一线生产现场的软件工程师不懂工艺，既有的数字技术融入不了生产现场。
一家由造纸专业技术人员组建的科技公司基于其对传统工艺的了解，努力突破了技术壁垒，将工业互联网和人工智能技术分拆，嵌入这些传统流程工业的生产工艺关键环节中，为流程型制造业提供数智化转型的软硬件产品和数据服务。例如，对一家造纸企业，该科技公司在若干生产环节中嵌入人工智能技术，实现人机料法环测的全面质量管理；通过与熟练工反复磨合，基于其经验设置工艺参数，建立了工业大数据分析平台，稳定住工艺流程，同时通过质量的实时预测与预警，帮助分析与快速定位，动态调整原料的有效组分；根据工艺特征，在关键点设置一系列数据分析方法和工具，发现节能改善点，实现制浆与纸机的整体用能优化。我们看见，在这一系列方案中，人工智能、大数据等数字技术并没有取代熟练工，而是基于熟练工的经验予以改造，最终达到辅助提升人力的效果。
本文无意将这个个案描述为具有普遍示范效力。但无论如何，既有的数字技术并不像它们的鼓吹者所说的那样，能够轻易改造传统制造业。现有数字技术“能优化流程，却无法改变工艺”，是制造业的共识。51我们指出“技术路线的可选择性”，就是不再将数字技术视为稳定、普适的技术工具，不再认可数字技术精英拥有远离生产现场指挥生产变革的特权，而是要求从制造工艺、一线熟练工的经验出发去分解、分拆、创新这些数字技术，使之服务于真实的生产过程本身。这种探索经验的推广，有可能创造出一些新型的数字技术产品和应用方式。
（三） 公共政策的可能方向
在共同富裕战略下，中国需要根据其面临的复杂发展问题，充分调动资本和专业等多项资源，更加有力地鼓励有利于构建包容性经济增长模式的技术成果，为增强普通人创业就业能力和各个产业中小微企业发展能力服务。《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》将“数字产业化”和“产业数字化”两项重要措施并举，清晰展现了推进数字技术与实体产业融合的政策思路。近期已有一系列政策措施出台，如工业和信息化部等五部门联合制定《关于推动轻工业高质量发展的指导意见》，要求实施数字化助力现代轻工产业体系建设。
当前，可以考虑拓展上文介绍的“更懂工艺”的科技公司等案例经验，设置一些创新性机制，逐步改变技术发展的制度环境，引领技术路线调整。譬如，面向制造业实体企业设立技术研发平台，激励数字技术人才深入制造业一线，与一线熟练工人协作，开发能与多种制造技术深度融合的新型数字技术，推动形成新发展模式，为中小微企业成长创造路径；设立数字技术创新公共基金，推动数字技术研发和数字产品创造紧密围绕普通人的劳动生产和日常生活的具体需求及知识积累而展开。
需要强调，倡导新型的技术路线，对劳动者同样有技能提升的要求，同样会使企业面临激烈的竞争，因此也将出现振荡和颠覆。然而可以在技术进步的每一个环节，通过增强劳动者群体和中小微企业的自主参与能力，而避免过于激烈的破坏性变化。可以针对可能出现的震荡和颠覆，预先设置必要的创新性及保护性制度和政策，为提升劳动者技能及企业运营水平，提高多数人防御风险的能力提供帮助，如支持个体和家庭获得“能胜任一个宽泛而变动着的职位范围的一般性技能”，为普通社会大众提供更多的培育能力的服务等。52但不管怎样，我们倡导大众化的新型技术路线，就是支持更贴近多数普通人日常生产劳动经验和实际发展需求的技术发明和创新，故此更需要公共政策鼓励提供为普通人赋能的新技术产品。
五、结语
精英化技术路线最大的问题不在于其无力提供创新理念和创造潜能，而在于其脱离社会大众：不顾普通社会大众的劳动生产实践和日常发展需求，从而使创新理念和创造潜能在很大程度上局限于少数前沿产业和前沿企业，成为恶化财富分配状况、扩大社会分裂的要素。大众化技术路线的倡议，强调的是通过调整技术发展方向，使技术进步围绕广大劳动者的发展需求和知识积累而展开，切实为多数普通人服务。今天面对新一代信息通信技术的迅猛发展，有必要重提蒲鲁东曾经的敏锐见解：科学和技术不能仅被视为一种专业和行业，而应“被当成一种教育应该培养每一个人具有的能力”。53相较于工业革命及自动化时期激发福特主义大批量生产方式的各类技术，信息通信技术具有更容易为普通劳动者获取和利用的潜能，因此有更强的推进参与式发展、灵活生产方式的优势。但是，技术精英和资本精英共同主导的发展路线，导致多数劳动者和许多实体产业日常积累的知识被排除在技术创新方案之外，新技术给予的先锋主义承诺难以在更大范围内扩散。这种状况不可能保障包容性增长的发展前景。
本文的分析尝试说明，国家可以在发展过程中选择不同的技术路线，确保技术进步不脱离占人口多数的普通人的需求。我们在新的形势下发展壮大数字经济，需要明确以增强不同行业和各类企业发展能力为首要原则来思考数字技术研发和应用，防止未加反思地以精英化技术路线去推动数字经济发展，破坏产业生态并且造成大规模失业。只有推动更多的信息技术革命成果真正围绕多数普通人的生活和生产实际而产生，才能使数字技术服务于而不是阻碍构建“人人参与的发展环境”。
*本文是国家社会科学基金项目“数字时代推进包容性增长的国家赋能理论及治理创新研究”（项目编号：20BZZ032）及中央高校科研项目资助的阶段性成果。作者感谢崔之元教授的长期指导，本文也得益于与张翔、成福蕊、孙占卿、王东宾、贾开、杨涛等友人的多次讨论。
【注释】
①《习近平主持召开中央财经委员会第十次会议》，中国政府网，https://www.gov.cn/xinwen/2021-08/17/content_5631780.htm。
②习近平：《扎实推动共同富裕》，载《求是》2021年第20期。
③本文不严格区分信息技术（information technologies）、通信技术（communication technologies）以及数字技术（digital technologies）等不同表述，它们指代的都是移动互联网、大数据、区块链、人工智能、物联网等新一代信息通信技术。
④Branko Milanovic, Global Inequality: A New Approach for the Age of Globalization, Cambridge, Massachusetts and London: The Belknap Press of Harvard University, 2016; Branko Milanovic, Capitalism, Alone: The Future of the System That Rules the World, Cambridge, Massachusetts and London: The Belknap Press of Harvard University, 2019; Thomas Piketty，Capital and Ideology, Cambridge,Massachusetts and London: The Belknap Press of Harvard University, 2020.
⑤［美］劳拉·泰森、迈克尔·斯宾塞：《技术对收入与财富不平等的影响》，载［美］希瑟·布西、布拉德福德·德龙、马歇尔·斯坦鲍姆（编著）：《皮凯蒂之后：不平等研究的新议程》，余江、高德胜译，北京：中信出版集团2022年版，第179页。
⑥Robert William Fogel, The Fourth Great Awakening and The Future of Egalitarianism，Chicago：University of Chicago Press, 2002.
⑦Carles Boix, Democratic Capitalism at the Crossroads: Technological Change and the Future of Politics, Princeton and Oxford: Princeton University Press, 2019.
⑧例如，邱泽奇等：《从数字鸿沟到红利差异——互联网资本的视角》，载《中国社会科学》2016年第10期。
⑨Carl Benedikt Frey, The Technology Trap: Capital, Labor, and Power in the Age of Automation, Princeton & Oxford: Princeton University Press, 2019, p. 343.
⑩本文试图延续蒲鲁东关于机器的认识：机器既是劳动分工的产物，又是劳动分工的对立物，应当也有可能使机器成为“人类自由的象征”。参见［法］蒲鲁东：《贫困的哲学》上卷，余叔通、王雪华译，北京：商务印书馆2010年版，第164—177页。
11习近平：《不断做强做优做大我国数字经济》，载《求是》2022年第2期。
12蒋余浩：《如何避免新技术的“孤岛式先锋主义”陷阱？》，载《清华管理评论》2022年第6期。
13Jon Elster, Explaining Technical Change: A Case Study in the Philosophy of Science, Cambridge University Press, 1983, p. 163.
14关于现代政治理论中技术决定论倾向的批评，参见William Lazonick, Competitive Advantage on the Shop Floor, Cambridge: Harvard University Press, 1990。
15Jon Elster, Explaining Technical Change: A Case Study in the Philosophy of Science, p. 94.
16经济学家已经认识到，技能偏向型与劳动节约型技术变革替代人工完成了蓝领和白领的常规工作任务，是美国普通劳动力实际工资水平停滞，非大学教育水平劳动力出现实际收入下降，工会渗透率和谈判能力下滑等现象的重要原因。［美］劳拉·泰森、迈克尔·斯宾塞：《技术对收入与财富不平等的影响》，载［美］希瑟·布西、布拉德福德·德龙、马歇尔·斯坦鲍姆（编著）：《皮凯蒂之后：不平等研究的新议程》，第170页。
17［美］戴维·F·诺布尔：《生产力：工业自动化的社会史》，李风华译，北京：中国人民大学出版社2007年版，序言第4页。
18［美］戴维·F·诺布尔：《生产力：工业自动化的社会史》，第100页。
19雅卡尔纺纱机是一种在打孔纸带上记录熟练纺纱工操作动作，然后以纸带控制机器运作的机械技术，它既依赖熟练技术工又能提升新技工的操作能力。
20［英］罗伯特·艾伦：《近代英国工业革命揭秘：放眼全球的深度透视》，毛立坤译，杭州：浙江大学出版社2012年版。棉纺织业领域技术发明和应用的情况，参见该书第279—334页。
21［法］费尔南·布罗代尔：《法兰西的特性：人与物（下）》，顾良、张泽乾译，北京：商务印书馆1997年版，第249—265页。
221935年罗斯福总统推出的《社会保障法》以及后面的一系列与强制退休制度相关的补偿措施，共同构成了当时的退休金制度。Peter F. Drucker, The Unseen Revolution: How Pension Fund Socialism Came To America, London: William Heinemann Ltd, 1976。
23关于资本主义世界各主要国家的制度演化史和技术创新史，已形成两类相互重叠但各有侧重的重要文献。一类被称为“资本主义多样性”，侧重揭示各国制度的差异性，经典著作是Peter A. Hall and David Soskice, Varieties of Capitalism: The Institutional Foundations of Comparative Advantage, Oxford University Press, 2001；一类被称为“技能政治学”，侧重研究劳动在各国生产过程中的相对地位，如Harry Braverman, Labor and Monopoly Capital: The Degradation of Work in the Twentieth Century, New York and London: Monthly Review Press, 1974; Michael Burawoy, The Politics of Production: Factory Regimes Under Capitalism and Socialism, London: Verso, 1985; Kathleen Thelen, How Institutions Evolve: The Political Economy of Skills in Germany, Britain, the United States, and Japan, New York: Cambridge University Press, 2004。
24封凯栋、李君然：《技能的政治经济学：三组关键命题》，载《北大政治学评论》第4辑，北京：商务印书馆2018年版，第198—200页。
25《工业互联网浅谈：破解中小企业数字化转型难，关键在于补齐人才缺失短板》，中华网，https://tech.china.com/article/20210918/092021_879389.html。
26从不同层面分析信息技术革命精英化取向的缘由，参见William Lazonick, Sustainable Prosperity in the New Economy? Business Organization and High-Tech Employment in the United States, Michigan: W. E. Upjohn Institute for Employment Research, 2009; Paolo Bory, The Internet Myth: From the Internet Imaginary to Network Ideologies, London: University of Westminster Press, 2020；批判当前欧美法律制度体系对信息技术精英化路线的保护，参见Amy Kapczynski, “The Law of Informational Capitalism,” The Yale Law Journal, Vol. 129, No. 5 （2020）。
27［美］阿尔弗雷德·D·钱德勒、詹姆斯·W·科塔达（编）：《信息改变了美国：驱动国家转型的力量》，万岩、邱艳娟译，上海远东出版社2011年版，第290—291页；［美］玛格丽特·奥马拉：《硅谷密码：科技创新如何重塑美国》，谢旎劼译，北京：中信出版集团2022年版，第407—420页。
28Carles Boix, Democratic Capitalism at the Crossroads: Technological Change and the Future of Politics, pp. 177-215.
29［美］罗伯特·戈登：《美国增长的起落》，张林山等译，北京：中信出版集团2018年版，第552—560页。
30韩文艳、熊永兰、张志强：《美国信息通信产业近20年发展态势分析及启示》，载《世界科技研究与发展》2021年第2期；国信证券：《挖掘美国制造业数据》，东方财富网，https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202101061447750845
_1.pdf。
31Francesco D. Sandulli, “Solving the Paradoxes of the Information Technology Revolution: Productivity and Inequality,” https://www.irma-international.org/viewtitle/38330/?isxn=9781605666990.
32［美］威廉姆·邦维利安、彼得·辛格：《先进制造：美国的新创新政策》，沈开艳等译，上海社会科学院出版社2019年版，第46页。
33［英］玛丽安娜·马祖卡托：《创新型政府：构建公共与私人部门共生共赢关系》，李磊、束东新、程单剑译，北京：中信出版集团2019年版，第90—101页；关于互联网发展历史，参见Janet Abbate, Inventing the Internet, Cambridge, Mass.: MIT Press, 1999。
34［美］威廉姆·邦维利安、彼得·辛格：《先进制造：美国的新创新政策》，第315页。
35Robert Solow, “We’d Better Watch out,” New York Times Book Review, July 12, 1987.
36［美］罗伯特·戈登：《美国增长的起落》，第550—551页；［美］威廉姆·邦维利安、彼得·辛格：《先进制造：美国的新创新政策》，第74—75页。相关数据梳理，参见蒋余浩：《如何避免新技术的“孤岛式先锋主义”陷阱？》。
37［美］布鲁斯·艾布拉姆森：《数字凤凰：信息经济为什么能欲火重生》，赵培、郑晓平译，上海远东出版社2008年版，第253页。
38［美］威廉姆·邦维利安、彼得·辛格：《先进制造：美国的新创新政策》，第4—5页。
39［美］罗伯特·戈登：《美国增长的起落》，第558页。
40Susan N. Houseman, “Understanding the Decline of U.S. Manufacturing Employment,” Upjohn Institute Working Paper 18-287, https://research.upjohn.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1305&context=up_workingpapers; Robert D. Atkinson, “Who Lost Lucent?: The Decline of America’ s Telecom Equipment Industry,” Vol. 4, No. 3 (2020).
41Roberto M. Unger, The Knowledge Economy, London and New York：Verso，2019，p. 1.
42主流经济分析对于这个问题的忽略，参见Roberto M. Unger, “The Knowledge Economy: A Critique of the Dominant View,” American Affair, Vol. 4, No. 3 (2020)。
43James Manyika, et al., “Digital America: A Tale of the Haves and Have-mores,” December 1,2015,https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/digital-america-a-tale-of-the-haves-and-have-mores.
44其中的复杂状况，参见邢予青：《中国出口之谜：解码“全球价值链”》，北京：生活·读书·新知三联书店2022年版。
45蒋余浩：《如何避免新技术的“孤岛式先锋主义”陷阱？》。
46Roberto M. Unger, The Knowledge Economy, pp. 43-44.
47Roberto M. Unger, The Knowledge Economy, p. 40.
48Daron Acemoglu and Pascual Restrepo, “Robots and Jobs：Evidence from US Labor Markets,” https://conference.nber.org/confer/2017/PRs17/Acemoglu_Restrepo.pdf.
49Daron Acemoglu and Pascual Restrepo, “The Wrong Kind of AI? Artificial Intelligence and The Future of Labor Demand,” NBER Working Paper Series, http://www.nber.org/papers/w25682；有关阿西莫格鲁思考的理论和实践意义，参见蒋余浩：《如何避免新技术的“孤岛式先锋主义”陷阱？》。
50Daron Acemoglu and Pascual Restrepo, “The Wrong Kind of AI? Artificial Intelligence and The Future of Labor Demand”.
51这是笔者2021年8月在广州市黄埔区一家智能制造企业调研时，该公司副总裁的精辟总结。上文介绍的科技公司，自我宣传也是“更懂工艺的科技公司”。
52Charles Sabel, “Dewey, Democracy, and Democratic Experimentalism,” Contemporary Pragmatism, Vol. 9, No. 2 (2012), p. 43.
53［法］蒲鲁东：《贫困的哲学》下卷，第791页。
