信报龙虎山下专栏

近年，一些学者积极倡议名为“亲劳工人工智能”（pro-worker AI）的发展方向。他们的核心主张并非反对科技或人工智能本身，而是质疑过去数十年科技进步的偏向：技术发展过度集中于自动化（automation），亦即利用机器取代人力以降低成本，而非增强（augmentation）人类能力。【注】

学者们如美国麻省理工学院经济学家阿杰姆奥卢（Daron Acemoglu，2024 年诺贝尔经济学奖得主）与其长期合作者约翰逊（ Simon Johnson同年诺贝尔经济学奖另一得主），以及著名劳动经济学家奥特尔（David Autor ）等认为，近数十年来的数字革命虽然提升了企业效率与资本报酬率，却同时造成中产阶级工作机会流失、薪资增长停滞，以及所得与财富差距扩大。不过，问题不在于科技进步本身，而在于科技设计与应用的方式。AI 未必是取代人类的工具；它也可以作为提升人类生产力、创造新任务（new tasks）与新产业的助力。

经济史在这方面提供了重要线索。为何工业革命、电气化或资讯革命没有导致长期大规模失业？关键系于科技在淘汰旧职位时，也创造了大量新任务，而这些任务需要人类的判断力、协调能力与创造力。

电动马达与工厂重组（1910–1920 年代）
蒸汽机时代的工厂依赖单一中央动力来源，透过皮带与转轴传输动力。工厂布局僵化，工人只能配合机器节奏，环境危险且效率有限。当电力普及后，每台机器配备独立电动马达，工厂得以按照生产流程重新设计，催生出流水线制度。这不仅没有令工人被取代，反而增添设备维修、流程管理、品质控制等新职务。显而易见，技术重组了生产过程以至劳动分工。

电动机械强化物理层面效能
起重机、推土机、电钻等工具并未有把建筑工地转变为自动化，而成为了工人的延伸。譬如一名重型机械操作员，其产出就可能是体力劳动者的数十甚至上百倍。由于工人创造的经济价值提升，企业在市场竞争与工会压力下往往须付更高薪资。这正是“增强型技术”的典范：人类在生产过程中仍处于核心位置，而能力更大幅扩展。

电子试算表与知识工作转型
1980 年代之前，大量簿记员负责以人手处理总分类帐。电子试算表确实自动化了部分记帐工作，但计算成本大幅降低后，企业得以进行更复杂的财务建模与预测。结果虽有职位消失，却催生更多会计师、财务分析师与商业顾问。可见科技并未让经济活动缩小，而扩大了分析与决策的范围。

阿杰姆奥卢强调，问题在于当代 AI 是否仍会遵循这种“创造新任务”的路径，还是仅仅将既有任务自动化，导致劳动需求萎缩。

上述3位经济学家认为，市场力量本身未必会自动导向增强型技术。企业往往基于成本考量与税制诱因，选择替代劳工的方案。因此，制度设计至关重要，其中包括下列重点。

一、消除对机器的隐性税务补贴
现行税制下，雇主需负担社会保险与医疗保险成本；购买机器与软件却可折旧抵税。这种不对称容易造成平庸自动化（so-so automation），即便效率提升有限，也会为求节省税款而裁员。

改革税制方向应拉平资本与劳动的税负，使企业决策基于真实生产力增减，而非税务负担。

二、引导科研资金  支持互补型 AI
创投资金偏好能全面取代人类的通用人工智能（artificial general intelligence）。阿杰姆奥卢主张，政府科研资助应优先支持与人类技能互补、能创造新任务的项目，而非单纯追求自动化。

三、赋予劳工参与权
若采用AI 只由高级主管与工程师决定，其目的往往是监控与削减成本。应强化工会与劳工代表制度，让前线员工参与 AI 设计与部署，使技术真正解决工作现场问题，而非成为裁员机器。

四、反垄断与科技权力分散
AI 发展高度集中于少数科技巨头，其商业模式就会偏向规模化与自动化。透过反垄断执法与限制并购，可为多元商业模式创造空间。

五、建立“数据尊严”（data dignity）
AI 能力建立在人类长期累积的文字、程式与创作 数据之上。应承认创作者对训练数据的贡献，建立补偿与分润机制，避免 AI 公司无偿汲取原创者成果，并进一步取代原创者。

六、改变科技文化叙事
目前科技界将“人类同等能力”（human parity）视为最高目标。阿杰姆奥卢主张应转向“机器对人类的有用程度”（machine usefulness），以提升人类能力为成功标准。

这套构想在学界与政策圈引发广泛讨论，也受到多方质疑。

一、增强与取代员工的界线模糊
若 AI 让一名员工产出提升5倍，在需求未同步增加下，企业理性选择可能是裁撤其馀人员。微观赋能不一定转化为宏观就业扩张。

二、削弱创新与国家竞争力
科技企业与国防智库警告，过度干预可能拖慢创新步伐。在全球 AI 竞赛中，若因过度保护劳工而放慢脚步，可能被竞争对手超越。

三、“后劳动乌托邦”愿景
阿尔特曼（Sam Altman）、马斯克（Elon Musk）等科技乐观派，主张全面自动化的趋势不可避免，且值得拥抱。与其限制 AI，不如课征高额税款和发放全民基本收入（universal basic income），让人类从劳动中解放。

四、自由市场观点
新古典经济学家认为市场机制终将创造新产业，政府难以预判哪种技术较佳。过度干预有降低整体效率之虞。

五、激进左派批评：所有权才是核心
在资本主义架构下，只要 AI 所有权由资本家掌握，则任何技术最终都可能被用于压榨劳工。真正改革应指向企业所有权与 AI 基础设施的公共化。

面对批评，阿杰姆奥卢等人强调，科技发展路径并非自然演进，而是制度与政策选择的结果。他并不完全否定全民基本收入，但警告那可能导致“少数科技精英向大众分配资源”的高度不平等社会。工作不仅带来收入，也提供社会参与和尊严。

这场辩论已超越纯粹技术问题，而成为一场关于政治经济与人类未来的深层争论：我们希望建立一个由自动化工厂与福利转移支撑的后劳动社会，还是一个多数人能透过高技能工作参与，并创造价值的社会？答案将决定 AI 的发展方向，也将塑造21世纪的经济与政治形态。

【注】：Acemoglu, D., Autor, D., and Johnson, S. (2026). “Building Pro‑Worker Artificial Intelligence.” NBER Working Paper No. 34854.

赵耀华博士
港大经管学院经济学荣誉副教授

（本文同时于二零二六年四月二十九日载于《信报》“龙虎山下”专栏）