人工智能发展到今天，最值得警惕的现象，不是机器越来越聪明，而是企业越来越容易用更少的人完成更多工作。

技术提高了效率，企业节省了成本，可普通人的收入和就业保障，是否也跟着改善了？如果AI创造的财富主要流向少数企业，那么技术进步究竟让谁受益？

围绕马光远提出的这一问题，我认为，现在确实有必要重新审视AI的发展方向。因为人工智能已经从简单的信息处理，进入法律、设计、研发等专业领域，开始改变企业的用人方式。

过去我们讨论机器能替代多少劳动，如今更应该追问：当机器承担越来越多工作之后，普通人又该靠什么获得收入和发展机会？

AI省下来的成本归谁？

最近，美国法律科技企业Eve的一个应用案例，让我对人工智能的商业价值有了更直观的认识。

根据相关公开介绍，洛杉矶一家使用这类技术的律师事务所，每位律师能够服务的客户数量，从过去大约100人增加到500人。

与此同时，AI还能够辅助完成案件接收、材料整理、初步分析等工作，减少律师在重复性事务上投入的时间。

当然，这只是个别案例，不能据此认定整个律师行业的效率都提高了五倍，但它反映出的变化确实值得关注。

过去，美国普通劳动者遇到工资纠纷、不合理解雇等问题，即使认为自己有理，也未必能够顺利找到律师。因为律师处理案件需要投入大量时间，如果争议金额太小，案件可能根本无法覆盖服务成本。

现在有了AI，情况就可能发生改变。原来需要人工整理的大量材料，可以先由系统辅助处理，律师再负责核实和判断，案件处理成本因此有机会下降。

我认为，这才是人工智能最值得肯定的价值：它不仅可以帮助企业节省开支，还有可能让过去负担不起专业服务的人，获得解决问题的机会。可是，事情还有另一面。

假设一家律所使用AI后，原来需要五个人完成的部分工作，现在一个人就能处理，那么企业自然有机会降低成本、增加利润。

但客户支付的律师费会不会下降？原来负责基础工作的员工会不会面临岗位调整？企业提高效率之后，员工收入能不能同步增长？

这些问题，仅靠技术进步本身无法回答。

在我看来，AI提高生产率与普通人分享技术收益，是两件需要分别讨论的事情。企业完全可能因为效率提高而获得更多利润，但这种收益并不会自动转化为更高的工资和更便宜的服务。

当然，也不能因此认定企业赚到的钱就是普通人失去的利益，因为消费者可能获得更低的价格，员工也可能借助AI承担更有价值的工作。

真正需要关注的是，技术创造的收益最终流向哪里，以及有多少普通人能够从中得到实实在在的好处。

Eve的案例至少说明，AI可以让专业服务的供给能力明显提高，但它能否进一步改善社会公平，还要看企业如何使用这种能力。

而这种效率与分配之间的矛盾，正在从法律行业扩展到更多普通人的工作岗位。

我一直认为，这一轮人工智能革命与过去的技术变革相比，有一个非常值得注意的特点：它影响的不再主要是体力劳动，也包括大量需要知识和经验的工作。

过去，工厂引进自动化设备，流水线上的部分岗位可能受到冲击。后来计算机普及，许多依靠人工计算、记录和整理信息的工作也逐渐发生变化。

但与此同时，新的技术创造了新的产业，汽车制造、软件开发、电子商务等领域都吸纳了大量劳动者。所以，每当有人担心AI造成失业时，总有人拿历史经验解释，认为旧岗位消失之后，新岗位自然会出现。

这个判断有一定道理，但我觉得不能照搬。因为今天的AI正在进入程序开发、平面设计、文案写作、财务分析和行政管理等领域，而这些工作过去往往被认为具有较高的知识门槛。

例如，程序员可以利用AI辅助编写代码，设计师可以快速生成方案，办公室职员可以让AI整理会议记录、制作初步报告。这些变化未必意味着整个职业会消失，但确实意味着企业对部分工作任务的人力需求可能下降。

国际货币基金组织2024年发布的分析认为，全球约四成就业岗位可能受到人工智能影响。不过，这里的“受到影响”既包括可能被替代的工作，也包括能够借助AI提高效率的工作，并不能直接理解为四成岗位将会消失。

我认为，这个区别非常重要，因为判断技术对就业的影响，不能只看它能够完成多少任务，还要看企业是否扩大业务、是否创造新的需求。

然而，对普通劳动者而言，即使未来整个社会增加了新岗位，也不意味着每个人都能顺利转型。

一个做了十几年行政工作的员工，不可能因为市场需要人工智能工程师，就立刻掌握新的专业技能。一个刚毕业的年轻人，也可能因为企业把部分基础工作交给AI，而失去原本用于积累经验的入门机会。

这才是我认为最需要重视的地方。技术发展有自己的速度，但劳动者学习新技能、寻找新岗位、适应新行业，都需要时间和成本。如果企业很快完成自动化改造，而教育培训和就业保障没有及时跟上，部分劳动者就可能面临较大的转型压力。

因此，我不赞成简单地把AI描述成就业灾难，也不认同只凭过去的历史经验，就保证这一次一定会创造更多岗位。

AI究竟会增加还是减少长期就业，目前仍然需要观察，但劳动者面对的职业转型压力，已经是值得认真对待的现实问题。

普通人怎么办？

如果说岗位变化是人工智能带来的直接冲击，那么财富分配就是更深一层的问题。企业投入资金研发和使用AI，当然有权获得合理回报。没有商业收益，技术创新也很难持续。

但我认为，社会不能只关心企业通过AI节省了多少成本，还应该关注劳动者的实际收入、就业质量和生活水平有没有相应改善。

假设一家企业原来需要100名员工完成某项业务，引入AI之后，只需要80名员工就能维持同样的业务规模。

企业成本可能因此下降，但剩下员工的工资是否提高，被调整岗位的员工能否重新就业，消费者能否获得更低价格，都取决于企业选择和市场环境。这也是为什么我认为，生产率提高不等于所有人的收入都会同步增长。

经济学中有一个概念叫帕累托改进，意思是至少有人变得更好，同时没有其他人的处境变差。现实中的技术革命往往很难满足这一严格条件，因为总会有人获得新机会，也有人承受转型损失。

所以，我并不认为应该为了保护所有旧岗位，就限制新技术发展，但社会需要建立相应机制，尽可能减少技术变革带来的负面影响。

比如，通过职业培训帮助员工掌握AI工具，通过就业服务支持劳动者转岗，通过社会保障减轻失业期间的生活压力。

企业如果因为AI提高了员工的人均产出，也可以结合经营情况，考虑更合理的薪酬激励和职业晋升安排。这些措施并不是要把技术创造的财富平均分给所有人，而是让劳动者有机会参与新的生产方式，并获得相应回报。

对中国来说，我认为这个问题尤其值得提前研究，因为我们既需要通过人工智能推动产业升级，也需要重视就业稳定和居民收入增长。

中国拥有庞大的制造业体系和丰富的应用场景，AI可以帮助企业改善生产流程，也可能推动医疗、教育和公共服务提高效率。

但衡量这些应用的价值，不能只看企业部署了多少系统、节省了多少人工，还要看服务是否更加普及，劳动者是否拥有新的发展机会。还有一个容易被忽视的问题，就是人对AI的依赖。

现在不少人已经习惯让AI写材料、整理观点、分析问题，这些工具确实方便，但如果长期只接受机器给出的答案，不再核实信息，也不再形成自己的判断，就可能影响独立思考能力。

我认为，人工智能应该帮助人更好地思考，而不是让人逐渐放弃思考，因为决定技术应该如何使用、社会应该追求什么目标，最终仍然需要人来判断。

结语

回到马光远提出的这个问题，我认为，人工智能究竟是服务人还是取代人，不能简单用企业是否减少员工来判断，而要看技术发展带来的整体社会效果。

如果AI帮助企业提高效率，也让消费者获得更好的服务，让劳动者拥有新的职业机会，那么即使部分旧岗位发生变化，这种技术进步仍然具有积极意义。

但如果企业只关注压缩人工成本，而劳动者的转型支持、收入保障和发展机会长期得不到重视，那么技术带来的社会矛盾就可能不断积累。

我支持人工智能发展，也认可企业通过创新获得合理利润，但我更希望看到，技术进步能够与就业转型、收入改善和公共服务提升形成良性循环。

因为在我看来，真正值得追求的人工智能时代，不是机器完成了所有工作之后，人却不知道自己还能做什么，而是机器承担更多重复性劳动之后，人能够拥有更多选择、更好的生活和更大的发展空间。

如果有一天，AI创造财富的能力越来越强，而普通人分享发展成果的机会却越来越少，那么我们真正需要重新审视的，恐怕不是技术本身有多先进，而是我们究竟希望把技术引向一个什么样的未来。

参考资料：

马光远：面对AI带来的就业冲击不要只说“明天会更好” 中国新闻网

https://news.ifeng.com/c/8i4INftxsKZ