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給AI失業者發錢,是讓他們走向貧窮的第一步

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最近,美國非營利組織正在試點一件有意思的事情:如果AI搶走了你的飯碗,那么你每月將獲得1000美元的補助金。

這個叫做“AI Dividend”(AI紅利制度)的試點項目,正在讓第一批30-50人受益,他們集中在“知識密集型”崗位,這波人已經開始領錢,接下來,資金規模會從30萬美元擴大至300萬美元。

乍一看,這是一件“天上掉餡兒餅”的好事——失業了,還能有錢兜底。

但問題在于,這種補助,很可能并不是“出路”,而是一種更隱蔽的鎖定機制。

它能讓你活下去,卻未必能讓你向上走。

第一,這筆錢解決的是“生存”,不是“機會”。

類似的實驗,其實早已存在。

早在2020年,Sam Altman通過OpenResearch推動了一項UBI(全民基本收入)實驗:3000人參與,其中1000人每月獲得1000美元,為期3年,其余作為對照組每月50美元。

結論是:現金補助確實改善了生活,但沒有改變階層。

拿到補助的人,每月在食品、房租、交通等方面的支出明顯增加——也就是他們可以吃得更好、租得起一個像樣的房子、多去幾趟電影院,甚至有余力支持家人。但與此同時,沒有證據表明,這筆錢能顯著提高他們的“向上流動能力”,例如創業、技能躍遷或收入躍遷。

說白了,這筆錢不至于讓人餓死,但也就僅限于此了。

本質上看,AI Dividend就是UBI的變種,只是試點和規模更加小范圍而已。

第二,它可能在悄悄關閉“向上走”的通道。

AI時代的一個基本現實是:財富,正在以前所未有的速度,集中到少數技術公司手中——Nvidia、Google、Microsoft、OpenAI 等。

而所謂的“AI紅利分配”,很可能只是這些公司釋放的一小部分外溢收益。更關鍵的是,這種分配,并不是無條件的善意。對于既得利益者的這一慈善行為背后的動因,我們有一個設想:AI系統依賴數據,而數據的來源,正是普通人。

當底層個體的主要“生產資料”不再是勞動,而是生活數據時,一種新的交換關系正在形成:你獲得基本生存補助,交換的是你持續產生的數據。

這意味著,一個普通人的價值,可能被壓縮為:持續提供可用于訓練AI的行為、偏好與生活記錄。他們的時間,被出賣為讓自己成為合格的AI訓練師,沒有時間和精力去思考上行通道的路徑。

而掌握AI資源的人,通過持續性壓榨普通人的生活數據,來進一步獲得更高級的AI工具。

就這樣,普通人和AI掌控者的差距越來越大:一個在生產數據的通道中忙忙碌碌,一個手里掌握著指數級數據增長的AI工具。



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