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AI经济学

超越劳动力经济学:AI时代的劳动哲学

徐贲:真正值得讨论的问题,也许并不只是“AI会不会夺走我们的工作”,而是,当越来越多劳动本身被机器接管之后,人还能否通过劳动成为和提升自己。

但劳动哲学必须提出一个更深的问题:当一个人的职业身份被定义为“AI无法完成部分的承担者”时,他获得的究竟是一种新的价值确认,还是一种新的边缘化?

因为“不可替代”与“被需要”并不完全相同。如果一个人的价值只是来自系统的缺陷——因为机器还不能处理某些剩余问题,所以暂时需要人——那么这种价值基础其实非常脆弱。人可能逐渐体验到自己不是创造者,而是系统的补丁;不是推动过程的人,而是技术能力尚未覆盖区域的临时容错机制。

真正的尊严,并不来自“机器还没有取代我”,而来自“我的存在本身具有不可简化的价值”。这也是为什么,AI时代关于劳动尊严的讨论,不能只关注岗位是否存在,更要关注岗位在组织中的意义定位。同样一份工作,可以具有完全不同的存在体验。如果一个护理人员被理解为“机器无法完成情感陪伴,所以由人补充”,那么这份工作容易被置于次要位置;但如果它被理解为“照护本身是一种只有人才能承担的关系性实践”,那么它就是一种具有独立价值的职业。同样,教师、医生、管理者、研究者、创作者等职业,其意义也不应只是因为它们暂时超过了AI能力边界,而应因为它们包含判断、责任、关系和意义创造。

因此,AI时代真正需要重新设计的,不只是岗位,而是关于岗位的社会叙事。我们需要避免一种新的技术等级观:把机器擅长的部分视为“核心生产”,把机器不擅长的部分视为“剩余劳动”。恰恰相反,那些涉及理解、关怀、判断、责任和意义的领域,可能正是人类劳动最深层的价值所在。AI可以帮助人更高效地完成任务,但它不能替代人作为一个主体,在世界中承担责任、建立关系、创造意义的位置。

由此,我们也可以重新理解劳动力经济学与劳动哲学之间的关系。二者并不是相互竞争的理论,而是面对不同层次问题的两种视角。劳动力经济学处理的是生存问题:在技术变革中,如何帮助人维持收入,如何调整教育体系,如何重新配置社会资源。劳动哲学处理的是存在问题:当社会结构不断变化时,人如何继续通过劳动确认自己是谁。

如果缺少劳动哲学的提醒,劳动力经济学容易滑向一种技术官僚式的乐观——认为只要完成技能转型、保持就业增长,问题就已经解决;但如果脱离劳动力经济学的现实基础,劳动哲学也可能陷入抽象的存在主义忧虑,忽视普通人面对的真实生活压力。

真正成熟的AI时代劳动观,需要二者保持持续的张力与互相校正:经济学需要追问,新的劳动安排是否不仅让人获得收入,也让人保有尊严;哲学需要承认,没有基本生存保障,任何关于意义的讨论都会失去现实基础。

因此,AI时代最重要的问题,不只是如何让人继续工作,而是如何让工作继续成为人成为自己的方式。

如果说工业时代最大的挑战,是避免人成为机器生产体系中的附属品;那么AI时代更深层的挑战,则是避免人在高度智能化的体系中,逐渐失去作为主体参与世界的机会。最终,我们需要保护的,不只是人的岗位,而是人在劳动中的位置——一个能够创造、判断、承担,并且真实地感受到“这个世界需要我”的位置。

六、我们究竟想成为什么样的人

面对AI带来的劳动变革,劳动力经济学与劳动哲学并不是彼此竞争的两种答案,而是必须同时保留的两种追问。

劳动力经济学提醒我们,任何关于未来劳动的讨论,都不能脱离人的现实处境。一个失去收入来源的人,很难从容地追求工作的意义;一个无法维持生活的人,也很难谈论劳动中的自我实现。因此,我们需要关注就业、技能、收入和社会保障,需要认真面对技术变革给普通人带来的真实压力。

但劳动哲学提醒我们的,是另一个同样无法回避的问题:如果我们最终成功适应了AI,找到了新的岗位,掌握了新的技能,我们是否仍然能够通过劳动确认自己是谁?

因为劳动从来不只是人与经济系统之间的一种交换关系。它也是人与世界建立联系的方式,是一个人在长期实践中形成判断、培养注意力、获得技艺、承担责任,并逐渐认识自身能力边界的过程。一个人通过劳动获得的不仅是一份收入,也是一种“我对这个世界有所贡献”的确认感。

AI时代真正需要警惕的,也许不是机器是否会替代某些工作,而是人在越来越高效的系统中,是否会逐渐失去参与、创造和确认自身的机会。

当越来越多任务可以被即时完成,当越来越多困难可以被技术消除,我们当然获得了前所未有的便利。但人也必须面对一个更深的问题:并非所有阻力都是需要消灭的障碍。有些阻力,正是人成长的条件;有些漫长过程,正是意义产生的地方;有些无法被效率衡量的投入,正是尊严形成的来源。

这些问题不会出现在任何一份劳动力市场报告的图表中,却决定着技术进步之后,我们究竟进入的是一个更完整的人类世界,还是一个效率更高却逐渐空心化的世界。

因此,AI时代最重要的问题,也许不是“人还能做什么”,而是“什么事情仍然值得由人亲自完成”;不是“哪些能力可以交给机器”,而是“哪些能力必须由人自己保留下来”。

劳动哲学并不提供一个拒绝技术的答案,也不提供一个逃避现实的乌托邦。它提供的是一种提醒:在追问“如何适应AI”和预期AI时代的工作前景之前,我们必须先回答一个更加古老的问题——我们究竟希望通过劳动,成为怎样的人。

注:本文仅代表作者个人观点

本文编辑徐瑾 jin.xu@ftchinese.com

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