研究显示,「国民基本收入」等于每年多放一个十一长假(不调休版),从 13 薪变 12 薪。
人工智能的风刮了两年,在 AI 普及之前,工作的「存在主义危机」先一步到来,互联网上关于人工智能何时能取代人的工作,能取代什么工作的讨论层出不穷。在人工智能的道德伦理边界的讨论上,「警惕人工智能大规模造成失业潮,引起社会恐慌」也是其中一项。
但绝大多数人工作并不是因为热爱,而是为了收入和生活不得不去工作——「不打工就没饭吃」才是无数人焦虑于人工智能「抢饭碗」的原因。
对这个问题,人工智能行业大佬比我们更上心。
Open AI 的 CEO Sam Altman 一直在公开场合表示,人工智能消除传统工作后,会导致少数人持有的大量财富储备,政府需要给予每个人生存的基本收入。
甚至早在 2016 年初,Altman 就在博客上发表了《基本收入》的文章,寻求全职研究人员来探寻给一群人提供五年的基本收入后,会产生哪些影响。
Sam Altman 也不是唯一一个这么想的硅谷大佬,伊隆·马斯克、AI 教父 Geoffrey Hinton 也都秉持着类似意见。
延伸到政界,几年前在硅谷备受关注,参与竞选总统的政界红人 Andrew Yang,他的竞选承诺就是「给每个 18 周岁以上的美国公民每月 1000 美元,而不管其收入或就业状况如何。」
现实层面,人工智能还尚未发展到可以大规模取代人工的阶段,这种「全民大撒币」的政策也太过激进,但这不妨碍 Sam Altman 未雨绸缪,他让自己旗下另一家非营利组织 Open Research 从 2020 年就开始在美国进行小规模进行「基本收入测试」,实验进行了三年,今夏公布了结果。
基本收入会导向终于解放了人类生产力的乌托邦,还是赛博朋克下的极度落差,亦或是向湖面投石后的短暂波澜?
「基本收入」项目规则很简单,从 2020 年 11 月开始,到 2023 年 10 月结束,Open Research 从得克萨斯州和伊利诺伊州随机挑选了 3000 位受试者,年龄需要在 21 - 40 岁,年收入最多不超过美国贫困线 3 倍(即每人$1,255/月)。每月向 1000 名项目受试者发放 1000 美元,没有任何附加条件,对此还有另一个 2000 人的参照组,每个月会收到 50 美元。
这是有史以来最大、最长期的直接给钱试验。Sam Altman 自掏腰包,总计发放了 4500 万美元。
Altman 曾在 2016 年《基本收入》这篇博客里写道「人们在拿到收入后,是会坐着打游戏,还是创造新事物?人们会感到快乐和满足吗?他们是否会摆脱对温饱的恐惧,进而取得更多成就,为社会带来更多利益?总体而言,拿到基本收入者创造的经济价值能否比他们接受的更多?」
此前斯坦福基本收入实验室所得出基本收入用途结论|图源:斯坦福大学
结合了三年来对 3000 名受试者每月的主动日记、电话访谈、信用报告、消费记录甚至及生物体征的变化数据综合下,该研究催生出了共计近 300 页的两篇论文,部分回答了 Sam Altman 的问题。
研究显示,受试者平均每个月会比多花 310 美元,主要用于住房、食物和交通。同样,他们的收入也平均下降了 125 美元,但并不是因为工作表现不佳被降薪,而是他们选择减少额外劳动,换言之,他们不再用「多劳」换「多得」了。
受试者每周工作时间减少了约 1.3 小时,等于一年减少了 8 天工作日。
相应的,他们的工作机会也减少了 2%,但他们积极去找工作的概率增加了 10%,而且受试者想要创业或追求更好的教育比率大幅增加。
在健康上,研究小组对 1206 名受试者胆固醇、糖尿病风险和高血压等生物标志物进行了持续三年的跟踪测试,结果是几乎没有变化。但在财务压力减少后,受试者们普遍心理更健康了,而且更倾向于主动去看医生,看牙医的概率上升 10%,而且许多受试者表示,他们减少了管制止痛药和酒精的摄入。
研究小组认为,在更长期的观察下,提供基本收入会给健康带来间接改善。
受试者每个月在医疗上的投入增加了 20 美元|图源:Open Research
因为有基本收入带来的底气,受试者们减少了对陷入贫穷的恐惧感和不敢停歇的焦虑感,心理压力显著减少,这是改变了受试者许多生活决策的和想法的关键所在,甚至会让原本低收入的人群变得乐善好施。
「最让我惊讶的是,收到 1000 美元和 50 美元的两组人相比,在支出上增幅最大的是经济上援助他人。」实验报告里显示,受试者会将把收到的资金用于给亲友送礼物、向慈善机构捐款、给被监禁的亲属寄钱。亦或者让他们更有时间和空间去思考自己的人生轨迹。
比如受试者 Alina 同时也是一位单亲母亲在访谈里表示「我的整个思想开始转变...... 认为自己有能力去规划人生了。」在疫情期间事业的 Dominic 表示「基本收入能让我有一段心安理得什么都不做的时光,我得以探索我真正想从生活中得到的东西。」也有受试者搬出朋友的地下室,开始租房独立生活,从心理层面也不再认为自己一事无成。还有正在考研的受试者,靠着基本收入免于半工半读的困境,成功考上研究生。
看起来基本收入让原本奔波于生计的受试者们会选择短暂休息,减少工作时间,让原本深陷生活漩涡的人有了重新面对生活的勇气。
「钱带来了可能性」|图源:Open Research
衣食住行外,受试者们拿基本收入换取最多的是:闲暇时间。此前曾在六个州共 7500 名受试者的类似实验结论报告里也写道「已婚男性在计划三年后平均减少了 7% 的工作时间,而已婚和单身女性的工作时间减少了 17%。」
正如开篇所述,人们并不是在担心人工智能取代工作,而是担心失去工作带来的收入,继而难以维系生活,重点不在工作,而在钱和生活。
在决策之后,把时间线拉长,由于减少了工作时间,三年后 1000 美元基本收入组平均年收入增至 45710 美元,50 美元补贴组平均年收入增至 50970 美元,两组之间差 10.4%,相当于拿 12 薪和 13 薪的区别。
因此,在实验停止的时刻,拿了三年基本收入的人群要回归到的经济困境比补贴组更严峻。
Open Research 这三年的试验期间并没有人工智能的参与,人工智能目前也未到能取代人力劳工的阶段。只是在近几年人工智能威胁论的影响下,再结合疫情导致全球经济下行的时代背景,让「基本收入」这一概念越来越被大众所认知和讨论。
去年 11 月,马斯克在与英国首相苏纳克的对话中说到,「人工智能最终可能会让所有人都无需工作。」「AI 教父」Geoffrey Hinton 也在采访里提到「建议政府应该考虑实施普遍基本收入,以解决人工智能导致的失业所带来的潜在不平等。」Sam Altman 则是直接真金白银做了三年社会实验。
但基本收入本质上并不是一个科技话题,而是存在许久的政治和经济议题,即全民无条件基本收入(Universal Basic Income,简称 UBI)。
曾获得诺贝尔经济学奖的发展经济学家 Abhijit Banerjee 就曾在 2019 年发表报告称,低收入国家的 UBI 政策对「收入、资产、储蓄、借款、总支出、食品支出、饮食多样性、入学率、考试分数、认知发展、使用卫生设施、劳动力参与、童工移民、家庭暴力、妇女赋权、婚姻、生育率和避孕措施等领域」产生了积极影响。这些领域围绕着每个人社会生活的方方面面,但和人工智能并无直接相关,远在人工智能带来失业潮之前,这些社会问题早已存在。
2013 年瑞士支持基本收入的游行|图源:UBI
类似 Open Research 的其他基本收入实验也层出不穷,比如「保障收入计划」、「SEED 计划」等等,但结论都有高度一致性,有保障的固定收入让受试者有更多时间从事自己想做的活动,研究人员称此为「解决了资金稀缺导致时间稀缺的问题」。
这一结论也和 Sam Altman 理想主义的初心是一致的,他曾在《万物摩尔定律》写道「AI 革命。这场革命将创造足够的财富……每个公民将逐渐分享到经济自决所带来的自由、权力和机会。贫困将大大减少,更多人将有机会过上他们想要的生活。」
在 Sam Altman 所构想的 AI 革命后的理想社会里,AI 解放了人类的生产力,人类可以选择从事更有创造性的事业,或去陪伴自己爱的人,耕耘自己的兴趣所在,去欣赏艺术和自然。不再需要用每天至少 1/3 的时间去换取剩下 1/3 真正属于自己的喘歇。
然而历史在某种程度上证明,生产力的极大发展不一定会带来更多的休息时间,反而可能是更大的贫富差距和更高的利润率。
时间财富与收入不平均数据库|图源:世界不平均报告 2018
1886 年 5 月 1 日,芝加哥数千名罢工者要求「8 小时工作,8 小时休息,8 小时自由支配」因此拉开了现代社会的 8 小时工作制。
138 年间,科技从第二次工业革命发展到了人工智能时代,然而「888」却在现代科技的加持下变成了「996」,移动互联网带来的随时在线状态,让工作和生活难以分割,超长的工作时间困扰着全球无数劳动者,只是同一百多年前相比,过劳死的地点从地下阴暗的矿井移动到了明亮宽敞的工位。
人工智能和科技并不是核心问题,政治和经济才是「基本收入」需要被讨论的根本所在。
文章来自于微信公众号“极客公园”,作者“Moonshot”
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda