讓創新更多地照顧就業

我們正生活在一個“普通”勞動者技能與前沿科技所需的各項能力之間鴻溝不斷拉大的世界里。“技能差距”加劇了經濟不平等狀況以及人們的不安全感，最終導致了政治上的兩極分化—三者都是我們這個時代的標志性問題。

傳統的應對方式，是提供更多更好的教育。然而，這是一種令人感覺有點不對勁的單方面補救措施。邏輯上消除個人技能與科技之間鴻溝的方式有兩種：要么透過增加教育以適應新技術的需求，要么讓創新朝著可以匹配當前（以及未來）勞動者技能的方向重新定向。

第二種策略在眾多政策討論中幾乎鮮有提及，但卻是更明確也可能更有效的。正如我的哈佛同事里卡多·豪斯曼指出的那樣，需要我們為之創造就業機會的是現有的勞動者，而不是我們腦中希望擁有的勞動者。

而這一盲點的出現，其實是某種科技拜物教的產物。這種觀點將創新視為一種遵循其自身規律行事的外在性力量，而忽視了創新其實在很大程度上被價值觀（通常是未闡明的）和激勵機制驅動。

一方面，政府在塑造技術格局的過程中幾乎無處不在。發達經濟體所使用的策略包括研發補貼、基礎科學研究基金、專利規則、貸款擔保，集群發展政策以及政府對前沿技術的直接支持。所有這些政策，都令競爭環境出現了某種傾斜并最終決定了會出現哪類創新。

以自動駕駛汽車背后的技術為例：在美國，國防部下屬的國防高等研究計劃局在2000年代發起了面向創新者的系列競賽，并以此推動了這一領域的創新。其目的本身是軍事性的，就是設法減少戰場上的人員傷亡。

而其他政策也會無意間對技術變革的方向產生影響。正如麻省理工學院教授達倫·阿斯莫格魯所言，稅收政策通常會通過鼓勵自動化來扭曲創新激勵措施，使之走向勞動者的對立面。企業在部署機器人時可以獲得稅收減免，但在創造額外體面就業時卻一無所得，實際上創造就業還要被收稅，用機器反而還能拿補貼。

與其使用機器去代替那些半熟練或非熟練工種，社會可以推動創新去專門增加普通工人能夠執行的任務。這可以通過多種新技術去實現：要么令勞動者可以完成從前必須由更多技術人員執行的工作，要么使現有員工隊伍能夠提供更專業的定制化服務。

第一類技術的例子，是使護士能夠執行醫生的診治流程或由工匠來承擔工程師任務的人工智能系統。后一種類型的案例，則是使教師能夠根據不同學生學習能力和需求量身定制課程的技術。

而社會對那些有益于普通民眾的創新投資不足的根本原因，則與權力的分配有關。科學和技術旨在提供答案和解決問題，但是哪些問題會被提出和解決，其實取決于誰更有發言權。

例如，推廣上述醫療技術所遭遇的某些限制，正是源自醫生將資質較低的醫務人員排除在高難度任務之外的權力。而當一些谷歌員工開始抱怨并團結起來反對開發一些他們認為不道德的人工智能系統（專門用于移民控制或間諜活動）時，該公司采取了壓制手段并解雇了一些在企業內部帶頭抗議的人。

在追求創新的過程中，應當體現一定的價值觀。比如，國內法規通常限制在動物和人類身上進行實驗。那么，為何不將其擴展到技術對勞動力市場的影響上呢？通過監管或其他方式，我們的創新體系必須顧及新技術對就業質量和數量的影響。

技術變革并不存在一個所謂的自身方向，而是由道德框架、激勵機制和權力所塑造。如果我們能更多地考慮如何引導創新為社會服務，那就可以更少地憂慮該如何適應它。

本文由Project Syndicate授權《南風窗》獨家刊發中文版。丹尼·羅德里克，哈佛大學肯尼迪政府學院國際政治經濟學教授，著有《貿易直言：對健全世界經濟的思考》。