人工智能：比尔·盖茨呼吁为人类保留工作岗位并进行新规管
人工智能的发展速度已经超出了政府和机构预测其后果的能力。在一篇近6000字的新文章中，比尔·盖茨敲响了警钟，认为人类正进入历史上最动荡的转型期之一。对于微软的联合创始人来说，问题不仅仅是开发人工智能，而是集体决定它应该走到哪里，以及如何保护社会免受其最具破坏性的影响。
比以往更快的技术革命
在他个人网站上发布的新文章中，比尔·盖茨的语气明显比他以往谈论人工智能的承诺时更加担忧。他现在认为，这项技术的进展速度可能使传统的适应机制变得不足。
他认为，之前的技术革命给社会留出了几十年的时间来转变职业、培训工人和创造新活动。而人工智能则可能在工作主要依赖认知能力的领域引发更快的变化。
盖茨用一个特别引人注目的公式总结了他的担忧：人工智能可能成为“有史以来最大的平等者”，或者，反之，“最糟糕的不公正源头”。结果将更依赖于现在做出的政治和经济决策，而不是技术本身。
就业是主要担忧
比尔·盖茨识别的第一个风险与劳动市场有关。他认为，随着人工智能系统能够执行曾经仅限于人类的任务，某些工作可能会永久消失。
办公室工作尤为脆弱：客户服务、编程、法律职能或某些行政活动可能会经历重大变革。但盖茨认为，自动化的浪潮不会止步于智力工作。随着机器人技术的进步，建筑或酒店等行业也可能在本十年结束前经历深刻的变革。
这一演变带来了一个重大困难：人工智能经济创造的工作可能不足以弥补被取代的职位，而新职业有时需要数年的培训。
“人类保留”概念
面对这一前景，盖茨提出了一个特别不寻常的想法，作为硅谷企业家的他认为某些活动可以自愿保留给人类，即使机器在技术上能够完成这些任务。
他将这种方法称为“人类保留”，参考自然保护区。某些职业因此受到保护，因为它们的人性化维度被认为对完全自动化来说过于重要。儿童看护或某些与司法相关的职能是提到的例子。在医疗和教育领域，目标不一定是禁止人工智能，而是保持人类的核心存在，同时利用技术工具来改善工作。
在他设想的一个非常雄心勃勃的场景中，盖茨认为，最终可能有高达40%的工作被视为“保留”给人类。然而，他承认这一制度的许多实际困难：哪些职业应该被保护，保护多长时间，以及根据什么标准？
税制需要重新审视
为了伴随这一转型，比尔·盖茨还提议修改税收规则。他认为，目前的制度可能鼓励企业用机器替代员工，尤其是因为人类劳动的税收成本无法与技术投资的成本相比。
因此，微软的前领导人建议对某些人工智能或机器人的使用征税。目标不是阻止创新，而是减缓经济激励自动化工作的趋势，并释放资源用于职业转型和社会保障措施的资金。
这一提议并不完全是新的。几年前，盖茨就曾为机器人的征税理念辩护。但目前人工智能的加速发展使得这一理念具有更加迫切的意义。
风险远超劳动市场
对于盖茨来说，就业问题只是与人工智能崛起相关的三个重大危险之一。
第二个是安全性。人工智能模型的进步可能会促进某些恶意活动，特别是在计算机或生物领域。在安全评估中进行的演示也显示，某些模型能够以越来越高的自主水平执行网络安全操作。盖茨认为，这些发展应该促使政府加强其控制机制。
第三个风险涉及社会和心理层面。虚拟伴侣可能逐渐在日常生活中占据重要地位，从而改变人际关系和儿童的发展。盖茨特别强调了一种悖论：一种能够帮助学习更多的技术，同时在某些用途中可能削弱学习和批判性思维。
朝着国际人工智能治理迈进
为了避免每个国家单独应对一种无视边界的技术，比尔·盖茨呼吁建立新的治理结构。
他希望能出现能够协调与人工智能相关政策的国家机构，以及一个国际组织，负责监测某些风险。他的模式借鉴了在其他敏感领域（如核安全、国际航空或环境保护）中已经使用的机制。
这种合作还需要科技大国之间的对话。盖茨特别认为，美国和中国之间的合作对于处理最敏感的风险是不可或缺的。
因此，他希望与中国国家主席习近平举行一次会晤，可能在2026年11月举行，以讨论围绕人工智能安全的国际合作。
盖茨也批评硅谷
他发言的一个最强烈的方面是关于技术行业的角色。盖茨认为，某些领导人和专家了解与人工智能相关的风险的严重性，但因害怕阻碍投资和行业经济前景而犹豫公开表述。
这项批评正值科技公司在开发越来越强大的模型上投入巨额资金。盖茨认为，这种追求性能的竞赛不能在没有同时反思社会、经济和安全后果的情况下继续下去。
因此，他的信息不是呼吁放弃人工智能，而是重新掌控其发展轨迹。
发出的警告提出了政治问题
比尔·盖茨的结论最终很简单：问题不再是人工智能是否会改变社会，而是机构能否及时适应。
困难在于，人工智能的潜在好处依然巨大，尤其是在医疗、教育、研究和生产力方面。因此，关键在于避免一种可能深刻改善日常生活的技术，同时加剧不平等或削弱某些社会平衡。
通过呼吁就税收、就业、安全和自动化的限制进行全球反思，比尔·盖茨将人工智能的治理置于与其技术发展同等重要的位置。
因此，他认为，真正的紧迫性在于在动荡变得无法纠正之前准备好规则。
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