一年多前，总部位于旧金山的OpenAI发布了聊天机器人ChatGPT，引发了人工智能淘金热，重新激起了关于自动化对人类福利影响的古老争论。

对于被机器取代的恐惧，可以追溯到19世纪的工业革命，当时一群被称为卢德分子的英国手摇织机织工，摧毁了威胁他们生计的动力织机。该运动在1811年至1817年间达到顶峰，最终被政府军镇压，领导人被处决或流放澳大利亚。

但卢德分子的论点，找到了一个意想不到的拥护者—著名经济学家大卫·李嘉图。他在1817年出版的《政治经济学和税收原理》中指出：“劳动阶级所秉持的观点，即机器的使用往往损害他们的利益，并非建立在偏见和错误的基础上，而是符合政治经济学的正确原则。”

现代卢德分子强调自动化的弊端，尤其是破坏生计和社区的“潜力”。他们认为，收入和权力的平等分配，对于获得技术进步的长期利益至关重要。一些技术悲观主义者认为，像人工智能这样的新兴技术创造的新就业机会太少，将导致贫困和“技术失业”加剧。

生成式人工智能的兴起和通用人工智能的到来，加剧了技术乐观主义者和技术怀疑论者之间的争论。例如，在医疗保健领域，科技噱头层出不穷：人工智能有望改善诊断，推动远程医疗，带来更有效的药物，减轻医生和护士的行政负担从而为患者护理留出更多时间。

这似乎反映了主流专家的普遍观点，即生成式人工智能将扩展，而不是取代人类的工作。通过自动化日常任务，它有望解放人类，让他们从事更具创造性的工作。平心而论，这种转变将需要终身学习，继续教育不仅成为参与就业市场的条件，还将成为获得越来越多的在线服务的条件。

目前，人们的担忧对象已经从自动化导致失业，转向了超级智能流氓化的前景。谷歌前首席执行官埃里克·施密特最近表示，目前的人工智能模型仍然“处于人类控制之下”，但存在着真正的风险，即发展出“递归自我改进”的能力，获得自主权，并开始“设定自己的目标”。他警告说，最终，“计算机集群”可能会演变成一个能够独立行动的“真正超越人的专家”。

越来越多的声音，呼吁人工智能的发展与人类目标和价值观保持一致。有两种方法可以实现此目的。首先是限制可能有害的人工智能产品的供应和销售。欧洲和其他地方的政策制定者，试图通过对自动驾驶汽车和面部识别等新兴技术实施严格监管，来做到这一点。这种方法的一个明显问题是，在道德相对主义是常态的世界里，很难就什么构成伤害达成共识。由于越来越不清楚谁“拥有”被认为是有害的内容，因此几乎不可能追究卖家或提供者的责任。此外，规范技术使用的尝试往往来得太晚。

第二种方法是完全限制潜在危险产品的开发。但抑制需求比限制供应更复杂，尤其是在现代社会中。

不可避免的结论是，仅仅监管人工智能是不够的。但是，通过将新卢德主义和再分配等概念引入公共辩论，我们可以扩展减轻这些新兴技术构成的威胁所需的政治和知识词汇。例如，一个新卢德分子可能会问：为什么富裕社会已经生产了足以让其公民过上舒适生活的产品，但仍然专注于最大化GDP增长？一个答案可能是，缺乏能够确保生产力和效率提高的好处得到广泛分享的公平的财富和收入分配機制。

另一种解释是，在当今政治经济学中，“技术创新”往往是一种委婉的说法，表示富人和有权势的人能够将资本从工业转移到金融领域，从而垄断自动化的好处，使其他人陷入困境。

罗伯特·斯基德尔斯基是英国上议院议员、华威大学政治经济学荣誉教授。本文已获Project Syndicate授权。