美国时间8月26日，微软联合创始人、盖茨基金会主席比尔·盖茨发表一篇近6000字的人工智能长文，对快速发展的AI可能造成的经济和社会影响作出系统评估。他将就业减少、安全威胁以及儿童成长和人际关系变化列为当前最值得警惕的三类风险，同时提出建立新的国内和国际AI治理体系、为部分职业保留人类岗位，以及重新调整人类劳动与机器人、AI之间的税收关系。与他过去更强调人工智能潜在收益的公开立场相比，盖茨此次把更多篇幅放在技术发展速度与社会适应能力之间不断扩大的时间差上。

盖茨仍然认为人工智能可能在医疗、教育、农业、能源和公共服务领域创造巨大价值，但他判断，AI进入经济体系的速度与个人电脑时代存在根本差异。个人电脑从出现到广泛改变工作方式经历了大约20年，企业需要购买硬件、开发软件并培训员工；今天的生成式AI已经能够运行在现有电脑和手机上，以自然语言接受指令，并直接学习企业已有的数据、培训资料和工作流程。随着模型可靠性提高，AI可能从辅助员工完成工作逐步转向独立承担完整任务，企业采用自动化的经济动力也会随之增强。盖茨认为，即使AI最终带来的总体收益超过损失，从当前经济结构过渡到高度自动化社会仍可能经历长期的就业、收入和社会保障调整。

盖茨把就业列为首要风险：部分工作可能不会重新出现

在三类风险中，盖茨首先讨论了就业。他预计，销售、客户服务、软件工程、法律辅助等办公室岗位可能较早受到影响，贷款审核、数据分析、医疗分诊等需要专业训练的工作也会逐步进入自动化范围。随着机器人在视觉、语言、动作控制和环境理解方面继续发展，建筑、酒店等依赖体力劳动的行业也可能受到影响。他特别提到中国在灵巧机器人领域的发展速度，并预计智能机器人到本世纪末前可能开始在部分现实工作环境中直接与人类劳动者竞争。

盖茨认为，这一轮自动化与过去机械化减少农业和制造业岗位的过程存在重要差别。过去的新机器主要替代人的体力或重复劳动，而经济扩张仍需要大量依靠人类认知能力完成的新工作；人工智能本身正在进入分析、推理、写作、编程和决策等认知领域。如果企业能够获得成本更低、可以持续运行并保持较高准确率的AI系统，首先采用技术的企业可能通过降低成本取得竞争优势，同行随即面临跟进压力。这种市场机制可能使自动化从单个公司的效率选择扩展为整个行业的成本竞争。

年轻劳动者可能最早面对这种变化，因为企业中的入门级岗位通常承担资料整理、基础分析、文案处理、客户支持和初级编程等工作，而这些任务同时也是当前AI最容易接手的领域之一。中年劳动者则面临不同的问题：一个已经在某一行业工作二三十年的人，即使能够接受职业培训，也未必能够在短时间内转入需要完全不同知识结构的新职业。盖茨由此提出，如果未来越来越少的人类劳动能够完成同样甚至更高的经济产出，以就业获得收入、医疗保险和退休保障的现行体系也需要随之调整。

不过，对于AI最终会不会造成长期净就业减少，科技行业内部存在明显不同判断。英伟达首席执行官黄仁勋在8月27日回应盖茨的判断时承认AI会改变现有职业，但认为历次重大技术革命在提高生产力的同时都创造了新的产业和工作机会，他预计人工智能最终可能创造数量庞大的新岗位。两种判断的核心差别不在于AI是否会替代现有任务，而在于未来新创造的职业能否以足够快的速度和足够大的规模吸收被自动化释放出来的劳动者。

从网络攻击到生物安全，AI正在同时降低能力门槛

盖茨列出的第二类风险来自人工智能对个人、犯罪组织和国家能力的放大。炸弹、生物武器、恶意软件和网络攻击的相关知识长期存在于公开资料中，但知识本身并不代表实施能力，过去真正发动复杂攻击通常需要专业训练、设备和人员。生成式AI正在缩短知识与行动能力之间的距离，一个技术水平有限的人也可能利用AI寻找软件漏洞、编写攻击程序、筛选目标和设计欺诈方案。医院、金融机构、电网、供水系统以及政府福利系统因此可能面对更低成本、更大规模的网络攻击。

生物技术具有相同的双重属性。人工智能可以帮助研究人员筛选药物分子、寻找疫苗和治疗方案，也可能帮助恶意使用者理解复杂的生物设计过程。盖茨因此把网络安全和生物安全视为必须跨国协调的问题，因为攻击者、计算资源、模型开发者和潜在受害者可能分别位于不同国家。更长期来看，他还提出AI系统自主能力不断增强后的控制风险：如果未来模型能够更独立地规划并执行复杂任务，安全制度需要从限制恶意使用者进一步扩大到防止系统本身产生开发者没有预期的行为。

第三类风险集中在儿童成长、教育和人与AI之间的关系。盖茨认为，能够长期陪伴用户、随时回应需求并根据个人性格调整交流方式的AI伴侣，可能减少儿童和青少年在人际交往中经历分歧、挫折和妥协的机会。教育领域也面临类似的两面性：AI可以成为成本很低的一对一辅导工具，帮助教师分析学生学习情况，但如果学生直接把推理、写作和解题过程交给机器，也可能削弱独立思考能力。盖茨主张儿童AI产品和教育应用需要更明确的设计标准和保护机制，同时保留AI为医疗不足地区、行动不便者和缺乏教育资源人群提供服务的能力。

“Human Reserved”：机器能够完成，也可以选择继续由人完成

针对就业问题，盖茨提出建立“Human Reserved”——即“人类保留领域”。其核心思路是，未来判断某项工作是否交给机器人或AI时，不只计算机器能不能完成、成本是否更低，还要考虑职业对人际关系、社会稳定以及劳动者生活的价值。护理、教育、心理健康和部分医疗服务是他列出的主要例子。在这些领域，即使技术已经能够完成大量任务，也可以通过制度安排让人类继续承担核心职责，由AI提供辅助。

盖茨以父亲晚年患阿尔茨海默病期间接受长期护理的经历说明这一观点。护理人员长期与患者接触以后，能够从细微行为判断其需求，这种关系包含了技术效率之外的人际价值。在医疗环境中，AI未来可能完全有能力准确向患者说明严重疾病诊断，但社会仍可以选择让医生承担这一过程。不同国家也可能根据人口结构采取不同安排：劳动力充足的国家可能更愿意保留人类护理岗位，而老龄化严重、护理人员不足的国家可能更快接受机器人参与长期照护。

“人类保留领域”也可以承担就业转型缓冲功能。对于建筑、制造等拥有大量中年劳动者的行业，政府可以允许企业逐步增加自动化，而不是在技术成熟后迅速完成大规模替代，为劳动者退休、重新培训或转岗留下更长时间。不过，这种制度同时涉及企业竞争、国际贸易和执行标准：如果一个国家限制机器人生产，另一个国家允许全面自动化，双方企业的生产成本可能迅速拉开差距。因此，盖茨把国内就业政策与国际AI协调放在同一个治理框架中。

机器人和AI是否应该缴纳类似“劳动税”

税收是盖茨提出的另一项具体措施。现有经济体系中，企业雇佣员工通常需要承担工资税以及与劳动相关的其他成本，而购买自动化设备往往属于可以折旧或抵扣的资本投资。如果AI和机器人不断替代劳动者，政府一方面可能失去部分个人所得税和工资税收入，另一方面又需要增加失业支持、职业培训和社会保障支出。盖茨因此提出，可以考虑对机器人以及AI token使用量征税，把部分自动化带来的经济收益重新用于受影响的劳动者和社区，同时减缓企业仅出于税收和成本原因快速替代人工的速度。

这一方案受到部分人工智能研究人员的具体质疑。华盛顿大学计算机科学教授、艾伦人工智能研究所创始首席执行官Oren Etzioni认同就业、安全等问题需要尽快处理，也认为对直接替代人类劳动的机器人征税具有讨论空间，但反对按照AI token数量征税。他指出，token记录的是模型处理的信息量和计算使用量，并不能直接衡量多少劳动者因此失去工作；如果美国单独提高本国AI模型的使用成本，企业还可能转向海外模型，使税收没有减少全球AI使用，却削弱本国企业竞争力。

Etzioni同时认为，美国未必需要为AI建立全新的政府机构，现有劳动、商业、安全和其他监管部门可以通过修改政策承担更多职责。盖茨的判断则是，AI同时影响就业、税收、教育、能源、国家安全、医疗、金融、选举和公共基础设施，现有部门分别处理单一领域的问题，很难对跨部门风险作统一决策，因此需要建立能够在政府机构之间协调优先事项的国家级机制。两种方案的共同点是都认为现有政策需要加快调整，主要分歧集中在是否增加新的治理机构，以及政府应通过什么方式影响AI部署速度。

盖茨提出国际AI治理，美中合作被列为必要条件

在国际层面，盖茨主张建立专门处理AI风险的全球机制，并参考核武器核查、国际航空安全和全球环境协议中已经存在的跨国监管经验。人工智能模型可以跨境提供服务，先进芯片、数据中心和模型开发又集中在少数国家和企业，仅依靠单一国家的监管无法完全控制网络攻击、生物安全或高能力模型扩散。他明确提出，拥有主要AI开发企业和关键供应链的国家应尽早建立共同规则，其中美国与中国之间需要保持一定程度的合作。

盖茨还计划把这些建议直接带入政策层面的接触。他表示今后前往华盛顿时将与美国议员讨论AI与就业、公平问题，并将在与全球领导人及主要AI企业负责人会面时推动建立国内和国际治理框架。已经公布的行程显示，他计划今年11月与中国国家主席习近平会面，AI全球治理将是他希望讨论的问题之一。

截至目前，盖茨提出的“人类保留领域”、机器人税、AI token税以及新的国际监管机构仍属于政策建议，没有成为美国政府或国际组织已经实施的统一制度。围绕AI就业影响的长期判断也尚未形成一致结论：盖茨预计人工智能可能使部分职业永久减少，黄仁勋等科技行业负责人则预计生产力提高会创造新的产业和就业；Etzioni认同需要提前治理，但主张把政策直接针对实际造成的劳动替代和安全风险，而不是普遍提高AI计算和使用成本。

盖茨此次长文最明确的政策变化，是把关注重点从AI最终能够创造多少经济和社会价值，进一步推进到价值实现之前的过渡阶段。他仍计划通过盖茨基金会推动人工智能进入疫苗研发、公共卫生、农业和教育领域，基金会未来19年计划投入剩余约2000亿美元资产，其中AI将参与多项全球健康和发展项目。与此同时，他提出政府应在大规模就业变化发生之前建立职业转换、社会保障、税收和国际安全机制。人工智能是否最终增加或减少全球工作总量仍需要更长时间验证，但随着模型和机器人开始进入越来越多实际生产环节，政策需要处理的问题已经从AI能否完成某项工作，逐渐扩大到哪些工作应当自动化、自动化收益如何分配，以及哪些决定仍应保留在人类手中。