围绕[汽车](替代)马车，问题是，你是马匹还《是司》这个话题，把关键信息重新梳理后，先看最核心的部分。

最近，著名的《经济学人》发表了一篇封面文章，题目是《为 AI 就业末日做好准备》其中有一句话很值得玩味：。

进一步说，第六，建立区域 AI 替代风险评估，对资源枯竭型城市或单一产业乡镇提前布局转型中心，避免出现 " 铁锈地带 "特别是要促进农村和偏远地区能接入 AI 培训资源，而非只有一线城市才能从人工智能中受益。

需要注意的是，第四，鼓励企业内部的人机协作岗位设计，例如强制要求 AI 项目必须保留一定比例的 " 人工审核与干预 " 岗位。

放到整体脉络里看，第二，以现实的态度考虑全民基本收入或负所得税问题，作为转型期的安全网这不是养懒人，而是要给人们的基本生活托底。

换个角度看，我觉得，没有别的办法，只能考虑社会怎么来托底不要整天在那里教条式地想这样那样的政策是左还是右啊，会不会养懒人啊在越来越多的人会从财富创造活动中被挤压出去的时代，必须考虑分配或财富分享的新方式在这种情况下怎么办？

换个角度看，在今年 3 月的博鳌亚洲论坛上，江小娟女士指出，过去技术进步创造的新岗位会比替代掉的多，但上世纪 80 年代后这一趋势在减缓，这让就业问题变得更加严峻现在的一些 AI 技术，是以节约劳动力为目的的，研发投入和购置成本比用人还贵、干的活儿还不如人对这样的 AI 技术的应用，社会应持慎重态度。

换个角度看，熟谙 AI 专业的人士都知道转型不易，更何况对 AI 一脸茫然的普通人？

放到整体脉络里看，之所以现在就要着手做准备，一个很重要的原因是，这个准备很艰难，而且需要时间。

换个角度看，这篇文章提醒我们的第二点是，社会不能再观望了，再等了，要赶紧想办法来应对这样的局面在我们很多人的观念中，总觉得人被机器替代的事情尽管早晚会发生，但那还是比较遥远的事情。

换个角度看，然而这还不是问题的关键，更关键的问题是，你一定要知道，汽车替代马车的时候，不仅是马车夫的职业消失了，拉车的马匹的角色也消失了，换言之，就是文章中说的，马匹在经济上存在的价值消失了。

进一步说，在工业革命中，汽车替代了马车在这个过程中，马车夫是失业了，但更多的工作岗位却被创造出来了专职的司机不用说了，汽车制造就是一个极为庞大的产业，还有汽车的销售和维修呢，还有与汽车相伴而生的现代运输业呢。

放到整体脉络里看，提醒我们的第一点是，这一次真的不一样，历史并非总能指引未来中国是一个历史悠久的国家，人们的历史意识也非常强烈每当我们在现实中遇到问题的时候，总是习惯于到历史中去寻找答案，即所谓让历史告诉未来。

从武汉萝卜快跑上街开始，我就一直在强调，在自动化特别是人工智能时代一定要注意人工替代造成的失业问题每当这样的时候，总有网友质疑我，孙老师，您思想落伍了汽车替代马车，技术进步的趋势是不可阻挡的，不要杞人忧天，会有更多的工作岗位被创造出来的。

需要注意的是，第五，主动创造 " 人更擅长 " 的新公共领域岗位如扩大养老护理、心理咨询、环境修复、文化传承等高情感的公共服务岗位这些工作 AI 难以胜任，且社会需求极大政府可以成为最后的雇主。

换个角度看，第三，对大规模使用 AI 替代人力的企业征收自动化税，税款专门用于再培训和社保。

换个角度看，第一，在 AI 导致岗位净减少的行业（如翻译、初级会计、客服），探索渐进式减少工时、不减收入的模式，让更多人分享效率红利。

放到整体脉络里看，但即便如此，AI 的发展会对相当多的人就业问题造成冲击，也是不可避免的。

放到整体脉络里看，这样就要接着说到第二个问题，对单纯替代劳动型的 AI 应用应该持一种慎重的态度这不是我提出来的，是现任国家数据专家咨询委员会主任的江小娟女士提出来的江女士曾担任过国务院研究室副主任，因此她说话，会更多从现实的政策层面考虑问题。

需要注意的是，当然是距离 AI 最近的行业内的专业人员但我们知道，现在他们怕失去职业的焦虑感是最强的这一段时间，我们听到最多的建议是，要把挑战作为机会，促进自己的转型，实现人机协同，让 AI 成为你的助手，提高自己的工作效率这当然是最好的路，也会有人会将这条路走通但我还是要说，能走通这条路的人是很有限的谁最有条件走通这条路？

从细节来看，那篇文章提醒人们的就是这个，不要继续幻想，不要以为那是遥远的事情，必须马上开始做好相关准备所以，文章用了这样的一个题目：为 AI 就业末日做好准备。

进一步说，话说得难听点，你现在怎么就能确定你是可以转型的被替代的马车夫而不是无法转型的马匹呢？

换个角度看，但从另一方面看，在汽车替代马车的时候，马车夫其实也并没有大规模变成司机，而是随着马车一起消失了只不过历史上没有人去记录他们，我们只能逻辑来推断从诸如小说等文学记载留下的只言片语看，他们中的大多数是去了更低端的岗位。

进一步说，但现在我们得明白，历史和未来是两回事有的时候，历史可以告诉我们未来但也有很多时候，历史不但无法告诉我们未来，甚至还会产生有害的误导我们现在在人工智能问题上遇到的问题就是如此。

放到整体脉络里看，《经济学人》的这篇文章非常明确地提醒我们两点。

从细节来看，人类最终或许会像汽车时代的马匹一样，在经济上失去存在的价值。

进一步说，在这当中，最核心的是社会价值观的转变在今天的时代，我们不仅需要技术理性，同时也需要价值理性我非常赞成江小娟女士强调的这个问题：AI 不能以 " 技术有多强 " 论英雄，而应以 " 能否真正增进人类福祉 " 为标准。

综合来看，围绕[汽车](替代)马车，问题是，你是马匹还《是司》的关键点并不只在表面信息，更在于细节推进和后续反馈。

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