尤瓦尔·赫拉利：机器背后的人类——2020年达沃斯论坛访谈
**日期：2020年1月23日**
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一、开场介绍：被遮蔽的AI“隐形劳工”
本次研讨由瑞士电视台商业记者、主持人帕特里夏·拉里主持，她首先点明今日核心议题：探讨人工智能的阴暗面——重大AI突破背后的真正推动者究竟是谁？ 事实上，支撑AI发展的是一支由大量女性、少数群体组成的“隐形劳工”大军：他们从事数据标注工作，为机器学习提供训练素材，标注来自汽车、科技、医疗、内容审核、街景采集等不同行业的海量数据，帮助算法更好地识别、理解图像、语音与文本内容。然而绝大多数这类“影子劳工”没有劳动合同、没有社会保障，报酬极低。有批评者将这一现象概括为：当前AI产业的三大要素是硬件、软件和人力。 这一现象是否代表了工作的未来？是否是2.0版的产业流水线？我们应当如何塑造未来的工作场所？本次研讨将邀请思想领袖与现场观众共同探讨相关问题，观众也可通过推特带话题#left20 分享观点，研讨过程中将设置投票环节并收集观众提问。 随后主持人介绍四位研讨嘉宾： 1. 尤瓦尔·赫拉利：耶路撒冷希伯来大学历史学教授，多次获奖的全球畅销书作家，著有《人类简史》《未来简史》等作品，长期致力于搭建科学与公众沟通的桥梁。 2. 伊丽莎白·鲍尔-施密特：瑞士联邦前委员，律师，日内瓦瑞士数字倡议主席，该倡议旨在维护科技领域的伦理标准。 3. 杰夫·鲍尔：国际工会联合会总书记，代表全球56个工会，是经济合作与发展组织（经合组织）的顾问，终身致力于劳工权益保护，刚从巴黎赶来参会。 4. 格伦·韦尔：政治经济学家、社会技术学家，微软研究员，“激进交换运动”创始人，著有相关著作，倡导科技的社会向善发展，赋能公众创造力与协作。
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二、互动测试：具象化的众包零工困境
为让观众更直观理解议题，主持人设置了一个快速诊断互动：现场观众（包括医疗从业者）需在15秒内判断一张医疗影像的病症。最终揭晓该影像是肺结核影像，主持人指出，这是典型的众包零工（click work）任务：负责标注这类医疗影像的劳动者没有医学背景，不是医生或护士，仅经过基础培训就需要完成诊断标注，目的是训练医疗AI软件。 这一案例直接引出了核心关切：我们是否要依赖由低薪、无专业背景的劳工标注数据训练出来的医疗诊断软件？ 随后主持人说明本次研讨的结构：前半段聚焦问题框架，中间设置投票与观众问答环节，后半段探讨解决方案与宏观图景。
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三、核心讨论：AI革命的独特速度与劳工权益挑战
主持人首先向尤瓦尔·赫拉利提问：当前的现象是否属于新型帝国主义或数字奴隶制？ 赫拉利表示，自己会谨慎使用“奴隶制”这类带有强烈历史类比色彩的表述，因为当前的变化具有前所未有的核心特征：**速度的指数级加速**。回顾人类历史，过往产业变革（最典型的是19世纪工业革命）中，劳动者需要花数十年甚至上百年时间理解变革、组织工会、开展政治博弈、推动立法调整，才能形成新的平衡。但当前的变化节奏完全不同：等你搞明白问题、完成工会化、推动立法落地时，情况已经发生改变，十年前做的准备如今已完全失效。 针对“低技能制造业岗位会被低技能技术岗位替代”的常见观点，赫拉利明确否定：大量岗位会彻底消失，当然也会有新岗位涌现，但核心挑战是劳动者需要不断接受再培训、重塑自身技能才能适配新岗位；更严重的问题是心理压力：劳动者需要反复学习新技能、适应新工作，而非经历一次性的产业变革后进入稳定平衡。因为AI仍处于萌芽期——五年前只有少数科学家关注这一领域，真正的巨变还在前方，就业市场将经历一轮又一轮、规模越来越大的持续冲击，而非2025年就会结束的一次性革命。因此我们必须重新思考“什么是就业市场”“什么是工作”“如何保护劳动者”“什么是劳动者”等根本问题，建立全新的定义。 接下来伊丽莎白·鲍尔-施密特从全球劳工权益的长期困境切入：全球现有6亿“工作贫困者”——他们有工作，但日薪不足3.2美元，无法覆盖基本生活需求，“体面劳动”是长期未解决的全球性议题，而新技术进一步加剧了这一问题：当前非正式就业持续增加，尤其在低收入国家，这些国家的劳动保护体系缺失，未批准国际劳工组织（ILO）的相关公约，劳动者完全没有权益保障。 她同时指出，众包零工问题并非新兴市场独有：瑞士工会的调查显示，发达国家同样存在大量众包零工，这一模式最早由美国亚马逊于2005年通过“机械 Turk 众包平台”发明。她强调，新技术创造的新岗位必须和传统岗位享有同等的劳动条件，年轻人只有感受到技术发展是公平的、符合自身利益的，才会接受新技术，否则将引发社会动荡——法国、智利已经出现的抗议已经证明了这一点。
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四、AI叙事的遮蔽性与“隐形劳动”的普遍化
格伦·韦尔从叙事建构的角度分析问题：他用《绿野仙踪》中“不要看帘子后面的人”的经典场景类比：AI的神秘感、科技公司的超高估值、全自动化替代人类的叙事，完全依赖于隐藏背后的劳动者。科技公司愿意参与各类讨论AI反乌托邦风险的论坛，但不愿意参与“扒下裤子展示背后真相”的讨论——揭示AI本质上是大量普通劳动者的劳动成果。 他进一步指出，问题的严重性不止于自认为是“劳动者”的群体：所有普通人在填写验证码、使用互联网服务时，都在无偿训练可能在未来取代自己工作的算法，这部分劳动完全未被看见、未被补偿。当前的劳动合同完全不反映未来工作的现实：大量新岗位的核心是对当前劳动者的劳动监控，如果劳动者没有因此获得报酬、没有就这部分劳动的价值进行集体谈判，不仅现有岗位会消失，新岗位也不会涌现——不是因为岗位不存在，而是因为这些劳动完全隐形，人们甚至没有意识到自己参与了生产过程，这会导向“数字奴隶制”或“数字农奴制”：我们根本没有形成参与生产过程的阶级意识。 赫拉利补充了科技公司刻意模糊人类劳动价值的动机：核心是不愿分享巨额利润——如果公众认为AI是“计算机魔法”，那么利润只会归“计算机魔术师”（即科技公司的工程师、高管），但如果有一支庞大的隐形军队完成了大量工作，他们必须被纳入分配体系。同时，“普通人”和“劳动者”的边界已经彻底模糊：数字商业模式不仅冲击就业，还影响其他群体：税收部门无法收到足额税款（平台通过转移利润避税）、中小企业也受到冲击，因为现有竞争规则不适应新的商业模式。科技公司的资产负债表上完全看不到这些劳动者的身影，如果投资人知道一个产品需要多少真实的人力投入，可能根本不会投资，或者会要求完全不同的商业模式。 他以自动驾驶为例进一步说明：要让自动驾驶汽车上路，必须让AI识别不同人类的情感、个性，区分青少年与老人、醉酒者与愤怒者，否则无法保障安全。但实验室采集的数据永远不够，瑞士这类对安全要求极高的国家不会允许未经验证的自动驾驶上路，因此科技公司会先在劳动保护、安全标准较低的发展中国家测试，收集事故、路况等关键数据优化算法，等达到瑞士的安全标准后，再在瑞士上路。但提供关键数据的发展中国家、以及被采集数据的普通人（比如差点被测试车撞到的路人）完全没有得到补偿——21世纪，一个普通人走在街上差点被车撞，产生的数据价值连城，但这很难被定义为“劳动”，这就是典型的隐形劳动。 针对科技公司“当前是技术过渡期，很快就不需要人类、AI可以自我训练”的说法，赫拉利回应：我们永远需要人类劳动，核心问题从来不是“要不要人类”，而是“劳动是否有体面的报酬、是否被公平对待”。当前区块链、AI领域的伦理标准完全缺失，本次达沃斯论坛首次公开讨论这一问题，正是瑞士数字倡议的初衷：搭建平台开展伦理讨论，将现实世界的普适伦理原则适配到数字场景，明确“透明度”“体面劳动”等技术语境下的定义，要求所有企业（不止是大型科技公司）遵守相关标准。年轻人只有感受到技术是公平的，才会接受新技术，否则社会动荡会反过来阻碍技术进步。
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五、现场投票与解决方案探讨
主持人发起现场投票，议题为“AI未来是否还需要人类？”，结果显示77%的现场观众认为AI未来仍然需要人类，赫拉利表示完全赞同：这一“不需要人类”的愿景非常荒谬——单个人类大脑的计算能力，大概和当前全球所有可用机器的总计算能力相当，放弃人类大脑的计算能力是极大的浪费。我们应当做的是让技术赋能人类协作、沟通、共同创造，而非把人类当成被监控的对象、当成数据标注的工具；如果给劳动者公平的报酬、尊严与社会地位，他们不仅能参与AI的生产过程，还能让AI变得更好。 格伦·韦尔进一步补充：AI从来不是中立的“技术”，甚至是一种意识形态：我们可以设计让人参与AI构建的技术，比如日本采用六西格玛方法，让一线工人理解AI的运行逻辑、修正机器的错误、持续提升生产效率，这是更人性化、也更高效的方式，而非把人类当成可随时替换的标注工具。
观众问答环节
现场第一个获得最多点赞的问题是：未来医疗领域人类的角色是什么？ 鲍尔-施密特回应：核心区别在于AI是“辅助人类决策”还是“替代人类决策”。如果是辅助，比如用增强现实技术让资深医生远程为偏远地区缺乏医疗资源的患者做手术，就是积极的技术应用；如果是替代，比如完全由AI做出诊断决策，则存在风险。当前的发展趋势是偏向“替代”，因此需要建立透明度与问责机制约束技术应用。 第二个问题是：年轻人能为应对未来变化做什么准备？ 鲍尔-施密特表示，首先要改变公众认知：这首先是政治问题，不是技术问题，需要通过政党、选举等正常政治机制解决，不能一上来就试图用技术方案解决问题。其次要主动与年轻人对话：年轻人成长于数字时代，对技术的理解远超过来自工业时代的老一代政客，要让他们想象20年后的自己需要什么样的社会保护（比如养老金、医疗保障），让他们意识到集体谈判等机制是保护自身权益的工具，而非把平台经济当成没有风险的“快乐乌托邦”，忽略10到20年后的长期风险。 赫拉利补充，当前对技术变革的讨论和养老金问题非常相似：年轻人总觉得20年后会有别的解决方案，不关心长期风险，因此必须让年轻人现在就参与讨论，明确告知他们未来的风险。 随后讨论转向是否需要建立新的劳动法：伊丽莎白指出，当前需要多利益相关方协作：年轻人、工会、科学家、政治家共同参与，因为现有国际治理架构是工业时代的产物，不适应数字时代的发展需求，国际劳工组织、经合组织需要出台新的指导规则，瑞士数字倡议也在尝试从消费者权益、劳动权益等角度制定伦理标准，通过试点积累经验，再逐步推广为正式规则。她强调，软法或试点规则可以更快落地，因为等待正式立法需要数年时间，那些处于恶劣境地的劳动者等不起。 她同时提到，欧盟已经出台了《通用数据保护条例》（GDPR）和众包零工的初步监管规则，这是良好的开端，但现有规则仅覆盖欧洲，而全球最大的数据标注基地位于中国，缺乏相关监管数据；此外工会的会员率持续下降，这是关乎工会生存的核心问题。 关于工会的未来，杰夫·鲍尔表示，工会必须完成核心定位的转型：过去工会的核心是保护“岗位”，但未来岗位会不断变化、快速迭代，工会的核心要转向保护“劳动者”本身，帮助劳动者在不同岗位之间顺利过渡，还要重新定义“什么是工作”：比如一个青少年在网络上随意点击鼠标产生的数据被平台收集，这算不算工作？算不算工会需要覆盖的范围？工会需要从概念层面重新定义工作与自身的角色。 他提出当前有三个优先方向：一是纠正“劳动者身份错配”，比如美国加州已经裁决平台零工应被认定为正式雇员，欧洲多座城市的网约车司机也正在被重新认定为雇员，要通过现有法规打击平台对劳动者身份的错配；二是推动国际劳工组织、经合组织、世界贸易组织出台全球性标准，二十国集团（G20）已经通过了承认劳动者权益、公正转型的AI原则，需要推动这些原则落地；三是与“激进交换”这类科技运动合作，因为数据是集体所有的，而非个人所有——你母亲的生日也是你外祖母的生日、你的生日，个人对数据没有完整的控制权，个体谈判会导致“逐底竞争”，因此必须通过集体谈判保障劳动者的数据权益，建立全新的数字时代劳动保障体系。
嘉宾下一步行动
主持人最后请每位嘉宾分享下一步的具体行动： - 伊丽莎白·鲍尔-施密特：目前正在与十几个国家、世界银行合作推动“数据自由法案”，建立全球集体谈判框架，同时推动明确各类伦理标准的定义——当前连基本概念都没有共识，还要推动落实联合国可持续发展目标第1项（2030年消除极端贫困），该目标与劳动者权益直接相关，最终目标是建立信任生态，让劳动者被纳入其中。 - 尤瓦尔·赫拉利：首先要推动欧盟、国际劳工组织出台AI、区块链等新技术的伦理标准，为劳工运动提供发声渠道；其次要帮助一线的众包零工劳动者；最重要的是改变公众叙事：当前很多国家民众想到工作问题首先想到“移民抢饭碗”，需要把叙事替换为“众包零工如何影响我和下一代的就业未来”。 - 格伦·韦尔：下一步是继续推动公众认知，让更多人意识到隐形劳工问题的存在，同时与一线工会、经合组织、国际劳工组织合作，推动具体政策落地。
最后主持人总结：感谢嘉宾与观众的深入讨论，约定一年后在达沃斯再次举办相关议题的研讨，希望届时大型科技公司也能上台参与对话。