林天心 初级编辑过去几个月，中国在人工智能部署上的一系列动作，呈现出一个值得注意的轨迹。
4月下旬，一家法院判决一家人工智能公司不能仅因岗位被自动化而合法解雇员工。不久后，武汉发生大规模自动驾驶出租车故障，监管机构随之在全国范围内暂停了新的自动驾驶车辆牌照发放——而武汉的出租车司机长期以来一直在请求当局放缓推广速度。官方媒体也开始批评企业考虑AI驱动的裁员，称企业有保护员工的责任。
这些信号指向同一个方向：中国正在为自己的AI部署踩下刹车。
对于一个拥有强制力、且迫切希望主导技术前沿的国家来说，这种克制显得有些反常。威权国家理论上可以成为部署机器的理想场所——压制工人抵制、镇压抗议、确保机器持续运转。但现实比理论复杂得多。
中国的根本性短板在于社会保障体系。公共社会支出仅占GDP的约10%，不到经合组织平均水平的一半。数亿内部流动人口仍受户籍制度制约，家庭医疗费用自付比例高。失业保险是为应对周期性失业设计的，难以覆盖结构性失业——仅有相对较少的失业者能领取救济金。
当AI渗透到办公场所、服务领域和平台，同时对受过教育的年轻劳动者和工厂工人构成威胁时，问题就变得棘手了。中国经济增速放缓，许多年轻人的上升通道收窄，劳动力市场的焦虑体现在高储蓄率和对经济繁荣年代的怀念中。
历史提供了一些对照。工业革命时期的英国之所以能维持机械化，部分原因在于《旧济贫法》——教区有法律义务救济有劳动能力的穷人，提供现金补贴、房租、面包和燃料。近期研究显示，人均贫困救济金更高的郡，工业化进程中的骚乱更少。福利国家非但没有阻碍技术推广应用，反而可能是一项必要的补充。
韩国和台湾地区的工业化进程提供另一种模式——压制独立工会，但同时兑现工厂工作、城市化和生活水平提高的承诺。工人们接受低工资，换取对未来更富足生活的期待。但这种权衡在AI时代难以复制——替代效应渗透到各个层面，而“创造更多机遇”的承诺变得越来越难以兑现。
中国似乎已认识到这个问题。但认识到问题与拥有解决方案之间，存在巨大的制度鸿沟。中国需要建立长期以来一直回避构建的福利国家，而此时正值增长放缓、人口结构恶化。这是一个艰难的时间窗口。
欧洲提供了另一种警示。德国的SAP在2024年围绕AI重组，裁员约8000人，为此预留了22亿欧元用于自愿离职补偿——相当于每位受影响员工三年多的薪资。这种成本让试验工作变得昂贵。欧洲许多地区可能因此推迟AI部署，因为现有法规保护的是岗位而非工人的转型。
丹麦的灵活保障模式被认为接近平衡点：弱化的就业保护被优厚的失业福利和积极的再培训政策抵消。企业可以安全部署AI，因为员工有保障，政治经济环境保持稳定。
这场AI竞赛不仅是芯片、算力和模型参数的较量，更是制度能力的竞争。当国家别无他法时，便会诉诸压制。但赢家不会是那些最愿意将工人弃之不顾的国家，而是能让工人获得足够安全感、从而允许机器融入生产的国家。
中国当前面临的挑战，正是要在技术创新与社会稳定之间找到一条可行的路径。而这条路径的修建，需要的是一个真正能兜底的福利体系。
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