人工智能时代，劳动的未来会是什么样？
我们还不知道人工智能会如何重塑经济。它会带来前所未有的增长？大规模失业？都不会，还是别的什么？我们该如何判断？
本次展示以马克思主义政治经济学为分析框架，把经济拆解为一项项具体劳动，建立了一个“任务—劳动—价值”的情景模型。向下阅读三种可能的未来，再输入你对 AI 能力的预期，看看它所对应的 2030 年劳动图景。
我们之所以研究人工智能如何重塑经济，是因为马克思主义告诉我们：生产力的每一次重大跃迁，都会重新安排人与人之间的生产关系。看清可能的经济未来，我们才能主动作为，让这场转型的成果为大多数人所共享。
马克思在《资本论》中把经济生活的起点放在“劳动”上：劳动是人与自然之间的物质变换过程，也是一切价值的源泉。这个情景探索器延续这一思路——它不谈抽象的“增长率”，而是从每一项具体劳动出发，考察 AI 作为新的劳动资料进入生产过程之后，劳动、工资、就业与资本份额会发生什么变化。
在从“一切照旧”到“增长率翻倍”的情景里，失业率停留在历史区间内，工资持平或随行业上升。但在增长快过经济史上任何时期的情景里，脑力劳动者的工资与就业前景会受到冲击。在那些情景中，社会整体远比今天富裕，真正的难题在于：财富如何分配。这正是政治经济学要回答的问题。
向下滚动，你会先看到 AI 如何影响劳动过程的概览。然后，你可以输入自己对 AI 能力与普及程度的预期，模型会展示如果你的预测成真，2030 年的经济会是什么样——并与其他同学的预测进行比较。
经济是由一项项劳动构成的
这个模型把人们在经济中从事的所有职业，都看作“任务束”——一组具体劳动的集合。AI 可以帮助人把某项任务做得更好、更快；可以把任务完全自动化；也可能对任务毫无影响；还可能催生新的任务。马克思把这些“任务”称为具体劳动，它们共同构成社会总劳动。
设想一位护士的一天
任何职业都可以看作一个人所承担的一束任务。她查房照看病人，她抽血，她分诊新入院患者、记录生命体征、为病区订购物资。这仅仅是清单的开头。
任务清单参考了职业分类中对各职业工作内容的描述，此处为课堂演示做了简化。
劳动随时代而变化
有些任务离开了任务束（几乎没有人再手写纸质病历），新的任务加入进来（三十年前，没有人远程监测病人）。任务束不是静止的，生产力发展了，劳动的形态也随之改变——这正是“生产力决定生产关系”在微观层面的体现。
有些劳动只能由人来完成
例如，AI 无法替患者擦浴。凡是需要身体在场、需要情感投入的劳动，机器难以替代。
有些劳动会被“增强”
AI 帮助人把它们做得更好、更快。AI 协助护士起草出院指导、远程监测患者、安排班次护理计划。此时 AI 是劳动资料的延伸——像显微镜之于医生，它放大了活劳动的效能。
有些劳动可能被完全自动化
例如，AI 可以自动记录患者的生命体征，或自动订购病区物资。此时 AI 不再只是工具，而是作为机器体系承担了整段劳动过程。
新的劳动会出现
从历史上看，新技术总会为劳动者创造新的任务。对护士而言，可能是检查 AI 的分诊是否准确，或审核 AI 提出的护理方案。马克思早已指出：机器在消灭旧工种的同时，也在创造新的工种。
结果：护士的劳动发生了变化
当护士把 AI 纳入工作，她能够统筹和完成的事情更多了。她可以花更多时间与患者交谈，帮助他们理解诊断。劳动生产率提高了——用马克思的话说，同样的劳动时间生产出了更多的使用价值。
每一项劳动，每天都在全国重复千万次
护士在每一个病区、每一个班次上从事着这些劳动。使用 AI 的护士越多，AI 参与的任务实例所占比例就越高。个别劳动的变化，就这样汇聚成社会劳动的变化。
从劳动到经济
今天，把全国由人、以及由与人协作的机器和软件所完成的每一项任务实例加总起来，你得到的就是国民经济：过去一年创造了超过 130 万亿元的价值。那么，AI 会如何塑造未来的经济？
答案取决于 AI 如何影响构成经济的所有任务、它创造的新任务，以及 AI 接手这些工作的速度。AI 会带来更多的“增强”还是“自动化”？它会让我们的生产率提高多少？劳动者和企业采用它的速度有多快？这些问题的答案，直接决定了国内生产总值、劳动力市场，以及劳动者在“蛋糕”中分到的份额——也就是马克思所说的剩余价值率的走向。
未来有许多可能，我们聚焦三种情景
未来取决于 AI 能力的进展，以及各行各业与劳动者如何采用这些能力。我们展示的三种情景，刻画了三类性质不同的影响。
在温和情景中，AI 的影响很难在宏观数据里被察觉：它的经济效应大致相当于互联网。在显著情景中，AI 的影响超过互联网，甚至超过铁路。而在极端情景中，AI 推动了一个彻底变革的、前所未有的经济，其背后很可能是能够递归式自我改进的 AI 系统，以及更快的采用速度。
小幅的经济收益
在温和情景中，AI 的影响与互联网大致相当。它带来真实的经济增长，但幅度处在新技术的历史常态之内，而且是逐步到来的。
脑力劳动的一场革命
在显著情景中，到 2030 年 AI 能够胜任一半的脑力劳动，其中大部分可以自主完成，但并未被全面采用：多数脑力劳动任务仍然不依赖 AI。经济以两倍于常态的速度增长。脑力劳动者的工资没有上涨，但其他劳动者获得了收益。
一场深刻的经济变革
在极端情景中，AI 在绝大多数脑力劳动任务上都比人更高效。它几乎自主完成了所有这些任务，并且几乎没有为人创造新的脑力任务。这个情景很可能需要能递归自我改进的 AI，并被迅速用于脑力劳动。
随着 AI 扩散，年度 GDP 增长率达到 15%，经济每 4.5 年翻一番。作为一个社会，我们比以往任何时候都富裕，但从事脑力劳动的人大为减少，失业率升到了超过一般衰退时期的水平。
强大的人工智能会如何改变劳动与资本？
你认为未来几年 AI 会如何发展？这条道路对经济意味着什么？我们邀请你思考这些问题，并用情景探索器检验你的答案。
人们对未来 AI 能力的预期各不相同。
海外一项面向上万名受访者的调查，询问了人们对当前与未来 AI 能力、普及程度，以及换职业后找到新工作难易程度的看法。我们把它的分布形态作为参照，并把本站访客的预测叠加其上。
典型受访者的回答所对应的结果接近“显著变化”情景：到 2030 年 GDP 比没有 AI 时高约 10%，总体失业率升至 5% 左右。约有一成受访者的看法与极端情景一致。
人们如何回答这五个问题（各答案上的受访者占比）
你预测了经济的一种可能未来。这是那个未来可能的样子。
AI 在每一种情景下都会让经济增长，只是幅度不同
在所有情景中 AI 都推动了 GDP 增长，但规模因情景而差异巨大。这印证了马克思的判断：科学技术是生产力，而且是“最高意义上的革命力量”。
2030 年 GDP，按情景（单位：万亿元）*
*按 2025 年价格水平计算；情景数值为模型演算结果，仅供课堂讨论
但增长不是我们唯一关心的经济动态。这些可能的未来，对劳动者能从增长中分到多少工资、有多少人不得不另谋职业，又意味着什么？
这个模型并不是现实的完整地图，但它揭示了一些有意思的结论。国家的 GDP 会增长，但更大份额的繁荣可能流向用于创造财富的资源与技术（资本），而不是劳动者——即使社会整体富裕得多。这就是马克思所说的资本有机构成提高：不变资本相对于可变资本的比重上升。
在多数情景中，岗位再配置与失业率都停留在历史上出现过的区间内，只有一个例外。在极端情景中，如果出现递归式自我改进与快速采用，失业率可能飙升到历史性水平。
在变革越深的情景中，越多的劳动者不得不转换职业。这可能意味着更高的失业率。
劳动力市场总有一定的流动——有人失去工作，有人找到新工作。在平常年份，这个过程对个人可能是痛苦的，但从宏观经济看运转得还算顺畅：多数求职者能较快找到新工作。
在显著与极端情景中，脑力劳动者可能面临大量的自动化与替代。落到个人层面，这意味着程序员和客服可能要转向电工、护士这类受 AI 影响较小的职业。
但彻底换一个职业很难，许多人需要很长时间才能落定新工作。一个情景要求的转换越多，处在“两份工作之间”的人就越多。马克思把这部分人称为相对过剩人口——产业后备军。
2030 年劳动者的去向（占全部劳动者的百分比）
从 2026 到 2030 年，受 AI 影响的职业（脑力劳动）提供的岗位减少，而不受 AI 影响的职业岗位增加。
换职业之所以困难，有几个原因：劳动者可能不愿意换；他们可能需要学习新技能；即便学会了，找到新工作也并不容易。在极端情景中，随着大片脑力劳动被更快地自动化，受影响的劳动者可能长期失业。
脑力劳动的失业率上升；其他职业的失业率下降
在三种情景中，平均工资都上涨了，但涨幅集中在脑力劳动之外的职业。
这是因为劳动者转向需求上升的职业需要时间。如果对人类脑力劳动的需求减少，就会给工资带来下行压力。与此同时，随着 AI 提高脑力劳动的生产率，受益于这种生产率的体力劳动需求会上升。例如，更快地完成基础设施的设计与审批，可能增加建设项目的数量，从而推高建筑工人的需求与工资。在显著情景中，脑力劳动者的工资基本持平；在极端情景中，到 2030 年下降超过 10%。马克思指出，劳动力的价格围绕其价值上下波动，而供求关系正是造成这种波动的直接原因。
各职业群体的工资，相对于没有 AI 的同一经济体高出的百分比
蛋糕会变大，但更大的一块可能归资本
今天，经济每生产 1 元，约 0.52 元归劳动者，0.48 元归资本。如果经济增长了，而 AI 自动化了更多任务，那么每 1 元中可能有更多归资本。即使所有劳动者的工资都大幅上涨，这种情况也可能发生。如果资本在更多事情上变得更有用，它的需求就会更高，价格随之上升。在那个世界里，增长的更多果实流向了资本的所有者。
我们发现，在显著与极端情景中，劳动份额明显下降，资本份额上升。平均工资上涨了——非脑力劳动者的报酬高得多——但脑力劳动者的工资停滞或下降，失业也在恶化。
在极端情景中，快速扩张的经济所带来的收益分配是不均衡的。多数脑力劳动者面临工资下降或失业，劳动者整体从更大的蛋糕中分到的比例更小。到 2030 年，劳动收入总额几乎没有变化。这正是《资本论》中“资本积累的一般规律”的当代版本：财富在一极积累，另一极则是相对贫困。
在这个情景中，主要的挑战不再是实现经济增长，而是确保成果被广泛共享、代价不被不公平地分摊。
未来并非注定。
归根结底，2030 年的经济是什么样，取决于许多因素：AI 能做什么，企业与劳动者如何选择采用它。它也取决于这项技术的经济收益如何分配。马克思主义的历史观告诉我们，历史是人的活动的产物——生产关系可以、也必须随着生产力的发展而被自觉地调整。
和任何经济模型一样，这个模型有其局限。例如，我们没有纳入人类发展出超强机器人的情景。模型建立在既有研究之上，我们会随着证据的积累继续完善它。
这个模型提示我们：当技术使“蛋糕”迅速变大时，分配制度就成为决定性的问题。这也是为什么坚持按劳分配为主体、多种分配方式并存，推动共同富裕，让全体人民共享技术进步的成果，具有现实而紧迫的意义。