为人工智能的经济影响做好准备：探索政策应对措施

将会如何到来强大的人工智能系统改变经济结构？我们不确定，外部专家也不确定。但随着人工智能系统不断改进并得到更大规模的采用，至关重要的是，必须对政策制定者可以用来应对人工智能经济影响的工具进行更多讨论，无论其性质如何。为了帮助解决这个问题，我们分享了一些值得进一步研究的经济政策想法。

自推出以来人为经济指数，我们观察到人工智能使用的重要转变。用户正在成为越来越有可能将全部任务委托给克劳德，与克劳德的“合作”减少。随着人工智能模型继续独立工作更长的时间，以及越来越多的雇主采用人工智能来提高生产力，我们预计这一趋势将会加速。对劳动力的影响尚不确定。

政策制定者应如何应对？这不是一个简单的问题，也不是任何一个演员能够回答的。未来转型的规模存在很大的不确定性，对于如何管理转型也存在着广泛的观点。但现在必须开始针对我们可能面临的经济情景制定想法。

在过去的一年里，我们与来自世界各地的经济学家和政策专家（包括我们的成员）合作经济顾问委员会以及我们的参与者第一届经济期货研讨会）推动这一讨论。为了产生广泛的想法，我们与无党派思想家和来自各个政治领域的思想家进行了接触。

下面，我们简要探讨其中九类想法，涵盖劳动力发展、许可改革、财政政策和社会服务。

虽然我们不知道最佳政策是什么，但我们致力于公开分享想法，并对先进人工智能的经济影响保持透明。

政策与场景匹配

人工智能经济影响的速度、规模和形式将决定世界各地所需的政策反应。因此，我们将这些初步想法分为三大类：

几乎所有场景的政策思路, 包括那些对劳动力市场负面影响仍然不大的国家。他们的拥护者认为，无论人工智能的破坏有多么严重，这些政策都值得考虑。鉴于此，其中许多提案之前已在其他情况下提出过。其中包括提高工人和学生的技能以适应新兴工作，以及改革许可流程以支持能源和计算基础设施的建设，从而提高生产力。

适度加速情景的政策思路，人工智能导致大部分劳动力的工资明显下降和失业。在这方面，可能需要为失业工人提供更多实质性财政支持。到抵消负外部性在这种情况下，可以考虑对因快速自动化而失业的工人征收自动化税。

几乎所有场景的策略

1. 通过劳动力培训补助金投资于技能提升

在我们的华盛顿研讨会上，Abigail Ball，执行董事美国指南针，提出了劳动力培训补助金——她与同事奥伦·卡斯 (Oren Cass) 共同提出一项建议，将公共资源用于在职培训。

在这种模式下，政府将直接向通过结构化培训计划创建正式实习生职位的雇主提供大量年度补贴（鲍尔和卡斯建议在美国每年为 10,000 美元）。这种培训可以采取多种形式：由个体雇主、雇主联盟或行业协会、通过雇主和有组织的劳工之间的伙伴关系、或由与雇主合作的技术学校和社区学院运营的项目。

美国指南针建议重新调整现有的高等教育补贴来资助该计划。但一系列其他融资机制也可能值得考虑，包括对人工智能消费征税来支持劳动力发展计划的可能性。

2. 改革工人保留和再培训的税收激励措施

税收政策可以在一定程度上激励雇主重新培训和留住员工，而不是减少员工人数。

雷瓦娜·沙夫丁莫卡特斯中心认为美国税法造成了有利于实物资本投资而非人力资本投资的偏见。企业可以通过红利折旧立即支出人工智能系统的费用，但在扣除员工培训成本时面临许多限制。她提议对《国内税收法》进行改革，包括取消免税教育援助 5,250 美元的上限，并将全额立即费用扩展到所有与工作相关的培训。

这些变化旨在降低相对于裁员成本的再培训成本，帮助那些可能处于裁员决策边缘的工人。

3.堵住企业税收漏洞

税收政策专家大卫·加梅奇概述了旨在防止人工智能转型导致政府预算紧张的改革。他的几项提议涉及缩小“合作伙伴差距”，使大型企业能够避免实体层面的税收，以及实现税收分配现代化，以打击利润转移和更好地捕捉价值来自基于数字和无形资产的商业模式。

第二项改革将通过市场化的分配方式，根据客户所在地分配营业税，同时要求全球范围内的合并报告，将跨国公司和子公司视为单一实体。这种方法旨在限制人为地将利润转移到避税天堂——随着人工智能可能进一步提高无形资产利润的经济重要性，这种做法可能会变得更加普遍。

加马奇认为，“首先采取行动的政府将解决其财政挑战，并更好地帮助居民在人工智能经济中蓬勃发展。那些等待的政府将在最需要灵活性时面临资源限制。”

4. 加快人工智能基础设施的许可和审批

Anthropic一直倡导改革美国的许可和电力采购流程和盟国。需要加速这些进程来开发训练和部署前沿人工智能的基础设施，即大型数据中心、传输基础设施和发电设施。改革还将在人工智能落地的地方释放投资、促进经济增长和创造就业机会。未能加速人工智能基础设施的发展将减缓生产力和就业增长，并且可能会因重要的人工智能基础设施移至海外而带来国家安全风险。

美国三套重叠的监管流程导致大规模人工智能基础设施建设延迟多年。第一类是许可证。其中包括联邦、州和地方各级的一系列土地使用和环境批准。其次，国家对输电项目的监管审查可能会导致新线路的建设持续 10 年或更长时间。最后，对于发电资源而言，将设施互连到电网的批准通常需要 4 至 6 年的时间。

应对这些挑战的具体步骤包括对《国家环境政策法案》(NEPA) 进行改革，该法案要求联邦机构审查许多项目的环境影响。对某些类型的设施（例如数据中心）进行预先分析可以帮助加快对未来项目的审查。其他改革可能包括利用联邦当局加快关键输电建设和升级，以及与公用事业公司合作，以确定快速互连的机会。

作为泰勒·考恩莫卡特斯中心教务主任兼经济顾问委员会成员指出：“我完全赞成允许改革——包括能源部门。”

温和情景的政策思路

5. 为人工智能替代建立贸易调整援助

一些经济学家正在探索如何贸易调整援助（TAA）模式– 为受影响的工人提供获得新技能或获得其他支持的机会 – 可能会适应强大的人工智能时代劳动力市场的混乱。约安娜·马里内斯库宾夕法尼亚大学经济顾问委员会成员之一，将类似 TAA 的“人工智能保险”视为一种“支持那些因人工智能而失业的人”的机制。

沿着这些思路，苏切特·米塔尔和萨姆·曼宁概述了一个潜在的自动化调整援助（AAA）计划。他们描述了如何以与 TAA 类似的水平（每年约 7 亿美元）为 AAA 提供资金作为初步选择，并建立内置机制，根据人工智能驱动的流离失所的速度和规模来增加或减少项目规模。

米塔尔和曼宁指出，如果未来需要扩大这样的计划，它可能会通过对市值超过一定高水平的公司的人工智能驱动收入征税来提供资金，从而为人工智能行业创建一个直接机制来支持因该技术而失业的工人。

6. 对计算或代币生成征税

弗吉尼亚大学经济学家 Lee Lockwood 和 Anton Korinek（我们的成员）经济顾问委员会）建议研究一系列税收关于“代币生成、机器人、机器人服务和数字服务”。

这些税收提供不同的潜在利益和扭曲风险，具体取决于人工智能在经济中的发展阶段。当人类仍然是经济中的主导消费者时，即使强大的人工智能降低了劳动力的相对经济作用，对出售给最终用户的人工智能生成的代币征税（“代币税”）可能是可取的。

Korinek 和 Lockwood 认为，如果经济发展到强大的人工智能系统本身成为经济资源的主要消费者的阶段，就会对人工智能资源积累征税，例如人工智能系统。通过对计算和其他硬件征税——可能比对人类最终用户征税更有效。尽管这些对计算资源征税扭曲了人工智能转型经济轨迹上的投资，但如果劳动力市场和人类消费在经济中的作用下降，它们可能成为获取人工智能带来的部分意外之财的唯一剩余机制。

我们认为，这一更广泛类别的税收值得认真研究，尽管它们会直接影响 Anthropic 的收入和盈利能力。这些税收可以为重要的财政计划提供重要的收入——包括本文中讨论的其他几个计划。

针对快速变化情景的政策思路

7. 创建持有人工智能股份的国家主权财富基金

越来越多的提案旨在让公民和政府在人工智能的经济回报中获得更大的利益。主权财富基金可以使各国获得人工智能相关资产的头寸。在人工智能行业占据经济财富巨大份额的情况下，政府投资既可以塑造该行业的行为，又可以“更公平地分配人工智能衍生的财富”。

艾玛·凯西、艾玛·罗考尔和海伦娜·罗伊在英国进步中心撰文，提出了一个与英国相关的概念：人工智能债券。人工智能债券的目标是确保对“人工智能堆栈”进行充分投资，以获取人工智能的好处，然后在英国更均匀地分配其回报——即使人工智能研究角色集中在伦敦等少数几个城市。

8. 采用增值税或使其现代化

七国集团 (G7) 国家中有 6 个国家征收国家增值税 (VAT)，38 个经合组织 (OECD) 国家中有 37 个国家实行国家增值税 (VAT)。美国是个例外。

随着人工智能改变经济，劳动力在价值生产中所占的份额可能会大幅下降。为了资助政府的核心活动，可能有必要转向对消费征税（如通过增值税）。增值税征收还为政府提供了有关经济生产网络的详细信息，这在技术和经济快速变革的潜在时期尤其有价值。

“增值税是非扭曲性的，并且在一定程度上是自我执行的，”我们经济咨询委员会成员、麻省理工斯隆管理学院的约翰·霍顿指出。

如果人工智能在经济产出中占据很大份额（导致劳动力份额下降），政府可能需要新的收入来源来补充所得税。大卫·伽马奇的另一项提议是探索“低税率商业财富税”作为所得税的补充。他的理由是：“所得税面临会计操纵；财富税面临资产估值挑战。对于高利润企业来说，使用两者会使该制度更难以避免”。

Gamage 将这一制度与某些资产管理公司向客户收取的费用结构进行了类比：“财富税作为管理费，用于提供保护积累资本的法律基础设施，而所得税则作为在国家市场产生的利润的绩效费。”这一想法代表了政府可能适应人类劳动力价值变化的一种方式，尽管我们认为在这一领域还有更多的想法有待探索。

继续谈话

今年秋天早些时候，Anthropic 宣布承诺提供 1000 万美元来扩大经济未来计划。这项投资将支持对人工智能的经济影响和政策理念进行严格的实证研究，并扩大我们的研讨会系列——继 9 月份在华盛顿举行的活动之后，今年 11 月在伦敦举办一场活动。

这里概述的任何想法都不代表明确的建议。它们是更深入研究、政策制定和公共辩论的起点。人工智能的经济影响在时间和规模上仍然不确定，不同的场景需要不同的应对措施。

但显而易见的是，研究人员、政策制定者和人工智能行业之间的积极参与至关重要。通过现在就探索这些选择——在我们了解人工智能的经济影响之前——我们可以更好地为一系列可能的未来做好准备，并确保工人和社区能够充分受益于人工智能的全部潜力。

本文讨论的大多数政策想法都来自人类经济咨询委员会成员、经济未来研讨会参与者以及独立研究人员的提议或对话。它们并不一定代表 Anthropic 的政策立场。