动荡的 AI 时代已经到来。我们现在做出的选择至关重要。
我们需要一个计划，来确保好处大过坏处。
作者：比尔·盖茨 发布于 8月26日，2026年
向 AI 时代的过渡将会是人类历史上最动荡的时期之一。眼下，我们并没有为这场过渡做好足够的准备。如果世界采取正确的步骤，AI 将会成为一股向善的力量，让每个人的处境都变得更好。
我这一生只做过两份工作。第一份里，我通过在微软的工作，参与了开发赋予人们能力的软件。
第二份工作我从 2008 年起开始全职做，我把在微软赚到的财富回馈出去，目标是让这个世界更健康、教育更好、也更公平。这是我余生都将从事的工作。
这两段经历都影响着我对人工智能的看法。13 岁第一次了解到计算机的时候，我就被这样一个想法迷住了：让它们变得更智能，能够去做那些在当时只有人类才能做的事。虽然“AI”这个词大约从我出生那会儿就已经在用了，但这项技术真正取得重大进展，只是过去这十年的事。它现在的能力强得难以置信，而且还在以令人震惊的速度持续改进。AI 第一次能够取代、甚至超越人类认知。
AI 要么会成为有史以来发明出的最伟大的均衡器，要么会成为最恶劣的不公之源。
就公平而言，AI 要么会成为有史以来发明出的最伟大的均衡器，要么会成为最恶劣的不公之源。这个挑战是巨大的。即便在最好的情况下，向这个新的 AI 时代的过渡也将会是人类历史上最动荡的时期之一。我们要怎样用这项技术让世界变得更公平，又不让它拉大贫富之间的鸿沟？我们要怎样保护那些最容易受到人工智能伤害的人，包括那些失去了生计、也失去了自己掌控着自己未来的这种感觉的人？
我相信，回答这些问题并且依照答案去行动，应该成为全世界的头等优先事项。如果世界采取正确的步骤，AI 将会成为一股向善的力量，让每个人的处境都变得更好。
遗憾的是，眼下我们并没有在为它做准备。我没有看到证据表明领导者、专家和各个社群正在充分应对这些挑战。没有任何计划，来让进入 AI 时代这件事变得容易一些。
原因之一是，许多评论者低估了 AI 将会产生的影响有多大。我想这里面有几个原因。
一个原因是，AI 模型仍然会犯错。不久之前它们还解不出一道简单的数独题，也搞不清楚 strawberry 这个词里有几个 R，很难设想它们当中有哪一个能够取代人类认知。
但可靠性的问题正在被迅速解决，因为研究者们正在造出能够检查自己的工作、并且自我改进的模型。很快，它们在许多任务上都将大幅优于人类。
人们低估 AI 的另一个原因是，拿过去的创新所产生的影响来作类比，是有误导性的。一项能够被迅速采用的技术，或者一项能够像人一样思考和行动的技术，我们并没有与之打交道的经验。PC 出现的时候，它花了二十年才显著改变我们工作的方式，因为软件必须先开发出来，价格必须降下来，人们还必须学会怎样使用这些工具、怎样把它们纳入自己的业务流程。而 AI 则不同，它运行在我们已经拥有的设备上，用的是自然语言。我们不必去适应它，因为它能够适应我们。它可以观看那种用来培训人类员工的培训视频，也可以从现有的数据中学习。
我想要承认一种可能存在的偏见。我从科技行业中获益极大。虽然我已经把自己的投资组合分散了相当多，但我与它仍然有着财务上的联系。作为盖茨基金会主席，我正在与微软以及其他 AI 公司合作，试图确保 AI 的部署方式能够真正让世界各地的人受益。
然而，我对 AI 的看法并不是被为我自己赚钱的可能性所驱动的。我的投资所产生的任何利润，包括那些与科技相关的投资，都将进入盖茨基金会，用于应对全球不平等。当然，这是否让我的看法蒙上了阴影，读者将不得不自己去判断。
这一次真的不一样。
在我记事以来的所有时间里，我一直希望创新能更快一些。而对于 AI，我的感受更复杂。
我们需要时间来为社会、政治和经济的剧变做好准备。
我希望世界能迅速拿到这些好处，同时把它将造成的问题尽可能久地往后推，但好处和问题是同时到来的。我相信，我们需要时间来为即将进入的那段社会、政治和经济的剧变时期做好准备。最需要时间的人，正是拥有时间最少的那些人——被机器人程序（bot）取代的会计从业者，或者是把工作输给时薪 10 美元机器人的时薪 20 美元的工人。
许多观察者说，这一次的技术过渡会和以往的那些一样。他们举的例子是，美国的就业如何从农业转向了办公室工作。然而，那个过程是在好几代人的时间里推进的，而且创造出了需要人类认知的新岗位。而这一次，这项技术可以替代人类认知。
因为它能看、能听、能说、能推理，而且最终会像任何人一样流畅地干体力活，所以它不会只影响某一个行业。AI 将承担法律、客户服务、医疗、软件和制造业里的工作。它冲击这些行业的速度会很快，是在十年左右的时间里，而不是几代人的时间里。会有一些新的岗位，但如果没有正确的政策，新岗位会远远少于今天存在的岗位。
如果有人拿得出一个可信的、能在全球范围内放慢 AI 进展的计划，我很可能会支持。然而，我不认为那会发生。地缘政治和经济上的驱动力推得太猛，一心要全速前进。
为了确保我们把这项前所未有的技术的正面影响最大化、把坏的一面最小化，从而让我们总体上过得更好，我们需要同时理解它的好处和它的风险。我先从风险说起。
向 AI 的过渡伴随着三大风险。
今后我打算就其中每一项写得更详细些，所以这里只简略地谈一谈。
许多工作将永远消失。
1933 年，大萧条期间，美国的失业率大约 25%。之后十年里的大部分时间，失业率都停在两位数。最终，随着需求、投资和增长回归，它恢复了过来。
AI 可能不会达到这个水平，但它的影响不会随着一轮经济周期而消失。风险最大的是初级和中级的岗位，而正在被创造出来的新岗位，大多需要花很多年才能学会的技能。
白领工作已经受到了小幅的冲击。生成式 AI 被广泛采用之后，在那些特别容易被替代的岗位上，年轻劳动者的就业显著下降，但他们年长的同事没有。
我认为这个趋势会延续下去，但它不会局限于少数几个行业或职业。销售和客户支持（线上和电话）、软件工程以及律师助理工作，可能属于最先受到影响的一批。但冲击波及的范围会远得多，因为 AI 会接手今天仍然需要受过训练的劳动者来做的任务——比如评估贷款申请、做数据分析，甚至患者分诊。像软件工程这样的少数领域，会随着成本下降而产生新的需求，所以只要还有一些任务，比如设计，由人来做更好，这些领域的净岗位损失就会比其他领域少。
蓝领工作同样会受到影响。机器人虽然还没有 AI 走得那么远，但它们的成本最终也会大幅降低。和我交谈过的很多美国人没有意识到灵巧机器人进步得有多快，因为大量前沿的工作是在其他国家做的，主要是中国。或者，他们可能是被最近那些在网上疯传的、机器人跳舞跳得很糟的视频弄糊涂了。我认为，到这个十年结束时，“聪明的”机器人将开始在一些体力任务上——比如在建筑业和酒店服务业——与人竞争。
机器人和 AI 结合起来，可能造成一种恶性循环。一家公司采用了它们，用省下来的钱降低自己的价格，它的竞争对手就会感到巨大的压力，不得不跟着做。如果现有的公司不采用，那么初创公司会。很多人会转去做别的工作，但失去工作、接受再培训、再找到别的工作，这中间的动荡会很剧烈。市场的力量会让采用变得越来越快，而且，除非我们介入，能拿到的好工作会更少，好处会归于一小群人。
我尤其为年轻人担心，他们将进入一个初级岗位更少的劳动力市场。他们明白这个挑战，因为他们是 AI 最活跃的使用者，既看到了它的能力，也看到了它进步的速度。难怪他们当中有那么多人对 AI 感觉负面。
对劳动者来说，最大的转变会发生在 AI 能提供几乎无差错的工作的时候。到那时，它就能自己运转，不需要人来查看它，而公司在经济上有充分的动机让它这么做。
这会让我们对工作、收入和经济保障的看法发生根本性的改变。一个围绕就业建立起来的经济，如果工作的人变少了，或者很多人工作的时间变少了，它要如何运转？
在资本主义社会里，就业是大多数人拿到钱、支付基本生活开销的途径，同时也是尊严和社会联系的一个关键来源。
一个社区失业率很高的时候，连锁反应可能波及很广。有研究表明，在美国的一些地方，工厂关闭是阿片类药物过量致死人数上升的一个原因。现在想象一下，全国范围内的白领和蓝领劳动者同时承受类似的压力。
我们现在就必须思考如何减少岗位流失，好让每个人都能分享 AI 创造的繁荣。等到人们已经被取代、或者陷入就业不足才行动，就太晚了。AI 是对我们经济组织方式的一个结构性挑战，它需要现在就有思考和行动。
AI 将让人（或许还有 AI）有能力造成更多伤害。
早在 AI 进入主流之前，网上就有关于如何制造炸弹、生物武器甚至计算机病毒这类武器的信息。AI 不仅会让获取这些信息变得容易得多，也会让照着这些信息去行动变得容易得多。即便是技能非常有限的罪犯，也将能够对每一种规模的受害者下手：个人、公司和政府。
即便是技能非常有限的罪犯，也将能够对每一种规模的受害者下手。
AI 驱动的欺诈、虚假信息、深度伪造（deepfake）和监控，是许多人在日常生活中感受最强烈的伤害。
AI 的能力正开始被用于网络攻击。我认识的最聪明的网络安全专家，都对接下来的几年感到害怕，因为攻击方获得强大新能力的速度，快过防守方修补所有弱点的速度。毕竟，同一个 AI 模型，既能找出软件里的漏洞、让公司据此修复，也能帮罪犯去利用这个漏洞。发动一次攻击所需要的资源正在大幅下降，而我们一直没能把这些能力和良性的用途分开。
想想那些将会变得脆弱的基础设施：医院、金融机构、供水系统、电网、管理政府福利的系统。这些机构一旦遭到攻击，有可能蒙受损失的是患者、客户和福利领取者。
生物恐怖主义也是一样。虽然 AI 会带来药物和疫苗上拯救生命的进展，但它也会让设计一种致命的新疾病变得更容易。同样，正面的能力很难和危险的能力分开。这是一个全球性的问题。
我刚才提到的这些风险，讲的都是 AI 将如何赋能那些现在权力相对较小的恶意行为者（bad actors）。而同样这些工具，也会让权力在已经存在权力的地方进一步集中。比如自主武器，会让政府更有能力在没有人类参与决策的情况下动用致命武力。监控和操纵舆论将会更容易、更便宜，也更有效。
最终，用 AI 伤害人的这种能力将不会只限于人或机构。AI 系统本身，已经偶尔会以设计者并未打算的方式行事。这项技术正在以快过所有人预期的速度、以令人意外的方式进步，而随着模型变得更强大，它们可能开始违背我们的利益行事，我们可能会失去控制。关于这一点，我以后会有更多的话要说。
AI 模型可能开始违背我们的利益行事，我们可能会失去控制。
AI 可能会阻碍我们孩子的成长，并取代人与人之间的关系。
我在西雅图长大时，除了另外几个和我一样的男孩，并没有多少朋友。要培养出社交技能、能和不同类型的人相处，靠的是艰苦的努力和我妈妈的大量帮助。到了 70 岁的今天，我仍然在借助当年学到的那些经验。
我很怀疑，当年如果有一个 AI 伴侣，我还会不会下同样的功夫。它们用你已经觉得舒服的方式跟你说话。它们不会把你推出舒适区。它们随时都在，也从不对你生气。这让它们有可能变得极容易让人上瘾，也可能夺走我们从与他人交往中学到的那些经验。
关于这个问题的证据还很少，而且有些不一致，但有迹象表明我们应该非常担忧。例如，在一项针对 1,100 多名 AI 伴侣使用者的研究中，斯坦福大学和卡内基梅隆大学的研究者发现，人际网络较小的人，最有可能转向聊天机器人寻求陪伴。而且这种使用越重、在情感上越私密，他们的感觉就越糟。
年轻人可能一生都会受到影响。在他的书《焦虑的一代》中，乔纳森·海特就社交媒体的影响提出了一个观察，而这个观察用在 AI 身上甚至更为成立：“就像暴露在风中的小树一样，经常暴露于小风险中的孩子，长大后会成为能够应对大得多的风险而不惊慌的成年人。反过来，在受保护的温室里长大的孩子，有时会在长到成熟之前就因焦虑而丧失行动能力。”
一个被设计成永远不会让你不快的 AI 伴侣，就是一个巨大的、受保护的温室。
我们才刚刚开始明白，互联网——尤其是社交媒体——会给年轻人的发展带来哪些危险。我们看到了强迫性使用、睡眠被打乱、网络霸凌，以及接触有害内容。AI 可能会让这些风险更有说服力、更难摆脱，从而放大其中许多风险，而我们不应该再等一代人才开始认真对待它们。包括澳大利亚、英国和挪威在内的国家，正在出台保护儿童上网的措施。中国走得最远。它的规则广泛限制 AI 伴侣应用，不允许培养情感依赖的设计，并禁止面向未成年人的虚拟亲属和虚拟恋人。
同一个能让人们比以往任何时候都学到更多的工具，也可能让许多人学得更少。
我也担心 AI 对教育的影响。讽刺的是，同一个能让人们比以往任何时候都学到更多的工具，也可能让许多人学得更少。一项初步调查表明，更重度地使用 AI 与更弱的批判性思维相关。这种效应在更年轻的人身上更强。
这将是人类失去批判性思维能力的最糟糕的时机。在一个有深度伪造、不实信息又能针对你个人量身定制的时代，分辨什么是真、什么不是真的能力，成了一项必备的生活技能。
在这些社会心理（psychosocial）问题上，界线该划在哪里并不清楚。在某些情况下，AI 也许能帮助人们明白怎样在人际关系中做得更好。对于孤立的老年人和行动不便的人来说，它可能是与外部世界的唯一接触，而它会比什么都没有要好。无论我们最终把界线划在哪里，那都应该是我们自己的决定，是有意做出的决定。
我们用 AI 做的好事，可能会非常、非常好。
人们常说，我们会高估短期内会发生多少改变，又低估长期内会发生多少改变。
在 AI 这件事上，我看到的却是另一种情况。有些人只看到 AI 好的一面，对负面的东西关注得不够。另一些人犯的是相反的错误：他们只盯着那些危险——这些危险是真实的——代价是错过了潜在的收益。
这两样我们都需要：对那些我们需要尽量减少的 AI 危害怀有深切的忧虑，同时对好的一面抱有一种有根据的乐观——如果我们能为所有人把它们尽量扩大的话。
尽量扩大收益，和尽量减少危害同样重要。如果人们看到 AI 让自己的生活变得更容易，这会有助于建立公众信任，而应对这场过渡中更难的那些部分，正需要这种信任。反过来，如果 AI 在大多数人生活里做的第一件事是拿走他们的工作，那些本来就对它有疑虑的人就会彻底拒绝它。这会让收益更难兑现，这也是政府、包括医疗行业在内的各行各业以及 AI 公司现在就应该合作的又一个理由。
AI 能够综合每一个科学领域的知识，凭着这个能力，它可以在世界上最棘手的技术挑战上加速创新：为所有人提供可靠的清洁能源、应对气候变化、种出足够的粮食、根除疾病，等等。研究癌症疗法或者核能的研究人员可以用 AI 检索海量的科学文献。它可以帮他们识别出人类可能忽略的模式，判断哪些实验最有希望。当智能不再像今天这样成为限制因素，规模较小的公司也将能够和研究预算大得多的机构竞争。研发和创新将被极大地加速。
医疗是 AI 能够帮助解决现实问题的一个领域。美国许多小医院没有驻院的专科医生，在危及生命的急症中无法迅速给病人做出诊断。在这些地方，AI 可以确保心脏病发作被及时发现，让一个家庭免于一场医疗急症带来的沉重开支。Viz.ai 就是一个例子。它分析扫描影像，检测中风和其他急症，并帮助医疗团队协调对病人的治疗。目前它已经在将近 2000 家美国医院投入使用。
AI 还会帮助基层医生做出更好的诊断，在病人不在诊所的时候和他们保持联系。它会帮病人看懂化验结果，看懂复杂的服药时间安排。
农业是我看到 AI 在低收入国家见效最快的领域。
我告诉别人，第二个领域——农业——是我看到 AI 在低收入国家见效最快的领域时，很多人都感到意外。在大多数低收入国家，农民得不到可靠的天气预报，也得不到这样一些建议：种什么种子，如何保护自己的作物和牲畜不受疾病侵害，如何改良土壤。这些国家人口还在增长，气候变化又带来挑战，这些农民比以往任何时候都更需要帮助。借助 AI，低收入农民很快就能在所有这些事情上得到比今天连最富有的农民都更好的建议，并大幅提高自己的产量。
政府服务是 AI 能让人们生活更轻松的第三个领域。在美国，我见过一些家庭被申请医疗保险、助学金或食品援助的流程压垮，这是可以理解的。面对一大摞复杂的官僚表格，很多人都想放弃。AI 能大幅简化这些事情，让他们更快得到需要的帮助，也让政府运转得更高效。政府能让公民的体验好得多，而且可以从最需要它的保障网服务的那些人开始。
尽管我担心它对我们心理健康的影响，我认为 AI 在那方面也能帮上很大的忙。大多数社区的心理咨询师、精神科医生和成瘾问题专家都太少了。只要有恰当的隐私保护措施，AI 工具或许能帮助人们识别预警信号。然后，如果有需要，它们可以提供有循证依据的应对策略，并与一个人类协作，提供响应更及时的治疗。
尽管有我前面提到的那些担忧，AI 对教育来说也可能是一大福音。它能把老师解放出来，让他们有更多时间一对一或以小组方式辅导学生，也让他们更清楚地看到全班在哪里遇到了困难。对学生来说，如果一个 AI 工具能保留研究者所说的“有益的挣扎”（productive struggle）——那种建立理解的认知劳动——它就能强化学习。学生第一次接触一个新概念时，AI 给出实质性的讲解，既提供问题也提供答案。之后，当它在检查学生的理解程度时，它会先不给出答案，而是帮助他们自己得出答案。
把所有这些领域的进展加在一起，它们可能让日常生活更轻松、更负担得起，也更少受一个人的收入或人脉的限制。
AI 可能让个人和小企业用上一些能力，这些能力今天需要昂贵的专业服务或庞大的团队才能获得；同时，它还能让产品和服务变得更好也更便宜。它可能帮助残障人士更独立地生活，也可能让有好点子的劳动者和创业者做成远比今天更多的事。
最重要的是，它可能把一部分时间和注意力还给人们，这些时间和注意力如今被文书工作、官僚程序、寻找可靠信息，以及那些他们没钱雇别人去做的任务消耗掉了。这些好处看起来可能不大，但乘以数百万人的生活，它们会是深远的：更多的人在需要的时候得到好的建议，并有更大的自由去专注于他们想要建立的生活。
我们必须刻意去确保它惠及每一个人，而不只是少数富人。
在所有这些领域，关键的那个词是“能”——AI 能改善每一个收入水平的人的生活。但它不会自动做到这一点。和任何新技术一样，我们必须刻意去确保它惠及每一个人，而不只是少数富人。这将需要政府和慈善事业发挥强有力的作用，好让不那么富裕的公民和低收入国家成为完全的受益者。
盖茨基金会要用 20 年花掉它剩余的 2000 亿美元，其中还剩 19 年。AI 将帮助它实现这些雄心勃勃的目标：一方面加速针对艾滋病病毒（HIV）、结核病、疟疾和营养不良的疫苗与药物的发现，另一方面帮助医疗卫生工作者和患者知道如何使用这些工具。基金会的目标包括把每年死亡的儿童人数再减少一半，就像 2000 年到 2024 年间所做到的那样。我们所有的工作，不只是卫生健康，还有农业和教育，都将充分利用 AI。
下个月我会在基金会年度《目标守卫者》报告里更多地写到这些工作——包括我们的一个重点：确保 AI 模型能支持我们支持工作的所有国家里人们所说的语言，而不只是那些在富裕国家和中等收入国家常见的语言。许多领先的 AI 公司，包括 OpenAI、Anthropic、谷歌和微软，正在所有这些行动上与基金会合作，这起了很大的作用。
世界需要一个计划。
有些 AI 公司正在为自家技术引发的挑战提出解决方案，这很好，但我们不该指望由它们带头冲锋。有些问题不在它们的专业领域之内，而且在民主社会里，决定这些事情不是它们的角色。
解决方案应当通过一个公共的民主过程来形成，参与者包括民选官员、政策制定者、教育工作者、卫生工作者、地方官员和社区领袖。数以百万计的人的生活会被打乱，我们需要一张更强韧、更有弹性的社会保障网，帮他们熬过这场过渡。地方社区已经在为数据中心所需的能源和水表达担忧。如果拿不出解决方案，一些群体就会推动彻底停止 AI 的开发和部署。
解决方案应当由我们对 AI 提出的那些深刻问题的回答来塑造，其中包括：在机器的思考能力胜过我们的时代，我们如何保住自己的人性。宗教领袖毕生都在思考身为人意味着什么，他们能在这件事上发挥关键作用。我对教宗良十四世关于 AI 的通谕《论在人工智能时代守护人的位格》（“On Safeguarding the Human Person in the Time of Artificial Intelligence”）很着迷。它为接下来要做的事打下了坚实的基础。
接下来的几个月里，我会分享更多想法，谈怎样确保 AI 带来的好处大过它造成的伤害。这里先说三条，从我认为最重要的那一条开始。
建立一套管理这场过渡的新体系。
最优先的事项是一项浩大的任务：建立一套应对 AI 的国内与国际框架。
我们现有的机构，没有一个是为应对这样一种技术而设计的——它扩散得如此之快，触及我们生活中如此多的部分。所以我们得造出新的机构。
这会是一项何等浩大的工程，怎么说都不为过。9·11 袭击之后，美国政府经历了自第二次世界大战以来最大的一次重组，目的是改善仅仅一项职能，即国家安全。
AI 需要的将多得多、多得多。它会影响国家安全，也会影响就业、教育、税收、能源、选举、空气和水、公共卫生、金融体系、执法、交通、公共土地和 IT 系统。
这些领域彼此交叠，而我们现有的官僚体系并不是为管理这种交叠而设计的。劳工部门可能懂劳动力冲击，却不懂安全风险。商业监管机构可能懂市场集中，却不懂 AI 对儿童和青少年的影响。听任它们各行其是，这些机构只会看到系统的一个部分，而 AI 的后果会在整个系统里层层扩散。
在国家层面，各国需要能够跨政府部门设定优先次序的机构。目标是确保每一种风险都有人负责。否则，一场借助 AI 发动的攻击可能会得手，只因为没有人认为阻止它是自己的分内事。
但一个国家就算把自家的事情理顺了，仍然会暴露在跨越国界的风险之下。正因如此，需要同时建立一个国际组织。
它将不同于我们以往创建过的任何机构，尽管它可以借鉴一些现有体系的模式。核武器有一套核查机制，国际航空有一套监管规则，还有保护臭氧层的协议。一个新的全球性 AI 组织需要这三者的要素，还需要更多。
人们有理由怀疑，世界上的这些机构是否有能力承担设计并落实这套新架构的任务。政府就算动起来也动得很慢，而国家内部和国家之间的两极分化，让办成事情比以往任何时候都更难。美国和中国之间将需要一定的合作。
我们没有慢慢来的余裕。起点是先有一个流程，趁这场冲击还没把政府逼进危机应对模式，就把正确的机构建起来。各国领导人应当定期召集经济学家、技术专家、劳工专家、企业领袖，以及工人本身，找出现有机构在哪里失灵，以及可能需要哪些新的职权。各国需要相互学习。
而那些拥有领先 AI 开发者、并且控制着供应链关键环节的国家，应当从现在就开始会谈，建立共同的规范，趁竞争压力还没有让它们更难合作。
建起我说的这套框架要花很多年，正因如此我们才需要现在就开始。
把一些工作留给人类。
我父亲 2020 年死于阿尔茨海默病。在他患病的后期，受雇的护理人员日夜照料他；哪怕他已经很难表达自己，他们也懂他。他并不总能说出自己什么时候饿了，但他们总是知道。
我和我的家人将永远感激那群了不起的专业人员。他们给我父亲的照料里，有某种属于人的东西，无可替代。机器人做不了，也不该做。
一谈到哪些工作会消失、哪些会留下，我就会想起那个团队。我相信，随着 AI 和机器人越来越强，我们会把某些事情留出来，只交给人做。我已经开始把这个领域叫作人类保留区（Human Reserved），它是我们今后需要考虑的那类想法的一个例子。
我喜欢“人类保留区”这个说法，因为它让我想起自然保护区——那些地方我们本来可以盖楼修路，但我们选择不这么做，因为损失会太大。
我们可能出于经济上的原因，把某些东西划为人类保留区。比如，我们可能这么做，是因为让机器接管某个岗位，会让大量无法轻易转行的人失去工作。你不能对一个干了一辈子建筑的 55 岁的人说，他得去养老机构工作，还指望他从中获得成就感。
有时候，把某件事划为人类保留区，是别的因素在起作用。比如在健康领域，想象一下由一个机器人来告诉你那个可怕的消息：你得了不治之症。技术上没有理由做不到。但它不该做。
人类保留区这个领域会随时间演变——比如，我们应该考虑现在就留出一些工作，用数年或数十年的时间慢慢引入 AI，同时承诺保留一部分工作。有些领域会是混合的，比如教育和心理健康照护：由人主导，这个人用技术来扩展自己能做的事。
这些界线也会因地而异。有些国家可能会坚持由人来照顾老人。但像日本这样的国家，劳动力在萎缩，年轻人不够多，照顾不过来老人，可能会欢迎一个护理机器人。
人类保留区这个想法带出一大堆我没有答案的问题。谁来决定我们为人类保留什么？我们应该用什么标准？你怎么防止公司作弊、照样用机器人？当一个国家允许机器人生产某样东西、另一个国家不允许时，国际贸易会怎么办？这些都需要放到公众面前讨论清楚，作为过渡计划的一部分。
重新平衡我们对劳动和资本的征税方式。
随着工人被推向不同的工作，他们会需要再培训，也会需要社会保障网提供的其他支持。但他们的工作会变少，这意味着他们缴的所得税也会变少，而政府收入恰恰会在这些服务需求最大的时候下滑。在预算本就吃紧的时候，这些钱总得有个来处。
我认为我们应该对 AI 的 token 和机器人征税。现在，如果你是雇主，你雇一个人，就要为他的收入缴工资税。但如果你买一台机器人，通常可以马上把它作为经营费用一次性抵扣掉。税制在轻轻推着你用机器替换人。
征这样一笔税，会让这场弃用人力的急奔稍微慢一点，也能为再培训和一张更强的保障网筹到钱。它需要有针对性，这样才不会拖慢 AI 那些纯粹有益的用途，比如让医疗和教育变得更便宜。
这个想法的批评者指出，它在经济学意义上并不是最有效率的，但他们没有考虑工作对个人和社会更广泛的价值。而且有了我们将会拥有的这些加速的创新，我们负担得起一点低效，把它当作让人们保住工作的代价。
我多年前提出过机器人税，当时大多数的反应是，这是个奇怪的想法。我仍然是它的坚定支持者。尽管它不是应对 AI 威胁的全部解决方案，它是明智应对的一部分。
无论我们以何种方式为更多的援助筹钱，这笔钱都需要送到最需要它的人那里，包括那些工作被 AI 和机器人夺走的工人、工时或工资下降的人，以及损失集中的社区。我们需要现在就开始做这项工作，这样当需求变得迫切时，这些系统已经准备好了。
我在做的事。
我会用我的声音和我的时间，让 AI 与公平在公共议程上排得更靠前。每次去华盛顿特区，我都会向立法者提出这个问题，与世界各地的领导人会面时也会提。在我和那些正在开发 AI 模型的人的谈话里，它会摆在最前面、最中心的位置。我会为我前面描述过的那个国家层面和国际层面的框架发声。盖茨基金会会帮助推动有益的用途，包括在非洲。我创办的突破能源公司（Breakthrough Energy）会用 AI 帮助企业开发廉价的清洁能源，帮助解决气候问题。我也会定期写关于 AI 的文章。
我对领导人们要说的话是：
你们现在有机会行动，趁失业率还没有急剧上升，社区还没有陷入痛苦，公众信任还没有被侵蚀。你们可以确保你们的政府整体地处理这个问题，而不是把它拆分成多个官僚机构各自的地盘。你们可以确保 AI 让每个人受益。你们还可以与其他国家的政府合作，去应对这个国家层面和全球层面的挑战。
最后，我会努力扩大塑造这场讨论的人群。它应该包括工人、即将进入劳动力市场的大学生、社区领袖、宗教领袖和信仰团体、家长、教育工作者，以及其他那些声音常常不被听到、却对这场过渡将如何影响人们的生活有洞见的人。
我们如何确保 AI 的好处能够触及那些还没有财富、影响力和门路的人？
我们如何加强社会保障网，帮助工人和社区即使被取代也依然过得好？
公共机构应该如何调整？
而在这一切之中，我们又如何守住我们的人性？
这项前所未有的技术，要求一场前所未有的全球回应。
这项前所未有的技术，要求一场前所未有的全球回应。如果我们做对了，人类得到的回报将是非凡的，世界也会成为一个更公平的地方。
我很少停止思考 AI——不是因为我掌握了所有的答案，而是因为它提出的那些问题后果太重大，不能留给一小群技术专家。学术界、商界、政府和公民社会的领导者，在塑造接下来会发生什么这件事上，都有自己要扮演的角色。
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原文： https://www.gatesnotes.com/a-turbulent-ai-era-and-critical-choices-to-make