经济

人工智能能为全民基本收入买单吗?

到2030年,人工智能可能为世界经济增加15.7万亿美元。这笔收益能否支撑全民基本收入,取决于谁能对其征税,而不是收益有多大。

人工智能创造的新财富或许足以支付全民基本收入,但前提是政府能在财富落脚之处对其征税。普华永道估计,到2030年人工智能可为世界经济增加最多15.7万亿美元;这说明了收益的规模,却没有说明由谁来收取。

本文梳理证据中关于这笔收益的说法、人人享有一份收入的成本,以及摆在桌面上的税收设想。本文面向政策制定者及其顾问。

人工智能可能创造多少财富?

两个被广泛引用的估计给出了量级。普华永道的《Sizing the prize》(2017年)预测,到2030年人工智能可使全球GDP增加最多15.7万亿美元:6.6万亿美元来自生产率提高,9.1万亿美元来自新的消费需求。高盛(2023年)估计,生成式人工智能可在十年内使全球GDP提高约7%,接近7万亿美元。

同一份高盛分析发现,相当于3亿个全职岗位可能面临自动化。国际货币基金组织(2024年)估计,全球近40%的就业受到人工智能影响,发达经济体约为60%;不过它预计,发达经济体中受影响的岗位约有一半会从人工智能中受益,而不是蒙受损失。它对所有经济体的结论是:社会安全网和再培训至关重要。

这些是预测,而非测量。它们说明收益可能很大,却不能说明收益将如何分配。

全民基本收入要花多少钱?

一个简单的计算可以说明规模。萨姆·奥尔特曼的文章估计美国约有2.5亿成年人。每人每月发放1000美元,即每年12000美元,每年约需3万亿美元。这是我们自己的算术,仅针对一个国家,已接近普华永道预计的全球生产率收益的一半。

实际方案通常规模更小或更有针对性:随收入递减、替代部分现有福利,或从较低金额起步。但结论不变:全民收入是每年数万亿美元的长期支出,因此需要长期的资金来源。

对人工智能征税能支撑全民基本收入吗?

目前讨论的设想有三类。

对资本而非劳动征税。 萨姆·奥尔特曼在《万物摩尔定律》(2021年)中提出设立“美国股权基金”,资金来自对大公司市值每年征收2.5%的税(以股份缴纳),以及对私人持有土地价值征收2.5%的税。每位成年人每年获得一笔分配,他估计十年内约为13500美元。他把这当作引发讨论的设想,而非经过测算的方案。

从共享资产中发放红利。 阿拉斯加已经在用石油收入这样做。其2026年的永久基金红利为每位符合条件的居民1200美元,其中包括200美元能源补助。这表明全民发放可以年复一年地运行;也表明资源红利与完整收入之间的差距有多大。

防止利润转移到海外。 人工智能利润可以记在企业选择放置服务器和知识产权的任何地方。经合组织的全球最低税规则通过补足税,使大型跨国企业的低税所得至少按15%纳税。这保护了一国的税基,却不能创造全民收入所需的新增收入。

可能出什么问题?

分析: 主要风险在经济层面,而非技术层面。

  • 通货膨胀。 如果收入增长快于商品和服务的供给,价格就会上涨。支持者认为人工智能会降低许多商品的成本;这是对未来的期望,尚无证据。
  • 工作。 迄今美国规模最大的试验——OpenResearch的无条件现金研究——连续三年每月向1000人发放1000美元。与对照组相比,领取者平均每周少工作1.3小时,就业可能性低2个百分点。
  • 时机。 让全民收入变得紧迫的就业危机尚未到来。耶鲁大学预算实验室发现,ChatGPT发布后的33个月里,美国整体劳动力市场没有出现可辨识的冲击。危机中仓促设计的方案很可能设计不佳。

好处同样真实:有保障的底线让人们有时间再培训、迁移或开创新事业,而且比许多有条件的福利更易于管理。

政策制定者现在应该做什么?

  1. 先测量,再承诺。 用劳动力数据而不仅是预测,跟踪人工智能正在改变哪些任务和岗位。
  2. 先修补税基。 在决定如何花钱之前,先实施全球最低税,并决定如何对人工智能带来的利润和资本收益征税。
  3. 带着明确问题开展试点。 在小范围内测试金额、资格和发放方式,设置对照组和基线调查。
  4. 加强现有的安全网。 国际货币基金组织的建议——安全网和再培训——无需等待全民收入就可以开始。

关于这笔钱如何真正到达每个人手中,请参阅人工智能红利如何惠及每个人?。关于基本收入试验的证据,请参阅全民基本收入与人工智能:试验告诉我们什么。

常见问题

人工智能能为全球经济增加多少价值?

普华永道2017年的研究估计,到2030年人工智能可使全球GDP增加最多15.7万亿美元:其中6.6万亿美元来自生产率提高,9.1万亿美元来自消费需求。高盛2023年估计,生成式人工智能可在十年内使全球GDP提高约7%,接近7万亿美元。

在美国实行全民基本收入要花多少钱?

作为简单示例:按萨姆·奥尔特曼文章中约2.5亿美国成年人计算,每人每月发放1000美元,每年约需3万亿美元。实际方案在金额、资格以及如何替代现有福利方面各不相同。

什么是“万物摩尔定律”?

这是萨姆·奥尔特曼2021年的一篇文章。文中提出设立“美国股权基金”,资金来自对大公司市值和私人持有土地每年征收2.5%的税,每年向每位成年人发放红利,他估计十年内约为13500美元。他称之为引发讨论的设想,而非经过测算的方案。

全球最低税能阻止企业把人工智能利润转移到海外吗?

有帮助。经合组织的全球最低税规则通过补足税,确保大型跨国企业的低税所得税率至少达到15%。但它本身并不针对人工智能新设税种,因此全民收入仍需要自己的收入来源。

参考资料

  1. PwC (2017), Sizing the prize: What's the real value of AI for your business and how can you capitalise? (archived copy) — 到2030年全球GDP最多增加15.7万亿美元;其中6.6万亿美元来自生产率,9.1万亿美元来自消费效应。
  2. Goldman Sachs (2023), Generative AI could raise global GDP by 7% — 十年内全球GDP提高约7%(接近7万亿美元);相当于3亿个全职岗位面临自动化。
  3. IMF (2024), Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work, Staff Discussion Note SDN/2024/001 — 全球近40%的就业受人工智能影响,发达经济体约为60%;社会安全网和再培训至关重要。
  4. Sam Altman (2021), Moore's Law for Everything — “美国股权基金”方案:每年对大公司市值和私人持有土地征收2.5%;每位成年人每年约13500美元。
  5. OECD, Global Minimum Tax — GloBE规则对适用企业的低税所得征收补足税,使税率达到15%。
  6. Alaska Department of Revenue, Permanent Fund Dividend — 一项实际运行的资源红利:2026年发放1200美元,其中包括200美元能源补助。
  7. OpenResearch, Unconditional Cash Study — 随机试验:连续三年每月发放1000美元;领取者每周少工作1.3小时,就业可能性低2个百分点。
  8. The Budget Lab at Yale (2025), Evaluating the Impact of AI on the Labor Market: Current State of Affairs — ChatGPT发布后的33个月内,美国整体劳动力市场没有出现可辨识的冲击。