給AI失業者發錢，是讓他們走向貧窮的第一步

最近，美國非營利組織正在試點一件有意思的事情：如果AI搶走了你的飯碗，那么你每月將獲得1000美元的補助金。

這個叫做“AI Dividend”（AI紅利制度）的試點項目，正在讓第一批30-50人受益，他們集中在“知識密集型”崗位，這波人已經開始領錢，接下來，資金規模會從30萬美元擴大至300萬美元。

乍一看，這是一件“天上掉餡兒餅”的好事——失業了，還能有錢兜底。

但問題在于，這種補助，很可能并不是“出路”，而是一種更隱蔽的鎖定機制。

它能讓你活下去，卻未必能讓你向上走。

第一，這筆錢解決的是“生存”，不是“機會”。

類似的實驗，其實早已存在。

早在2020年，Sam Altman通過OpenResearch推動了一項UBI（全民基本收入）實驗：3000人參與，其中1000人每月獲得1000美元，為期3年，其余作為對照組每月50美元。

結論是：現金補助確實改善了生活，但沒有改變階層。

拿到補助的人，每月在食品、房租、交通等方面的支出明顯增加——也就是他們可以吃得更好、租得起一個像樣的房子、多去幾趟電影院，甚至有余力支持家人。但與此同時，沒有證據表明，這筆錢能顯著提高他們的“向上流動能力”，例如創業、技能躍遷或收入躍遷。

說白了，這筆錢不至于讓人餓死，但也就僅限于此了。

本質上看，AI Dividend就是UBI的變種，只是試點和規模更加小范圍而已。

第二，它可能在悄悄關閉“向上走”的通道。

AI時代的一個基本現實是：財富，正在以前所未有的速度，集中到少數技術公司手中——Nvidia、Google、Microsoft、OpenAI 等。

而所謂的“AI紅利分配”，很可能只是這些公司釋放的一小部分外溢收益。更關鍵的是，這種分配，并不是無條件的善意。對于既得利益者的這一慈善行為背后的動因，我們有一個設想：AI系統依賴數據，而數據的來源，正是普通人。

當底層個體的主要“生產資料”不再是勞動，而是生活數據時，一種新的交換關系正在形成：你獲得基本生存補助，交換的是你持續產生的數據。

這意味著，一個普通人的價值，可能被壓縮為：持續提供可用于訓練AI的行為、偏好與生活記錄。他們的時間，被出賣為讓自己成為合格的AI訓練師，沒有時間和精力去思考上行通道的路徑。

而掌握AI資源的人，通過持續性壓榨普通人的生活數據，來進一步獲得更高級的AI工具。

就這樣，普通人和AI掌控者的差距越來越大：一個在生產數據的通道中忙忙碌碌，一個手里掌握著指數級數據增長的AI工具。