我们已经一脚跨进了数字经济时代，更准确的说法是，未来二三十年，中国经济或将主要由大数据人工智能推动。《AI经济：机器人时代的工作、财富和社会福利》从宏观到个体层面，讨论了这种经济形态的一些重要议题。这本书是从市场经济学家的视角撰写的，作者罗杰·布特尔曾担任汇丰银行首席经济学家，因此从理论角度触及了经济学界关注的一些重要问题，如AI经济将创造新的虚拟劳动力，对现有劳动力市场产生一定的冲击，人工智能成为创新驱动力等，也提示人们关注自身的职业发展如何适应这一时代的需要。
美国经济学家德隆（Bradford DeLong）曾经分析人均GDP与人口增长率的相关性，发现在人均GDP达到4000美元之前，人口增长和人均GDP是相互促进的，而超过这个量级，则相关性不显著。这是工业时代的经济增长规律。进入数字经济时代，则是劳动力的合适技能而非数量，会对生产函数起到真正有价值的贡献。从满足生产需要这个角度衡量，人口是否减少已经不太重要。
大数据AI时代的人们应该有远比现在更多的时间，尽管谁也无法做出准确预测，富兰克林曾认为人类每天工作4小时就够了，萧伯纳预测到2000年人们只需每天工作2小时，而兰德公司的预测更惊人，未来只需2%的人口就能提供社会所需的一切。我们遵循逻辑原则可以预想，由于智能设备大量参与生产和生产率的提高，需要参与生产的工作者应该是那些掌握了与智能生产和服务相关技能的人，以及从事AI无法替代的工作人群。而人类的工作方式也不会像现在这样，在一个场地上长时间集中工作。人们工作或许会更加碎片化，休闲和娱乐很可能就掺杂在生产活动之中。
凯恩斯在这个问题上似乎更有远见，他在1931年就指出，100年后的生活水平将提高5-9倍，短缺将不再是主要问题，人们要考虑的是如何利用自己的时间。这与另一个让人烦恼的问题有关，就是当前人们普遍觉得时间不够用，互联网经济提供的大量信息侵蚀了人们的时间。每个人在处理物理世界事务的同时，还得及时检索和处理网上信息。未来这正是大数据人工智能大展身手的领域，它能将人类从信息海洋中搭救上岸。
人类的生活水平一直在提高，在人类工作总时间减少的过程中，如何公平分配更多的物质财富，这是数字经济时代应该考虑的问题。政府应通过税收方式先获取这部分剩余，然而将其平均分配并不是最佳方案，政府除了大量用于公共设施支出之外，人们也应该通过非生产活动的付出，从中获得一部分剩余。
从宏观和总量角度分析，新技术或许还无法解决每个人将会碰到的问题。实际上，功能强大的新技术的应用不会很快普及，这是一个渐进的过程。每个人都要付出一定代价，才能“又快又好又轻松”地完成工作任务。未来人与人之间的竞争会体现在哪些方面？物质财富依然重要，而成功的标准可能并不限于此，也许能够获得更多更好的精神享受会成为人们更高层次的追求。为此，个人仍会努力去工作，而能够做那些工作本身，或许就是成功人士的标志之一。随着技术的发展，人类的平均工作时间确实在缩短。每个人需要提高自身的学习和适应能力，去保护自己的劳动权利。在人们眼中，不同性质的工作仍然是社会地位区分的标志。
新技术引发的失业现象过去也发生过，总有人无法适应新的技能要求，从而出现技术性失业和结构性失业人群。但是，人们也不必过度担心，人工智能在很长一段时间里，不会取代所有手工工作，比如复杂度高的手工艺制作；由于成本的原因，人工智能也不会很快替代诸如家政服务这类工作。政府应系统性研究人工智能可能对哪些行业产生影响，进行职业教育和再教育长期规划，由国家出资购买职业教育服务，减少新技术应用可能带来的技术性失业。
大数据AI还有一个颇具争议的话题是“奇点”预测：2050年AI技术是否能达到人类智慧水平。人类有足够时间考虑这个问题，即便AI技术可以实现对人类智慧的替代，恐怕人们也不会希望促成其实现。在可见的未来，人们应该做好和人工智能助手合作的打算，降低劳动强度和提高工作效能。
（作者：郑磊 编辑：洪晓文）
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