警惕技术变革中的“恩格斯停顿”

提问：朱红军 安徽财经大学党委书记

习近平总书记强调，新一轮科技革命和产业变革有力推动了经济发展，也对就业和收入分配带来深刻影响，包括一些负面影响，需要有效应对和解决。恩格斯在1845年出版的《英国工人阶级状况》一书中，通过亲身考察描述了工业革命时期生产力飞跃与工人贫困并存的现象。这一现象被经济史学者称为“恩格斯停顿”。请问，如何认识和应对技术变革带来社会公平问题？

解读：周文 复旦大学特聘教授

回望工业文明发展史，恩格斯在考察英国工业革命时发现的特殊社会现象，为我们审视技术进步与社会的辩证关系提供了经典理论范式。工业革命初期，蒸汽机技术推动社会生产力跨越式提升、社会总财富快速积累，但普通劳动者的实际收入、生活质量长期停滞不前，技术红利高度向资本集中，劳动群体沦为技术进步的被动承压者。2009年，英国经济史学家罗伯特·艾伦将这一现象定义为“恩格斯停顿”。本质而言，“恩格斯停顿”是技术突进与制度适配滞后、生产力变革与生产关系调适错位的必然产物，核心表征是技术增长与民生改善、社会公平的阶段性脱节，是技术异化在社会分配、阶层结构、劳动关系中的集中显现。

人工智能时代，技术迭代的速度、渗透的广度、变革的深度远超历次工业革命，传统的“恩格斯停顿”并未退场，反而以数字化、智能化的全新形态迭代重构，呈现出更隐蔽、更复杂、更具长效性的风险特征。当前，人工智能产业高速扩张、技术能力持续突破，但技术红利普惠不足、就业结构失衡加剧、技术主权博弈加剧、伦理风险隐患凸显等问题逐步显现出来，可能形成人工智能发展的“恩格斯停顿”。深刻把握人工智能时代“恩格斯停顿”的生成逻辑、现实表征与风险机理，立足技术主权守护、技术陷阱规避，探索兼顾创新发展与风险防控、效率提升与公平普惠的化解路径，是推动人工智能安全、有序、可持续发展，实现技术向善、利民惠民的重大时代课题。

技术变革中的“恩格斯停顿”与人工智能发展的新特征

技术本是人类改造自然、解放自我的工具，是推动社会进步的正向力量，技术发展的终极价值是服务人的全面发展、推动社会整体进步。但在资本逻辑主导、制度约束缺位、价值引导缺失的场景下，技术会脱离人的掌控，异化为支配劳动者、加剧社会分化、反噬社会秩序的异己力量，这便是技术异化的核心要义。恩格斯在《英国工人阶级状况》中精准刻画了工业革命时期的技术异化图景：机器大生产取代手工劳动后，生产力大幅跃升，资本家凭借技术垄断、生产资料占有实现财富快速积累，而普通工人被固化在流水线单一岗位，劳动强度提升、劳动自主性丧失，实际工资增长缓慢，生存环境持续恶化。技术进步带来的全部红利，几乎被资本所有者独享，广大劳动者无法共享技术发展成果，形成“生产力增长、民生福祉停滞”的发展断层，这就是“恩格斯停顿”的原始形态。

技术变革中的“恩格斯停顿”，并非技术本身的缺陷，而是技术发展速度超越社会制度、分配体系、治理体系适配速度，导致生产力与生产关系、技术创新与社会公平的结构性失衡。第一次工业革命早期，机器大生产迅速拉大了资本与劳动的分配鸿沟，劳动者收入增长严重滞后于社会财富的积累，不平等程度急剧恶化。第二次工业革命期间，技术知识、组织管理等无形资产的投资回报不断上升，技能在收入分配中的权重越来越重，贫富差距并未因生产效率的提升而自然收窄。第三次工业革命则催生了就业极化与工资不平等的“U型”分化，高技能劳动者收入与就业机会快速增长，低技能劳动者勉强维持，而中等技能群体薪资增长停滞、就业机会持续萎缩。当前，人工智能等前沿技术加速迭代应用，在提升生产率的同时，也带来了就业结构改变等挑战，正在给人类社会的生产方式、生活方式和治理方式带来深层次变革，存在技术增长红利主要向资本集中的现实风险。

相较于传统技术革命，人工智能彻底改变了生产要素的构成，算力、算法、数据取代土地、劳动力、传统资本，成为最核心的生产资源，技术壁垒、数据垄断、算法霸权由此成为新的权力象征。过去，财富差距主要源于生产资料占有的多寡；今天，发展差距更多取决于技术主权的掌控能力、数据资源的分配方式、算法规则的主导权力。正是这种变化，催生了人工智能时代“恩格斯停顿”的新形态：技术生产力呈指数级增长，社会整体效率持续提升，但普通劳动者的就业权益、发展空间和收益份额却在不断收缩，特殊群体面临数字排斥与智能淘汰，国家层面则遭遇技术“卡脖子”、主权失守等系统性风险。发展停顿与失衡，正在个体、社会、国家多个层面同时显现。

人工智能时代“恩格斯停顿”的生成逻辑

人工智能时代技术变革可能带来的“恩格斯停顿”，并非单一因素导致的偶然现象，而是技术属性、资本逻辑、制度短板、治理滞后、全球格局多重因素交织作用的必然结果。

技术迭代的自主性与人类管控的被动性矛盾。不同于传统技术的工具属性，人工智能具备深度学习、自主迭代、自适应演化的能力，技术发展的不确定性、不可预测性大幅提升。传统技术的运行逻辑完全由人类设定、全程可控，而人工智能尤其是通用人工智能，能够通过海量数据训练突破初始设定，形成自主决策、自主优化的运行体系，人类难以完全预判、精准管控其演化方向。这种技术自主性的提升，打破了“人主导技术、技术服务人”的传统范式，使得技术异化的风险大幅增加，各类技术陷阱呈现隐蔽化、突发性、扩散化特征，治理难度远超传统技术领域。

资本逐利的扩张性与技术向善的价值性矛盾。资本的天然属性是追逐利润最大化，而人工智能技术的高附加值、高成长性，使其成为资本逐利的核心赛道。当前，在人工智能产业发展中，资本主导技术研发、落地、分配的逻辑愈发凸显，一些企业以效率最大化、利润最大化为核心目标，忽视技术的公共属性、普惠属性与安全属性。资本为降低成本、提升收益，持续推进“机器换人”，压缩劳动就业空间。通过垄断核心技术、数据资源，攫取超额利润，加剧分配失衡。为抢占市场份额，过度推进技术落地，忽视伦理风险与安全隐患。资本逻辑的过度膨胀，扭曲了人工智能服务社会、普惠民生的终极价值，成为催生“恩格斯停顿”、滋生技术陷阱的核心动因。

核心技术的依附性与技术主权的自主性矛盾。技术主权的核心是核心技术自主可控，没有底层技术自主，就没有产业发展自主，更没有国家技术安全自主。当前，全球人工智能产业格局呈现头部垄断、强弱分化的特征，发达国家依托底层算法、高端芯片、核心算力的技术优势，构建起技术垄断体系，掌握全球智能产业的规则制定权、标准话语权。我国人工智能产业在应用层、场景层优势显著，但基础层、核心层技术存在短板，关键领域存在技术依赖情况，核心技术自主可控能力不足。这种技术格局导致我国智能产业发展处于被动跟随状态，技术创新受制于外部约束，产业红利被外部垄断资本稀释，难以彻底摆脱技术依附、利益外流的困境，持续固化“应用繁荣、内核薄弱”的发展停顿。

制度治理的滞后性与技术发展的超前性矛盾。制度治理体系的适配速度，直接决定技术红利的普惠程度与技术风险的防控力度。人工智能技术迭代速度、场景拓展速度远超传统技术，而我国人工智能领域的法律法规、伦理规范、监管体系、分配制度、人才培养体系仍处于完善阶段，制度供给存在明显滞后。现有法律体系难以覆盖人工智能生成内容版权、深度伪造治理、算法责任界定等新型问题。监管模式仍以事后监管、被动监管为主，难以适配技术事前预防、全过程防控的风险治理需求。分配制度未能有效调节智能产业的利润分配格局，劳动权益保障、数字红利共享的制度机制不完善。人才培养体系跟不上技术迭代速度，劳动力转型适配能力不足。制度适配的滞后，导致技术发展处于“无规可依、无矩可束”的状态，风险持续累积、失衡不断加剧。

资源分配的垄断性与普惠发展的公平性矛盾。数据、算力、算法作为智能时代的核心生产要素，本应具备公共属性、普惠属性，服务全社会发展需求。但当前，核心智能资源高度集中于头部科技企业、发达城市与高端产业，资源分配呈现明显的垄断化、集中化特征。数据资源被企业垄断，数据孤岛、数据壁垒普遍存在，公共数据开放共享不足；高端算力资源集中于少数区域与企业，中小企业、基层领域算力供给不足；优质算法技术被头部机构掌控，普通企业难以获取低成本、普惠化的智能技术服务。核心生产要素的分配失衡，直接导致技术红利分配失衡，进一步拉大区域、行业、群体差距，加剧人工智能时代的社会分化与发展停顿。

人工智能时代“恩格斯停顿”的纾解途径

正视人工智能时代的“恩格斯停顿”，并非否定人工智能的发展价值，而是摒弃技术万能论、技术放任论的片面认知，坚持辩证思维、系统思维，在鼓励创新、赋能发展的同时，筑牢风险防线、补齐公平短板、守护技术主权，推动人工智能实现创新发展、安全可控、普惠公平、向善有序的高质量发展。

坚持自立自强，筑牢技术主权根基。技术主权是破解外部技术垄断、摆脱发展被动局面的根本支撑，是化解人工智能系统性风险的核心前提。立足高水平科技自立自强战略目标，发挥新型举国体制优势，聚焦高端芯片、底层算法、核心算力、基础框架等“卡脖子”核心领域，加大基础研究与原始创新投入，突破底层技术瓶颈，构建自主可控、安全高效的人工智能核心技术体系，彻底扭转底层技术依附格局。统筹人工智能产业创新布局，平衡应用层创新与基础层创新、场景落地与技术攻坚的关系，避免走入重应用、轻基础，重规模、轻核心的发展误区，推动人工智能产业从规模扩张向质量提升、内核升级转型。健全技术创新激励机制，完善知识产权保护体系，鼓励中小企业、科研机构参与核心技术攻关，构建多元协同、开放创新的产业生态，牢牢掌控人工智能发展的主动权、话语权，从根源上化解技术主权陷阱。

完善制度体系，构建精准治理格局。适配人工智能高速发展态势，必须加快补齐制度短板，构建“创新激励、风险防控、权责清晰、全程可控”的现代化治理体系，实现技术创新与制度治理同频同步。加快人工智能法治体系建设，聚焦算法歧视、深度伪造、数据滥用、版权侵权、隐私泄露等突出问题，完善专项法律法规与行业规范，明确各类主体的权责边界、行为底线与追责机制，让人工智能发展有规可依、有矩可循。创新监管模式，构建事前预防、事中管控、事后追责的全链条监管体系，运用大数据、人工智能等技术手段实现“以技治技”，提升监管的精准性、时效性与智能化水平。健全行业自律机制，引导科技企业、科研机构树立智能向善发展理念，强化主体责任，自觉规范技术研发、产品落地、算法应用行为，构建政府监管、行业自律、社会监督、企业自治的多元共治格局，有效防范化解各类技术风险与伦理陷阱。

优化分配机制，推动红利普惠共享。针对智能时代“资本获益、劳动受损”的分配悖论，必须深化收入分配制度改革，重构人工智能时代的红利分配格局，让技术发展成果更多更公平惠及全体人民。健全劳动、数据、技术、资本等生产要素参与分配的机制，合理提高劳动要素分配比重，规范资本收益分配秩序，遏制头部资本的超额垄断利润，平衡资本收益与劳动收益的关系。完善智能产业收益调节机制，通过税收调节、产业基金、公益赋能等方式，引导智能产业红利向基层、向特殊群体、向欠发达地区倾斜。健全劳动者权益保障体系，针对人工智能带来的就业结构变革，完善失业保障、职业培训、就业帮扶机制，搭建劳动者转型赋能平台，开展常态化、精准化数字技能、智能技术培训，帮助传统劳动者适配产业转型需求，缓解结构性失业压力，守住民生就业底线。

强化伦理规制，坚守智能向善底线。始终坚持以人为本、智能向善的核心价值导向，将伦理规制贯穿人工智能研发、设计、落地、迭代全过程，从源头遏制技术异化。构建中国特色人工智能伦理体系，立足社会主义核心价值观，明确人工智能发展的伦理准则、价值导向与禁区边界，杜绝算法歧视、价值偏差、技术滥用等问题。建立人工智能伦理审查机制，对重大智能技术研发、重点智能产品落地开展前置伦理审查，从源头规避伦理风险、社会风险。规范生成式人工智能、深度合成等新技术应用，严厉打击虚假信息、侵权抄袭、恶意伪造等违规行为，维护网络空间秩序、文化创作秩序与社会公共秩序。始终坚守“技术为人服务”的终极价值，杜绝技术凌驾于人、资本支配技术的异化格局，让人工智能始终沿着利民、惠民、向善、有序的方向发展。