Title: 江小涓：AI 替代就业，人文社科研究应关注“出局者”而非“赢家” | BestBlogs.dev
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Published Time: 2026-08-14 16:32:00
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Professor Jiang Xiaojun argues that social science research on AI should go beyond established technical facts, focusing instead on vulnerable groups 'left behind' by technological progress, and maximizing social welfare through 'distributed' collaboration. 
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7月3日，2026中国数字经济发展和治理学术年会（以下简称“年会”）在清华大学举行。本届年会以“数智经济发展中的全球机遇与治理挑战”为主题，紧扣2026全球数字经济大会核心议题。近40位顶尖专家学者、智库和业界代表参会并进行研讨交流。近20所高校的研究人员、数字经济产业相关的科研机构及企业代表共400余人线下参加会议，超10万人次观看了大会直播。
全球数字经济大会国际顾问委员会联席主席、国家数据专家咨询委员会主任、国务院原副秘书长、中国社会科学院大学教授、年会主席团主席江小涓发表题为《人文社会科学研究AI：已然、或然和应然》的主旨演讲。本文根据江小涓教授现场发言内容整理。
以下为江小涓教授演讲全文
各位嘉宾、各位老师同学，大家好。今天想和大家分享一些关于人文社会科学中研究AI的几点体会和思考。 已然、或然和应然：概念讨论
1、三个概念
“已然”是科学问题，是确定已经发生的事件，可以测量，因此是对客观现实的判断。AI带来的变化中，人们对“已然”问题的共识度高，即使有不同观点，也可以在更多事实显现后趋于一致。例如AI具有较高水平的写代码能力、生成式大模型处理信息的能力向人的能力趋近等判断。
“或然”是人文问题，不同当事人和旁观者的体验与判断不一致，没有统一答案，是涉及多元主观感受和价值判断的问题。此类问题往往难以有统一量纲，即使有更多事实和数据展现，也不易向着更有共识的方向演进，“看法”和“认识”不一致是常态。例如，当因AI而失业的人员能够获得基本社会保障时，AI对就业的替代作用是不是就无需担心？再如，与相对稳定就业形态如制造业员工相比，平台提供的灵活就业是否更加符合就业者的意愿？
“应然”是社会问题，是人们关于事态应该如何变化和社会应该如何行动的方向判断问题。应该如何变化通常有多元认识，在多元认识中应该如何行动更复杂，涉及各相关方的利益损益问题。行动包括各方自发的博弈，也有公权力部门的强制行动。例如，对于个人信息和公共数据应该如何放出和使用，各方看法很不相同。
2、对“已然”问题适当关注即可
“已然”问题会发展变化，也有更细分的表现，但方向和影响都相对清楚。例如AI对部分行业和岗位就业带来明显冲击，是社会有较高共识的“已然”问题。再如AI助力工程师人均代码产出量不断增长是确定的，至于增长一倍还是两倍，无需反复研究，因为事实会自行呈现。网络时代之前，信息的传播载体不同，获得信息的人群就不同，同类多种研究并存有其合理性。进入网络时代，信息传播能力极大提升，一项研究成果以多种形态全网复现，此时同样的研究做三篇和做一百篇没有区别。此外，那些处于AI产业之中的科技人员，对这些已然问题的洞察可能更深更快，例如AI对编程和更多岗位的替代幅度，业界有更强的感知和测度能力。下图1是Anthropic公司对AI助力工程师编程能力提升的分析结果示意图，正是近期国内外引用最多的“已然”问题。下图2是国内外有较高共识的另一个“已然”问题，即AI最易替代且已经大量替代的工作岗位。
图1 “已然”问题示例（一）：Anthropic公司分析AI助力工程师编程能力提升
图2 “已然”问题示例（二）：AI最易替代且已经大量替代的工作岗位 “或然”和“应然”是 人文社会科学的重点研究主题
1、“或然”问题：理解相关利益各方的认识和体验
“或然”问题需要人文社会科学工作者重点研究，是因为主观感受与价值判断本就具备多元性，这种多元往往不能“加总”，也不能“多数者确定”，需要多种角度的“比较”和“选择”。例如，我们在研究如何对失去收入的失业群体进行救济或者设计相应的社会保障问题时，要意识到即使有了必要的社会保障，还有更多“或然”问题存在。社会保障对应的是失业带来的收入消失问题，但劳动机会的丧失带来的是个人能力成长路径被剥夺、社会性工作中所产生的社交体验的消失，以及与“有工作”相关的体面、尊严和社会地位等状况的改变。这些都是人文社会科学要研究的基本问题。进一步具体到因AI而失业的这部分群体上，尽管这些人可以拿到社会基本收入保障，我们就可以正面评估AI的作用了吗？不一定，这里面我们既要考虑收入平衡和能力剥夺的问题，也要考虑主观感受和社会性损失的问题。劳动权利在不同理论和视角下并非依附收入的派生权利，而是一种独立的基本权利，如下图3所示。再如，现在有许多观点认为数智时代对女性更友好，因为女性可以在家工作，兼顾工作与家庭，如下图4所示。但相当比例的女性特别是高教育水平的年轻女性不认同这种观点，为什么只有女性需要在家工作以兼顾工作和家庭？这种工作形态失去社交价值和升迁空间，失去工作与生活空间转换带来的松弛感和节奏感，为什么只赋能女性而不是男女平等获得？类似上述这些认知分化的“或然”问题，需要人文社会科学进行研究。
图3 劳动权利是一种独立基本权利
图4 一种观点“数智化对女性更友好”
2、“应然”问题和政府行为：为AI时代“出局者”提供帮助是基本诉求
“应然”问题，讲的是社会到底应该怎么看和怎么做的问题。这个问题更需要研究判断。社会各方看法不一，理想诉求各不相同。对政策制定者来说，制定政策本来就得兼顾多方，可资源终究有限必须有所取舍，选择时各种观点持有者都有自己的道理。比如在AI技术发展与就业问题上，一类观点会认为对于那些岗位替代率高并且特别是纯粹替代劳动的AI技术，可能需要走得慢一点；另一类观点会觉得国际竞争这么激烈，AI技术需要场景进而在实践中迅速发展提升，如果在意一时就业问题，我们未来肯定落后。再如，面对AI带来的就业压力，企业最好同时做到内部转岗消化被AI替代的老员工和继续招聘大学毕业生，而现实中企业需要做出取舍。这种取舍可以交由企业去做，但社会不同方面会有不同想法，政府也可以有政策导向向某个方向倾斜。这些选择有利益考虑也有价值观立场，AI技术专家替代不了，是人文社会科学家的责任，即站在公共立场考量社会整体价值和不同部分的损益分布。如何做好这种权衡也是人文社会科学的能力体现。
这些问题不是“社会福利最大化”一个抽象概念能解决的，社会不同部分的损益权重是不同的。从政府公共责任看，公共部门的立场无需过多关注那些从时代发展机遇中获益多的群体，他们已经是时代的“赢家”。公共政策需要特别关照的是技术进步中的“出局者”，技术发展如此快，社会转动如此快，不少人跟不上被“甩”出时代进步之外，这些因技术进步而失业、基本权利得不到保障的人，才应该是公共部门关注的重点。比如研究如何构建适配AI时代的社会保障体系，针对AI替代就业的专项税费与补偿方案，是否应征收机器人税，企业靠AI减少员工的行为是否应当缴纳费用等。还有UBI（全民基本收入）也是一个重要问题，它虽然目前在我国不具备全面推开的条件，但有条件的推进是值得研究的。在这个问题上，现在IPO一上市少数人就能获得大量资产，有观点认为可以拿出IPO的资本收入中的一部分分给全民，从而让人人可以有一点资产分享技术发展的收益。这些问题都需要做实实在在的研究。再如，资本税负与劳动税负之间更好的平衡在当下很重要。过去多年为了鼓励企业投资，我们对企业购置的设备等生产资料会抵扣掉此前环节交的增值税，让企业买设备变得更便宜，这个安排的一个结果就是企业倾向于多用设备。当下就业问题突出，资本税负和劳动税负之间的平衡问题凸显出来。我觉得我们研究社会科学的学者应该更大力度站在比较合理的立场讲这个话题。“AI之善”有许多表达，我个人以为，当代人的基本权益才是眼前最要紧的事，技术变化太快，以后会发展成什么样谁也说不准，我们优先保证当下人的基本生存，最重要的是“适时适度之善”。所以在规划政策、权衡价值时，要把当代人的权益放在更重要的位置。当然这只是我个人对这个问题的判断。
总之，对有共识的“应然”问题，公权部门理应承担责任。如下图5所示。
图5 有共识的“应然”问题：公权力部门承担责任 没有集体共识的“应然”： 社会福利“分布式”最大化
更为常态的是，我们将长期面对许许多多没有共识的“或然”和“应然”问题，人文社会科学研究者和公权力部门不可能也不应该替利益和立场不同的各个群体做出目标统一的选择。AI时代技术快速进步，对经济社会各方面带来差异显著的影响。在这个时代若要求全社会达成集体共识才能行动是无法操作的，可以用分布式处理方式，允许和鼓励对“应然”问题有共识者结成大大小小的利益共同体，自主选择特定交易和合作对象。
分布式合作不需要全社会“一致同意”和“共同行动”，具有较强的可行性和包容性。对“应然”看法不同的人寻求志同道合者并进行合作，有利于提升彼此的福利水平。如果每个人都能找到认知相同的群体协商行动，这些群体相加，就相当于提升了所有人的福利水平。对这类问题，公权力部门的强制规则要留有余地，保护所有人的共同诉求，同时要为不同人群的分布式合作留下充裕空间。
例如，个人信息保护是全社会共同关心的问题，但不同人群的诉求差异很大。民法典中并未明确规定“个人信息权”，为个人信息保护的性质、范围及路径的开放性探索留下了空间。现实中使用的“同意”准则更是为个人意愿留下足够余地。最看重隐私的人，可以不对任何个人信息收集勾选同意；愿意用勾选换取对应服务的人，可以对不同类型的信息收集勾选同意或拒绝。还有一类人对服务诉求特别高，不在乎个人数据，很典型的例子是病患群体，特别是疑难和罕见病患者群体。医疗数据涉及个人生物信息，是保护最严格的信息。但是国内外都存在一种“病友网”平台，药品研发机构、医疗机构和病患都在这个平台上，一些病患特别是罕见病患者愿意把自己的全息信息放到平台上，希望医药研发机构尽快研发出针对性的治疗办法，这个群体的共识是“命比数重要”。国内一个典型案例是渐冻症患者蔡磊搭建的全球规模最大的渐冻症患者科研数据平台“渐愈互助之家”，链接了超1.8万名患者，将传统临床试验的受试者招募周期从18个月压缩至最快24小时。如下图6所示。
图6 分布式处置“应然”问题的示例：“病友网”平台
类似这样的问题，“或然”是什么，“应然”是什么，不同人群有不同的看法，只要不违背社会基本价值观，不严重损害他们利益，就可以采用分布式合作的方式，一个群体一个群体地增加社会福利，获得社会福利“分布式”最大化。
总之，人文社会科学研究者需要关注“已然”问题，了解时代变化。但“已然”问题的研究供给已经比较充分，迅速变化的经济社会提出了更多需要我们研究思考的“或然”和“应然”问题，需要我们凭借对经济社会问题的透察能力引导相关方以恰当方式思考和处理这些问题：一方面要坚守住底线，为技术进步的落伍者提供基本权益保障，严控社会有高度共识的“不得为”行为；另一方面要对兼顾各方利益的各种局部性甚至碎片化的社会合作持有包容态度。处理好这些问题，能够引导技术发展与人的多元诉求更好匹配，促进全社会对技术进步持有最大公约数的认同感，使经济发展和社会进步具有更加泛在的合意性。
谢谢各位！!Image 9
本文来源：清华服务经济与数字治理研究院 推荐阅读 江小涓：《江小涓：产业创新和科技创新的融合发展，不仅仅是一个表述》
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