警惕技術變革中的“恩格斯停頓”

習近平總書記強調，新一輪科技革命和產業變革有力推動了經濟發展，也對就業和收入分配帶來深刻影響，包括一些負面影響，需要有效應對和解決。恩格斯在1845年出版的《英國工人階級狀況》一書中，通過親身考察描述了工業革命時期生產力飛躍與工人貧困並存的現象。這一現象被經濟史學者稱為“恩格斯停頓”。請問，如何認識和應對技術變革帶來社會公平問題？（提問：朱紅軍 安徽財經大學黨委書記）

解讀：周文 復旦大學特聘教授

回望工業文明發展史，恩格斯在考察英國工業革命時發現的特殊社會現象，為我們審視技術進步與社會的辯証關系提供了經典理論范式。工業革命初期，蒸汽機技術推動社會生產力跨越式提升、社會總財富快速積累，但普通勞動者的實際收入、生活質量長期停滯不前，技術紅利高度向資本集中，勞動群體淪為技術進步的被動承壓者。2009年，英國經濟史學家羅伯特·艾倫將這一現象定義為“恩格斯停頓”。本質而言，“恩格斯停頓”是技術突進與制度適配滯后、生產力變革與生產關系調適錯位的必然產物，核心表征是技術增長與民生改善、社會公平的階段性脫節，是技術異化在社會分配、階層結構、勞動關系中的集中顯現。

人工智能時代，技術迭代的速度、滲透的廣度、變革的深度遠超歷次工業革命，傳統的“恩格斯停頓”並未退場，反而以數字化、智能化的全新形態迭代重構，呈現出更隱蔽、更復雜、更具長效性的風險特征。當前，人工智能產業高速擴張、技術能力持續突破，但技術紅利普惠不足、就業結構失衡加劇、技術主權博弈加劇、倫理風險隱患凸顯等問題逐步顯現出來，可能形成人工智能發展的“恩格斯停頓”。深刻把握人工智能時代“恩格斯停頓”的生成邏輯、現實表征與風險機理，立足技術主權守護、技術陷阱規避，探索兼顧創新發展與風險防控、效率提升與公平普惠的化解路徑，是推動人工智能安全、有序、可持續發展，實現技術向善、利民惠民的重大時代課題。

技術變革中的“恩格斯停頓”與人工智能發展的新特征

技術本是人類改造自然、解放自我的工具，是推動社會進步的正向力量，技術發展的終極價值是服務人的全面發展、推動社會整體進步。但在資本邏輯主導、制度約束缺位、價值引導缺失的場景下，技術會脫離人的掌控，異化為支配勞動者、加劇社會分化、反噬社會秩序的異己力量，這便是技術異化的核心要義。恩格斯在《英國工人階級狀況》中精准刻畫了工業革命時期的技術異化圖景：機器大生產取代手工勞動后，生產力大幅躍升，資本家憑借技術壟斷、生產資料佔有實現財富快速積累，而普通工人被固化在流水線單一崗位，勞動強度提升、勞動自主性喪失，實際工資增長緩慢，生存環境持續惡化。技術進步帶來的全部紅利，幾乎被資本所有者獨享，廣大勞動者無法共享技術發展成果，形成“生產力增長、民生福祉停滯”的發展斷層，這就是“恩格斯停頓”的原始形態。

技術變革中的“恩格斯停頓”，並非技術本身的缺陷，而是技術發展速度超越社會制度、分配體系、治理體系適配速度，導致生產力與生產關系、技術創新與社會公平的結構性失衡。第一次工業革命早期，機器大生產迅速拉大了資本與勞動的分配鴻溝，勞動者收入增長嚴重滯后於社會財富的積累，不平等程度急劇惡化。第二次工業革命期間，技術知識、組織管理等無形資產的投資回報不斷上升，技能在收入分配中的權重越來越重，貧富差距並未因生產效率的提升而自然收窄。第三次工業革命則催生了就業極化與工資不平等的“U型”分化，高技能勞動者收入與就業機會快速增長，低技能勞動者勉強維持，而中等技能群體薪資增長停滯、就業機會持續萎縮。當前，人工智能等前沿技術加速迭代應用，在提升生產率的同時，也帶來了就業結構改變等挑戰，正在給人類社會的生產方式、生活方式和治理方式帶來深層次變革，存在技術增長紅利主要向資本集中的現實風險。

相較於傳統技術革命，人工智能徹底改變了生產要素的構成，算力、算法、數據取代土地、勞動力、傳統資本，成為最核心的生產資源，技術壁壘、數據壟斷、算法霸權由此成為新的權力象征。過去，財富差距主要源於生產資料佔有的多寡﹔今天，發展差距更多取決於技術主權的掌控能力、數據資源的分配方式、算法規則的主導權力。正是這種變化，催生了人工智能時代“恩格斯停頓”的新形態：技術生產力呈指數級增長，社會整體效率持續提升，但普通勞動者的就業權益、發展空間和收益份額卻在不斷收縮，特殊群體面臨數字排斥與智能淘汰，國家層面則遭遇技術“卡脖子”、主權失守等系統性風險。發展停頓與失衡，正在個體、社會、國家多個層面同時顯現。

人工智能時代“恩格斯停頓”的生成邏輯

人工智能時代技術變革可能帶來的“恩格斯停頓”，並非單一因素導致的偶然現象，而是技術屬性、資本邏輯、制度短板、治理滯后、全球格局多重因素交織作用的必然結果。

技術迭代的自主性與人類管控的被動性矛盾。不同於傳統技術的工具屬性，人工智能具備深度學習、自主迭代、自適應演化的能力，技術發展的不確定性、不可預測性大幅提升。傳統技術的運行邏輯完全由人類設定、全程可控，而人工智能尤其是通用人工智能，能夠通過海量數據訓練突破初始設定，形成自主決策、自主優化的運行體系，人類難以完全預判、精准管控其演化方向。這種技術自主性的提升，打破了“人主導技術、技術服務人”的傳統范式，使得技術異化的風險大幅增加，各類技術陷阱呈現隱蔽化、突發性、擴散化特征，治理難度遠超傳統技術領域。

資本逐利的擴張性與技術向善的價值性矛盾。資本的天然屬性是追逐利潤最大化，而人工智能技術的高附加值、高成長性，使其成為資本逐利的核心賽道。當前，在人工智能產業發展中，資本主導技術研發、落地、分配的邏輯愈發凸顯，一些企業以效率最大化、利潤最大化為核心目標，忽視技術的公共屬性、普惠屬性與安全屬性。資本為降低成本、提升收益，持續推進“機器換人”，壓縮勞動就業空間。通過壟斷核心技術、數據資源，攫取超額利潤，加劇分配失衡。為搶佔市場份額，過度推進技術落地，忽視倫理風險與安全隱患。資本邏輯的過度膨脹，扭曲了人工智能服務社會、普惠民生的終極價值，成為催生“恩格斯停頓”、滋生技術陷阱的核心動因。

核心技術的依附性與技術主權的自主性矛盾。技術主權的核心是核心技術自主可控，沒有底層技術自主，就沒有產業發展自主，更沒有國家技術安全自主。當前，全球人工智能產業格局呈現頭部壟斷、強弱分化的特征，發達國家依托底層算法、高端芯片、核心算力的技術優勢，構建起技術壟斷體系，掌握全球智能產業的規則制定權、標准話語權。我國人工智能產業在應用層、場景層優勢顯著，但基礎層、核心層技術存在短板，關鍵領域存在技術依賴情況，核心技術自主可控能力不足。這種技術格局導致我國智能產業發展處於被動跟隨狀態，技術創新受制於外部約束，產業紅利被外部壟斷資本稀釋，難以徹底擺脫技術依附、利益外流的困境，持續固化“應用繁榮、內核薄弱”的發展停頓。

制度治理的滯后性與技術發展的超前性矛盾。制度治理體系的適配速度，直接決定技術紅利的普惠程度與技術風險的防控力度。人工智能技術迭代速度、場景拓展速度遠超傳統技術，而我國人工智能領域的法律法規、倫理規范、監管體系、分配制度、人才培養體系仍處於完善階段，制度供給存在明顯滯后。現有法律體系難以覆蓋人工智能生成內容版權、深度偽造治理、算法責任界定等新型問題。監管模式仍以事后監管、被動監管為主，難以適配技術事前預防、全過程防控的風險治理需求。分配制度未能有效調節智能產業的利潤分配格局，勞動權益保障、數字紅利共享的制度機制不完善。人才培養體系跟不上技術迭代速度，勞動力轉型適配能力不足。制度適配的滯后，導致技術發展處於“無規可依、無矩可束”的狀態，風險持續累積、失衡不斷加劇。

資源分配的壟斷性與普惠發展的公平性矛盾。數據、算力、算法作為智能時代的核心生產要素，本應具備公共屬性、普惠屬性，服務全社會發展需求。但當前，核心智能資源高度集中於頭部科技企業、發達城市與高端產業，資源分配呈現明顯的壟斷化、集中化特征。數據資源被企業壟斷，數據孤島、數據壁壘普遍存在，公共數據開放共享不足﹔高端算力資源集中於少數區域與企業，中小企業、基層領域算力供給不足﹔優質算法技術被頭部機構掌控，普通企業難以獲取低成本、普惠化的智能技術服務。核心生產要素的分配失衡，直接導致技術紅利分配失衡，進一步拉大區域、行業、群體差距，加劇人工智能時代的社會分化與發展停頓。

人工智能時代“恩格斯停頓”的紓解途徑

正視人工智能時代的“恩格斯停頓”，並非否定人工智能的發展價值，而是摒棄技術萬能論、技術放任論的片面認知，堅持辯証思維、系統思維，在鼓勵創新、賦能發展的同時，筑牢風險防線、補齊公平短板、守護技術主權，推動人工智能實現創新發展、安全可控、普惠公平、向善有序的高質量發展。

堅持自立自強，筑牢技術主權根基。技術主權是破解外部技術壟斷、擺脫發展被動局面的根本支撐，是化解人工智能系統性風險的核心前提。立足高水平科技自立自強戰略目標，發揮新型舉國體制優勢，聚焦高端芯片、底層算法、核心算力、基礎框架等“卡脖子”核心領域，加大基礎研究與原始創新投入，突破底層技術瓶頸，構建自主可控、安全高效的人工智能核心技術體系，徹底扭轉底層技術依附格局。統籌人工智能產業創新布局，平衡應用層創新與基礎層創新、場景落地與技術攻堅的關系，避免走入重應用、輕基礎，重規模、輕核心的發展誤區，推動人工智能產業從規模擴張向質量提升、內核升級轉型。健全技術創新激勵機制，完善知識產權保護體系，鼓勵中小企業、科研機構參與核心技術攻關，構建多元協同、開放創新的產業生態，牢牢掌控人工智能發展的主動權、話語權，從根源上化解技術主權陷阱。

完善制度體系，構建精准治理格局。適配人工智能高速發展態勢，必須加快補齊制度短板，構建“創新激勵、風險防控、權責清晰、全程可控”的現代化治理體系，實現技術創新與制度治理同頻同步。加快人工智能法治體系建設，聚焦算法歧視、深度偽造、數據濫用、版權侵權、隱私泄露等突出問題，完善專項法律法規與行業規范，明確各類主體的權責邊界、行為底線與追責機制，讓人工智能發展有規可依、有矩可循。創新監管模式，構建事前預防、事中管控、事后追責的全鏈條監管體系，運用大數據、人工智能等技術手段實現“以技治技”，提升監管的精准性、時效性與智能化水平。健全行業自律機制，引導科技企業、科研機構樹立智能向善發展理念，強化主體責任，自覺規范技術研發、產品落地、算法應用行為，構建政府監管、行業自律、社會監督、企業自治的多元共治格局，有效防范化解各類技術風險與倫理陷阱。

優化分配機制，推動紅利普惠共享。針對智能時代“資本獲益、勞動受損”的分配悖論，必須深化收入分配制度改革，重構人工智能時代的紅利分配格局，讓技術發展成果更多更公平惠及全體人民。健全勞動、數據、技術、資本等生產要素參與分配的機制，合理提高勞動要素分配比重，規范資本收益分配秩序，遏制頭部資本的超額壟斷利潤，平衡資本收益與勞動收益的關系。完善智能產業收益調節機制，通過稅收調節、產業基金、公益賦能等方式，引導智能產業紅利向基層、向特殊群體、向欠發達地區傾斜。健全勞動者權益保障體系，針對人工智能帶來的就業結構變革，完善失業保障、職業培訓、就業幫扶機制，搭建勞動者轉型賦能平台，開展常態化、精准化數字技能、智能技術培訓，幫助傳統勞動者適配產業轉型需求，緩解結構性失業壓力，守住民生就業底線。

強化倫理規制，堅守智能向善底線。始終堅持以人為本、智能向善的核心價值導向，將倫理規制貫穿人工智能研發、設計、落地、迭代全過程，從源頭遏制技術異化。構建中國特色人工智能倫理體系，立足社會主義核心價值觀，明確人工智能發展的倫理准則、價值導向與禁區邊界，杜絕算法歧視、價值偏差、技術濫用等問題。建立人工智能倫理審查機制，對重大智能技術研發、重點智能產品落地開展前置倫理審查，從源頭規避倫理風險、社會風險。規范生成式人工智能、深度合成等新技術應用，嚴厲打擊虛假信息、侵權抄襲、惡意偽造等違規行為，維護網絡空間秩序、文化創作秩序與社會公共秩序。始終堅守“技術為人服務”的終極價值，杜絕技術凌駕於人、資本支配技術的異化格局，讓人工智能始終沿著利民、惠民、向善、有序的方向發展。