引言
现在的人类社会正处于第四次科技革命的关口，新的社会形态日益迫近，旧的社会形态岌岌可危。对于这样一个新的社会形态，可能任何命名都令人踌躇，我们姑且称之为“AI时代”。伴随着社会形态演变的是社会分层秩序的变动。劳动是人的本质属性，劳动技能边界的变动是理解社会分层秩序变动的关键。在历史上和理论上，当劳动技能分界线出现新的转移和社会分层秩序发生新的变动时，不平等的结构形态会出现三种可能，AI时代也不例外：一是会产生新的不平等；二是会削减已有的不平等；三是会复制不平等体系。AI时代不平等的走向最终还是取决于“资本—社会—国家”三方力量的抗衡或平衡。
大转型：人类社会形态的演变
18—19世纪，面对工业革命带来的世界大变局，对于如何总结人类社会形态演变的问题，诸多理论家给出了貌似不同但有共性的答案。马克思提出“三形态说”或“五形态说”，根据生产力和生产关系将人类社会划分为前资本主义社会（包括原始社会、部落社会和农业社会）、资本主义社会（工业社会）和共产主义社会（包括其初级形态社会主义社会）。虽然其他古典社会学家的观察角度、所用概念都有所不同，如斯宾塞的“军事社会—工业社会”、涂尔干的“机械团结—有机团结”、韦伯的“传统社会—理性社会”、齐美尔的“乡村生活—城市生活”、梅因的“身份社会—契约社会”、库利的“首属群体—次属群体”、滕尼斯的“共同体—社会”等，但都可以归纳为“传统社会—现代社会”两种形态。显然，从传统农业社会向现代工业社会的演变是一种共识。虽然波兰尼是从市场与社会关系的角度进行分析的，但不妨借用他简洁有力的概括：这是一次大转型。
现代工业社会之后又是什么社会呢？面对20世纪五六十年代以来发生的重要变化，“后工业社会”或“后现代社会”的提法貌似给出了答案，但实质上还是众说纷纭。正如贝克在《风险社会：新的现代性之路》一书开篇所说，“后”是我们这个时代的关键字，它指向一种难以名状的超越之物，保留了同我们熟悉的事物的联系，既为它命名，又加以否定。换言之，“后”表达了一种模糊性：旧的社会形态尚在延续，新的社会形态已初露端倪。不同理论家对“后”或“新”的社会形态的关键特征有不同理解，但其中有一条重要线索：从信息社会、网络社会、数字社会到智能社会，社会形态的界定既有延续又有变化，反映了第三次科技革命以来技术本身的更新迭代及其对社会影响的日益加深。显然，这是又一次大转型。现在的人类社会正处于第四次科技革命的关口，新的社会形态日益迫近，旧的社会形态岌岌可危。对于这样一个新的社会形态，可能任何命名都令人踌躇，我们姑且称之为“AI时代”。
大重构：社会分层秩序的变动
伴随着社会形态演变的是社会分层秩序的变动。劳动是人的本质属性，劳动技能边界的变动是理解社会分层秩序变动的关键。
进入现代社会后，由于社会分工的普遍化、精细化和专业化，职业成为分层的主轴，社会结构变得清晰、稳定和可预期。社会分层研究领域曾经一度公认存在“Treiman常数”和“标准”的国际社会经济地位指数（International Socioeconomic Index，ISEI），即工业化国家的职业声望与地位体系是相当一致的。对于社会分层结构体系的理解，虽然韦伯的阶层概念注重生活机会和连续意义，马克思的阶级概念注重生产关系和类别意义，但劳动技能始终是一个关键区分维度。以EGP分类为例，这种分类方式不仅可以理解这种技能区分，还可以描述分界线的变动。它注重这样几个区分：一是体力与非体力的区分；二是体力中技术与非技术的区分；三是非体力中管理与非管理的区分；四是雇主、雇员与自雇者的区分。由此来看，在从农业社会向工业社会的大转型过程中，技能分界线主要发生了两次大变动，随之而来的是社会分层秩序的两次大重构：先是从农业技能向工业生产和操作技能的变动，带来了农民数量的减少、工人数量的扩大和蓝领中产阶层的地位上升（当然，这一历史过程是复杂的）；后是从工业技能向知识和管理技能的变动，带来了白领、新中产、管理层（包括超级经理人）数量的扩大和地位上升。总体来看，社会呈现整体向前的发展态势，向上流动使得社会结构从底层人口众多的“金字塔型”社会演变为中间阶层占主体的中产社会，如德国的“电梯社会”和日本的“一亿总中流”（虽然后来出现了危机）。
AI时代的技术发展同时对蓝领和白领这两个阶层造成了冲击，带来了对“机器换人”的普遍焦虑和担忧。替代的核心逻辑仍然是技能，即AI可以、已经或将要替代人类的某些劳动技能。就像农业机械替代人力、工业机器人替代工人一样，我们的直觉是AI会替代体力劳动岗位或蓝领职业，但也不尽然。Open AI的研究发现，洗碗工、绿化清洁工、厨师、电工、理发师反而是较难被替代的职业。目前来看，医生、律师、会计、绘画师、新闻编辑、同声翻译等看似复杂的脑力劳动和白领职业反而正在被替代，比如IBM开发的Watson肿瘤专家机器人考过了美国执业医师资格。奥特尔（David Autor）等人的开创性研究区分了手动任务和认知任务，以及常规任务和非常规任务，发现计算机化主要替代了可以通过明确规则执行的手动和认知常规任务。随着技术的进步，计算机化正在向非常规任务扩展。弗雷（Carl Benedikt Frey）和奥斯本（Michael A. Osborne）的经典研究认为有两波计算机化浪潮：第一波计算机化将替代生产、运输和物流行业的大多数劳动力以及大部分办公室和行政人员，其中的技术瓶颈在于感知和操纵任务，如“手动灵活性”“手指灵活性”“狭窄的工作空间”等。第二波计算机化将主要取决于克服与创造性和社交任务相关的技术瓶颈，如“美术”“原创性”“谈判”“说服力”“社会洞察力”“帮助和关心他人”等。福森（Frank Fossen）和索格纳（Alina Sorgner）根据数字化的影响将职业分为四大类：崩溃职业面临高破坏性数字化的风险，包含大量手动和认知常规任务，未来几乎可以完全自动化；机器领域职业同时受到高变革性和高破坏性数字化的影响，可能会使人类工作者变得多余；新兴职业受到高变革性但低破坏性数字化的影响，其工作流程和技能要求因数字化而有显著改变，但并非所有的任务都可以由机器接管，因此人类工作者不会被取代，只是人机分工在变化；人类领域职业受到低破坏性和低变革性数字化的影响，从业者拥有目前机器无法执行的技能。随着AI技术的不断发展，未来的劳动者必将面临人机协作的问题，因此必须要具备数字技能。
已经有许多概念以不同的形式表达了数字技能作为一种新的技能分界线的重要性。这不是指劳动者一定要会编程、写算法或设计机器人，而是泛指能够理解和应用数字技术的能力。如果数字技能成为新的技能分界线，那么在向AI时代的大转型过程中，社会分层秩序就会再次发生大重构。普伦斯基（Marc Prensky）将那些在网络时代成长起来的一代人称为“数字原住民”，而那些之前成长起来的人则是“数字移民”，两者在技术采纳速度、媒介偏好、信息处理方式和文化适应等方面有关键区别。弗莱尔（Wesley Fryer）在此基础上又提出了“数字难民”，它与“数字贫困”意思接近，都是指那些因为经济、社会和文化等因素的影响而远离数字技术、没有获得信息与知识的能力和机会、不能参与和享有数字文明成果的人。众所周知，现代社会地位获得的重要依据是人力资本和社会资本，现在又有学者提出“数字资本”的概念，将其定义为数字技术（外部化资源）和数字能力（内部化应用）的存量。数字资本可能会替代人力资本、社会资本，抑或与它们并行甚至相互转化，从而重构社会分层秩序。因此，社会分层和不平等的未来走向具有很大的不确定性。
不确定：社会不平等的未来与治理
在历史上和理论上，当劳动技能分界线出现新的转移和社会分层秩序发生新的变动时，不平等的结构形态会出现三种可能，AI时代也不例外。
一是会产生新的不平等。首先表现为新阶层或新精英的崛起。就像19世纪资产阶级相对于贵族的崛起，以及20世纪白领中产群体、管理者相对于蓝领工人的崛起一样，在AI时代，率先掌握核心数字技能的人可能会成为新的精英阶层，从而成为不平等结构的新势力。伯勒尔（Jenna Burrell）和弗肯德（Marion Fourcade）就提出，一个新的职业阶层——编码精英，将通过技术控制数字生产手段、榨取网络无产阶级的剩余劳动力的方式来巩固权力。其次可能是新的底层阶级的产生。数字难民和数字贫困阶层就是数字社会新的底层阶级。国外对AI替代就业的实证研究发现，计算机化使高收入认知工作和低收入体力劳动的工作不断增加，中等收入的常规工作则趋向空心化。如上文所述，即便是普通劳动者，数字技能的分化也将会决定其地位获得和收入财富的分层。数字鸿沟就较早地表达了这种分化，主要包括接入沟和使用沟。数字不平等进一步强调，在数字技术掩盖之下各种不平等的集合，是以数字接入与使用差异为表现形式的动机不平等、能力不平等和结果不平等。
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二是会削减已有的不平等。以性别不平等为例，有研究就提出并论证，即使女性在获取或使用计算机方面没有优势，计算机技术的进步也会减少对体力技能的需求，从而更有利于女性。笔者目前正在进行的一项研究聚焦中国性别之间的生活数字化差异问题，发现与以往研究假定女性在数字技术上处于劣势的判断有所不同，青年群体中的性别差异几乎不存在，中年群体中女性反而更具有优势，老年群体中女性仍然保有部分优势。这验证了之前质性研究的发现和解释：女性由于更多参与育儿和社交，从而更多受到代际反哺和同辈传播的影响。
三是会复制不平等体系。大量从马克思主义、政治经济学、劳动社会学等视角切入的数字劳动或数字劳工的研究都体现了这个中心思想。数字劳动的最初研究对象是网民，提出了两个重要概念——“产消合一者”（prosumers）和“玩工”（playbour）。产消合一是指生产者和消费者的界限日益模糊甚至合一，网民在上网消费的同时也在生产。玩工就是人们在闲暇时间进行游戏活动的同时也贡献了有价值甚至有创造性的劳动，网民的点击劳动或自发修改和创作的游戏内容成为游戏产业价值与创新的重要源泉。但是，玩工的劳动产生的价值被数字平台资本方所占有，用户作为生产数据的劳动者已经全然与自己的劳动成果分离。其实，围绕新型的数字技术和网络平台展开的劳动剥削和剩余价值索取不仅适用于像“玩工”那样的网民，也适用于信息通信数字技术产业链上的所有体力和脑力劳动，甚至适用于AI时代数字化全面渗透的各行各业。姚建华就提出，数字劳动是通过媒介劳动化和劳动媒介化两条并行路径渗透进人类社会的：媒介劳动化是指媒介休闲和消费活动成为劳动，劳动媒介化是指劳动被媒介技术中介化了。因此，劳动剥削、劳动控制、劳资关系、劳资矛盾，所有这些早期资本主义时代马克思所强调的内容，在形式上都隐退在媒介和平台之后，在结果上却和当时高度雷同甚至无以复加。
由于以上三种可能都存在且在不同程度地发生，社会不平等到底走向如何并不确定。事实上，不确定性或“乌卡”（Volatility，Uncertainty，Complexity，Ambiguity，VUCA）正是目前这个时代的最大特征。总体来看，担忧AI时代不平等会扩大的观点或声音更多。需要强调的是，自20世纪七八十年代以来，西方发达国家的不平等程度就已经在不断扩大，皮凯蒂（Thomas Piketty）对此有详细的历史数据分析。技能偏向型技术变革（Skill-Biased Technical Change，SBTC）理论对此提供了一种解释，认为技术进步会不断提高对更高技能劳动力的相对需求，这反过来又通过正规教育和在职培训增加了对人力资本投资和技能提升的衍生需求，从而影响劳动力市场并增大了收入的不平等程度。然而，技术进步只是一个客观或中性原因，不平等程度的扩大有其复杂、深刻的经济社会制度原因。阿特金森（Anthony B. Atkinson）在分析欧洲国家二战后不平等程度的U型变化后给出明确的答案：不平等程度下降的原因包括福利国家和转移支付扩张、政府干预和集体谈判导致工资差距缩小、工资比重上升、个人财富集中度下降等，而上升的原因是这些因素都逆向而行或被制度终结。迪顿（Angus Deaton）对美国不平等的分析结论同样指向了政治。这些经济社会制度方面的原因都与技术无关，因此对AI时代的不平等治理仍然具有重要的启示意义。正如阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和约翰逊（Simon Johnson）所言，历史早已告知未来，AI的最终影响取决于谁来决定如何使用。对常规任务偏向型技术变革（Routine Task-Biased Technological Change，RBTC）文献的批评也指出，它们大多忽视了人类能动性和社会制度因素的作用。
因此，AI时代不平等的走向最终还是取决于“资本—社会—国家”三方力量的抗衡或平衡。其中，国家所设定的法律、制度、政策框架显然更具有决定性意义，比如，这将决定是数字资本主义（甚至技术封建主义）还是数字社会主义。有些学者已经指出，数据实际上已经成为平台资本主义的生产资料，而大数据平台具有天然的垄断性，数据收益仅被平台或资本占有。另有学者进一步提出，如果全民基本收入或无条件基本收入（Universal/ Unconditional Basic Income，UBI）是一种很好的理想，但很难合理化和操作化，那么现在就有了现实基础，那就是向每一位数据生产者都分享数据收益。这样，AI时代的“众包”（大众外包）劳动者就不再只是被劳动剥削，而是还能获取参与收益，这将决定规模日益扩大的不稳定就业阶层是继续作为缺乏保障的过剩人口存在，还是重新成为受到保护的社会公民存在。日本学者森冈孝二在《过劳时代》中曾经将信息资本主义与自由职业者资本主义相提并论，其实两者很可能是相互强化的。如果AI技术实现了通常由非正式工作者承担的外围任务，而解雇他们所依据的法律规则仍然是宽松的，那么其处境将更加艰难。如果AI威胁到正式工作者承担的核心任务，那么可以预期非正式工作者的比例将会继续大幅度增加。因此，我们需要认真考虑不稳定就业的社会保护问题，深度变革工业社会的社会保障制度，重新构建AI时代的社会民生体系。当然，国家对AI时代社会不平等的治理远不止以上两例，而是一个涉及方方面面的复杂体系和系统工程。对中国而言，只有用社会主义这个最大的常量去应对社会变迁这个最大的变量，方能创造人类文明的新形态。
李骏，上海社会科学院社会学研究所研究员
摘自：《社会》2025年第3期
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