政策

为人工智能的经济影响做好准备：探索政策应对方案

Preparing for AI’s economic impact: exploring policy responses

2025年10月14日

强大的AI系统的到来将如何改变经济结构？我们不确定，外部专家也不确定。但随着AI系统不断改进，并被更大规模地采用，至关重要的是，我们需要更多地讨论政策制定者可以运用哪些工具来应对AI的经济影响——无论其性质如何。为此，我们分享几个值得进一步研究的经济政策思路。

自推出Anthropic经济指数以来，我们观察到AI使用方式的一个重要转变。用户越来越倾向于将完整任务委托给Claude，与Claude“协作”的情况有所减少。随着AI模型持续更长时间地独立工作，以及更多雇主采用AI来提高生产力，我们预计这一趋势将会加速。这对劳动力队伍的影响尚不确定。

政策制定者应如何应对？这不是一个容易回答的问题，也不是任何单一行动者能够回答的。关于未来转型的规模存在巨大的不确定性，关于如何管理转型也存在广泛的观点。但现在就开始为我们可能面临的经济情景制定思路至关重要。

过去一年里，我们与来自世界各地的经济学家和政策专家（包括我们经济咨询委员会的成员以及首届经济未来研讨会的参与者）合作，推动这一讨论向前发展。为了产生广泛的想法，我们与无党派思想家以及来自不同政治派别的人士进行了交流。

下面，我们简要探讨九类思路，涵盖劳动力发展、许可改革、财政政策和社会服务。

虽然我们不知道什么是最优政策，但我们致力于公开分享想法，并透明地展示先进AI的经济影响。

根据情景匹配政策

Matching policies to scenarios

AI经济影响的速度、规模和形式将决定世界各地必要的政策应对措施。因此，我们将这些初步想法分为三大类：

适用于几乎所有情景的政策思路，包括那些对劳动力市场负面影响仍然温和的情景。这些政策的主张者认为，无论AI带来的颠覆程度如何，它们都值得考虑。鉴于此，其中许多建议此前已在其他背景下被提出过。它们包括：为新兴岗位提升工人和学生的技能，以及改革许可流程以建设能源和计算基础设施，从而提高生产力。

适用于中度加速情景的政策思路，即AI导致大部分劳动力出现可衡量的工资下降和失业。在这种情况下，可能需要对失业工人提供更实质性的财政支持。为了抵消快速自动化对失业工人造成的外部负面影响，在此情景下可以考虑征收自动化税。

适用于更快发展情景的政策思路，可能涉及剧烈的失业和日益加剧的不平等。这些提议更为雄心勃勃，旨在应对截然不同的经济图景。到目前为止，思路包括利用主权财富基金让公民分享AI收入，以及寻找新的政府收入来源。

以下提议不一定代表Anthropic自身的政策立场。但我们对我们收到的广泛提议感到兴奋，并希望它们能鼓励进一步的研究和辩论。

适用于几乎所有情景的政策

Policies for nearly all scenarios

1. 通过劳动力培训补助金投资于技能提升

1. Invest in upskilling through workforce training grants

在我们的华盛顿特区研讨会上，American Compass执行董事Abigail Ball介绍了劳动力培训补助金——这是她与同事Oren Cass共同提出的一个方案，旨在将公共资源用于在职培训。

在这种模式下，政府将向那些创建正式培训岗位并提供结构化培训项目的雇主提供可观的年度补贴（Ball和Cass建议在美国为每年10,000美元）。这种培训可以采取多种形式：由单个雇主运营的项目、由雇主联盟或行业协会运营的项目、通过雇主与有组织劳工合作的项目，或者由技术学校和社区学院与雇主合作开展的项目。

American Compass建议重新调整现有高等教育补贴的方向来资助该项目。但其他一系列融资机制也值得考虑——包括利用对AI消费征税来支持劳动力发展计划的可能性。

2. 改革税收激励措施以促进员工保留和再培训

2. Reform tax incentives for worker retention and retraining

税收政策可以在边际上激励雇主再培训和保留员工，而不是裁员。

Mercatus中心的Revana Sharfuddin认为，美国税法造成了偏向实物资本投资而非人力资本投资的偏见。企业可以通过奖金折旧立即将AI系统费用化，但在扣除员工培训成本时却面临诸多限制。她提出了对《国内税收法》的改革，包括取消5,250美元的免税教育援助上限，并将所有与工作相关的培训费用全额且立即费用化。

这些改革旨在降低再培训相对于裁员的成本，帮助那些原本可能处于裁员边缘的岗位上的工人。

3. 填补企业税收漏洞

3. Close corporate tax loopholes

税收政策专家David Gamage概述了旨在防止AI转型给政府预算带来压力的改革方案。他的几项提议涉及填补允许大型企业规避实体层面税收的“合伙企业缺口”，以及现代化税收分配以打击利润转移，并更好地从基于数字和无形资产的商业模式中获取价值。

第二项改革将通过基于市场的分配方式，根据客户所在地分配企业税，同时要求全球合并报告，将跨国公司和子公司视为单一实体。这种方法旨在限制人为地将利润转移到避税天堂——随着AI可能进一步提高无形资产利润的经济重要性，这种做法可能会变得更加普遍。

Gamage认为，“率先行动的国家将解决其财政挑战，并使其居民在AI经济中更好地蓬勃发展。而那些等待的国家将在最需要灵活性时面临资源限制。”

4. 加速AI基础设施的许可和审批

4. Accelerate permits and approvals for AI infrastructure

Anthropic一直倡导改革美国和盟国的许可和电力采购流程。加速这些流程对于开发训练和部署前沿AI所需的基础设施——即大型数据中心、输电基础设施和发电设施——是必要的。改革还将在AI建设地释放投资、经济增长和就业机会。未能加速AI基础设施发展将减缓生产力和就业增长，并可能因关键AI基础设施转移到海外而带来国家安全风险。

美国三套相互重叠的监管流程将大型AI基础设施的建设拖延数年。第一类是许可。这包括联邦、州和地方层面的一系列土地使用和环境审批。第二，输电项目的州级监管审查可能导致新线路的建设耗时10年或更长时间。最后，将设施接入电网的审批通常需要4到6年。

应对这些挑战的具体步骤包括改革《国家环境政策法》（NEPA），该法要求联邦机构审查许多项目的环境影响。对某些类型的设施（如数据中心）进行预先分析，有助于加快未来项目的审查。其他改革可能包括利用联邦权力加快关键输电线路的建设和升级，以及与公用事业公司合作寻找快速并网的机会。

正如Mercatus中心教职主任、我们经济咨询委员会成员Tyler Cowen所指出的：“我完全支持许可改革——包括能源领域。”

适用于中度情景的政策思路

Policy ideas for moderate scenarios

5. 为AI导致的失业建立贸易调整援助

5. Establish trade adjustment assistance for AI displacement

几位经济学家正在探索如何将贸易调整援助（TAA）模式——即让受影响的工人有机会获得新技能或获得其他支持——适用于强大AI时代的劳动力市场颠覆。宾夕法尼亚大学的Ioana Marinescu是我们经济咨询委员会的成员，她认为类似TAA的“AI保险”是一种“支持因AI失业者”的机制。

沿着这些思路，Suchet Mittal和Sam Manning概述了一个潜在的自动化调整援助（AAA）计划。他们描述了如何将AAA的资助水平设定为与TAA相似——大约每年7亿美元——作为一个初始选项，并内置机制，根据AI驱动的失业速度和规模来扩大或缩小该计划的规模。

Mittal和Manning指出，如果未来需要扩大此类计划，可以通过对市值超过一定高水平的公司的AI驱动收入征税来提供资金，从而为AI行业支持因该技术失业的工人建立一个直接机制。

6. 对计算或代币生成征税

6. Implement taxes on compute or token generation

弗吉尼亚大学的经济学家Lee Lockwood和Anton Korinek（我们经济咨询委员会的成员）提议研究一系列针对“代币生成、机器人、机器人服务和数字服务”的税收。

根据AI在经济中的发展阶段，这些税收提供了不同的潜在收益——以及扭曲风险。对人类消费者征收AI生成代币税（“代币税”）在人类仍然是经济中主要消费者时可能是可取的，即使强大的AI降低了劳动力的相对经济作用。

Korinek和Lockwood认为，如果经济发展到强大AI系统本身成为经济资源的主要消费者的阶段，那么对AI资源积累征税——例如通过对计算和其他硬件征税——可能比对人类最终用户征收代币税更有效。尽管这些对计算资源的税收会扭曲AI转型经济轨迹上的投资，但如果劳动力市场和人类消费在经济中的作用都下降，它们可能成为获取AI产生的意外收益的唯一剩余机制。

我们认为，这类更广泛的税收值得认真研究，即使它们会直接影响Anthropic的收入和盈利能力。这些税收可以为关键的财政计划提供至关重要的收入——包括本文讨论的其他几项计划。

适用于快速发展情景的政策思路

Policy ideas for fast-moving scenarios

7. 创建持有AI股份的国家主权财富基金

7. Create national sovereign wealth funds with stakes in AI

越来越多的提议旨在让公民和政府从AI的经济回报中获得更大份额。主权财富基金可以使国家能够收购与AI相关的资产。在AI行业占据经济财富过大份额的情景下，政府投资既可以塑造该行业的行为，也可以“更公平地分配AI带来的财富”。

为英国进步中心撰稿的Emma Casey、Emma Rockall和Helena Roy为英国提出了一个相关概念：AI债券。AI债券旨在确保对“AI堆栈”进行充分投资，以获取AI的收益，然后将其回报更均匀地分配给整个英国——即使AI研究岗位集中在少数几个城市，如伦敦。

8. 采用或现代化增值税

8. Adopt or modernize value-added taxes

七国集团中有六个国家设有国家增值税（VAT），38个经合组织国家中有37个设有增值税。美国是个例外。

随着AI改变经济，劳动力在价值生产中的份额可能会显著下降。转向对消费征税（如通过增值税）可能成为资助核心政府活动的必要条件。增值税征收还为政府提供了关于经济生产网络的精细信息——在技术和经济快速变化的潜在时期，这可能特别有价值。

“增值税是非扭曲性的，并且在某种程度上是自我执行的，”麻省理工学院斯隆管理学院的John Horton指出，他是我们经济咨询委员会的成员。

9. 实施新的收入结构以应对AI在经济中日益增长的份额

9. Implement new revenue structures to account for AI’s growing share of the economy

如果AI负责经济产出的很大一部分（导致劳动力份额下降），政府可能需要新的收入来源来补充所得税。David Gamage的另一项提议是探索“低税率企业财富税”作为所得税的补充。他的理由是：“所得税面临会计操纵；财富税面临资产估值挑战。同时使用两者使得高利润企业更难规避。”

Gamage将这一体系类比为某些资产管理公司向客户收取的费用结构：“财富税作为管理费，用于提供保护累积资本的法律基础设施，而所得税则作为在州市场中产生利润的绩效费。”这一想法代表了政府可能适应人类劳动价值变化的一种方式，尽管我们认为在这一领域还有更多想法有待探索。

继续对话

Continuing the conversation

今年秋天早些时候，Anthropic宣布投入1000万美元以扩大经济未来计划。这项投资将支持关于AI经济影响和政策思路的严谨实证研究，并扩大我们的研讨会系列——从今年11月在伦敦举办的活动开始，该活动紧随我们9月在华盛顿特区的活动之后。

这里概述的任何想法都不代表最终建议。它们是更深入研究、政策制定和公众辩论的起点。AI的经济影响在时间和规模上仍不确定，不同的情景需要不同的应对措施。

然而，明确的是，研究人员、政策制定者和AI行业之间的主动接触至关重要。通过在现在——在我们知道AI经济影响的具体形态之前——探索这些选项，我们可以更好地为一系列可能的未来做好准备，并确保工人和社区能够很好地受益于AI的全部潜力。

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本文讨论的大多数政策思路来自Anthropic经济咨询委员会成员、我们经济未来研讨会的参与者以及独立研究人员的提议或对话。它们不一定都代表Anthropic的政策立场。

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