应对 AI 经济影响：探索政策选项¶

核心观点：面对 AI 可能带来的经济结构性变革，Anthropic 携手经济学家和政策专家提出了九大类政策方向——从温和的劳动力培训到大胆的主权财富基金——按不同的经济冲击情景分层组织，为政策制定者提供渐进式应对框架。

引言¶

强大 AI 系统的到来将如何改变经济结构？ Anthropic 坦承内外部专家对此存在不确定性，但强调需要更多关于政策制定者可用工具的讨论。本文分享了若干值得进一步研究的经济政策思路。

背景¶

从 Anthropic 经济指数的数据来看，AI 使用方式正在发生根本转变。 根据其 2025 年 9 月报告，用户"越来越倾向于将完整任务委托给 Claude"，与 Claude 的协作式互动减少了。随着 AI 模型能够更长时间独立工作，越来越多雇主采用 AI 提升生产力，这一趋势预计将加速，对劳动力的影响尚不确定。

过去一年，Anthropic 与全球经济学家和政策专家合作（包括其经济咨询委员会成员和首届经济未来研讨会参与者），推进这一讨论。他们与无党派思想家以及来自不同政治光谱的人士进行了接触。

下文探讨了九大类政策思路，涵盖劳动力发展、许可改革、财政政策和社会服务。

将政策与情景匹配¶

AI 经济影响的速度、规模和形式决定了全球范围内所需的政策应对。 思路按三大类组织：

这些提案不一定代表 Anthropic 自身的政策立场，但他们希望其广度能激发进一步的研究和辩论。

适用于几乎所有情景的政策¶

1. 通过劳动力培训拨款投资技能提升¶

直接将公共资源引导到在职培训，而非仅依赖传统高等教育。 在华盛顿研讨会上，American Compass 执行董事 Abigail Ball 介绍了劳动力培训拨款——与同事 Oren Cass 合作开发的提案。

在该模型下，政府向创建正式学徒岗位且提供结构化培训计划的雇主提供大额年度补贴（Ball 和 Cass 建议美国标准为每年 10,000 美元）。培训可以采取多种形式：

• 由单个雇主运营的培训项目
• 雇主联盟或行业协会项目
• 雇主与有组织劳工之间的合作项目
• 技术学校和社区学院与雇主的协作项目

American Compass 提议重新分配现有的高等教育补贴来资助此计划。其他资金机制也值得考虑——包括利用 AI 消费税来支持劳动力发展倡议。

2. 改革税收激励以促进工人留任和再培训¶

税收政策可以在边际上激励雇主再培训和留住员工，而非裁员。 Mercatus 中心的 Revana Sharfuddin 指出美国税法存在偏向实物资本投资而非人力资本投资的偏差。企业可以通过加速折旧立即扣除 AI 系统费用，但在扣除员工培训成本时面临诸多限制。她提出的《国内税收法》改革包括：

• 取消免税教育援助的 5,250 美元上限
• 将完全且即时扣除扩展到所有与工作相关的培训

这些改变旨在降低再培训成本相对于裁员成本的比率，帮助那些岗位可能处于裁员决策边缘的工人。

3. 堵住企业税漏洞¶

税收政策专家 David Gamage 概述了防止 AI 转型对政府预算造成压力的改革。 多项提案涉及堵住允许大型企业规避实体层面税收的"合伙制缺口"，以及推进税收分配现代化以打击利润转移，"更好地从数字和无形资产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及其子公司视为单一实体——旨在限制向避税天堂的人为利润转移，这种做法随着 AI 增加无形资产利润的经济重要性可能变得更加普遍。

"率先行动的政府将解决其财政挑战，并更好地定位居民在 AI 经济中繁荣发展。" —— David Gamage

4. 加速 AI 基础设施的许可审批¶

Anthropic 一贯倡导在美国及盟国改革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 所需的基础设施至关重要——大规模数据中心、输电基础设施和发电设施。改革还将释放投资、经济增长和就业创造。未能改革可能减缓生产力/就业增长并引入基础设施向海外转移的国家安全风险。

造成数年延迟的三类重叠美国监管流程：

具体步骤包括：
- 改革《国家环境政策法》(NEPA)
- 对特定设施类型（如数据中心）进行预先分析以加速未来项目审查
- 利用联邦权力加速关键输电建设和升级
- 与公用事业公司合作确定快速互联机会

"我完全支持许可改革——包括能源领域。" —— Tyler Cowen（Mercatus 中心教授主任、经济咨询委员会成员）

适用于中度加速情景的政策¶

5. 建立针对 AI 替代的贸易调整援助¶

多位经济学家正在探索如何将贸易调整援助 (TAA) 模式适配到 AI 时代的劳动力市场冲击中。 宾夕法尼亚大学的 Ioana Marinescu（经济咨询委员会成员）将类似 TAA 的"AI 保险"视为"支持因 AI 而失业者"的机制。

Suchet Mittal 和 Sam Manning 概述了一个潜在的"自动化调整援助"(AAA) 计划。按照与 TAA 相似的水平为 AAA 提供资金——约每年 7 亿美元——可作为初始选项，并配备根据 AI 驱动替代速度进行上下调节的机制。

如果需要扩大规模，可以通过对超过一定高市值水平的公司的 AI 驱动收入征税来融资，为 AI 行业支持被替代工人创建直接机制。

6. 对算力或 token 生成征税¶

弗吉尼亚大学经济学家 Lee Lockwood 和 Anton Korinek（经济咨询委员会成员）提出研究一系列税收方案，包括"token 生成税、机器人税、机器人服务税和数字服务税"。

这些税收根据 AI 发展阶段提供不同的潜在收益和扭曲风险：

Korinek 和 Lockwood 认为，如果劳动力市场和人类消费双双在经济中下降，对 AI 资源积累征税可能成为"捕获 AI 产生的意外之财的唯一剩余机制"。

Anthropic 表示："我们认为这一更广泛类别的税收值得认真研究，尽管它们会直接影响 Anthropic 的收入和盈利能力。"这些税收可以为重要的财政计划提供关键收入。

适用于快速变动情景的政策¶

7. 创建持有 AI 股份的国家主权财富基金¶

一系列日益增多的提案旨在让公民和政府在 AI 经济回报中获得更大份额。 主权财富基金可使国家在 AI 相关资产中获取头寸。在 AI 行业攫取过大经济财富的情景下，政府投资既可以塑造行业行为，又可以"更公平地分配 AI 衍生财富"。

英国进步中心的 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 技术栈"的充足投资以获取 AI 的收益，并在英国各地更均匀地分配回报——即使 AI 研究岗位集中在伦敦等少数城市。

8. 采用或现代化增值税¶

关键数据：七国集团中有 6 个国家实行国家增值税，经合组织 38 个成员国中有 37 个实行增值税。美国是唯一的例外。

随着 AI 改变经济，劳动在价值生产中的份额可能大幅下降。转向消费征税（通过增值税）可能成为资助核心政府活动的必要手段。增值税的征收还为政府提供了关于经济生产网络的精细信息——在快速技术和经济变革期间非常有价值。

"增值税是非扭曲性的，并且在一定程度上是自我执行的。" —— John Horton（MIT 斯隆管理学院，经济咨询委员会成员）

9. 实施新的收入结构以应对 AI 在经济中日益增长的份额¶

如果 AI 负责经济产出的很大比例（导致劳动份额下降），政府可能需要新的收入来源来补充所得税。 David Gamage 提议探索"低税率企业财富税"作为所得税的补充。其推理是："所得税面临会计操纵；财富税面临资产估值挑战。同时使用两者使系统更难以规避。"

Gamage 类比资产管理人的费用结构："财富税的功能类似于为保护累积资本提供法律基础设施的管理费，而所得税则充当业绩费。"这代表了政府适应人类劳动价值变化的一种方式，尽管 Anthropic 指出还有许多思路值得探索。

继续对话¶

2025 年秋季早些时候，Anthropic 宣布了 1,000 万美元的承诺 来扩大经济未来项目。这项投资支持对 AI 经济影响和政策思路的严谨实证研究，并扩展研讨会系列——始于 11 月在伦敦 的活动，继 9 月在华盛顿 的活动之后。

所概述的想法都不代表最终建议——它们是深入研究、政策制定和公共辩论的起点。经济影响在时间和规模上仍不确定，不同情景将需要不同的应对。

文章总结指出，研究者、政策制定者和 AI 行业之间的主动参与至关重要。通过在 AI 经济影响的形态尚未明确之前探索各种选项，可以更好地为可能的未来做准备，确保工人和社区从 AI 的全部潜力中受益。

注：讨论的大多数政策思路来自经济咨询委员会成员、经济未来研讨会参与者和独立研究者的提案或对话。它们不一定都代表 Anthropic 的政策立场。

关键数据汇总¶