AI财富如何分配给全民？美国围绕公共持股、税收与工时缩短展开争论

FX168财经报社讯 围绕人工智能（AI）创造的巨额财富如何分配给普通美国人，一场横跨经济学界、科技界和政策圈的讨论正在升温。参议员伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）近期提出“公众应拥有一半AI”的设想，短期内不太可能成为政策，但它反映出一个越来越受关注的问题：如果AI未来创造数万亿美元的新经济价值，美国人究竟该如何受益。

目前，围绕这一问题的方案并不缺乏，但大多仍未经过验证。与此同时，AI带来的资本市场财富已迅速累积，许多美国人却仍难以从中获得相应收益。最新调查显示，越来越多美国工人希望通过“AI主权财富基金”之类的机制，要求企业对AI创造的价值承担更多责任。另有未经证实的报道称，在备受关注的首次公开募股（IPO）前，OpenAI曾讨论向政府提供5%的股权。亚马逊创始人杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）则对CNBC表示，他认为最好的政策建议是直接取消美国底层一半收入者的联邦所得税。

公众情绪快速恶化

最新民调显示，围绕AI的公众情绪正在快速转向。埃默森学院（Emerson College）本周发布的民调显示，仅有27%的美国人支持在自己社区内或附近建设数据中心，63%的人表示反对。与之相比，2025年12月的一项类似调查中，33%的人表示支持，42%的人表示反对，说明不到一年时间里，公众态度已明显恶化。

许多美国人开始觉得，自己在AI浪潮中“无所得、反而有失”。在俄亥俄州东北部居民威尔·霍林斯沃思（Will Hollingsworth）今年4月就一项拟建257英亩数据中心园区的公众意见听证会上，他直言：“当我看到数据中心提案时，我看到的不是进步，而是一场豪赌——大型科技公司拿走黄金，波蒂奇县（Portage County）却要买单。”

霍林斯沃思在随后走红的发言中还表示：“我们被要求牺牲城市的命脉，只为了让一家万亿美元公司把利润率提高几个小数点。我们被要求抽干水库，只是为了让聊天机器人写一首诗，或者让治安官生成一张自己站在大脚怪旁边的照片。”

公共持股与数据分红

针对AI发展成果明显偏向企业的担忧，经济学家、科技研究人员和公共政策专家提出了多种方案，包括AI领域的部分公共持股模式，以及其他共享股权机制。

微软研究院（Microsoft Research）首席技术官首席统一科学家贾伦·拉尼尔（Jaron Lanier）主张一种被称为“数据尊严”（data dignity）的模式，即让个人因其提供的信息和贡献而获得补偿。拉尼尔表示，他曾在斯坦福大学AI社区接待参议员桑德斯时与其交流，但这一设想是否可行，取决于负责向公众分配收益的政府性质。如果政府最终只是“又一家AI公司”，他更倾向于一种更“分散化的经济模式”。

拉尼尔认为，只要数据质量和监督机制到位，相关收益足以对人们生活产生实质影响。但如果未来仍是硅谷式的叙事——即人们被虚构为“无用”，其贡献被匿名化并被AI取代——那么通过带有参与性/民主元素的政府结构来提供支持，反而更合适。

芝加哥大学（University of Chicago）计算机科学助理教授劳尔·卡斯特罗·费尔南德斯（Raul Castro Fernandez）则反驳了“无法准确追踪并补偿AI训练数据贡献”的说法。他认为，最强意义上的利润分享并不是税收，而是与让AI系统产生价值的人类贡献直接挂钩的补偿机制。

费尔南德斯指出，AI公司已经通过“缩放定律”（scaling laws）估算数据的重要性。一个可行机制可能更像音乐版税：AI公司将模型利润的一部分支付到一个资金池中，这一总额依据模型性能对数据依赖程度的证据来确定，再按照经审计的数据贡献指标，分配给创作者、出版商、平台或其他中介机构。

不过，西蒙弗雷泽大学（Simon Fraser University）和西北大学（Northwestern University）的研究人员尼古拉斯·文森特（Nicholas Vincent）与布伦特·赫克特（Brent Hecht）对这一思路持谨慎态度。他们在2023年的一项研究中指出，为每个人的数据标价可能极其主观，甚至会得出反直觉的结果。两人写道，看似微小的设计选择就可能显著改变数据价值分配，这对任何试图将这些价值用于支付或其他用途的人机系统而言都是严重问题。他们还表示，如果一项技术依赖数以百万甚至数十亿人的集体贡献，那么每个人的单独价值本就很小，何必再花时间和精力去做可能代价高昂的数据价值估算。

新型“工会”与共同所有权

除了直接向个人发放补偿，另一种思路是建立新的法律权利类别，让公众能够影响AI如何运作。RadicalxChange Foundation总裁、上述政策论文的两位作者之一马特·普雷维特（Matt Prewitt）主张建立一种21世纪版本的工会：个人不能在单独层面放弃这些权利，而必须通过加入协会来行使。

普雷维特认为，这将形成一类新的受监管协会，它们将在AI公司面前拥有“非常重要的席位”，并有能力争取股份、报酬、治理权和影响力。

微软首席研究员、RadicalxChange创始人格伦·韦尔（Glen Weyl）则认为，目标未必一定是政府或公众直接持有公司股权。按照RadicalxChange的观点，无论是“分割并碎片化所有权”（即让更多或不同的人持有传统所有权的一部分），还是“集中所有权”（即交给国家等公众代表），都只能起到有限作用，更像是“权宜之计”。

RadicalxChange团队在一篇政策文章中写道，碎片化所有权只是把传统所有权的掠夺性激励“分散”开来，而集中所有权则会把所有鸡蛋放在一个篮子里，加剧机构被俘获和代表性不足的风险。他们主张围绕共同所有权建立新的模式。

旧工具也能派上用场

也有人认为，政策制定者其实已经拥有一些工具，可以在不依赖未经验证的新想法的情况下，让AI经济更公平。经济学家、经济与政策研究中心（Center for Economic and Policy Research）联合创始人迪恩·贝克（Dean Baker）认为，这些工具包括更强的企业税、反垄断执法以及劳动保护。

贝克表示，他仍不认为AI会大规模取代人类劳动，但即便如此，他也会回到“老办法”。其中包括对所有公司征收更高、可执行的企业所得税。他建议，最好的做法是要求企业交出与目标税率相当的无投票权股份，例如税率为25%，就交出相当于25%股份的无投票权股票。

贝克还认为，只要严格执行，反垄断执法也能为AI利润的更公平分配提供可行路径。

美国一些高级政策制定者也在密切关注这一问题，尤其担心重蹈过去的政策错误，包括对社交媒体崛起的宽松态度，以及更早期全球外包时代的教训。随着AI，尤其是就业问题，预计将在未来几年成为选举和社会议题，这一讨论的重要性还将继续上升。

尽管“全民基本收入”或马斯克（Elon Musk）所说的“全民高收入”计划多年来一直被反复讨论，但贝克认为，分配AI未来效率收益其实有一个更简单、且已有全球先例的劳动力市场机制：不是让人们完全不工作，而是少工作。

“我们在90年前设定了40小时工作周，此后就再也没有改变过，”贝克说，“其他国家已经缩短了工作周和工作年限。如果AI真的能带来承诺中的生产率繁荣，那就把门槛降到32小时，甚至更低。我们还可以把加班费溢价从50%提高到100%。”

从市场角度看，这场争论不仅关乎AI公司估值和资本开支，也可能影响未来AI基础设施建设、税收政策、劳动制度和监管框架。若公众对数据中心和AI扩张的抵触持续升温，相关企业在选址、审批和社会许可方面或将面临更大阻力；而围绕税收、股权和工时的政策讨论，则可能成为AI红利如何在资本与劳动之间重新分配的关键变量。