在谈及许多关键科学技术时，正确地指出其具有“双刃剑”性质固然是有益的，但既然预见到这种双刃剑特征，着眼于从一开始就未雨绸缪，将防范措施植入技术基因之中，无疑更为重要。那如何把向善基因植入人工智能，仅仅是通过算法写入那么简单吗？很多人开始为奇点（人工智能超越人脑智能的时刻）来临，进而人工智能不再受人类控制，反而取代人类成为世界主宰的可能情形忧心忡忡。这的确是一个问题。然而，在思考和准备应对这个问题之前，更应该关注的是在人类尚能支配、控制人工智能的时候，如何以自己的认识、理念、追求和动机引导人工智能技术的创造和应用。与人工智能接触最密切的科技人员、投资人、企业家和用户，都会成为上述主观意识的代理，从而推动形成不同的技术创新和应用方向。所以，人工智能创新向善这个理想目标，应该通过推动这些当事人形成正确的共同理念，进而做出合理行为和行动得以实现。

政府应该通过立法和规制，在体现针对人工智能的一般约束，如保护国家安全、个人隐私、知识产权、信息准确性、公序良俗等规范性目标的同时，把就业优先的理念转变成人工智能当事人之间的共同意图、约束性要求和激励相容行动。在理念上，首先需要设立一个保护劳动者和就业岗位的公共利益底线。由于就业作为民生之本，是人民生活品质、民生福祉和人的全面发展的基础保障，因此，在涉及资本与劳动、生产率与岗位、成本与收益及至效率与公平等权衡取舍时，理所当然应该把就业、民生和人的全面发展作为抉择标准，规范人工智能发展和应用的方向、路径和实务优先序。

在处理涉及这些方面的现实关系，甚至解决相互之间可能存在的冲突时，政府不应仅仅将自身视为一个发挥制衡作用的第三方机构，也不应简单地充当一个中立的裁决者，因此不能采取通常意义上的不偏不倚立场。这是因为在类似的关系中，通常不存在一个先天就存在的利益均衡点。事实上，劳动者和就业岗位天然便是弱势的一方，倾斜性地施加保护是一种符合社会利益的行为。同时，政府采取这种有意识的偏向，可以得到一些政治哲学思想的道义认同和理论支持。例如，美国哲学家约翰·罗尔斯的“社会正义”思想，就被视为现代收入分配和社会福利政策的哲学基础。罗尔斯关于“无知之幕”这样一种思想实验，设想人们在决定社会基本结构和分配原则时，犹如被遮蔽在幕布后面，不知道且不能自主选择可能具有的身份、地位、天赋、财富、信仰等个人特征。于是，为了在最不走运的情形下，自己的社会生活仍不至于陷入极端困境，人们一般来说愿意接受的社会福祉和社会保护的理念便是，为社会保护水平设置的边界水平，应该以社会中处于最不利地位的那些成员的需要来确定。诺贝尔经济学奖获得者约瑟夫·斯蒂格里茨对此做了一个补充，认为在这张无知之幕背后，人们同样不知道自己即将面临的风险。也就是说，政府在这个事务上的职责，正是确保这一原则的实施，从制度上天然地偏向于弱势的一方，即那些可能被替代的就业岗位和可能受伤害的劳动者。

确保这一原则得到充分体现的重要抓手，是构建一个就业友好型或岗位保护导向的法律、规制和产业政策框架。相关的内容应该包括：反歧视与促进公平就业，如推动算法透明化，避免在人工智能招聘工具中出现算法性别歧视和年龄偏见；建立“人类最终决策权”机制，确保涉及人机协作方式、员工雇用、大规模解聘，以及其他重大劳动关系的决策，均通过人为的程序和机制做出，或经由人工的严格复核；保护和拓展劳动者权益，把“平台零工”纳入社会保障体系和劳动力市场制度的覆盖；保障“人机协作”场景下的工作安全与健康标准。此外，把对劳动者的再培训纳入政府责任清单，作为企业的义务，分行业差异化维护效率与就业平衡、监测细分岗位变化、建立动态评估就业影响机制等做法，也应纳入规制范围，确保得到实施。

人机协作是人工智能保留和创造就业岗位的重要途径，劳动者与智能体之间的分工关系和性质，则是健康、有益、可持续人机协作的关键考量因素。有学者指出，人机分工协作应该重点关注以下关键因素。首先，复杂度越高的任务，自动化的可能性就越小。其次，执行频率越高的任务，越容易被自动化替代。再次，任务衔接的难度越大，特别是在任务可能出现碎片化的情况下，人机协作的难度也就加大。最后，任务产生的结果越是生死攸关，人的作用就越是超过人工智能。实施各种监管、规制和产业政策的目的，正是以岗位数量最大化和高质量就业为出发点，改变上述考量中各因素的相对权重，进而转变当事人的成本收益预期，使人类岗位与人工智能的相依相存关系达到合意的平衡。

（蔡昉，中国社科院学部委员）