站长之家(ChinaZ.com) 4月24日消息:在硅谷，一些最聪明的人认为，普遍基本收入 (UBI)——保证人们获得无限制的现金支付——将有助于人们在先进技术淘汰白领和创意工作 (如律师、记者、艺术家、软件工程师等) 和劳动角色之后生存和发展。这个想法已经得到足够的关注，自 2020 年以来，美国多个城市已经启动了数十个保证收入计划。
然而，即使是 OpenAI 的 CEO 和普及 UBI 的最高知名度支持者之一 Sam Altman 也不认为这是一个完备的解决方案。正如他在本年度早些时候的一次座谈会上所说：「我认为它只是解决方案的一个小部分。我认为这很棒。我认为随着（先进人工智能）在经济中的参与越来越多，我们应该比我们所做的更分配财富和资源，这对于未来也将非常重要。但我不认为这将解决问题。我不认为这将给人们带来意义，我也不认为这意味着人们就完全停止了创造和做新事物。」因此，他认为它是一种赋能技术，但不是一个社会计划。
那么，社会计划应该是什么样子呢？计算机科学家 Jaron Lanier 在本周《纽约客》中写道，「数据尊严 (data dIGnity)」可能是解决方案中的更大一部分。基本前提是：现在，我们大多数人为了免费使用服务而放弃了我们的数据。Lanier 认为，在人工智能时代，我们需要停止这样做，这些正在进入社会的强大模型需要「与人类联系起来」，而不是像现在这样从人们那里摄取和学习。「人们应该为他们创建的东西收费，即使这些东西被过滤和重新组合，也应该是无法识别的。」
这并非一个全新的概念，Lanier 在 2018 年的一篇《哈佛商业评论》文章中首次提出数据尊严的概念。正如他当时与合著者、经济学家 Glen Weyl 所写的那样：「来自科技界的言辞暗示着由于人工智能 (AI) 和自动化而带来的大规模失业浪潮。」但是 UBI 支持者的预测「只留给了两个结果」，而且它们都是极端的，Lanier 和 Weyl 观察到。「不管是大规模贫困，还是需要通过社会财富基金将大量的财富纳入集中，以提供给全民普遍基本收入。」
问题在于，两者都「过于集中权力，而且忽视了数据创造者的价值」，他们写道。当然，确切地为人们为他们在互联网上做出的贡献分配适当的信用额度并不是一个小问题。
即使是数据尊严研究人员也无法就如何理清 AI 模型吸收的所有内容或应该尝试进行多详细的核算达成一致。尽管如此，Lanier 认为它可以逐步完成。
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