在生成式AI浪潮席卷全球的当下，关于“AI是否会取代人类”“AGI（通用人工智能）是否将失控”的讨论愈发热烈。柏林赫尔蒂学院伦理与技术教授乔安娜·布赖森（Joanna Bryson）在接受访谈时，以“AI本质是可控工具”为核心，拆解了AI对社会、经济、就业的深层影响，并针对AGI神话、责任治理、未来工作意义等关键议题给出了犀利洞见。  

一、AI的本质：工具属性大于“颠覆性”，警惕AGI叙事的责任转移

布赖森反复强调：AI本质上是工具，与计算器、机床等传统工具无本质差异。生成式AI虽加速了科研进程，但其“特殊性”被过度放大。她特别批判了当前对AGI的狂热叙事：“部分科技公司推动AGI神话，本质是将责任转移给‘无法被问责的AI’，而非让人类或组织担责。”  

在她看来，AGI的概念在描述“政府和公司”这类复杂组织时有意义——它们通过协作与技术放大人类智能，但AI的“通用”不应被误解为“自主决策”。即使未来出现超越人类能力的AGI，其目标仍由人类设定，决策责任始终在人类手中。“就像国王抛硬币决定结果，责任在国王而非硬币；AI的决策责任也在设计和使用它的人类。”  

对于AI泡沫风险，布赖森指出，科技公司因市场竞争（如《高地人》中“唯恐自己不是最终胜者”）推动AGI叙事，可能导致市场过热。她呼吁通过投资监管避免泡沫，并强调欧盟《人工智能法案》的示范意义——其要求AI系统透明、可控、责任可追溯，为“可控AI”提供了实践框架。  

二、经济与就业：AI的“替代”与“增强”效应，权力集中下的技能重构

谈及AI对经济的影响，布赖森引用牛津大学研究指出：英国未显现明显“替代效应”（即AI大规模取代劳动力），反而在高生产力领域创造了更多就业。但她提醒，大模型研发的高成本能否被经济效益覆盖仍不明确。  

政治层面，经济衰退引发的不安全感可能加剧极化。“意外失业、负债等会摧毁个体身份认同，催生群体认同需求，甚至极端行为。而社交媒体与AI的精准信息推送，会放大这种心理脆弱性。”  

关于就业，布赖森反驳了“AI导致失业”的简单论调：“工作的本质是权力与资源的控制。企业通过自动化用更少人完成更多工作，实则是集中权力。”她强调，技术转型中技能重新估值是关键——旧技能可能贬值，新技能需求涌现，需通过教育与社保体系帮助劳动者适应。  

她建议借鉴北欧经验：政府引导未来产业方向，通过劳动力再培训支持转型；社保体系需兜底失业者，避免其因身份认同崩塌走向极端。“失去工作不仅是经济损失，更是精神毁灭，我们必须帮助每个人找到新位置。”  

三、未来工作的意义：从“生存工具”到“社会联结与自我实现”

若AI接管多数工作，人类如何定义工作意义？布赖森以疫情为例：许多人暂停工作时生活仍能运转，说明工作未必是生存刚需。未来工作将更侧重社会联系、自我表达与身份认同。  

她举例，餐饮、美容、艺术等行业的价值不仅在于“提供服务”，更在于“情感交流”——听音乐、参与创作能帮助人们找到同好，构建身份认同。此外，保卫国家、应对气候危机等“社会生存核心功能”仍需人类承担。“人与人的关怀，将是未来工作的核心。”  

四、AI风险与责任：透明与可控是关键，拒绝“无主AI”

针对“AI自主意识”“失控”等担忧，布赖森明确：当前AI无“意识”。她区分了“自主记忆”（AI已具备）与“道德主体”（需共同规划与决策）——AI可独立执行任务，但目标由人类设定，与人类的关系是“异质性协作”，而非“类人同事”。  

她强调，真正的风险是AI系统不透明、责任不可追溯。“若一个系统没有明确控制者，就无法被监管或改进，这是法律和道德无法接受的。”欧盟《人工智能法案》的意义正在于此：要求AI产品责任清晰，开发者需对技术后果负责，且系统需可审计（如记录数据使用、决策流程）。  

对于“全民基本收入（UBI）”，布赖森态度转为谨慎。她曾是支持者，但发现美国语境下的UBI（自由主义简化方案）无法解决根本问题：“直接发钱短期有效（如疫情期间），但长期需结构性支持（如公共教育平衡差距）。过度平等会抑制经济活力，理想状态是适度基尼系数（约0.27）。”  

五、全球治理：跨国监管与合作是破局关键

布赖森认为，欧盟AI法案的影响深远（明确AI产品地位、禁止高风险应用、强制标识），但执行挑战巨大，尤其在跨国监管与全球标准统一上。她更关注跨国科技公司的监管：“美国作为反垄断法发源地，如今却放松对科技巨头的约束；欧盟通过跨国合作（如避免法德冲突的机制）推动监管，值得全球推广。”  

她特别提醒，谷歌等公司已演变为“全球广告公司”，主导广告市场并冲击新闻业等公共利益领域。“需重新定义广告的公共事业属性，确保其支持公共利益而非少数公司暴利。”  

结语：AI的未来，在于“可控”与“共担”

布赖森的核心主张贯穿始终：AI是工具，其发展与使用需以“透明、可控、责任可追溯”为前提。她呼吁警惕AGI神话的责任转移，关注经济转型中的技能公平，重视跨国监管合作，并在未来工作中重建“社会联结”的意义。  

“我们不需要恐惧AI的能力，而需恐惧人类对AI的失控。只要保持责任清晰、监管有力，AI将成为提升人类福祉的工具，而非威胁。”