剑桥大学教授黛安·考伊尔：日益增长的数字经济时间税

尽管人工智能聊天机器人和虚拟助理正迅速普及，但遭遇一个无法通过某公司软件设定解决的问题仍然令人沮丧。在比价网站上搜索无数选项，寻找性价比最优的保险方案或机票也同样使人力竭。然而我们往往将这种“时间税”视为当今数字化全球经济中的商业成本。

我们显然已经花了很多时间在网上工作和休闲。美国的互联网用户每天大约要花8小时进行视频会议、购物或通过流媒体服务观看节目和电影。但数字技术也在以更微妙的方式消耗着我们的清醒时间，使企业能够将以往靠员工完成的任务转移到用户身上。

例如自动收银机可以让我们自行扫描货品并装袋。这就减少了雇用收银员的需要，让连锁超市得以节省工资成本、增加收入并提高生产率。它甚至能通过缩短等候队列来为消费者节省一些时间。不过这也意味着收银员的有偿劳动转变成了顾客的无偿劳动。

或者以报税为例。如今许多美国人使用TurboTax等软件进行年度报税。虽然这或许能节省消费者的时间和金钱，让他们能够免于支付会计或税务专家的费用，却也代表着从有偿专业服务向自助服务的转变。

这些趋势可能是大型语言模型和机器学习对劳动力市场潜在破坏的早期迹象。2023年的一项研究表明，有近20%的美国劳动者，尤其是高收入者，极易受到自动化的影响。但要全面评估人工智能革命的成本和收益，还必须考虑到它对经济学家所谓“家庭账户”（household account）的影响，也就是我们的（无偿）个人时间和有价值但未货币化的家务劳动。

此外，虽然人工智能可以帮助企业降低成本、提高利润率，但这些收益并不一定会与消费者共享。比如与自动化程度较低的商店相比，使用自动结账系统的商店是否就价格更低、服务更好？

事实上似乎没有证据表明，这些技术确实使消费者受益。虽然数字经济为我们提供了有价值的免费服务，但它也使企业能够通过过于复杂的设计、“黑暗模式”（dark patterns，旨在操纵用户做出错误决策的交互界面），以及有串通之嫌的算法定价模式去模糊化价格和质量，进而从用户身上榨取金钱。

但真正的问题在于为什么数字创新并未带来国内生产率的显著提升。已故医生兼统计学家汉斯·罗斯林（Hans Rosling）有个著名论点：洗衣机是人类最伟大的创新之一，因为它为护理人员，其中绝大多数是女性，节省了大量时间精力。而迄今为止，数字革命尚未催生如此省时省力的突破。

一个可能的解释是护理经济难以量化。虽然经合组织国家不断增长的护理人员需求已是不争的事实，但经济统计数据并不能反映出护理工作所耗费的时间。美国经济分析局和英国国家统计局不时会公布家庭生产数据，但政策制定者和媒体却对此关注甚少。

所幸研究人员正在努力弥合这一差距。例如堪萨斯大学经济学家米斯蒂·李·赫格内斯（Misty Lee Heggeness）目前正在开发一个关于美国护理工作各项指标的“仪表盘”。同样，总部设在伦敦的卓越经济统计中心（Economic Statistics Centre of Excellence）也在探索如何通过分析时间使用数据来衡量家务活动。

正如麻省理工学院经济学家埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）所言，我们需要一个新的“GDP-B”指标（B指代与新型和免费商品相关的benefits）以反映在线搜索和电子邮件等免费数字服务所带来的好处。同样我们也需要一种衡量标准，姑且称之为“GDP-H”，来反映无偿经济活动。这种指标的目标是准确反映经济活动。目前我们忽略了被科技创造或破坏的大部分价值，仅仅是因为这些价值没有被货币化。

尽管衡量当今数字技术所产生的摩擦成本（friction）仍具有挑战性，但它们在我们日常生活中所占的比重越来越大。随着人工智能推动的自动化即将到来，最重要的莫过于确保科技进步能使生活变得更轻松——而不是使之复杂化——并让所有人都能从中受益。

要实现这一点，人工智能产业创造的价值就必须多于它所毁灭的。虽然重大的新技术总是具有颠覆性，但其社会接受度取决于它们以有意义的方式改善人们生活的能力。

（作者系剑桥大学公共政策学教授，著有《小齿轮与庞然大物：经济学是什么，以及它应当是什么样的》以及即将面世的《衡量进步：计算那些真正重要的东西》）