进入人工智能时代后，许多可以用人工智能替代的传统“高技能”工作也处于危险之中。如果说机器在很大程度上主要取代“蓝领”的工作，那么人工智能则将在一定意义上更多地取代“白领”的工作。显然，处理非例行事务的、需要面对面人际交往的工作将不那么容易受到影响。因此，随着人口负增长和老龄化时代的到来，社会对只能由个人亲身提供的“体力劳动”的相对需求将会呈上升趋势。

  DeepSeek的异军突起，意味着AI时代教育和技术的新一轮赛跑已经开始。发令枪已经打响了！

  DeepSeek对人才的定义本身也预示了这场赛跑的一些新特点。Deep Seek创始人梁文峰曾经说，“我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。很多人对做研究的渴望，远超对钱的在意”。

  是的，那些特别擅长写能够批量制造的论文的“专才”，在人工智能时代可能无法被认为“高技能劳动者”，更重要的是好奇心、创造性和综合能力。


《教育和技术的赛跑》
[美]克劳迪娅·戈尔丁 [美]劳伦斯·F.卡茨 著
贾拥民 傅瑞蓉 译
格致出版社
2024年5月出版

  在20世纪前四分之三的时间里，美国受过教育的工人的供给不断增长，而同时期的技术进步也导致对他们的需求持续上升，但是前者快于后者，使得实际收入的提高伴随着不平等的减小。但是，在20世纪最后20多年里，形势发生了逆转，教育在这场赛跑中却落在了技术身后，造成美国不平等现象急剧恶化。

  哈佛经济学伉俪克劳迪娅·戈尔丁与劳伦斯·卡茨认为，技术变革与教育这两股力量的角逐，决定了经济体中贫富差距的走势。技术变革会提高对高技能劳动者的需求，提升他们的工资溢价；而教育则会增加对高技能劳动者的供给，降低他们的工资溢价。在技术变革与教育进步之间，存在着一种类似赛跑的关系，两者之间的相对领先和落后，决定着收入不平等的演变趋势。

  本书第一篇介绍人力资本对美国经济增长的巨大推动、美国不平等在20世纪前四分之三和后四分之一先降后升的走势，以及技术变革的技能偏向性对不同技能水平劳动力的影响。第二篇介绍美国教育的诸多优点，包括公共提供、公共出资、地方分权、性别中立、开放宽容等，以及发端于19世纪上半叶的美国大众教育的三次转型。这三次转型的目标，分别是向美国民众普及小学、中学和大学教育，为美国经济腾飞积累了雄厚的人力资本。第三篇将劳动力教育水平与技术进步纳入一个相互赛跑的理论框架，解释了美国贫富差距在20世纪的先降后升。

作者简介
  克劳迪娅·戈尔丁 | Claudia Goldin

  哈佛大学 Henry Lee 讲席经济学教授，哈佛大学经济系首位获得终身教职的女性，重要的劳动经济学家、经济史学家，美国经济学会前主席（2013—2014年），芝加哥大学经济学博士。“因为对劳动经济学的贡献，特别是她对女性以及性别薪酬差距的分析”，获得2020年科睿唯安引文桂冠奖；“因为增进了我们对女性劳动力市场结果的理解”而独揽2023年诺贝尔经济学奖。

  劳伦斯·F.卡茨 | Lawrence F. Katz

  哈佛大学 Elisabeth Allison 讲席经济学教授，美国国家经济研究局研究员，麻省理工学院经济学博士。曾任美国劳工部首席经济学家（1993—1994年）。自1991年起担任经济学顶刊《经济学季刊》（QJE）主编。美国国家科学院院士，美国艺术与科学学院院士，劳动经济学会前会长，世界计量经济学会会士。