看到浙大郑强教授的这一段话，直击人心。他在台上说：“别扯什么AI效率，一个快递员身后，就是房贷、学费和老人的药费！”这句扎心的话，暴露了科技圈的真实面貌。 真正的科技应用，应该是造福人类，比如排雷、下矿井、救灾，而不是无情地碾压底层的生存。 就拿我们最熟悉的快递、外卖、网约车来说，这三大行业加起来，全国有超过 2000 万从业者。他们每天风里来雨里去，一单几块钱、十几块钱地跑，撑起的是千万个普通家庭。 他们的工作，在资本和技术眼里，是 “低技能、可替代、能优化” 的，但在他们自己和家人眼里，这就是活下去的全部指望。 现在，AI 和自动化正在一步步逼近这些岗位。无人配送车、自动驾驶网约车、智能分拣系统，这些技术听起来很先进，背后却是一个个普通人的饭碗在晃动。 资本和技术方总爱说，这是 “效率革命”，能降低成本、提升体验。可他们算的是企业的账，没算普通人的账。 同样一片芯片，在美国生产比台湾贵 40%，台积电美国工厂四年亏了 394 亿新台币，这是企业的成本账。 而一个快递员被无人车替代，他每个月少了几千块收入，房贷断供、孩子学费凑不齐、老人药费没着落，这是家庭的生存账。 这两笔账，从来就不是一回事。 有人会说，技术进步本来就会淘汰旧岗位，同时创造新岗位，这是规律。这话没错，但问题在于，替代和创造的速度、门槛，完全不对等。 《求是》杂志的文章说得很清楚，AI 对就业的替代效应和创造效应，在时间、规模、对象上都不一样。 替代是快速的、直接的，一个自动化系统上线，几十上百个岗位瞬间消失；创造却是缓慢的、高门槛的，AI 训练师、数据分析师这些新岗位，需要专业技能、学历背景，普通的快递员、外卖骑手，根本转不过去。 还有一个更现实的问题：就算有人想转型，也没那个条件。一个 40 多岁的快递员，上有老下有小，每天要跑单养家，哪有时间和钱去学 AI 技能？ 一个外卖骑手，每天工作 12 小时以上，连休息都不够，怎么去参加培训？ 企业和政府总说 “加强技能培训”，可对这些底层劳动者来说，培训是 “远水解不了近渴”，他们当下要解决的是吃饭、还贷、看病的问题，不是几年后的 “未来就业”。 郑强教授说得对，真正的科技，应该是造福人类，而不是碾压底层。排雷、下矿井、救灾，这些危险、艰苦的活儿，让 AI 和机器去干，这才是技术的价值。 可现在很多 AI 应用，却盯着普通人的饭碗，用算法算着怎么 “优化” 掉他们，用技术挤压他们的生存空间，这不是进步，是本末倒置。 AI 必须 “为人所用、为人服务、为人所控”。这不是一句空话，而是技术发展的底线。企业不能只算经济账，更要算社会账、民生账。 政府不能只盯着技术创新，更要做好兜底保障，完善适应 AI 发展的就业措施，给被替代的劳动者留出路、给保障。 我们也该清醒过来，别再被 “AI 效率” 的神话蒙蔽。每一个被算法 “优化” 的岗位背后，都是一个活生生的人，一个要吃饭、要养家的家庭。 科技的温度，从来不是体现在多快的效率、多先进的技术上，而是体现在有没有照顾到那些最普通、最弱势的人。 AI 可以提高效率，但不能以牺牲普通人的生计为代价；技术可以改变世界，但不能让底层劳动者成为进步的牺牲品。 我们需要的，不是一个只有效率、没有温度的科技社会，而是一个技术向善、人人都能共享发展红利的未来。
