国际劳工组织首席经济学家谈AI与就业 关注收益分配难题。2026可持续全球领导者大会于10月20日至22日在上海召开。国际劳工组织首席宏观经济学家埃克哈德·恩斯特在会上表示正规股票配资，相比可能产生的失业问题，他更担心AI时代的收益分配难题。劳动者创造的大量价值正流向平台和技术所有者，而劳动者自身难以获得相应的回报，这可能导致社会不公进一步加剧。
恩斯特引用国际劳工组织的数据指出，过去二十年间，尽管全球不少地区的劳动力参与度持续提升，但劳动在新增财富中的份额却越来越小，收入分配失衡的问题愈发严重。以美国为例，劳动收入占比从二战后的65%逐步下滑至60%，并且仍在下降。
他以外卖平台为例说明，骑手在日常配送中不断摸索更高效的路线，这些经验最终成为平台算法优化的基础，提升了整个系统的效率。然而，这些由劳动者创造的隐性价值并未被纳入薪酬体系，主要红利被平台获取。
恩斯特认为，这是AI时代劳动价值核算的一个普遍困境：AI只能量化那些被预先设定且易于测量的指标，而劳动者的协作能力、现场判断和实践经验往往难以被计量，因此很难体现在薪酬合同中。系统、数据和算法的所有权决定了谁会获得增量收益。随着AI不断接手决策工作，财富逐渐集中到掌握算力和数据的企业手中，劳动者的贡献长期被低估。
他还提出另一个担忧：越来越多的雇佣合同由算法生成。人力资源分析模型基于历史员工数据自动拟定雇佣条款和薪资规则，算法倾向于复制过去的模式，排斥新的工作方式和创意。此外，AI输出存在错误，需要人工核验。如果劳动者无法纠正算法偏差，劳动报酬和用工条款的公平性就无法保障，契约的可信度也会降低。
基于这些判断，恩斯特认为，AI带来的首要挑战不是大规模失业，而是收入分配机制失灵。未来几十年的发展取决于社会制度和公共政策的设计。
他设想了两种发展图景。一种是维持现有规则，数据、算法和专利归私人平台所有，平台独享数据红利；另一种是他推崇的路径，即主张数据主权归公众，建立全民数据红利机制。他认为，当公共治理框架下的数据与AI系统产生收益时，应向每一位公民发放红利，而不是由私人企业独享。这种思路可以通过政府主导的普惠政策实现，让普通民众能够共享技术增值。
恩斯特强调，社会需要跳出“机器抢工作”的单一叙事。机器可以承担更多繁重的工作，但这并不意味着就业不再重要。相反，劳动者的隐性贡献、实践经验、协作判断需要通过新制度得到记录、确权和回报。劳动者应拥有自身行为数据的相关权利，并依靠监管来弥补AI治理的不足。一旦算法核验成本过高或记录体系失去公信力，社保、养老金等整套社会信任体系都会受到冲击。
他还补充道正规股票配资，价值回报的边界不应仅限于市场化岗位。志愿者服务和公益性贡献等市场之外的劳动同样需要新机制来识别和激励。只有建立适合AI时代的分配框架，才能让大多数人真正从技术进步中获益。
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