生成式人工智能在提升生产率与改善公共服务方面潜力巨大，但其快速转型也引发了对失业及不平等加剧的担忧。IMF最新研究指出，财政政策在公平分配AI收益方面至关重要，但这要求全球社保体系与税收制度进行重大升级。面对技术变革带来的不确定性，政府需采取灵活策略，为潜在的颠覆性情景做好准备。
改革社会保障：应对劳动力市场转型
尽管AI长期可能提升整体就业与工资水平，但短期内可能导致大量劳动力经历痛苦的转型期。历史经验与IMF模型显示，更慷慨的失业保险能有效缓解负面影响，帮助下岗工人匹配技能相符的新岗位。各国应扩大失业保险覆盖面、提高待遇标准、完善福利转移接续机制，并探索工资保险等创新形式。
强化技能培训与社会援助
针对自动化导致的行业消失或长期失业风险，基于行业的培训、学徒制及技能再培训计划不可或缺。对于受冲击严重的劳动者，需提供全面的社会援助计划以保障基本生活。
新兴市场与发展中经济体的差异化应对
新兴市场和发展中经济体面临不同挑战：虽然劳动者对AI的直接风险敞口较小，但因非正规部门庞大，正式社保体系相对薄弱。这些国家应利用数字技术创新社会援助模式，有效扩大保障覆盖面。
优化税收政策：平衡创新激励与公平分配
关于是否通过征税减轻AI对劳动力市场的扰动，征收“机器人税”并非良策。AI本身无法纳税，且特定税目可能抑制投资创新、阻碍生产率提升，并在实践中难以执行。相比之下，调整现有税收结构更为务实。
审视企业税收减免与自动化激励
过去发达国家为鼓励创新而扩大的软硬件税收减免，往往间接激励了裁员型自动化。应重新评估此类低效税制，避免其放大AI造成的下岗问题。同时，许多新兴市场的税制扭曲反而阻碍了自动化进程，不利于在全球AI经济中实现追赶，亟需改革。
加强资本收入征税以遏制不平等
生成式AI可能加剧财富集中与收入不平等。自1980年代以来，发达经济体资本税负下降而劳动税负上升，这一趋势亟待扭转。加强企业所得税是保护税基、抵消不平等的关键举措。目前140多个国家达成的15%全球最低税率是积极一步，未来还可考虑对超额利润征收补充税、强化资本利得税及改善税务执法。
结语：确保AI广泛造福社会
AI的突破源于长期的基础研究投入，当前的政策选择将深远影响其未来发展。各国当务之急是确保AI应用惠及全社会，特别是在教育、卫生及政府服务等领域。鉴于AI的全球影响力，国际合作比以往任何时候都更为重要。
来源：IMF