澳大利亚AI工会博弈：数据隐私红线VS成本暴增20%？

身处跨境行业，我一直关注着新技术对经济的影响。最近外媒的一篇文章引起了我的注意，它探讨了人工智能（AI）如何才能真正带来经济效益，而不仅仅是让少数人受益。文章核心观点是，只有当技术能够增强人的能力，并允许劳动者参与到技术的设计和应用中，才能实现真正的生产力提升。

文章提到了澳大利亚生产力委员会对AI的积极态度，但同时也引用了诺贝尔经济学奖得主Daron Acemoglu的观点，强调如果AI仅仅是取代人类劳动，那么它带来的经济效益将是有限的。

在澳大利亚，一些机构已经开始尝试将这一理论付诸实践。例如，护士们乐于使用AI来管理繁琐的文书工作，但对于AI直接干预病人治疗则持谨慎态度；零售业员工欢迎更智能的库存管理系统，但希望保留与顾客的直接互动；公务员们则希望确保AI不会被用于侵害公民权益，比如之前的Robodebt事件。

澳大利亚工会理事会也在呼吁加强对AI取代工作的保护措施，甚至提出否决权。文章作者认为，这还不够，如果想让AI为国家创造更多财富，而不是让科技公司和那些只想降低成本的人从中获利，我们需要对AI技术进行民主控制。

这篇文章提出了一个很有意思的观点，那就是成立“工人委员会”，来监督、管理和塑造机器学习和大型语言模型的使用。我觉得这个思路值得我们跨境电商从业者参考。

（1）具体怎么操作？

作者建议，无论政府是否会专门针对AI立法，都应该将雇主在工作场所安全方面承担的一般注意义务扩展到新技术的引入上。也就是说，雇主需要积极让员工参与到技术的使用中，并给予他们测试、改进、提出安全措施和强制执行红线的机会。

工人委员会应该是民主和具有代表性的，能够获取理解技术所需的信息，有权观察技术在工作场所的使用情况，并在监督其影响方面发挥持续作用。

如果企业内部有工会，可以通过现有的协商流程来实现；如果没有工会，雇主或更广泛的行业机构有责任建立真正负责的流程。

这种做法应该成为更广泛的AI监管讨论的一部分，而不是寻找未来用例的具体规则，建立一般注意义务可以为出现问题时提供持续的问责机制。

（2）可能会遇到哪些阻力？

雇主可能会抱怨增加“繁文缛节”或工人接管业务运营；但积极让工人参与不是放弃权力，而是利用现有的知识。
图片说明

不得不承认，大多数技术转型都以失败告终。不是因为技术本身不好，而是因为它不适合人们的实际工作方式。如果认为AI在这方面会有所不同，那就中了那些技术供应商的圈套。

科技行业也会提出反对意见，他们会说我们需要在AI竞赛中“获胜”，任何阻碍变革的举动都会“扼杀创新”。

如果民主没有面临崩溃，如果我们的孩子没有成为剥削性算法的牺牲品，如果这些模型不是建立在创作者被盗的劳动成果之上，如果那些推广AI的公司没有放弃他们在社交媒体平台上的责任，也许我们会给他们一些信任。但他们并没有赢得这种信任。

或许，退一步，不盲目冲向一个由自私自利且越来越不讲诚信的参与者驱动的未来，拒绝让我们的劳动力成为他们的煤矿里的金丝雀，并期望政府在事情变得糟糕时介入，可能反而更有优势。

通过AI委员会，工人可以成为对仍在开发中的技术做出冷静经济反应的一部分，这些技术仍在不断发展，模型和结构也处于不断变化的状态。

（3）政治方面的影响？

我们都知道，澳大利亚人对AI持怀疑态度。人们越来越觉得它超出了我们的控制范围，并且为了某种不明确的更大利益而被强加给我们。

构想新的民主结构，将使我们在确定这些工具应该如何发展，以及驱动它们的核心资源（我们的数据）应该如何收集、提炼以及我们应该如何获得使用补偿方面拥有一定的自主权。

事实上，管理工作场所AI的相同结构也可以发展，从而使公民在仍在激烈争论的技术发展中拥有更广泛的声音。

我们的技术未来不是预先确定的；确保我们所有人都能对这些影响深远的决策发表知情的意见，不仅将定义技术，还将定义我们成为什么样的国家。

如果AI的信徒们是正确的，这真的是一种可以带来经济极乐世界的神力技术，那么在他们的发展中嵌入这些民主结构将有助于赢得公众的信任，因为公众以前已经被过度推销过技术乌托邦。

结合文章内容，我整理了一个简单的商机风险矩阵，希望能给大家带来一些启发：

政策类型	解析方向	量化要求
限制类	➔ 替代市场+成本对比	假设某项AI技术因数据隐私问题受限，考虑转用成本增加不超过20%的替代方案。
激励类	➔ 准入条件+红利窗口期	参与政府AI辅助项目，需在2026年底前完成技术认证。