人工智能揭示现代工作的威权本质：是时候重新思考教育了

人工智能（AI）的快速发展正在深刻改变劳动市场，也暴露出现代工作场所中根深蒂固的威权本质。教育体系长期以来以就业为核心目标，如今这一逻辑正面临前所未有的挑战。

诺姆·乔姆斯基曾指出，大多数人一生的大部分时间都生活在极权系统中，这个系统就是“拥有一份工作”。在多数工作场所，个人对工资、工时、监控等基本条件几乎没有民主的控制权。尽管理论上可以自由离职，但往往只是换一个地方接受同样的从属地位。工会和劳动保护虽然通过长期斗争缓解了部分问题，但自上而下的权力结构依然稳固。

几十年来，全球主流教育政策基于人力资本理论：积累学历、掌握技能、不断适应经济需求，就能获得职业安全。然而，这一承诺正在落空。富裕经济体中大学入学率创历史新高，但高等教育带来的劳动市场优势却在减弱。美国22-27岁年轻人的失业率达5.3%，超过半数毕业生从事不需要学位的工作。英国只有60.4%的21-30岁毕业生从事高技能职业，在伦敦以外，42%的大学毕业生工作与学位不匹配，而1993年这一比例仅为31%。

AI正在彻底打破这一教育契约。科技行业曾鼓励年轻人追求技术职业，如今却大规模裁员。Meta裁减数千人并将资源转向AI自动化，亚马逊在削减数万企业岗位的同时扩大AI应用。2026年斯坦福AI指数报告显示，入门级招聘大幅减少，年轻工作者难以获得经验积累。与以往技术变革不同，AI不仅补充人类劳动，更直接替代人力，波及范围远超常规或低技能任务，侵蚀了教育本应为之准备的职业路径。然而，许多政策回应仍假设核心挑战是让更多人适应劳动市场。

英国的两份近期报告揭示了问题的严重性。技能委员会指出，近100万年轻人处于失学失业状态，心理健康问题加剧，青年服务崩溃。艾伦·米尔本的政府报告将经济不活跃增长归因于“心理疾病、焦虑、抑郁和神经多样性激增”。但两者的解决方案仍聚焦于就业能力、技能培训、学徒制，仿佛只需更高效地将人们整合进已普遍不稳定的经济模型。

事实上，这种不安全感长期以来服务于既得利益者。前美联储主席艾伦·格林斯潘在1990年代末就指出，工人的不安全感有助于抑制通胀：即使经济繁荣，工人也因害怕失业和技术过时而不敢要求加薪。劳动史学家诺曼·韦尔近一个世纪前就论证，劳动的从属地位不是工业化的偶然产物，而是其组织原则之一。“健康”经济在很大程度上依赖于工人因不安全感而无法抵抗条件恶化。年轻一代的许多经历并非偶然，而是经济模型受益者赖以生存的部分。

这种不安全感也深植于教育体系。学生背负巨额债务却无稳定保障。美国联邦学生债务超过1.7万亿美元，英国毕业生平均债务约5.3万英镑，总债务达2670亿英镑。

那么，什么样的教育才适合当下？高等教育本应是培养独立判断、批判性探究和公共参与的空间，但如今在商业AI系统快速入侵教育基础设施而缺乏民主监督的情况下，这一传统岌岌可危。教育越围绕就业组织，就越难维持质疑现有系统的思维方式。

问题不再只是社会需要什么教育，而是教育是否仍服务于民主生活，或仅仅培养人们适应乔姆斯基所谓的“私人暴政”。以永久不安全感为基础的经济会产生自身的教育逻辑：短期主义、顺从和持续适应被描绘为不可避免的系统。

但名副其实的教育必须提供别的东西：不仅是技能，还包括识别权力集中、识别被包装为自然的系统、抵制操纵、在快速自动化环境中独立批判思考的能力，以及承担塑造合乎伦理的AI和技术过程的独特人类责任。这些判断力之所以在政治上紧迫，正是因为它们难以自动化。也许这就是AI以异常清晰的方式揭示的：年轻一代面临的危机从来不是技术性的，而是政治性的——一个社会花了几十年让人们为日益不稳定和不民主的工作做准备，却将其标榜为进步。如今教育的任务不是训练人们适应这些条件，而是质疑甚至拒绝它们。