编者按：“未来之问”系列报道，是新华网数字经济频道联合苇草智酷、中国科技新闻学会推出的年度深度观察专题。从科技、社会、经济等维度向时代提问，逾百位科学家、学者、企业家参与，聚焦技术发展带来的长期性、结构性社会议题，推动前沿思考与公共讨论。为这个急速变化的时代，安装一套“思想减震器”和“伦理导航仪”，让每一次技术飞跃，都不脱离人类价值的引力场。
新华网北京1月14日电（曹素妨 向思敏）生成式AI正在进入代码编写、内容创作及服务环节。数据与算法不仅改变了传统意义上的生产效率，还在更深层重塑着价格形成和收益分配的逻辑。原有的社会分工结构和收入分配机制或将发生调整，传统经济分析框架也可能面临适应性问题，需要进行审视与更新。
未来之问——AI重构价值，将如何驱动经济增长？
毛寿龙 丨 中国人民大学公共政策研究院执行副院长、公共财政与公共政策研究所教授，博士生导师
从秩序经济学视角看，生成式AI不仅是技术供给冲击，更是生产秩序的重构。它将创意、编码等核心能力从人力独占转向算法与数据共治，改变了禀赋结构、定价规则与分配机制。传统宏观框架假定要素稀缺性与边际成本递增，而AI驱动的边际成本趋零和数字要素非竞争性，使通胀测度失准（价格波动不再反映真实稀缺）、就业市场面临“技能—规则”错配（能力被算法模块化，议价秩序瓦解）、收入分配从按劳分配转向按算法所有权分配，资本与数据掌控者获取新型租金。
宏观政策评估框架需转向秩序分层：在微观层面，承认算法治理的自发秩序属性，以确权与反垄断规则维护竞争；在中观层面，构建数据要素的公共—私人混合产权秩序，避免数字公地悲剧；在宏观层面，将算法替代率、数字基尼系数纳入政策函数，从总量调控转向治理成本与创新收益的动态平衡。核心是让市场主导技术秩序演化，让国家维护规则底线，通过制度竞争发现适配AI时代的最低成本治理结构。
刘永谋 丨 中国人民大学吴玉章讲席教授、博士生导师
实际上，AI发展已经对通胀、社会分工与收入分配产生影响，已有不少人与权威机构对此发出预警。泡沫破裂的后果可能很严重，冲击将不仅来自AI替代人力，更可能源于AI相关企业与机构破产或关闭所引发的失业冲击。
李炳念 丨 天津财经大学金融学院副教授、硕士生导师
第四次科技革命与产业变革澎湃而来，创新是“破坏性创造”的过程，是“否定之否定”的辩证过程，传统宏观框架在刻画“突变”或“质变”上存在天然缺陷，宏观范式也将面临变革，未来可能出现较大创新。
刘业进 丨 首都经济贸易大学城市经济与公共管理学院教授、博士生导师
经济学传统的“稀缺性”假设将受到一定的冲击，在率先使用AI的生产领域，生产能力提高，人类劳动时间可能出现结构性调整；相关产品价格可能下降，但价格机制本身不会动摇，经过价格机制的调整，新一轮均衡将会出现。
胡延平 丨 上海财经大学特聘教授、智能科技产业与智能经济研究学者
AI从根本上可能加剧通缩而非制造通胀，需要创造性破局，及时形成新的社会解决方案，缩小收入差距与基尼系数。
卢希鹏 丨 台湾科技大学信息管理系特聘教授
AI的供给冲击与宏观经济挑战：生成式AI的崛起带来前所未有的供给侧冲击，数据与算法取代传统劳动与资本成为新型生产要素。AI不仅提升生产率，更改变了价格形成与薪资结构，使传统宏观经济模型（如菲利普斯曲线与生产函数）失去适用性。当AI以近乎零边际成本复制知识与创意时，通胀黏性、产出缺口与政策传导机制都需重新定义。未来的宏观政策不再只是货币与财政调控，而须纳入“算法生产力”与“资料治理”等新变量，重新思考生产率与分配的衡量方式。
AI改变生产要素的底层结构：AI的影响不止于效率提升，更深层次地重构了生产要素的经济基础。在传统经济中，劳动与资本是两大核心要素；如今，数据、算法与算力成为新的生产资源。这三者的结合形成“智能生产函数”，重新定义了生产率与价格形成机制。同时，AI对劳动市场的替代效应重排了收入分配结构，使高技能者获益、低技能者被边缘化。
朱海就 丨 浙江工商大学经济学院教授、硕士生导师
AI的发展冲击了传统的消费结构与生产结构。在消费结构方面，数据消费所占个人闲暇时间比重将进一步上升；在生产方面，为满足数据消费，更多生产将转向数据内容，AI也成为内容生产的重要辅助甚至直接生产者。数据的生产，在AI的帮助下，数据生产的边际成本很低，其消费也几乎不花钱。因此，它可以“统计”的那一部分货币价值是很少的，即这种价值创造难以在目前的GDP计算方式中体现出来，但是它给人们带去的价值却不低。这就要求改变传统的统计口径，把这部分价值创造体现出来。同时数据生产与消费的低成本性，也改变了物价结构，只有少数特定商品（如黄金与AI相关基础设施）因为信用扩张与数据消费的需求的增加而上涨，多数商品的价格因为人们消费转向信息，可能不上涨，或上涨少。生产与消费结构的改变，也要求宏观政策从基于物质生产消费的传统模式，转向鼓励生产更优质数据的新逻辑。
刘正山 丨 中国城市发展研究会副秘书长、东北财经大学中国战略与政策研究中心副主任
AI的快速发展可能造成现行国民经济核算体系与产业发展现实之间的脱节。一方面，AI正加速模糊制造业与服务业的边界，这要求产业分类体系从依赖产品形态转向以经济活动性质为核心；另一方面，GDP核算面临新的挑战，例如用户生成的零价数字内容因缺乏市场价格而被系统性忽略，用户数据与AI服务之间的潜在非货币交换因估值困难难以纳入统计。这些反映出传统核算框架在刻画数据驱动型、用户参与式生产模式上的局限性。
刘兴亮 丨 工信部信息通信经济专家委员会委员、DCCI互联网研究院院长
生成式AI与智能体正在以低边际成本扩展至编码、内容、服务等环节，其冲击不仅是生产率提升，更可能重塑就业结构、价格形成机制和收入分配格局。研究表明，AI创新带来的供给冲击可能导致全要素生产率上升、消费者价格下降，在部分模型中被视为“正向供给冲击”。但不同收入群体、不同技能水平人群面临的影响差异甚大：高AI暴露行业工资可能上升，低AI暴露群体工资可能受压。这就意味着传统的宏观政策框架（如通胀为主、就业为辅）需要更新：通胀模型需将“供给创新下沉”因素纳入考量、就业政策需从失业救助转向技能迁移、收入再分配政策需更关注技术鸿沟。AI并非仅是工具提升效率，而可能成为变革生产方式和宏观结构的关键力量，政府与中央银行应提前部署新范式、避免被传统模型“套住”。
王 淼 丨 中国通信工业协会智慧商旅产业创新研究院秘书长
工业化时代带来的通胀、生产过剩与经济周期性波动，已经被现代经济学家所熟知和研究，国家计划与市场调控手段已被验证有效。然而，AI带来新质生产力，可能导致传统劳动力贬值、AI经济通胀、收入分配调整，甚至出现产品过剩、算力过剩、数据过剩等新问题。应对这些挑战，需要全新的经济学体系进行研究与模拟，实现超前预期与有效调控，保障AI产业持续健康发展，最终推动技术平权与社会进步。
唐 文 丨 氢原子CEO、总裁读书会研究院副院长
AI将重塑社会分工，承载传统公司的角色。公司之所以存在，是因为市场从来需要的是体现为完整解决方案的产品和服务，而不是支撑起这些产品和服务的科学技术，无论这些科技有多前沿。因此公司需要捕捉充满不确定的市场需求，并将它解耦为由专业人士能理解、能攻克的专业技术问题。所以公司背后云集了大量跨领域、跨专业的人士。
但这个模式的局限是显而易见的，公司希望员工有忠诚度，员工则希望背靠大树乘凉。问题在于，员工和公司的价值匹配并非时时刻刻都是最优值，因此长期雇佣不可避免存在社会资源浪费，无论对员工还是公司都是如此。但公司不能不存在，当专业人士或者知识工作者脱离公司这个平台时，他的单一技能往往没有市场直接需要。
未来将由AI来承载公司这个角色，从而引发社会分工的巨大变革。AI将复杂任务解耦，每次都与不同的专业人士匹配，寻找全局最优解。这样专业人士，或者说知识工作者的时间都是以碎片化形式和工作任务匹配。这种模式可能最大限度减少失业，并提升生产效率。
醒 客 丨 科技财经作家
价值传统定义中有使用价值与生产价值的区分，生产价值的一般社会劳动时间是价值的基础，使用价值是价值落实成价格时的附加要素。
在市场日渐饱和、商业逐渐失去稀缺性，机器制造大规模代替人类劳动的情况下，使用价值仅作为附加要素的定性参与是不够的，价值基础应该转移到可以量化的使用价值，生产价值则只是附加考量。
柏 亮 丨 零壹智库CEO
首先，AI改变了通胀、就业与收入分配的定义和结构。
比如衡量通胀的CPI（居民消费价格指数）。当前各国CPI构成权重略有不同，整体而言，食品+居住占比45%—55%，教育、文化与娱乐类只占5%—10%。随着AI的发展，人们的物质生活占比将下降，而精神生活占比将大幅提高，其中教育、文化和娱乐将逐步上升，乃至成为人们消费的主要成分。CPI若要更加真实地反映消费水平，就需要改变权重，算力、网络、各类AI工具、游戏等方面消费价格，将更大程度地影响CPI，从而影响利率和通胀率。
比如社会分工结构，灵活就业、自由职业、一人公司、数字游民将越来越多，甚至可能成为未来主流的就业形态，当前对就业的统计方式将难以反映真实的就业和失业情况。
同样，收入和收入分配的定义也正在发生变化。人们在AI虚拟世界的“财产”越来越重要，甚至有可能成为主要的财产构成。收入分配的方式当然也会发生变化。
其次，宏观政策的框架应该随之更新。从全球来看，很多宏观经济政策的效用已经大打折扣，有的政策甚至已经基本失效，在市场上不会泛起波澜。
李长华 丨 北京尚参科技有限公司创始人、央企特聘信息化专家
宏观政策评估框架确实需要更新。在传统的生产关系中，人既是生产者，也是消费者。在人工智能时代，人工智能也成为生产者，但不是消费者。有一部分人成为非生产者，但都是消费者。人的价值不能仅仅从劳动的角度进行评估。“人口红利”思维也需要改变。
张其亮 丨 思科大中华区金融行业前首席架构师
工业技术革命的蒸汽机开启了机器替代人类体力劳动的大时代，而信息技术革命的AI开启了算力替代人类脑力劳动的大时代。具体到企业，就是工业技术提供的设备替代了人的体力劳动，但是企业的管理还是由人来完成。有了AI之后，企业管理的规则都是由AI来自动生成，管理的目标也从完成企业目标变成了“给每一个参与者提供舒适的微环境，让其发挥最大作用”，因为AI负责为每一个人量身定制一套规则。至此，如果成功完成“管理替代”，由人负责管理变成了AI来做资源的调度，那么传统企业就转型为平台。
这个转变与上一轮“作坊”到“企业”的转型非常类似：作坊里的工匠，计划和操作都是工匠一个人负责的；到了企业，泰勒的《科学管理》，首次将计划从操作者中分离出来，形成单独的企业管理专业。工业革命基本完成了机器替代体力的任务，而此次信息技术革命，就要完成算力替代管理的重任。
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