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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
法国企业已经开始衡量人工智能带来了什么。它们没有公开的，是这些收益流向了谁。没有强制性的制度安排，它们不会主动回答这个问题。
受影响最深的行业，生产率六年间增长近三倍
在金融服务和软件开发行业，生产率从2018年的7%升至2024年的27%，六年间几乎翻了两番 [1]。在法国接受调查的高管中，60%表示企业借助人工智能实现了显著的运营生产率提升 [2]。
数字是真实的。真正的问题在于：这些收益由谁获得、如何获得。生产率可以在企业账目中衡量，但它如何分配，没有任何地方被系统记录。
2024年，法国劳动生产率仅上升0.4%，同年美国为2.2% [3]。差距不在于法国先进企业缺乏收益，而在于这些收益过于集中、扩散太慢。2023年欧元区劳动生产率下降0.9%，为2008年金融危机以来最大跌幅 [4]。总体数据停滞的背后，是前沿企业与其余经济主体之间日益扩大的差距。
蒸汽机的前车之鉴：收益扩散滞后了70年
分配问题并不新鲜。第一次工业革命创造了大量财富，但直到20世纪，劳动者才通过福特式妥协和福利国家机制拿到属于自己的那份 [5]。CEPII经济学家Axelle Arquié指出，这一延迟让19世纪的英国工人付出了大约70年贫困生活的代价 [5]。
Arquié认为人工智能是一次性质相当的冲击 [6]。这一次，自动化瞄准的是管理岗位和高学历群体。没有制度性安排，生产率收益将再次被资本吞没。
她所描述的机制很具体：人工智能将脑力劳动切割成碎片，正如机械化曾把工匠变成流水线工人。机器执行任务，人类核对结果。社会学家Juan Sebastián Carbonell称之为”增强版泰勒制” [6]——技能逐步被稀释，工资却不见任何痕迹。
285,421份协议，只有242份提到人工智能
2017年9月至2024年4月，Légifrance上公布的企业集体协议共285,421份，其中提及人工智能的仅242份 [7]。千分之一。
Orange、AXA法国、BPCE、迪卡侬等少数大企业启动了相关谈判。这些文本仍属极少数。在法国经济整体层面，技术议题上的劳资对话尚未形成任何规模 [8]。
这并非工具缺失所致。法国的利润分享制度已运行数十年。2024年，私营部门54%的雇员至少享有一项企业储蓄机制 [9]。
但覆盖面集中在大型企业。员工超过1,000人的企业，覆盖率达89.1%；员工少于50人的微型和小型企业，覆盖率仅为21.1% [9]。而人工智能正在改变日常工作的，恰恰是中小企业——那里没有任何再分配机制在运转。
问题出在计算基数上。现有机制衡量和分配的是会计利润，不是某项特定技术带来的生产率收益。在一份标准利润分享协议中，没有人知道业绩中有多少来自人工智能工具，也没有人有义务去计算或谈判这一点。
市场为何不会自动纠偏
人工智能能够放大人的能力，但市场激励将它引向了别处：企业与开发者的利益错位、技术路径依赖，以及对自动化的系统性偏好，而非提升员工技能 [10]。
逻辑很直接。自动化一项任务可以立即计入成本节约。培训员工使用人工智能则耗时更长、结果不确定，且企业无法独享收益。部署替代专业能力的技术，比创造新岗位或提升员工技能，回报更快、更可见 [10]。
“我们目前根本不在有利于劳动者的人工智能轨道上。”Simon Johnson如此总结 [10]。这一判断来自美国，对法国同样成立。
法国的预算压力又增添了一重紧张。利润分享税收减免——即国家为推动价值分享而放弃的税收——规模已达数十亿欧元。将其延伸至与人工智能相关的新机制，需要在未来预算中作出明确取舍。对国家已经放弃的这部分税收附加条件，比设立新支出代价更小，但必须界定期待得到什么回报。
把税收优惠与人工智能收益谈判挂钩
解法不是设立一项”人工智能奖金”。那只是一次性支付，不会改变谁有权决定什么。真正的取舍是：强制所有在业务中部署人工智能系统的企业，就这些工具带来的生产率收益分配进行谈判。这项义务将改变谁坐在谈判桌前，以及按什么基数计算各方应得份额。
具体操作：在部署人工智能工具后签署的任何利润分享或参与协议，都须包含一项与该工具使用挂钩的生产率指标——可核查、可援引、纳入计算基数。员工代表对收益测量享有审计权。不进行谈判的企业，将失去适用于利润分享的税收和社会缴款减免资格。
这正是工业革命70年间未能做到、而福特式妥协最终强制实现的事：在制度层面将收益分配与其衡量绑定 [5]。在Acemoglu、Autor和Johnson提出的九项引导人工智能惠及劳动者的杠杆中，重新审视税收以再平衡资本与劳动，是直接触及集体协议结构的那一项 [10]。改革落地后，部署人工智能的企业若未事先就相关工具对应的收益份额进行谈判，将无法享受价值分享税收优惠。
资料来源
[1] 普华永道（PwC），《AI Jobs Barometer：受人工智能影响最大的行业生产率上升》，2024年5月，https://www.pwc.fr/fr/espace-presse/communiques-de-presse/2024/mai/ai-jobs-barometer.html（2026年10月10日查阅）。
[2] IBM，《The Race for ROI：法国人工智能生产率收益研究》，2025年11月，https://fr.newsroom.ibm.com/Etude-IBM（2026年10月10日查阅）。
[3] 经合组织（OCDE），《2026年经合组织生产率指标汇编》，2026年7月，https://www.oecd.org/en/publications/oecd-compendium-of-productivity-indicators-2026_734a5e68-en（2026年10月10日查阅）。
[4] 经合组织（OCDE），《2025年经合组织生产率指标汇编》，2025年6月，https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/06/oecd-compendium-of-productivity-indicators-2025_f1a7de9f/b024d9e1-en.pdf（2026年10月10日查阅）。
[5] Axelle Arquié与Thomas Grjebine，《从工业革命到人工智能：那些冲击劳动及其报酬的变革》，2025年世界经济，CEPII / La Découverte出版社，2024年12月，https://www.cepii.fr/CEPII/fr/publications/em/abstract.asp?NoDoc=14216（2026年10月10日查阅）。
[6] Axelle Arquié，NVO访谈，《当技术成熟时，人工智能对就业的影响才会显现》，2026年4月29日，https://nvo.fr/axelle-arquie-les-effets-de-lia-se-feront-sentir-sur-lemploi-quand-la-technologie-sera-mature/（2026年10月10日查阅）。
[7] IRES，工作文件第03-2025号，《社会对话、集体协议与人工智能》，2025年6月，https://ires.fr/publications/documents-de-travail-de-lires/n03-2025-dialogue-social-accords-collectifs-et-intelligence-artificielle/（2026年10月10日查阅）。
[8] CEET /《Connaissance de l’emploi》，转引自CE Expertises，《集体协议中的人工智能》，2024年10月，https://www.ce-expertises.fr/actualites/lintelligence-artificielle-dans-les-accords-collectifs-etat-des-lieux-et-perspectives/（2026年10月10日查阅）。
[9] DARES，《2024年企业储蓄》，数据转引自Empruntis，2026年8月，https://www.empruntis.com/rachat-credits/actualites/2026/epargne-salariale-record-2024-21048/（2026年10月10日查阅）。
[10] Daron Acemoglu、David Autor、Simon Johnson，《构建亲劳动者的人工智能》，The Hamilton Project / 布鲁金斯学会，NBER工作论文第34854号，2026年2月，https://www.hamiltonproject.org/publication/paper/building-pro-worker-ai/（2026年10月10日查阅）。
