近日，知名评论员、数字经济学者储殷在一次公开演讲中抛出惊人观点：“人工智能正在制造‘新型穷人’。”此言一出，迅速引发社会广泛关注与讨论。在AI技术高歌猛进、被视为推动社会进步核心动力的今天，这一论断无疑给沉浸在技术乐观主义中的公众泼了一盆冷水。那么，何为“新型穷人”？AI又究竟如何制造出新的弱势群体？
“新型穷人”并非物质匮乏，而是能力与机会的“断裂”
储殷指出，传统意义上的“穷人”多指物质资源匮乏、收入低于贫困线的人群。而“新型穷人”则截然不同——他们并非缺乏基本生存资料，而是被技术革新抛在身后的“结构性失业者”和“认知边缘人”。这类人群往往具备一定的教育背景和工作经验，但在AI驱动的产业变革中，其技能迅速贬值，原有的职业路径被切断，同时缺乏适应新经济模式的能力与渠道。
“过去工厂流水线上的工人，下岗后还能去送外卖、开网约车。但未来，当自动驾驶取代司机，当AI客服取代人工客服，这些‘缓冲地带’也在消失。”储殷强调，“新型穷人”的困境不在于今天吃不上饭，而在于明天找不到出路。他们的焦虑来自“被替代感”和“无用感”——不是没得选，而是发现自己能胜任的工作正在被系统性地消灭。
数据佐证：AI对就业市场的结构性冲击
储殷的观点并非空穴来风。世界经济论坛发布的《2023年未来就业报告》预测，到2025年，AI与自动化将在全球范围内取代8500万个工作岗位，同时创造9700万个新岗位。但关键在于，新旧岗位之间往往存在巨大的技能鸿沟。被AI替代的通常是标准化、重复性的白领工作，如数据录入、初级会计、基础翻译、法律助理等，而新增岗位多集中于算法工程、数据分析、AI伦理等高端技术领域。
麦肯锡全球研究院的研究也显示，到2030年，中国将有约2.2亿劳动者需要变更职业类别。其中，40岁以上、教育水平较低、生活在一线及新一线城市以外的群体，转型难度最大。这些人正是储殷所说的“新型穷人”的潜在候选者——他们并非不努力，而是缺乏获得新技能的资源和时间窗口。
“技能极化”加剧社会分化
储殷进一步分析，AI不仅淘汰岗位，更在重塑劳动价值分配体系。高技能劳动者借助AI实现效率跃升，收入水涨船高；而低技能劳动者则面临“挤兑”——AI大幅降低了某些服务的成本，导致人的劳动报价被压缩。这种“技能极化”正在撕裂中产阶层。
以创意行业为例，AI绘画工具让设计师的起薪大幅下降，企业更倾向于用AI生成初稿，再让人类进行微调。最终，只有顶尖设计师能获得溢价，普通从业者沦为“AI流水线”上的辅助工。类似的场景也出现在编程、写作、客服、翻译等多个领域。储殷将此形容为“去技能化的陷阱”：过去十年积累的职场经验，在AI面前可能一文不值。
警惕“技术性失业”转化为“社会性危机”
并非所有人都认同储殷的判断。一些技术乐观主义者认为，历史上每一次技术革命都曾引发失业恐慌，但最终都创造了更多就业。蒸汽机让农民变成工人，计算机让打字员变成程序员，AI也会带来类似的正向循环。
然而，储殷提醒：这次可能不一样。因为AI不仅替代体力，还替代智力。当大模型能够完成律师、会计、药剂师的部分工作，白领阶层将首次成为技术冲击的“前排观众”。更关键的是，技术迭代的速度越来越快，而人类学习新技能的成本和时间却无法同步压缩。一个35岁的会计师，转行成为AI训练师的可能性，远低于一个22岁的计算机系毕业生。
“我们正在制造一群‘知道该学什么，却学不动’的人。”储殷总结道，“新型穷人”的悲剧性在于：他们清醒地看到未来，却无力追赶。
破局之道：从“技能培训”到“社会支持体系”
面对AI制造的“新型穷人”，储殷认为，单纯靠个人“终身学习”并不现实。政府、企业和社会需要共同构建更完善的缓冲机制。一方面，应建立覆盖全生命周期的职业技能更新体系，尤其关注35岁以上、传统行业从业者的再培训需求；另一方面，探索“全民基本收入”或“技术红利共享”等制度创新，让被技术替代者也能分享AI创造的财富。
此外，储殷呼吁业界反思AI的发展方向：技术和效率不是唯一标准，应当预留“人类工作保护区”，尤其是在教育、医疗、养老、社区服务等需要人际温情的领域，避免机器对人的非必要替代。
结语
“AI正在制造新型穷人”——储殷的警示并非危言耸听，而是对技术转型期社会公平问题的深刻洞察。当算法开始定义我们的工作与生活，被遗忘的从不只有代码本身，还有那些未能赶上时代列车的人。如何让技术进步惠及每一个人，而非加剧贫富分化，是这个时代必须面对的严肃命题。