随着生成式AI应用快速普及，关于"机器取代人力"的讨论再次升温。但数字经济学者特雷博尔·朔尔茨指出，这种乐观预期忽略了结构性矛盾——自动化并未真正解放劳动者，平台经济往往只是重组了劳动形式，甚至通过算法调度和绩效管理使劳动剥削更加隐蔽。这引发了一个根本问题：当系统承担更多工作时，谁掌握着规则制定权和收益分配权？ 原因分析： 朔尔茨认为技术权力集中在少数企业手中并非偶然，而是多重因素共同作用的结果。首先，社会普遍将大规模系统与层级治理划等号，低估了分布式治理的可能性；其次，风险投资被视为技术发展的唯一路径，忽视了合作社等创新模式；最后，平台经济将个体简单归类为消费者或雇员，削弱了人们参与规则制定的意识。 现实影响： 在平台经济中，算法将劳动过程碎片化、量化，劳动者议价能力被削弱。数据成为关键生产要素的同时，也催生了新的隐形劳动链条。如果不加以规范，技术扩张可能加剧财富集中，拉大劳动者与决策者之间的距离，对社会公平和就业结构造成深远影响。 解决方案： 朔尔茨提出"平台合作主义"作为替代方案，即采用合作社模式运营数字平台：成员共同拥有平台，实行民主决策，收益回归劳动者和社区。实践表明，这种模式具有可行性——全球已有300万个合作社，西班牙蒙德拉贡合作社集团就成功运营着200多家企业。在具体行业，配送员集体拥有平台、社区自主管理数据等创新实践正在涌现。 未来展望： 随着AI深度改变生产服务流程，平台治理的重要性日益凸显。专家建议采取双轨策略：既要完善劳动保障和算法透明度，也要探索多元所有制。公众对数据权利和劳动权益的关注，正推动治理创新从边缘尝试走向主流政策。
技术进步应当促进人的发展，而非让劳动在隐形规则中被挤压。面对平台经济的治理挑战，我们需要通过制度创新来回答"权力归谁所有"这个核心问题。只有当劳动者能够参与规则制定、分享数据价值、获得稳定保障，技术红利才能真正转化为社会福祉。