山巅周刊第308期：全民基本收入

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全民基本收入（Universal Basic Income，UBI）是指国家或组织定期向全体成员无条件发放固定现金的制度，旨在保障基本生活需求。全民基本收入与最低收入保障（Guaranteed Minimum Income，GMI）的区别在于不需要工作也可以获得该收入，而后者是以参加工作为前提条件获得的最低收入。

全民基本收入的发放对象不设资格审查或附加条件。有论述认为，全民基本收入是唯一可以真正帮助穷人的社会福利，成员不会因经济问题而无法生存。但批评者指出这可能让人们失去工作的意愿，甚至鼓励他们随意挥霍，从而使整个经济衰退；而且，他们倾向于保持惩罚性的福利体系，而不是促进个人自由，认为全民基本收入的融资成本太高。

最早系统记录全民基本收入想法的是英国思想家摩尔（Thomas More），大约于1516年出版的《乌托邦》（Utopia）一书中陈述，毫无意义的死刑判决，并没有让16世纪的英国减少偷窃、暴力和杀人，不如让所有穷人皆能享有最基本的生活所需，才是彻底根除行窃的方式。摩尔认为，理性化的平等原则、勤劳和追求教育是民主的基本特征。

尽管“乌托邦”一直被解读为“不存在的好地方”、“空想的理想社会”和“不切实际的念想”，但对“基本收入”的研究和实践一直进行着。

• 摩尔的好友维夫斯（Juan Luis Vives）在1525 年著作《论济贫》（De Subventione Pauperum）中为“基本收入理念”制定了详细计划，被视为基本收入理念之父。
• 美国开国元勋潘恩（Thomas Paine）于 1797 年撰写了《耕地正义》（Agrarian Justice），明确地表达政府应该通过土地税定期发钱给国民。
• 德国、芬兰、加拿大、肯尼亚、美国等一些国家尝试试点一定程度的全民基本收入，实证显示并未显著降低就业率，反而在某些群体中增加创业。
• 进入21世纪，基本收入的概念得到了经济学界和科技巨头的支持。

自动化及人工智能即将带来技术性失业，将加剧贫富差距。人们可以发明新工作，但需要考虑转换时间和成功率，比如一些新的工作看似弹性，但无法保障生计。人们围绕自动化和无就业增长展开讨论，全民基本收入占据了重要地位。

人工智能领域的领军人物认为，全民基本收入是减轻这项技术可能带来的不利经济影响的最佳选择。

人工智能“教父”Geoffrey Hinton曾对人工智能可能带来的影响表示担忧，并建议英国政府采取全民基本收入作为解决方案。

DeepMind首席执行官Demis Hassabis表示，人工智能将创造巨大的财富，我们需要构想如何分配这些财富。我们可能需要全民高收入之类的措施，或者某种方式来分配人工智能将在经济中产生的所有额外生产力。

Elon Musk设想，在不久的将来，人工智能和机器人将为每个人创造富足的生活，工作将变得“可有可无”，甚至使金钱变得无关紧要。当技术消除所有工作和金钱时，政府应该发放的不应该仅仅是全民基本收入，而应该是全民高收入（Universal High Income，UHI）。

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 支持的 OpenResearch 全民基本收入研究始于2019年，每位居民每月可获得1000美元。历时三年的实验发现，受助者将大部分额外支出用于房租、交通和食品等基本生活必需品，经济压力有所减轻，但随着时间的推移，这种减轻效果逐渐消失，而且平均收入增幅不如未受资助的对照组。总体来说，“现金提供了灵活性，并可能增强受助者在就业决策方面的自主性，使其更符合受助者的个人情况、目标和价值观。”

德国dm连锁药店的创始人Götz Werner是全民基本收入的积极倡导者。拿铁玛奇朵理论旨在说明，如果引入全民基本收入并将增值税提高到100%，一杯拿铁玛奇朵的价格可以保持不变，因为税收体系的重新分配会通过基本收入补偿消费者。

如果按照 OpenResearch 的实验研究标准，美国3.4亿人口一年的全民基本收入总成本是 4.08 万亿美元，将占到‌美国全年联邦预算的约55%-60%‌，或者全年GDP的‌近13%‌‌，是一笔极为庞大的财政支出。实现全民基本收入需要重新设计社会财富分配规则。

OpenResearch 的实验研究具有现实意义，即低水平补助的作用有限；全民高收入的构想依赖丰裕社会的实现，更科幻更乌托邦，前景却更加乐观（via 一篇详解全民高收入的文章）。

“一张没有乌托邦的世界地图根本不值得一看，因为它遗漏了人类始终向往的那个国度。当人类抵达那里，眺望远方，看到一个更美好的国度，便扬帆起航。进步就是乌托邦的实现。”——奥斯卡·王尔德

随着机器人、人工智能与自动化生产与服务日渐普遍，只需很少的人力，照样能供给足够生活所需。在全民基本收入的保障下，技术性失业人群可以有更多时间实现职业转型，追求匹配自身技能的岗位，实现高质量再就业；或者从事更有意义、更有兴趣的活动，比如志愿活动或者消费。

全民基本收入的最终目的主要在于提供无条件的基本经济保障，以消除贫困、减少社会不平等、应对自动化和技术变革带来的失业风险，并促进个人自由和社会公平。全民基本收入旨在重塑社会经济结构，让每个人都能从社会财富中受益，而非依赖于传统就业或福利体系，从而鼓励创新、创业和非市场贡献，比如家庭照护或志愿工作。

全民基本收入将工作从生存必需转变为个人选择，从而优化了劳动力市场，进而提升整体生产力和经济效率。另一方面，也进化了“工作”的概念，比如志愿活动或者消费都可以看作是贡献社会的工作形式，从而构建一个更具韧性和包容性的社会经济体系。

对全民基本收入的探索让我们明白，即使科技足够发达，经济足够丰裕，福利体系也是有限的，人们必须工作。只是工作概念逐步演化为更注重知识、灵活性和个人满足的现代形式，工作边界逐渐模糊。

人物：奥普拉·温弗瑞

奥普拉·温弗瑞（Oprah Winfrey）是一位美国脱口秀主持人，她最著名的节目是主持一档日间脱口秀节目《奥普拉·温弗瑞秀》，在美国全国联播了25年。她是全球最富有的黑人女性和最富有的女性名人，也曾是世界上唯一的黑人亿万富翁。

温弗瑞出生在一个农村贫困家庭，母亲是位十几岁的单身母亲，一个贫穷而忙碌的女佣。温弗瑞出生后在农村与外祖母一起生活了六年。外祖母家境极其贫寒，温弗瑞经常穿着用土豆袋做成的衣服。

经济困难时，除了苦难，其他一切都匮乏，凑合着过是唯一的选择，人们依靠自己的智慧求生。出于成本考虑，结实的木桶被麻袋取代，这些麻袋被回收制成衣服。

外祖母信奉“棍棒底下出孝子”，在她三岁前就教会了她识字，并带她去当地的教堂。外祖母曾说过，温弗瑞从会说话起就一直在舞台上。小时候，她喜欢玩游戏，采访她的玉米芯娃娃和自家院子围栏上的乌鸦。温弗瑞后来承认外祖母的影响，她说正是外祖母鼓励她公开演讲，“给了我积极的自我认知”。

温弗瑞的父亲曾是一名煤矿工人，后来成为理发师，最终成为市议员。在外祖母和母亲无力抚养她时，她和父亲一起生活。父亲虽然严厉，但很鼓励她，并将她的教育放在首位。这改变了她的人生轨迹。

温弗瑞成为了一名公立高中的优等生，并赢得了州黑人小姐选美比赛的冠军，有幸成为当地电台的兼职新闻播音员。19岁时，她已成为当地晚间新闻的联合主播，还获得州立大学的全额奖学金，在那里她学习传播学。

但在十多年后象征性完成学业前，温弗瑞早已成为一位成功的电视名人。

温弗瑞常常充满情感、即兴发挥的播音风格最终使她转战日间脱口秀领域，温弗瑞被聘用主持地方电视台的谈话节目。由于收视率很好，超越了从1967年就一直火爆的八卦脱口秀先辈，这档地方台的谈话节目被更名为《奥普拉·温弗瑞秀》（The Oprah Winfrey Show），第一集于1986年在全美播出。

32岁的温弗瑞成为百万富翁，她拥有自己节目的所有权。

八卦脱口秀为少数群体提供了急需的高影响力媒体曝光度，并且在使他们融入主流社会、被社会接受方面，其贡献超过了20世纪的任何其他发展。温弗瑞的热情、亲切和坦诚的个人经历使脱口秀发生了改变，并由此催生了一个蓬勃发展的产业。

温弗瑞通过坦诚地讲述自己的体重问题、坎坷的爱情生活和性虐待经历，并与嘉宾一同落泪，被《时代》杂志誉为创造了一种名为亲和谈话（Rapport Talk）的新型媒体沟通方式，与前辈的报道谈话（Report Talk）截然不同；《华尔街日报》创造了奥普拉化（Oprahfication）一词，意指公开忏悔。

亲和谈话通过谈话来分享感受、建立亲密关系、营造共鸣，而不是单纯传递事实，其核心目的是与他人建立情感连接。这是女性典型的对话风格。报道谈话更像汇报或展示，侧重于传递事实、展示能力、解决问题，而非情感交流，核心目的是吸引注意力、传达信息，并进行争论或辩论。这是男性典型的独白式谈话风格。

八卦脱口秀节目越来越低俗、越来越哗众取宠。到了20世纪90年代中期，温弗瑞重塑了她的节目，谈话主题更为广泛，并将重点放在文学、自我提升、正念和灵性上。与节目中的名人探讨他们直接参与的具有影响力和现实意义的话题，扩展了温弗瑞通过电视产生的文化影响。

Michael Jackson Talks ... to Oprah。1993 年，Michael Jackson在梦幻庄园接受了温弗瑞的采访；据估计，该节目在全球吸引了近 1 亿观众。

2011 年，《奥普拉·温弗瑞秀》结束后，温弗瑞与探索传播公司合资，创办了自己的电视台——奥普拉·温弗瑞电视台（OWN）。2013年，OWN播出了温弗瑞采访美国职业公路自行车赛车手阿姆斯特朗，后者承认在其职业生涯中一直使用兴奋剂。这次采访为OWN带来了数百万美元的收入。

AI and the Future of Us: An Oprah Winfrey Special。2024年，ABC电视台播出了一部时长一小时的电视特别节目，温弗瑞和Sam Altman、Bill Gates等科技行业的知名人士深入探讨人工智能对日常生活的影响。

温弗瑞的观点和推荐对公众舆论、尤其是消费者购买选择的影响，被称为“奥普拉效应”（The Oprah Effect）。这种效应在图书销售、牛肉市场和选举投票等诸多领域都有所体现或被提及，许多时尚和生活方式产品受惠于温弗瑞的代言。

温弗瑞通过成功的主持、演出和出版成为世界上第一位黑人女性亿万富翁，更多收入则来自庞大且不断发展的房地产投资组合。

位于加州中部海岸蒙特西托占地17公顷的庄园，拥有海景和山景，附近是面积更大的专用农作物种植和马术保护区，以及显赫富裕的邻居。

1994年，温弗瑞入选美国国家女性名人堂。2021年，温弗瑞当选为美国艺术与科学院院士。

留守儿童，白手起家，温弗瑞成为美国最富有的女性。

截至 2026 年 3 月 15 日，福布斯公布奥普拉·温弗瑞的实时净资产为 32 亿美元。

科技：亚马逊的科技战略

2025年10月22日，亚马逊宣布推出多机械臂机器人系统 Blue Jay和人工智能模型Project Eluna。Blue Jay是一个天花板安装的多臂机器人系统，能同时识别、拾取、存储和整合包裹，旨在加速同日达交付并提高仓库效率。

2026年2月25日，亚马逊更新称已停止在运营中使用Blue Jay。

2026年3月，亚马逊旗下机器人部门（Amazon Robotics）迎来新一轮裁员，上百名研发工程师、设计师和项目管理人员被裁撤。

亚马逊机器人部门开发的超过 100 万台机器人（如Hercules、Titan、Proteus），已在全球300多个仓储设施、上千个仓库大规模部署，显著提升电商物流效率。这直接改变了仓储模型，从手动操作转向自动化。

Hercules 是亚马逊长期主力机器人，由AI系统DeepFleet引导，主要移动整个货架单元到工人处，减少员工行走距离并加速物品拾取。

亚马逊的AI和机器人战略已从早期硬件创新探索转向大规模部署和AI集成优化，重点是通过AI驱动的自动化提升效率、降低成本，并扩展到新领域如政府基础设施和代理AI。公司CEO Andy Jassy强调“AI-first”文化，推动约2000亿美元的2026年资本支出，主要用于AI芯片、云基础设施和机器人集成。

这反映了亚马逊从“硬件主导”向“软件-AI主导”的转变。尽管机器人部署已超过100万台，但近期机器人部门裁员表明资源正向更高回报的AI项目倾斜。公司可能增加对软件AI的投资，如Project Eluna AI助手用于仓库决策，以进一步优化现有机器人舰队，减少对物理原型的依赖。

Agentic Engineering

Vibe Coding 这个名字诞生一年后，提出它的Andrej Karpathy又为“通过LLM代理进行编程”想出一个更好的名称：Agentic Engineering（代理工程或者智能体工程）。

@karpathy

• “代理”：新的默认设置是，99% 的情况下你不会直接编写代码，而是协调代理来编写代码并进行监督。
• “工程”：为了强调它既是一门艺术，又是一门科学，还需要专业知识。

氛围编程强调创意流程和人类直觉，非常适合快速原型制作和探索性工作。代理工程提供结构化和系统化的流程，非常适合生产系统和可扩展的解决方案。

模型层和代理层都将持续改进，当代理承担了执行层面的所有琐碎，人类的角色正在发生显性的重构，开发者将从单纯编写代码演变为设计、监督和塑造这些人工智能系统的行为。

《山巅周刊第272期》的封面文章就是氛围编程，而持续更新文章版本则发布在酷玛DS《一文掌握人工智能氛围编程》。

资源：LibriVox

LibriVox 是免费有声读物制作社区，由志愿者录制公有领域的书籍，然后将音频文件免费发布到网上。项目比较小众，2005年创立至今只发布了两万多本，下载量最高的是《孙子兵法》。

工具：MiroFish

MiroFish是一款基于多智能体技术的AI预测引擎，能够基于新闻、政策和金融信号构建高保真度的平行数字世界，从而辅助决策。用户上传现实世界的种子信息（如突发新闻、政策草案、金融信号），并用自然语言描述需求，MiroFish将返回预测报告。

该项目是一个学生的Vibe Coding作品，得到盛大集团的孵化，可本地部署，支持 OpenAI SDK 格式的任意 LLM API。

从我们的测试来看，种子忠实度95%，前瞻预测清晰；但缺少高度相关的边缘扩展、敏感性分析和推演验证。在使用 MiroFish 时，种子材料是最大工作量，种子质量直接决定预测保真度。

Off Grid

Off Grid是中端安卓手机上即可运行的离线AI套件，可以实现文本生成、图像生成、视觉AI、语音转录、工具调用和文档分析等功能。随时随地运行人工智能，无需 API 密钥，无需云订阅，无需数据收集。

在应用中选择并下载模型到手机内部存储；如果有更强大的、兼容 OpenAI 的本地LLM服务器（Ollama、LM Studio、LocalAI），也可以通过局域网连接来分担手机计算压力，应用会自动发现模型。