文章指出AI取代人类工作将导致税收减少，影响政府财政来源。作者以咖啡店听到的对话为例，认为目前AI仍需人类参与是好事，但若发展通用人工智能，必须解决税收问题，否则社会公共服务将面临资金短缺。

人工智能员工不缴税：一个被忽视的社会危机

作者：亚历克·阿姆布鲁斯特 发布日期：2025年12月29日

核心问题： 当AI取代人类员工时，随之消失的工资税将动摇社会根基。学校、道路和医疗系统赖以运转的税收体系正面临崩塌风险。

现实案例： 在威斯康星州河瀑市的一家咖啡馆，作者目睹一位办公人员因使用AI助手（可能是Microsoft Copilot）处理表格而受挫。这个看似失败案例恰恰证明：保持"人在回路"（human-in-the-loop）的系统才是正确方向。

四大认知误区及其真相：

1. "企业税可以弥补缺口" 真相：工资税是强制流转税，而企业利润税如同猫鼠游戏。企业通过转移知识产权、股票回购等会计手段轻易规避纳税。

2. "AI只是工具，如同拖拉机" 真相：拖拉机增强体力劳动，AI却替代脑力工作。工业革命历经数十年，AI替代正在以季度为单位发生。

3. "无法对没有实体的软件征税" 真相：虽然不能直接对代码征税，但可以对价值流、境内收入或数据中心巨额耗电征税。

4. "这是卢德主义的危言耸听" 真相：这是简单数学——若30%劳动力被取代，剩余70%将无力承担相应的社会保障支出。

深刻洞见： • 当前AI应用应该解放人类从事更有价值的工作，而非悄然破坏社会运行基础 • 部分投资者正试图"退出社会"——通过取代纳税人获利后逃往避税天堂 • 理想路径应是"人类主导的智能增强"，而非完全替代

解决方案： 必须建立"人在回路"的协作模式，在保证产出质量、提升效率的同时，维系文明社会赖以运转的税收基础。

（本文观点引发Hacker News社区热议，完整讨论参见原文链接）

以下是评论内容的总结，按主要观点分类：

1. 反对UBI（普遍基本收入）的可行性

• 主要观点：UBI缺乏可信的资金来源，且现有案例（如纽约Chromebook计划）显示公众对普惠政策持负面态度。
• 关键引用：
  • "There is no credible model for UBI anywhere from AI... People who don't labor won't get money." (评论1)
  • "UBI is DOA... imagine the reaction when you give rich people thousands of dollars a year for food." (评论3)

2. 认为AI仅是工具，不会导致大规模失业

• 主要观点：AI是生产力工具，类似历史技术革新（如拖拉机、汽车），会创造新就业而非永久取代人力。
• 关键引用：
  • "Tractors are a tool... just like AI-based tooling is." (评论9)
  • "AI is also making new jobs... job apocalypse not yet." (评论10)

3. 对AI失业危机的数学质疑

• 主要观点：30%劳动力被取代的假设缺乏证据，且未考虑经济动态调整能力。
• 关键引用：
  • "What evidence does the author have that 30% of the workforce will be displaced?" (评论10)
  • "The workers aren't doing work... so what do they pay taxes on?" (评论15)

4. 主张改革税收制度

• 主要观点：应转向更高效的税种（如土地税、消费税、交易税），减少对劳动税的依赖。
• 关键引用：
  • "Land value tax or consumption taxes are... AI-proof." (评论12)
  • "A mere 3% tax on [financial transactions] would put the $6T US budget in surplus." (评论21)

5. 乐观的经济重构预期

• 主要观点：历史表明生产力提升会催生新需求和服务，经济结构将自然调整。
• 关键引用：
  • "We fill in our extra time making new things... products and services are not static." (评论27)
  • "The future will unironically be communism, and that's the best of possible worlds." (评论8)

6. 对政府/企业责任的批判

• 主要观点：需加强企业监管和税收执法，而非归咎技术。
• 关键引用：
  • "We must stop supporting governments that... prioritize mergers over public good." (评论16)
  • "The government wanted around 20%-25% of [my income]... now I owe the IRS." (评论18)

7. AI监管与法律挑战

• 主要观点：需明确AI决策的法律责任归属，防止企业规避义务。
• 关键引用：
  • "Cross the 'too big to fail' line... Force doctrinal clarification" (评论22)
  • "AI employees are not employees. They are tools, not people." (评论24)

8. 对技术能力的怀疑

• 主要观点：LLM（大语言模型）的实际影响被夸大，短期内不会颠覆就业市场。
• 关键引用：
  • "Slightly better search isn't going to cause mass unemployment." (评论11)
  • "The fallacy is applying a closed world assumption... economies grow over time." (评论24)

关键分歧点

• 技术乐观派：认为AI会像历次工业革命一样，通过创造新需求实现经济平衡（评论9/27）。
• 制度批判派：强调需改革税收和监管体系以适应变化（评论12/21）。
• 悲观派：担忧资本垄断导致劳动者被系统性抛弃（评论15/20）。

总结：讨论核心围绕UBI可行性、技术替代的边界、税收改革必要性三大议题，呈现技术决定论与制度决定论的典型对抗。