技能的计划性淘汰：人工智能、健康与不平等的新前

作者：Víctor Píriz Correa （医学博士、公共卫生硕士、理学硕士）

“计划性淘汰”通常指故意设计产品的有效使用寿命，以强制更新换代。多年来，我们主要将其与家电、手机或电脑联系在一起：这些物件过去可以使用数十年，而今似乎为了越来越短的更换周期而生。然而，将这一概念仅限于商品工业是不够的。深入分析迫使我们承认存在多种淘汰形式：自然的、程序化的、感知上的、计划中的，甚至是法令规定的。在数字时代，最危险的或许正是那最隐秘的：感知性淘汰——它并非源于功能丧失，而是源于系统认定其不再具有价值。

这种逻辑正开始投射到人类劳动之上。我担心生成式人工智能（GenAI）可能不仅成为产品淘汰的引擎，更成为劳动技能、职业生涯及整个经济结构的淘汰引擎。我们正在进入这样一个阶段：风险不再仅仅是设备陈旧，而是劳动者因无法跟上技术更新的节奏而被感知为“过时”。

在医疗卫生领域，这一问题尤为严重。人工智能不应被视为替代品，而应被视为增强。这一区别至关重要。如果我们将其作为职业验证的标准，便进入了“人类废弃”的逻辑：医生或护士的价值开始取决于其与最新算法的接近程度，而非临床判断或与患者的联系。这就是技能的计划性淘汰。

传统的计划性淘汰已对环境造成严重后果。2022年全球产生了6200万吨电子垃圾 [1]。这不仅是垃圾，更涉及重金属和有毒化合物对土壤、水源以及人类健康的侵害 [1,2]。因此，计划性淘汰已不仅是市场扭曲，更是全球治理的失败。

国际劳工组织（ILO）2026年的第166号工作文件说明了一种关键的不对称性：在许多发展中国家，易被自动化取代的劳动者已拥有足够的网络连接来迅速感受到冲击，而那些本可受益于人工智能提高生产力的人却遭遇了数字基础设施的瓶颈 [3]。这就是基础设施陷阱。人工智能承诺了生产力，但数字鸿沟却不平等地分配了谁获得增强，谁首先遭受冲击。

在医疗领域，这种威胁具有更微妙的伦理维度。卫生部门处理的是信任、脆弱性和道德责任。近期文献强调，人工智能可以是辅助手段，但不能替代临床推理 [5]。当医疗系统开始重视算法速度胜过临床判断时，一种无声的制度暴力便出现了：专业人员被视为可升级或可丢弃的零件。

此外，人工智能并非虚无缥缈，它依赖于数据中心、能源、水和关键矿产 [6]。如果这种足迹植入基于加速更替的经济中，人工智能将成为物质淘汰的倍增器。我们的立场很明确：医疗人工智能必须是增强而非替代。 我们需要一种能够防止技术节奏主宰人类价值的治理模式。我们需要真正的社会对话、基础设施投资以及一种承认专业人员和国家都不是“可耗散硬件”的创新伦理。