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作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，人工智能將深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式，推動社會生產(chǎn)力的整體躍升。同時，人工智能的廣泛應(yīng)用給就業(yè)市場帶來的影響也引發(fā)了社會高度關(guān)注和擔(dān)憂。

當(dāng)前，人工智能在全球范圍內(nèi)的加速發(fā)展引發(fā)各國高度關(guān)注，無論是簡單的機(jī)械動作還是復(fù)雜的感知任務(wù)，人工智能所展現(xiàn)出的實力都可圈可點。并且，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)以及計算能力的發(fā)展，人工智能系統(tǒng)在處理任務(wù)時的效率及精準(zhǔn)度也將得到提升。

由此引發(fā)的擔(dān)憂不無道理——人工智能的突破意味著各種工作崗位岌岌可危，技術(shù)性失業(yè)的威脅迫在眉睫。是言過其實還是確然如此？當(dāng)“機(jī)器換人”沖擊勞動力市場，最大的威脅又是什么？

“機(jī)器換人”進(jìn)行時

當(dāng)前，人工智能已成為未來科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的新引擎，并帶動和促進(jìn)著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。人工智能應(yīng)用范圍甚廣，從工業(yè)農(nóng)業(yè)到金融教育，從數(shù)字政府到智慧交通，再到司法醫(yī)療和零售服務(wù)，人工智能對于就業(yè)的影響已經(jīng)表現(xiàn)得越來越明顯。

而從技術(shù)的角度來看，受益于計算機(jī)能力的發(fā)展，數(shù)據(jù)的可用性日益增加，機(jī)器學(xué)習(xí)和其他算法的開發(fā)和改進(jìn)，人工智能等關(guān)鍵技術(shù)的未來進(jìn)展幾乎是絕對的。“機(jī)器換人”不僅是“進(jìn)行時”，更是“將來時”。而這直接沖擊著勞動力市場，帶來了新一波的就業(yè)焦慮。

事實上，自第一次工業(yè)革命以來，從機(jī)械織布機(jī)到內(nèi)燃機(jī)，再到第一臺計算機(jī)，新技術(shù)出現(xiàn)總是引起人們對于被機(jī)器取代的恐慌。在1820年至1913年的兩次工業(yè)革命期間，雇傭于農(nóng)業(yè)部門的美國勞動力份額從70%下降到27.5%，目前不到2%。

許多發(fā)展中國家也經(jīng)歷著類似的變化，甚至更快的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。根據(jù)國際勞工組織的數(shù)據(jù)，中國的農(nóng)業(yè)就業(yè)比例從1970年的80.8%下降到2015年的28.3%。

面對第四次工業(yè)革命中人工智能技術(shù)的興起，美國有關(guān)研究機(jī)構(gòu)2016年12月發(fā)布報告稱，未來10到20年內(nèi)，因人工智能技術(shù)而被替代的就業(yè)崗位數(shù)量將由目前的9%上升到47%。

麥肯錫全球研究院的報告則顯示，預(yù)計到2055年，自動化和人工智能將取代全球49%的有薪工作，其中印度和中國受到的影響可能會最大。麥肯錫全球研究院預(yù)測中國具備自動化潛力的工作內(nèi)容達(dá)到51%，這將對相當(dāng)于3.94億全職人力工時產(chǎn)生沖擊。

從人工智能代替就業(yè)的具體內(nèi)容來看，不僅絕大部分的標(biāo)準(zhǔn)化、程序化勞動可以通過機(jī)器人完成，在人工智能技術(shù)領(lǐng)域甚至連非標(biāo)準(zhǔn)化勞動都將受到?jīng)_擊。

正如馬克思所指出的，“勞動資料作為機(jī)器出現(xiàn)，就立刻成了工人本身的競爭者”。牛津大學(xué)教授CarlBenediktFrey和MichaelA.Osborne就曾在兩人合寫的文章中預(yù)測，未來二十年，約47%的美國就業(yè)人員對自動化技術(shù)的“抵抗力”偏弱。

也就是說，白領(lǐng)階層同樣會受到與藍(lán)領(lǐng)階層相似的沖擊。在會計、金融、教育、醫(yī)療等各行業(yè)，大量崗位將會隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展改變其工作模式，由人類負(fù)責(zé)對技能性、創(chuàng)造性、靈活性要求比較高的部分，機(jī)器人則利用其在速度、準(zhǔn)確性、持續(xù)性等方面的優(yōu)勢來負(fù)責(zé)重復(fù)性的工作。

盡管白領(lǐng)階層受到?jīng)_擊并不等同于完全代替，但人工智能的加入勢必會減少更多的就業(yè)機(jī)會，以至于勞動力市場對自動化技術(shù)“抵抗力”偏弱。

與此同時，面對人工智能的勃興，在高端研發(fā)等少數(shù)前沿創(chuàng)新領(lǐng)域，仍然延續(xù)對高技能勞動力的就業(yè)選擇偏好。這就導(dǎo)致在高技能與中低技能勞動力就業(yè)中出現(xiàn)明顯極化趨勢：對高技能勞動力的就業(yè)需求顯著提升；加劇了通用生產(chǎn)領(lǐng)域中低技能勞動力的去技能化趨勢。

根據(jù)MIT的研究，研究人員利用美國從1990年-2007年勞動力的市場數(shù)據(jù)分析了機(jī)器人或者自動化設(shè)備的使用對就業(yè)和工作的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在美國勞動力市場上機(jī)器人使用占全部勞動力的比例，每提高1%就會導(dǎo)致就業(yè)的崗位減少1.8%-3.4%。不僅如此，還讓工人的工資平均下降2.5%—5%。技術(shù)性失業(yè)的威脅迫在眉睫。

“機(jī)器換人”創(chuàng)造未來就業(yè)

當(dāng)然，對于自動化的恐慌在人類歷史上也并非第一次。自從現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長開始，人們就周期性地遭受被機(jī)器取代的強(qiáng)烈恐慌。幾百年來，這種擔(dān)憂最后總被證明是虛驚一場——盡管多年來技術(shù)進(jìn)步源源不斷，但總會產(chǎn)生新的人類工作需求，足以避免出現(xiàn)大量永久失業(yè)的人群。

比如，過去會有專門的法律工作者從事法律文件的檢索工作。但自從引進(jìn)能夠分析檢索海量法律文件的軟件之后，時間成本大幅下降而需求量大增，因此法律工作者的就業(yè)情況不降反升（2000至2013年，該職位的就業(yè)人數(shù)每年增加1.1%）。

再比如，ATM機(jī)的出現(xiàn)曾造成銀行職員的大量下崗——1988至2004年，美國每家銀行的分支機(jī)構(gòu)的職員數(shù)量平均從20人降至13人。但運營每家分支機(jī)構(gòu)的成本降低，這反而讓銀行有足夠的資金去開設(shè)更多的分支機(jī)構(gòu)以滿足顧客需求。因此，美國城市里的銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量在1988至2004年期間上升了43%，銀行職員的總體數(shù)量也隨之增加。

過去的歷史表明，技術(shù)創(chuàng)新提高了工人的生產(chǎn)力，創(chuàng)造了新的產(chǎn)品和市場，進(jìn)一步在經(jīng)濟(jì)中創(chuàng)造了新的就業(yè)機(jī)會。那么，對于人工智能而言，歷史的規(guī)律可能還會重演。從長遠(yuǎn)發(fā)展來看，人工智能正通過降低成本，帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)張和結(jié)構(gòu)升級來創(chuàng)造更多就業(yè)。

德勤公司就曾通過分析英國1871年以來技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步是“創(chuàng)造就業(yè)的機(jī)器”。因為技術(shù)進(jìn)步通過降低生產(chǎn)成本和價格，增加了消費者對商品的需求，從而社會總需求擴(kuò)張，帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)張和結(jié)構(gòu)升級，創(chuàng)造更多就業(yè)崗位。

從人工智能開辟的新就業(yè)空間來看，人工智能改變經(jīng)濟(jì)的第一個模式就是通過新的技術(shù)創(chuàng)造新的產(chǎn)品，實現(xiàn)新的功能，帶動市場新的消費需求，從而直接創(chuàng)造一批新興產(chǎn)業(yè)，并帶動智能產(chǎn)業(yè)的線性增長。

中國電子學(xué)會研究認(rèn)為，每生產(chǎn)一臺機(jī)器人至少可以帶動4類勞動崗位，比如機(jī)器人的研發(fā)、生產(chǎn)、配套服務(wù)以及品質(zhì)管理、銷售等崗位。

當(dāng)前，人工智能發(fā)展以大數(shù)據(jù)驅(qū)動為主流模式，在傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級過程中，伴隨著大量智能化項目的落地應(yīng)用，不僅需要大量數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師等崗位，而且由于數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)仍需要大量人工操作，因此對數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)定、數(shù)據(jù)整合等普通數(shù)據(jù)處理人員的需求也將大幅度增加。

并且，人工智能還將帶動智能化產(chǎn)業(yè)鏈就業(yè)崗位線性增長。人工智能所引領(lǐng)的智能化大發(fā)展，也必將帶動各相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，打開上下游就業(yè)市場。

此外，隨著物質(zhì)產(chǎn)品的豐富和人民生活質(zhì)量的提升，人們對高質(zhì)量服務(wù)和精神消費產(chǎn)品的需求將不斷擴(kuò)大，對高端個性化服務(wù)的需求逐漸上升，將會創(chuàng)造大量新的服務(wù)業(yè)就業(yè)。麥肯錫認(rèn)為，到2030年，高水平教育和醫(yī)療的發(fā)展會在全球創(chuàng)造5000萬-8000萬的新增工作需求。

從崗位技能看，簡單的重復(fù)性勞動將更多地被替代，高質(zhì)量技能型崗位被大量創(chuàng)造。這同時也意味著，盡管人工智能正在帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)張和結(jié)構(gòu)升級來創(chuàng)造更多就業(yè)，但短期內(nèi)，在中低技能勞動力就業(yè)市場背景下，人工智能帶來的就業(yè)沖擊依然形勢嚴(yán)峻。

回應(yīng)“機(jī)器換人”時代挑戰(zhàn)

人工智能的發(fā)展帶來的不僅是一個或某幾個行業(yè)的變化，而是整個經(jīng)濟(jì)社會生產(chǎn)方式、消費模式等的深刻變革，并進(jìn)一步對就業(yè)產(chǎn)生巨大影響。

當(dāng)然，基于人工智能技術(shù)發(fā)展的多層次性和階段性，人工智能對就業(yè)的替代也將是一個逐步推進(jìn)的過程，而解決與協(xié)調(diào)人工智能對就業(yè)的短期與長期沖擊，則是當(dāng)前和未來應(yīng)對“機(jī)器換人”的關(guān)鍵。

首先，應(yīng)積極應(yīng)對人工智能新技術(shù)應(yīng)用對就業(yè)帶來的中短期或局部挑戰(zhàn)，需要制定針對性措施，緩沖人工智能對就業(yè)的負(fù)面影響。比如，把握人工智能帶來的新一輪產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇，壯大人工智能新興產(chǎn)業(yè)，借助人工智能技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，充分發(fā)揮人工智能對就業(yè)的積極帶動作用。

如何應(yīng)對人工智能的社會問題，需要的是市場的創(chuàng)造性。只有合適的激勵機(jī)制，合適的人才，才能對沖人工智能帶來就業(yè)市場的巨大沖擊。中國改革開放以來，第一重要的，就是使得千千萬萬的企業(yè)家涌現(xiàn)了出來。在千千萬萬的企業(yè)家推動了經(jīng)濟(jì)增長的基礎(chǔ)上，才推動了政府修路、建橋，然后進(jìn)一步幫助了企業(yè)的發(fā)展。

其次，要高度重視新技術(shù)可能對傳統(tǒng)崗位帶來的替代風(fēng)險，重點關(guān)注中端崗位從業(yè)人員的轉(zhuǎn)崗再就業(yè)問題。實際上，人工智能究竟消滅多少、創(chuàng)造多少、造出什么新工作，不是完全由技術(shù)決定的，制度也有決定性的作用。在技術(shù)快速變化的環(huán)境中，究竟有多大能力、能否靈活地幫助個人和企業(yè)創(chuàng)造性地開創(chuàng)出新的工作機(jī)會，這都是由制度決定的。

比如，失去工作的人，他的能力能否轉(zhuǎn)換？如何幫助他們轉(zhuǎn)換能力？這些也是制度需要考慮的問題。政府要足夠支持建立非政府組織，為丟掉工作的人提供訓(xùn)練，幫助他們適應(yīng)工作要求的變化。

最后，工作崗位是一回事，它們創(chuàng)造的收入又是另一回事。從人工智能對勞動力市場的長期沖擊來看，需要密切關(guān)注人工智能對不同群體收入差距的影響，重點解決好中等收入群體就業(yè)與收入下降問題。

進(jìn)入21世紀(jì)以來，一些發(fā)達(dá)國家勞動力市場呈現(xiàn)出新的極化現(xiàn)象：標(biāo)準(zhǔn)化、程序化程度較低的高收入和低收入職業(yè)，其就業(yè)占比都在持續(xù)增加；而標(biāo)準(zhǔn)化、程序化程度較高的中等收入職業(yè)，其就業(yè)占比反而趨于下降。這是一種與以往技術(shù)進(jìn)步顯著不同的就業(yè)收入效應(yīng)，使中等收入群體面臨著比低收入群體更尷尬的就業(yè)處境。

對于這種情況，如果收入分配政策的重點仍停留在過去對高收入和低收入兩個群體的關(guān)注上，不能及時對中等收入群體給予有效重視，會極易形成人工智能條件下新的低收入群體及分配不均，即中等收入群體因技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出收入停滯甚至下降的特征。

當(dāng)前，人工智能的廣泛應(yīng)用對就業(yè)市場帶來的影響引發(fā)了社會高度關(guān)注和擔(dān)憂。在應(yīng)對人工智能的途徑上，不僅需要重新面對勞資關(guān)系進(jìn)行治理，更應(yīng)該從過去“強(qiáng)者愈強(qiáng)”的工業(yè)化技術(shù)邏輯中走出來，以更開闊的視野、更多維的方法、更有效的策略提前做好充分準(zhǔn)備來回應(yīng)挑戰(zhàn)。