人工智能发展的就业影响研究
邓 洲，黄娅娜
(中国社会科学院 工业经济研究所，北京 100836)
摘 要： 区别于一般的技术进步，人工智能具有使能技术和通用技术特征，对就业会产生更加深远的影响，具体表现为替代淘汰部分传统岗位，填补人类劳动者难以胜任或不愿意从事的岗位，催生新产业从而创造新的就业岗位，最重要的影响是改变劳动力就业结构。人工智能的加速发展和应用，并且在行业间和地域间迅速扩散，会造成结构性失业并拉大收入差距，但同时也会创造高收入就业岗位和缓解劳动力成本上涨压力。就中国而言，利用人工智能促进就业增长和优化就业结构，应重点加强人机协作相关技术研发和制度创新，加强伦理道德研究并保护劳动者权益，以及进行教育改革以适应人工智能时代的要求。
关键词： 人工智能；技术进步；就业；就业结构
一、技术进步对就业影响的理论综述
对技术进步就业影响的经济学研究由来已久。在第二次工业革命初期，Keynes(1930)就成功预见了广泛使用的科技可能导致的对人力的替代，将其称为“技术性的失业(technological unemployment)”[1]。Leontief(1955)对技术进步的就业影响持悲观态度，他认为就像19世纪机器动力替代牲畜，导致马力过剩一样，机器的应用也会导致劳动力过剩[2]。然而，工业化的历史表明，技术革命确实导致小范围的短期失业，但并没有造成大范围的长期失业，长期看，技术进步的主要影响是对劳动力市场进行了结构性的重塑调整。技术进步对就业市场会产生两种相反的效应：一是破坏效应(distruction effect)，技术替代劳动力，从而导致失业；二是资本化效应(capitalism effect)，技术促使生产力水平提高，从而促进行业扩张，对劳动力需求提高(Frey and Osborne，2017)[3]。“资本化效应”又被称为“补偿效应”，工人最初因新技术造成的失业可以从多个方面获得补偿。一方面，新技术和新设备的使用、生产规模扩张、研发新产品等均能创造新的就业机会。例如，第二次工业革命期间，资本—技术互补型的现代化工厂模式开始流行，电力的应用大幅度提高了装配线的自动化水平，增加了操纵机器的技术工人的需求(Goldin and Katz，1998)[4]，打字机、计算器等小型办公设备的普及又增加了对高教育水平的管理人员的需求(Mokyr，1990)[5]，同时增加的蓝领和白领的需求大幅度提高了第二次革命期间的就业水平。另一方面，技术进步促使生产率提高，以一种更惠及大众的方式对社会产生贡献，资本家获取大量收益，消费者获得了更质优价廉的产品，而劳动者的实际工资增长，成了获益最大的群体(Lindert和Williamson, 1983; Feinstein, 1998；Allen, 2009)[6][7][8]。因此，从历史经验来看，历次科技革命的正向“资本化效应”或“补偿效应”均超过了负向“破坏效应”。
近年来，随着科技创新速度的加快，部分学者预测未来的人工智能技术将占据很大比例的工作岗位。最具代表性的研究来自Frey和Osborne(2017)[9]，他们通过对当前的自动化技术的解析，发现在未来20年里美国约有47%的工作可能会被机器所替代。受人工智能等新信息技术的冲击，采用同样的方法，Pajarinen et al.(2015)发现33%的挪威人和35%的芬兰人的就业处于高替代风险中[10]；Batorski et al.(2015)的研究表明，波兰的高替代风险就业比例高达46%[11]；世界银行估计在OECD国家中有57%的工作可能在未来20年内被机器所替代。除了发达的工业化国家，学者们认为，发展中国家可能既受到本国人工智能对劳动力的替代的影响，又受到发达国家制造业外包回缩的影响，未来就业恶化的风险将远高于发达国家。Frey和Osborne(2015)认为，未来中国77%的就业岗位、印度69%的就业岗位、埃塞俄比亚85%的就业岗位、乌兹别克斯坦55%的就业岗位面临被智能机器替代的风险[9]。但是，也有不少学者驳斥了以上研究，因为这些实证研究仅仅基于已有的工作岗位的技术实现的可能性，最具代表性的研究来自Acemoglu和Restrepo(2018)[12]，他们提出，技术进步对于就业的影响不仅应从技术实现的可能性的角度来看，还需要寻求其对就业和工资影响的均衡结果。首先，企业是否会采用以及会采用哪些技术依赖于机器替代人力的成本收益权衡；其次，新技术对于劳动力市场的影响不单有对相应经济部门的直接冲击，还需要考虑新创造的就业需求，以及劳动力向其他部门的转移。例如，新工业革命虽然造成制造业就业比例的大幅下降，但同时也造成服务业就业占比的大幅度提高(Autor和Dorn，2013)[13]。Acemoglu和Restrepo(2018)还发现，1980—2007年美国总的就业增长约为17.5%，其中约一半(8.84%)的就业增长来自于新增加的工作岗位，而这些全新岗位支撑了过去三十年美国的经济发展。
一天，佛陀问他的弟子：未受过佛法教化的人，每天吃饭、劳作、睡觉，经历生老病死以及种种烦恼；受过佛法教化的人，一样每天吃饭、劳作、睡觉，一样经历生老病死和种种烦恼。那么，受过佛法教化的人和未受过佛法教化的人，又有什么区别呢？他的弟子一时不知如何回答。
总的来说，人工智能技术进步和应用虽然可能短期内替代部分人类岗位，但是也会产生互补性的劳动力需求，这些新的依赖人力的复杂工作任务相比于现有技术总存在相对优势。我们需要对技术进步的“破坏效应”保持警惕，但也要相信这是一个教育水平和科技进步水平的竞赛(Goldin and Katz，2009)[14]，只要教育的发展程度超越技术进步的速度，人力资本相对优势一直存在，就业比例在长期来说就能保持在一定水平。
二、人工智能就业影响区别于传统和一般技术进步的特殊性
人工智能作为新工业革命重要的使能技术和通用技术，对就业的间接影响大于直接影响，长期影响大于短期影响。每一次工业革命都会出现一批能够推动创新链升级和产业链上下游产品开发，促成重大科技进步的使能技术，以及在多个产业部门得到广泛应用的通用技术。不同于一般的技术进步主要在短期内和小范围对就业产生影响，使能技术和通用技术对就业的影响表现出长期性和普遍性。例如，在第一次工业革命期间，蒸汽机在欧洲替代传统水力、风力、畜力成为最主要的工业生产能源用了近一百年，在一个世纪里，蒸汽机逐步从最初的纺织、交通行业扩散到更多的工农业和商业部门，对就业的影响在长期表现得更为显著。同时，蒸汽机对就业的直接影响表现为替代重体力劳动者、用于生产和交通运输牲畜的饲养员，而间接影响是使得英国等国家毛纺业大发展，城市开始兴起，大量农田被用作牧场，促进了就业由第一产业向第二产业的大规模转移，显然后者的影响更大。第二次工业革命期间，内燃机、电动机的应用对就业的影响也有类似表现，只不过时间周期大幅度缩短。信息技术是新工业革命重要的主导技术，人工智能则是信息技术的重要分支，随着人工智能技术的成熟，目前已经表现出使能技术和通用技术的特点，应当更加关注人工智能对就业的长期影响和间接影响。例如，很多研究论文、媒体分析、智库报告给出了最容易被人工智能淘汰的行业和岗位(Frey and Osborne，2017；MGI，2018)[3][15]，事实上人工智能对这些行业和岗位的影响将是长期的，随着应用场景的不断开发，未来还将有更多的行业和岗位受人工智能的冲击。同时，除了直接淘汰某些岗位或者创造新的岗位，人工智能的发展还将促进无人驾驶、机器翻译、图像识别分析等行业的发展，影响和改变这些行业的就业需求总量和结构，并且进一步推动劳动就业从第二产业向第三产业转移，以及改变全球产业分工格局和就业格局。
第一，人工智能技术进步替代就业的速度快于劳动力供给结构变革的速度，从而可能引起劳动力供需结构性失衡。技术进步会首先替代人类体力、脑力难以达到，或者不适合人类工作的岗位，被替代岗位的劳动力通过再就业在新出现的岗位上找到工作，新的就业岗位往往需要更高的人力资源水平，这也是技术进步能够提高劳动者收入和福利水平的重要原因。在过去，技术进步速度较慢，劳动力市场整体人力资源水平的提升能够与之相匹配，虽然也会出现失业，但总体上看劳动力市场供需平衡，具体到单个劳动者也有充沛的时间参加培训，达到适应新工作岗位更高人力资源水平的要求。但是，人工智能不仅技术进步速度快，而且新创造的岗位和其消灭的岗位间人力资源水平差距巨大，被替代工作的劳动者难以在有限时间里将自身人力资源水平提高到能够满足新工作岗位要求的水平，这将造成劳动力市场供需结构性失衡：传统产业中的工作岗位被人工智能加速替代，而新兴产业的发展又面临人才短缺。
上述人工智能对就业岗位的三种影响中，只有“替代”的影响是减少就业岗位的，虽然目前没有对人工智能就业的权威统计，但一些专业研究报告和调研分析对人工智能促进经济发展和就业持乐观的态度。例如，高德纳的报告认为，在2019年之前，人工智能造成的失业将多于其创造的工作机会；但从2020年开始，人工智能创造的就业数量将会超过造成失业数量。既然从总量上看，人工智能不会造成就业岗位的减少，那么从应用研究和政策研究的角度，就应当更加关注人工智能对就业结构的影响。人工智能的发展并不会惠及每一个劳动者，也不会促进所有产业的发展和提高每一个国家或地区的竞争力，人工智能填补创造的岗位和直接创造的岗位，与淘汰的岗位在专业、技能水平上并不等同。例如，普华永道的一项调研发现，人工智能将不成比例地对英国制造业和运输业等特定领域产生负面影响，但将在医疗和教育领域创造新的就业机会。在第一次工业革命和第二次工业革命期间，制度和管理进步与技术进步是同步的，甚至领先于技术进步，因此，失去工作岗位的劳动者一般能够具备在新岗位工作的技能和知识水平。但是，人工智能技术变革不仅快而且普遍，相较而言，制度和管理的进步又相对滞后，教育更是跟不上技术的变化，从而使得某些低知识水平和技能水平的劳动者面临失业的风险，这在教育水平相对较低、低技能劳动者比重较大的发展中国家更为突出。
FENG Shu-gai, LIU Yi-xuan, ZHANG Hui-qin, YAN Hong-li, ZHU Min, DU Hui, ZHANG Wen-jing, YIN Hui-rong, SONG Di,LIU Min, LIN Sha-sha, HU Ting-ting, WANG Ling, HONG Yi, SHI Min-feng
人工智能以虚拟的信息和数据为载体，流动性强。劳动力是流动最困难的投入要素，即便是在经济一体化程度很高的地区，劳动力的流动也从来不是畅通无阻的，如果最终产品的可贸易程度较低，那么该产业就需要在一个经济体内部完成大部分的生产和消费，正因如此，服务业需求相对于制造业更依赖于国内供给得到满足。人工智能作为一种全新的、特殊的“劳动力”投入要素以虚拟信息数据为载体，理论上其流动性无穷大。如果人工智能在经济投入要素中所占的比例不断提高，全球产业分工和劳动分工将被重新定义，劳动力将在虚拟世界中打破国界的限制，实现自由流动。
(4) 受基础理论和技术手段的限制，目前准确预测滑坡位移仍无法做到，但在实际滑坡灾害预测中，除滑坡位移值本身外，滑坡位移的增量特征和规律对于滑坡灾害的预测预报同样具有重要意义。
三、人工智能就业影响的四种主要表现
技术进步虽然可以提高经济效率，但可能造成的“失业”担忧从第一次工业革命开始就一直存在。事实上，工业化历史中出现大量失业的时间并不多，且大多是因为经济周期造成的，技术进步从未造成经济萧条和大范围、长期失业，被替代工作岗位的劳动者总能在新的行业和岗位上找到工作。与历史上的技术进步一样，人工智能的出现的确会对人类就业产生显著且深远的影响，但影响并不是替代就业这样简单，人工智能在消灭一些工作岗位的同时也会增加更多的就业机会，更重要的是，可以改变劳动力就业的地区结构和行业结构(如下页表所示)。
已经有很多研究机构和媒体对人工智在哪些产业、哪些环节替代就业岗位有深入的研究，涉及经济学、管理学和自然科学多个领域的专家参与其中(Frey和Osborne，2017；Acemoglu和Restrepo，2018；MGI，2018)[3][12][15]。相对于其他技术进步，人工智能在三个领域替代和淘汰就业岗位更为显著，在“弱人工智能”和“强人工智能”不同发展阶段替代的岗位也有所区别：一是简单重复的脑力劳动就业岗位。“弱人工智能”和普通的信息技术已经能够应付模式化的重复性脑力工作，例如，日常办公管理和大多数自动化设备的运转，人们已经熟悉和习惯此类工作由机器完成，一方面机器成本更低、效率更高且很少出错，另一方面也很少有劳动者愿意从事此类工作。二是中等复杂且重复的脑力劳动就业岗位。机器学习的应用和传感器使用使得人工智能能够在一定范围内处理一些复杂问题，这类应用例如智能化工厂管理、语音识别、图像识别、自动翻译、无人驾驶等等。此类工作较第一类要复杂得多，但也有重复性的特征，人工智能在这些领域的应用虽然还处于探索阶段但发展很快，根据一些预测分析，5～10年在技术和应用模式上都会有显著突破，部分替代这些领域的就业岗位。三是体力与脑力相结合的就业岗位。人工智能嵌入机器设备中，机器将同时具有优于人类劳动者的体力和脑力，完成复杂的体力与脑力结合的工作。智能工业机器人是这方面应用的代表，“无人工厂”“黑灯工厂”是制造业发展的方向，人工智能的进一步应用将使得制造业用工数量大幅减少。当然，人工智能替代哪些岗位，还与不同行业劳动者的熟练程度、知识技能有关，也受不同工会组织谈判能力和移民政策的影响。以美国为例，汽车制造产业工人的周薪达到近1500美元，是食品加工产业工人薪酬的3倍多，前者由于劳动力成本压力大，因此采用人工智能新技术替代就业岗位的意愿更加强烈，也能够承受更高的技术改造成本。
表人工智能对就业岗位的影响
第三，人工智能发展将扩大收入差距，发展中国家保持高就业面临更大挑战。技术进步总会加重收入的两极分化，使得就业市场呈现“最好的工作和最差的工作并存的U型结构”(Goos和Manning，2007)[19]。随着人工智能应用的发展，人工智能硬件和软件研发人员、设计人员，能够熟练掌握高端智能设备的技术人员就业需求增大，薪酬提高；而被人工智能淘汰行业和岗位的就业者面临失业压力，薪酬降低。从国际分工的角度，对中国等发展中国家而言，人工智能发展新创造的高端研发、制造和服务业所能带来的就业促进是有限的，这些行业本身就是劳动集约型的，难以消化劳动密集型行业退出的大量劳动者，而且发达国家在这些行业更具比较优势。
除了在传统产业填补人类无法胜任和不愿意从事的脑力工作，人工智能自身发展也会创造大量就业岗位。近年来，人工智能应用领域不断增多，几乎所有的人工智能企业都在吸收新的投资，增大员工雇佣人数，全球人工智能产业产值年增长率超过50%，是金融危机之后就业岗位增长最快的新兴产业之一。在人工智能底层硬件和算法、通用人工智能机平台、应用产品等领域，人工智能产业正在产生巨大的就业需求。例如，在应用层面，每10台大型智能机器人就需要一名人工智能工程师，而小型机器人需要的工程师数量则更多，目前，全球有近150万智能机器人在使用中，相当于约15万支左右的工程师队伍。
人工智能对脑力劳动的替代大于对体力劳动的替代，对复杂脑力劳动的替代大于重复性脑力劳动的替代。在信息技术出现之前，技术进步主要替代的是体力劳动，最初主要替代高强度体力劳动，后来替代重复性的体力劳动，在先进的自动化的制造工厂里，机器几乎可以替代所有的重复性劳动岗位。从信息革命开始，技术进步在脑力劳动为主的岗位上发挥越来越重要的作用，表现出比人类更高的工作效率和准确性。最初的计算机应用于大量计算工作，虽然计算对人来说并非高智力的活动，经过中等教育的劳动者都能胜任，但计算机赢在了速度和准确上。从20世纪80年代开始，计算机在重复性脑力劳动上大规模替代人类劳动者，带领人类工业化进入信息时代，经济效率得到几何倍增长。人工智能相对于传统信息技术，能够识别环境变化并作出相应判断，“深度学习”更能够实现对未知世界的探索，这使得计算机和机器能够胜任一些需要复杂脑力劳动的工作岗位，这已经突破了Autor et al.(2003)等学者认为的计算机自动化只能实现对体力劳动和简单脑力劳动的替代[16]。特别是在一些工作强度大、工作环境艰苦，且兼具重复性和复杂性的领域，人工智能比人类劳动者具备更高的效率、敏锐度和准确性。随着人工智能技术由“弱人工智能”向“强人工智能”升级[17]，可以胜任的复杂脑力劳动将更多，人工智能替代复杂脑力劳动岗位的趋势将更加明显。
(2) 节点应具有足够的强度，能承担相应的弯矩、剪力、轴力。刚性节点要保证在弹性阶段梁柱连接处的抗剪抗弯能力必须大于框架梁的抗剪抗弯能力，即“强节点弱构件”。
四、人工智能大发展背景下就业面临的挑战与机遇
技术进步总会对就业造成影响，人工智能的发展除了产生这些共性影响外，还会对就业形成几个方面的特殊挑战，同时也会带来就业发展和提升的新机遇。其中，挑战主要有技术进步速度更快，在产业间和区域间扩散更快，以及对全球劳动力分工的冲击。
人工智能将改变人与机器在工作中的关系。在人工智能出现之前，技术和机器在生产活动中充当辅助性的角色，人类劳动者主导产品制造和服务提供的过程。人工智能的应用使得计算机和机器不再限于提供辅助性的劳动，当人工智能贯穿研发、制造、服务整个价值链，人工智能对经济活动和具体生产将具有主导意义。从某种意义上说，人工智能成为劳动力的竞争对手，但从另一方面看，人与机器的伙伴关系将得到加强，人机协作将成为最重要的生产模式。
栽培田每公顷施45000千克腐熟的有机肥，深翻、耙平，起垄。垄距0.65米，穴距0.6～0.7米人工刨埯，人工点播，每埯2～3粒种子，上覆土3～4厘米。
第二，人工智能技术在行业和地域间的扩散速度快于劳动力行业和区域调整的速度。在第一次工业革命和第二次工业革命期间，新兴技术最早出现在一个较小的地域范围和特定行业内，然后逐步向其他地区和行业扩散。新技术漫长的扩散过程带来的一个好处是，技术进步造成的在一定产业内、一定区域内的失业人口能够转移到其他行业和地区，因此不会造成严重的失业问题，同时，劳动力在转移过程中，人力资源结构得到优化，更加合理的产业国际分工也建立起来。到20世纪80年代，国际产业分工基本建立在全球技术分工和劳动力分工基础上，发达国家技术领先，劳动力素质高，发展技术密集和劳动集约型产业有比较优势；而发展中国家发展劳动密集型产业有优势。虽然国家间贸易关系更加紧密，劳动力流动更加频繁，但在新工业革命之前，技术进步对就业的影响主要还是在一个国家或区域内产生的。根据Kurzweil等人的分析，人工智能技术发展已经迎来奇点[18]，随后将迅速在各个行业领域得到广泛应用，如果如Kurzweil预测那样，人工智能在行业间的扩散速度远远快于第一次工业革命和第二次工业革命时期的蒸汽机、内燃机，甚至快于计算机和互联网。并且，作为以虚拟信息为载体的技术，人工智能可以无成本地跨越国界提供相应服务，这使得传统的建立在要素成本结构基础上的比较优势分工格局受到巨大冲击。劳动力在行业和区域间的转移是技术进步背景下保持较高就业率的重要途径，但人工智能在行业间、地区间扩散的速度远远快于劳动力行业结构、区域分布结构的变化，前者已经迈过拐点，而后者还面临人力资源结构调整的高昂成本和难以逾越的制度障碍。
虽然人工智能经常被宣传为就业的威胁，但人工智能填补了很多供给缺位的劳动岗位，使得整个经济链条完整，满足市场需求，从而使得劳动者愿意且能够胜任的岗位得以存在。人工智能主要在三个领域填补就业岗位的空缺：一是脑力劳动强度大，由人类承担此类工作效率低的，例如，监控图像的扫描和识别；二是超出人类感官和反应极限，人类完成此类工作无法保障质量的，例如，精密仪器的检验检测、辅助驾驶系统中的紧急制动等；三是工作环境不容人类劳动者进入的，例如，进行深空探索的航天器大量使用人工智能技术。智能机器是人工智能在工业生产上的重要应用，根据世界机器人协会(IFR)的研究报告，由于采用了更加智能的机器设备，2000—2012年十余年间，非但没有减少工作岗位，反而使得全球汽车产业增加了100万～150万个岗位，这相当于当前全球汽车产业就业人口的10%～15%，在金融危机影响最严重的2008—2011年期间，人工智能和工业机器人创造了12万～24万的就业岗位。除了汽车产业，电子、医药、装备等行业中也有相当比重的就业是建立在使用更加智能机器设备基础上的。人工智能填补人类工作岗位还与劳动力的供给变化有关[18]。劳动力并非是无限供给的，人口的年龄结构也在发生变化。根据联合国的预测，与2000年比较，到2020年，欧洲国家和韩国的人口基本保持不变，日本出现负增长，中国的增幅约为2%，美国的增幅约为8%，南美国家的增幅约为15%，总体上看，全球人口增长速度放缓的同时老龄化程度也在迅速提高，劳动力短缺即将成为全球经济社会发展共同面临的难题。同时，学校教育水平提高和职业教育的增强改变了发展中国家劳动力的技能结构，劳动者愿意选择技能要求更高和工资水平更高的就业岗位。随着劳动力供给数量的下降，以及非熟练和非技能劳动者比重的降低，人工智能在未来将在更多的岗位填补空缺。电子信息研究咨询公司高德纳(Gartner)预测，到2022年，大部分非日常任务的工作者中有1/5将依赖人工智能完成工作，与其说人工智能抢走了1/5的岗位，不如说人工智能填补了1/5的岗位空缺。
近年来，伊犁州食品药品监督管理局坚持“四个最严”，落实“四有两责”，深入推进监管体制改革，不断完善监管制度机制，有效加强监管能力建设，各项工作取得了新成效。2015年荣获自治区成立60周年庆祝活动食品药品安全保障工作先进集体。
在出现巨大挑战的同时，人工智能发展也会创造新的就业增长和人力资源结构提升机遇，创造新的就业岗位的同时缓解劳动力成本上涨压力。
人工智能和相关新兴产业创造新的就业岗位。在应用层、技术层和基础层，人工智能终将发展成为巨大的产业体系。例如，我国2017年颁布的《新一代人工智能发展规划》制定的目标是：到2030年我国人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元，这超过当前汽车产业的规模，埃森哲预测届时人工智能将拉动中国经济增速提高约1.5个百分点。人工智能产业体系中有一些是传统电子和信息产业的转型升级，例如，人工智能芯片、智能传感器等，原有的就业岗位将升级为新的岗位；还有一些则是全新的产业，例如，自动驾驶、语义分析等，这将创造全新的就业岗位。德勤的研究报告反映人工智能在英国取代80万低技能工作岗位的同时，创造的机器人设计师、人工智能训练师、智能设备维修工程师、道德监督、人机合作调度员等新的岗位超过350万个，并且后者的薪酬水平是前者的2～3倍。中国电子学会的研究也发现，每生产一个机器人至少可以带动四类劳动岗位，比如涉及机器人的研发、生产、配套服务、品质管理、销售等。必须指出的是，人工智能创造的新兴产业中，并不都是高技术密集和低劳动就业需求的，新兴低技能要求的劳动密集性行业也会出现，低技能的劳动者同样能够在人工智能产业体系中找到就业机会，而这一点通常被很多学者、政府和企业忽略。例如，为了提供机器学习所需的海量数据，处理人工智能尚不能准确识别的语音、图像信息，以及实现虚拟网络世界与现实世界的数字链接，“数据标注”行业应运而生。经过简单培训的“标注师”每天可以处理上千甚至几千份图片或语音信息，这一技能水平要求低的就业需求量非常大，“ImageNET”图像识别人工智能在训练期间，有来自167个国家的近5万名工作者花费了2年时间标注了1500万张图片。虽然目前还没有对“数据标准”行业及其就业的权威统计，但在河南、山东、河北的一些小城镇里已经形成产业聚集，数以万计的标注师为北京、上海、广州、深圳等互联网发达地区的人工智能企业和人工智能项目提供外包服务。
人工智能发展缓解劳动力成本上涨压力。发达国家由于人口增长缓慢、薪酬水平高，在中低收入岗位上一直面临劳动力短缺的困扰。近年来，即便是在全球经济走低的情况下，发达国家“就业不充分”与“劳动力短缺”并存，后者造成的负面影响甚至更大。例如，美国失业率从2010年开始持续下滑，劳动参与度大幅下降5%，这说明失业率的改善是因为大量失业人口退出劳动市场造成的，这与美国历史上数次经济复苏伴随劳动参与率和就业率“双升”的情况不同。日本是全球老龄化程度最严重的人口大国，由于贯彻更加严格的移民政策和执行非常严苛的外籍劳工雇佣制度，日本面临的劳动力短缺更加严重。人工智能能够帮助发达国家更大程度替代就业岗位，特别是对于不可贸易的服务产品，人工智能能够有效替代低技术含量的脑力劳动岗位，这在美欧日等国家的呼叫业务中已经得到很好的应用，对全球呼叫服务外包供需也产生了影响。我国近年来劳动要素供给也日益紧缺，“民工荒”已经有数十年之久，招工不足的问题从沿海发达地区蔓延到内陆地区。特别是工作强度大、劳动时间长、工资收入低的劳动密集型制造业出现了员工收入难以提高和企业用工成本过高的两难局面。在这些行业使用人工智能不仅能够缓解招工难、用工贵的发展困境，还能够提升我国产业发展层次，提高产业竞争力。
五、适应人工智能发展要求的政策建议
人工智能技术发展和应用普及势不可挡，也必然会推动人类工业文明发展到更高水平，从我国当前经济、产业发展和就业情况出发，要发挥人工智能的作用，改善就业结构，提高产业竞争力，以应对新工业革命和人工智能时代的挑战。
正确、全面认识人工智能对就业的影响。人工智能替代、填补和创造就业岗位，虽然无需担忧人工智能消灭就业岗位造成失业，但也要高度重视由人工智能造成的结构性失业和岗位需求结构的变化。为此，要尽快研究我国人工智能就业影响清单，厘清人工智能在不同发展阶段对哪些行业的就业岗位是促进的，哪些是减少的，制造业和非面对面的服务业岗位可能是我国最早受人工智能冲击且冲击最大的行业部门，就业政策要重点关注这些行业，提前对劳动者的转岗、再培训做出安排。
重点开展人机协作的技术研发和制度创新。在人工智能的帮助下，未来的机器将更加智能，人机交互将变得简单和容易，人机协作将成为一种重要的生产关系和基本的生产模式。为满足人机协作的需要，一方面，要加强人机交互和人机协作的相关技术研发，重点突破自然语言识别、VR/AR/MR等可视化技术，加快这些新技术的示范应用；另一方面，加强人机协作的制度建设，例如，人机协同标准的统一、人机协同平台建设等等。
加强伦理道德研究，切实保护劳动者权益。人工智能会对人类社会和经济运行的传统规则、法规制度产生冲击，人工智能的使用要符合人类基本价值观，受人工智能直接冲击失去工作的劳动者需要得到相应的补偿。一方面，要研究制定相关法规，规定人工智能使用的范围和权限。无论是否把人工智能当作“人”来对待，都需要对其设计一套使用规则，并赋予“善良”本性，这不仅仅是技术问题，更是伦理问题。美国、日本、英国、韩国已经开始了相关法律的研究工作，规范人工智能的使用，甚至在人工智能的研究和开发过程中，就要求通过道德讨论。相比较，我国开展相关研究较少，经济学、社会学、哲学、心理学等方面的学者参与度还需要进一步提高。另一方面，探索建立人工智能补偿就业相关制度，人工智能技术应用必然会造成一部分劳动者失业，为有效缓解因失业带来的社会压力，政府要完善社会保险体系，对失业人群采取积极就业援助，企业也要建立再就业培训制度。探索对采用人工智能减少就业岗位的企业征收“人工智能税”，或直接补贴下岗劳动者的再就业培训等，降低人工智能应用对特定行业和岗位失业的影响。
baby普通词义为“婴儿”，在科技英语中表示“微小的物体”。 如:baby car微型汽车；baby carrier轻型航空母舰；baby tower小型蒸馏塔。
推进教育改革，适应人工智能时代就业新需求。虽然自20世纪80年代就开始了信息化，但我国目前的教育制度和人才培养模式并不适应信息技术快速更迭的需要，更难以应对人工智能的挑战。从适应人工智能发展的角度，教育改革既要为人工智能技术的发展和产业化提供足够的人才支持，又要使得各个专业的学生能够满足人工智能普遍应用时代对人力资源的新需求。需要从三个方面对现行教育体制实施改革：一是在教育的内容上增加人工智能相关课程，增设人工智能相关专业，这不仅仅针对高等教育，在初等教育、中等教育和职业教育上都要有所调整和变革，在培养人工智能专业人才的同时，使得各种专业学生适应人工智能社会，适应与机器人或计算机合作工作。二是教育的目标由知识的传授为主转变为注重能力的培养。人工智能会逐步替代很多传统岗位，在智力上超越人类也是迟早的事情，知识的学习固然重要，但仅仅掌握知识不能适应未来人工智能社会的挑战。相比较，创造能力、创新能力、创意能力是人工智能目前还难以具备的，这些能力的培养应该成为教育改革的重要目标。三是教育的重点环节由课堂教育延伸到职业培训。人工智能在各个领域的应用需要大量复合型人才，具体到每一种应用场景，课堂教育都难以提供相应的教学和实践，需要专业化、定制化、细分化的职业教育来满足复合型人才培养的需求。
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中图分类号： F249
文献标志码： A
文章编号： 1002-462X( 2019) 07-0099-08
基金项目： 国家社会科学基金青年项目“新兴产业自主技术标准的导入与培育”(13CJY064)；中国社会科学院创新工程“工业技术赶超的战略与路径研究”(GJSCX2018-01)
作者简介： 邓洲，1981年生，中国社会科学院工业经济研究所副研究员、硕士生导师，经济学博士；黄娅娜，1986年生，中国社会科学院工业经济研究所助理研究员，经济学博士。
[责任编辑：房宏琳]
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