人工智能浪潮下的就业透视

□ 张新春

当更多的机器人应用到工厂流水线，当越来越多的文案可以通过“一问一答”来撰写，当一幅幅精美的海报可以通过海量的算法来自动生成，一个令人焦虑的问题便出现了——在这场具有“颠覆性”的技术浪潮中，人工智能（AI）会给人类造成大面积的失业吗？我们该如何在这种不确定性中找到一份确定性？这就是笔者想和大家一起分享的话题。

既破坏也创造

在探讨人工智能对就业的影响之前，我们先来看看人工智能究竟是什么。

或许，很多人至今还对当年中国围棋名将柯洁大战“阿尔法狗”的画面历历在目。从某种意义上来说，“阿尔法狗”就是人工智能的代表。但是，“阿尔法狗”设计的初衷只是为了下棋，它不会再去从事别的任务，因此这种人工智能仅是专用人工智能。如今，ChatGPT、文心一言等大模型则是通用人工智能的代表，因为它们面对的是社会大众的各种需求。各个国家高度重视的也正是通用人工智能的发展。4月28日召开的中共中央政治局会议指出，要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险。我们对此要有一个清晰的认识。

需要说明的另一点是，目前，各个领域广泛应用的大多是弱人工智能，只具备人的部分智能行为。而具有独立意志，能在设计程序范围外自主决策并采取行动的强人工智能，目前仍处于探索研究阶段。

再回到人工智能对人类就业的影响。技术进步对就业的影响一般遵循两条路径：就业替代和就业创造。重复性劳动和常规性劳动里的中级技能岗位容易被大量替代，如流水线上的工人，法律、金融、行政、商务等行业的程序化岗位，以及高技能人才所从事的分析类工作。而对于那些程序化程度不深，涉及情感介入、人际交往、服务性质、艺术性质、需要创造力的岗位相对较为安全。

当然，除了对就业的破坏效应，新技术也有补偿和创造效应。近年来围绕人工智能技术出现的一系列岗位，如数据科学家、机器学习工程师、深度学习工程师、计算机视觉工程师、算法开发人员等，是社会的紧缺人才。AI技术的就业创造效应，有一个值得我们注意的特点就是技能更迭频繁。随着技术的进步，一些新生职业岗位出现得快，淘汰得也快。比如生成式人工智能（AIGC）出现后，带动了大模型热潮，数据标注行业迎来新机会。短期内数据标注师需求增加，但长期来看，随着大模型自动训练不断成熟，和上一轮AI标注员一样，这个职业也会面临消亡。如果大模型的编程能力达到一定水平，不仅不需要作标注了，程序员也会大量减少。

在技术代际更替的间隙，遭技术驱赶的劳动阶层将走向何处？配合智能系统完成资源配置指令的零工岗位或许是最可行的归宿。平台经济充分说明了这一点，新技术在潜移默化的普及中沉淀出一个零工大军阶层。《中国共享经济发展报告（2023）》显示，2022年共享经济带动灵活就业群体超过2亿人，零工经济已然崛起。所以，这两年我们看到，既有本科毕业生入选华为百万年薪的“天才少年”计划，同时还有硕士毕业生加入零工大军，成为“外卖小哥”。这归根结底是数字技术对劳动大军重塑的结果：一极是时代发展紧缺的数字技术人才，另一极是就业漂移中被平台吸纳的零工大军。科技的进步显然已经使“技术事件”升级为“社会事件”。在替代和创造这两条路径相互作用下，人工智能一改传统技术革新减少低技能需求、增加中高技能需求的规律，表现出对高、低两种技能需求增加，对中级技能需求减少的特征，就业结构呈现两极分化。

但从劳动力的代际更替来看，新技术人才的培养才刚刚开始，劳动者的代际更替大约需要20年以上的时间才能完成。这意味着人才短缺将在一段时间内长期存在。《2022年中国人工智能人才培养报告》指出，人工智能行业人才缺口高达500万。这进一步说明新技术的就业创造效应更多是在高技术就业岗位上，且表现出的主流导向是提高生产效率，而不是拓展新领域、创造新就业。让流水线上替换下来的工人去做数据工程师是不现实的。所以，目前来看，现存劳动技能结构显然不能满足新技术的发展需求，新技术的发展也难以为被替代者提供足够宽的再就业空间。

一些不同的发现

除了作为新技术对就业影响的传统二重路径——替代与创造，AI模型本身也有可能成为影响就业的重要原因，比如算法歧视。

这发生在利用算法进行“AI招聘”的环境中。算法模型来源于对海量数据的学习。AI算法本身不具备就业歧视的动机与能力，但在就业歧视的环境中，带有隐形歧视的海量招聘数据就极容易“投喂”出带有就业歧视的算法。更有甚者，招聘方可能会通过数据选择和人为调优，训练出“符合我偏好”的算法模型。

在就业市场加深依赖AI作人力资源决策时，歧视就被规模化地放大。这让使用方规避了伦理道德风险，也导致歧视效应叠加。可见，海量数据投喂出算法模型，既可能是集结人类智慧的算法浓缩，也可能是带有社会劣性的、未经驯化的“野兽”。算法公开透明机制势在必行。

同时，我们还关注到，新技术对不同国家的就业影响因国情而表现出差异性。比如，我们对工业机器人的研究结果表明，现阶段中国工业机器人的使用对企业劳动就业存在显著的正向影响。工业机器人渗透度每增加100台/每百名员工，企业雇用的员工人数就会上升2.05%。而针对发达国家如日本、欧盟、美国的研究显示，工业机器人使用对劳动就业存在负面影响。产生这一差异的原因是我国的劳动力资源优势和智能技术成熟度，决定了工业机器人的替代作用目前是有限的。现阶段，我们的技术选择更加倾向“人机协同”而非“完全替代”，在规模效应下带来了就业岗位的增多。

另外，值得注意的是，工业机器人对劳动技能结构的影响具有产业异质性。

比如，工业机器人渗透度较高的电动汽车生产商——比亚迪，其2021年企业研发人数比2015年增长89.09%。而在工业机器人渗透度处于中、低水平的行业，企业更重视产品生产而非技术研发。这部分企业使用工业机器人的目的更多用于增加生产线，扩大生产规模，由此带来对中低技能劳动者的需求增加，导致出现与高渗透度行业相反的趋势。

带来哪些启示

恩格斯说：“一切社会变迁和政治变革的终极原因……应当到生产方式和交换方式的变更中去寻找……应当在有关的时代的经济学中去寻找。”人工智能依托“数据+算力+算法”对人的脑力和体力进行替代，彻底变革了传统的生产方式以及经济运行方式，成为强势引领社会变迁的“新质”力量。这种变革导向更多强调生产力的纵向优化和提升，而非新领域横向拓展。从整体来看，科技进步无法阻挡，与其强调说人工智能给我们带来了失业危机，不如说科技已经将“未来”拉近，人们需要提早思考对于未来的规划和选择。笔者认为，以下几个方面的思考，或许可以给人们带来一些启示。

首先，在与科技的“混卷”中，应该强调发挥个体的自我优势。在担忧被人工智能替代前，或许我们该先思考，在工作技能和能力方面，是否达到了平均水平？如果已经有一己之长，甚至远超平均水平，那么即使所在领域有人工智能，个体被替代的几率还是很小的。如果无法达到平均水平，那就有可能被替代。所以今天的社会越来越“卷”，“卷”就是所有人都试图超越均值，力争“上三路”。这个驱动力不仅来源于周围的人，更来源于沉默且强大的科技力量。不断超越均值是人类进化的方向。所以，从另一个角度来说，科技倒逼人类进化。科技大浪潮中，不要随波逐流地“卷”，要认识到自己的天赋，建立自己的比较优势，增强自己的不可替代性。

再者，科技“规整”职业劳动，重塑职业的标准化。智能科技在各个领域的贯穿，使各行业的标准逐渐依托科技进行审核和监督，“科技权限”将倒逼行业标准化发展，限制人情考量、权力滥用。比如，体育竞技比赛会同时引入人类裁判和AI裁判，从各个角度进行技能评判。倒逼人类的工作更加趋向标准化、公正化。未来的教育事业在AI的辅助下，混学位、拿文凭的情况将被科技裁限。科技的发展对人的标准化劳动提出了更高的要求。

最后，数字技术覆盖的关键意义所在是促进资源的合理配置。信息资源、教育资源、物质资源的平衡与充分布局是未来的趋势，人的发展机会会随之增多。

综上所述，在失业的危机感中，科技同时也预示着人类可达的境地，那就是在与科技的“混卷”中，走向马克思所说的人的全面自由发展的可能。据说，Open AI团队负责研究ChatGPT的同时，也在研究可控核聚变技术，以解决算力时代巨大的能源耗费问题。同时，他们还在研究如何通过二次分配来弥补因AI替代而失去工作的人的损失。“先进的生产力+合理的分配制度”，似乎预示着未来社会的走向，这也是我们国家要考虑的问题。 

（作者系山东财经大学经济学院副教授、人工智能与高质量发展研究所所长）

责任编辑： 张浩 崔凯铭    

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