人工智能技术发展对就业的影响及对策
人工智能技术发展对就业的影响及对策时间：2023-05-0107:37:50
【摘要】人工智能技术全面影响社会结构、经济结构和人类生活方式，对不同行业、不同群体的劳动就业产生根本性改变。人工智能技术的发展促使新旧产业更迭、新旧岗位交替出现，于我国就业而言，意味着机遇和挑战并存，政府、企业、劳动者三方面都需积极应对，看清人工智能的发展趋势，迎接智能革命的到来。
【关键词】人工智能技术；就业；积极应对
人工智能技术被称为第四次科技革命的核心驱动力。当前，该技术炙手可热，掀起了全球新一轮技术革命变革浪潮，已对经济结构、社会结构和人类生活方式产生了颠覆性的改变和影响，全面渗透到生产、生活的方方面面。对劳动手段的影响演进到自动化和智能化阶段，对不同行业、不同群体的劳动就业产生根本性改变。
一、人工智能技术在各个方面的初步应用
人工智能技术已在工业、信息安全、金融、医疗、教育、社会生活等各个领域有了初步的应用。在工业领域，人工智能技术具有无可比拟的优势，具备高效率、可靠稳定、重复精度好等特点。可以在制造业中的智能装备、智能工厂、智能服务等方面承担劳动强度大、危险系数高的作业，用机器人来取代传统工人难以完成或不能承受的工作，将人工智能与制造业融合已是大势所趋。在信息安全领域，受技术发展所限，信息泄露时有发生，用户对信息安保要求越来越高，信息安全问题越来越被大众所关注。当人工智能和生物识别技术深度融合发展后，信息安全领域得到了全新的发展和提高，为实现信息认证、保障信息安全提供了坚实的理论基础。人工智能技术应用在医疗领域也已被大面积推广，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，可为病人提供诊前健康状况的初步分析和评估、诊中的病情研判和手术辅助、诊后的预后跟踪等医疗服务。人工智能技术在指导病人就医、缓解就医难，帮助医生看病、减少医务人员的工作强度，节约医疗资源的紧张局面等方面还大有可为。人工智能凭借大数据库、云计算、区块链等技术，在金融领域上演残酷大清洗。将传统的客户获取、身份识别、风险控制、投资顾问、客户服务等金融事务大面积地用机器取代，作为纯数字交易的金融领域也是人工智能渗透最早、最全面的行业。在教育领域，AI和教育的融合，通过人机交互，给师生提供了更有效率的学习方式。随着人工智能技术的开发及普及，社会生活领域的方方面面也都出现了人工智能的影子。代表性的领域有智能家居、智能零售、智能物流、智能交通等，这些领域的人工智能技术应用，深刻地改变着人们的生产生活方式。
二、人工智能技术发展对我国就业的影响
对未来就业而言，人工智能技术既是机遇，又是挑战。伴随着人工智能、新职业、新岗位大量涌现，给劳动者就业提供了更多的可能；但传统的行业、岗位大量地被人工智能替代，使得低端操作技能人才面临失业、收入下滑等困境。
（一）人工智能技术发展给劳动者带来的挑战1.失业规模扩大。翻阅人类科技进程图可知，每一次重大的技术创新和迭代必然带来一场产业革命。人工智能技术裹挟着自动化、智能化等显著特征，将其嫁接到传统产业后，传统产业技术得到了优化升级。随着智能机器人逐步取代传统工人的工作后，相当一部分工作岗位将会消失，企业用工量需求渐趋减少，导致部分劳动力人口失业，给就业市场带来巨大压力。据麦肯锡全球研究院预测，到本世纪中叶，全球有近49%的工作岗位将会被人工智能所取代，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。随着人工智能技术的持续发展和应用，全球各个行业的劳动者面临的就业压力会越来越大，对拥有庞大人口基数的中国第一、第二乃至第三产业中的就业人员而言，失业压力无疑更大。2.就业门槛提高。伴随人工智能技术的演进和普及，原先的体力、脑力劳动以及少部分的智力劳动逐步被人工智能技术替代。劳动力结构发生巨大转变，体力劳动者的比重减少，智力劳动者所占比重逐渐增加，智力劳动成为重要的就业门槛，这对很多体力、脑力工作者产生颠覆性的影响。劳动者身处不断推陈出新的科技环境中，时刻感受到劳动形式和劳动方式的巨大变化。人工智能技术将就业门槛大幅度提高，具备创造性、灵活性等素质将成为劳动者重要的竞争力和软实力。为应对人工智能技术发展，劳动者需要顺应科技潮流，深度学习人工智能技术相关知识，具备对应的专业技能，拥有智能机器人不可替代性的本领。3.收入差距拉大。人工智能技术促使就业结构发生变化，导致不同类型劳动者间的薪酬也随之变化，他们之间的薪酬获得差距逐渐被拉大。比较而言，掌握人工智能技术的管理型、技术型、专业型的人才拥有较高的薪资水平，而那些从事基础性、服务类工作的劳动者，其薪资水平通常偏低。随着人工智能技术在各个方面的深度应用，将会使得劳动力市场形成“工作极化”，进而导致“工资极化”现象，在工厂里，那些熟练操控高端智能设备的技术人员和普通工人之间收入差距被进一步拉大，呈现两极分化。两极分化在各个领域广泛存在，拉大了社会阶层间的收入差距，引发失业潮，社会稳定面临严峻考验。
（二）人工智能技术发展给劳动者带来的机遇1.催生新的就业形式，增加就业机会。人工智能引领未来技术的发展，产品的技术研发、场景应用、服务配套等方面处处体现出智能文化。在人工智能技术扑面而来的当下，企业会更重视研发，投入更多经费建设新型研发机构，增设研发岗位，聘请研发科技人员。同时，新技术促进新行业、新部门的出现，围绕新兴产业新增的就业岗位不断涌现，刺激产生数量众多的新工作机会。社会分工越来越细，集约化程度越来越高，按需组织项目、借助外脑完成临时项目任务而雇佣临时自由职业者的机会增多，为兼职工作、非固定工作提供更多的发展空间。人工智能技术催生的新产业生态将创造大量新就业岗位，可吸纳劳动力充分就业。2.有助于提高劳动生产率，降低生产成本。产业领域注入人工智能元素后，为其转型升级提供了强劲的动力。基于万物互联，用人工智能技术全部或部分取代劳动者的工作，将极大地提升劳动生产率。随着机器换人的大面积推广，生产流程自动化改造的深入，企业的生产成本将大幅降低，劳动生产率会成倍的提高。除了生产领域外，人工智能技术在其他领域，诸如医疗保健、养老服务领域的应用，也会极大地降低医疗成本和养老服务成本。面对人口老龄化危机，适龄工人减少，人口红利逐渐消失，人工智能技术的广泛应用，必将为我国未来经济持续增长注入强劲动力。据麦肯锡全球研究院预测，按照应用速度的不同，基于人工智能的劳动生产率提升，每年可为中国贡献0.8%~1.4%的经济增长。3.提升劳动者的劳动技能，增强劳动能力。在人工智能时代，人作为技术的发明者、使用者，要正确恰当地使用这些技术，通常需要掌握多种“硬”技能和“软”实力。劳动者为了顺应变革潮流，及时跟踪人工智能技术的发展，迫使自己不断地追踪新技术，学习新技能。随着劳动力市场的细分变化，劳动者满足工作岗位所要具备的技能越发复杂和多元，促使劳动者的整体能力必须不断增强。工作岗位需具备的人工智能新技术能力要求会很快传递到劳动力市场，在市场上寻找工作机会的劳动者必须面对岗位的新要求，对自身的知识、能力结构等进行合适的调整，以适应市场的不断变化。
三、我国应对人工智能技术就业影响的对策建议
面对人工智能技术的蓬勃发展，政府、企业、劳动者三方面都要积极应对。
（一）政府层面1.出台相关政策，推进人工智能伦理建设。人工智能技术涉及到生产、生活的各个方面，人类已习惯新技术给生产、生活带来的便利。在享受新技术便利的同时，人工智能带来的信息泄露等风险和挑战不容忽视，因此应确保人工智能安全、可靠、可控发展，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险。在制定相关政策、加强制度建设上应具有前瞻性和统筹性。将跨学科、跨领域的法律和政策研究置于优先地位。一方面，本着开放接纳的原则，大力鼓励人工智能技术的发展，为使其绿色健康的发展，要出台法律政策给予规范引导，规划出伦理边界，让人工智能技术更好地服务人类社会；另一方面，对人工智能相关法律伦理和社会问题应该深入探讨，加强对人工智能带来的影响进行伦理评估，完善已有的政策和制度，以适应人工智能的发展。2.完善保障制度，降低失业带来的冲击。人工智能的高速发展，使劳动者面临失业的压力越来越大，必然会造成一部分工人存在失业风险，而且这种趋势会越来越严重。对于短暂失业的劳动者，政府出台一些扶持性政策，安排一些过渡性支援，为其增加收入，兹事体大，可使这部分劳动者顺利渡过难关，重拾就业信心。同时，为有效缓解劳动者因失业带来的社会压力，政府要完善社保体系，可创造大量公益工作岗位让他们继续工作，给予社会补贴，使他们分享以人工智能为代表的高技术成果。对不同失业人群采取积极就业援助，以适应社会发展、实现再就业。应该加紧制定与就业收入分配保障相关的政策措施，完善劳动者权益保护制度，营造公平的就业环境。健全适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系，对失业人员进行充分的人工智能技术培训和指导，确保因人工智能失业人员顺利转岗，降低失业率。3.加强人工智能技能教育，提高就业能力。要很好地、持久地发展及运用人工智能，高素质人才必不可少。政府应大力提倡人工智能教育，积极推动学校教育改革，在教学内容中提高人工智能技术教育份额的比重，为人工智能技术发展提供连绵不绝的人力资源供给。根据人工智能发展的层次和类型不同，分别为市场输送理论研究、实践应用、技术技能操作等不同层面的智能型劳动者。针对人工智能技术对中低端从业者的冲击更大的现状，更应加紧完善这部分劳动力的职业技能培训，重点强化中低端专业技能素质培训，全面提升其人工智能素养。为避免学校教育和企业需求脱节问题，可由政府牵头，采用校企双元合作，产教融合、市场化运作方式，鼓励校企有针对性地设定培训方式和内容，确保人工智能技术培训与时展同步。4.调整产业结构，培育人工智能的就业增长点。对于传统产业而言，接受人工智能技术改造，是一个被动的过程。如何让这些产业产生彻底变革，克服人工智能发展初期面临的障碍，政府的引导和帮助十分重要。政府应全面推进人工智能新兴产业开发建设，落实支持对企业利用人工智能开发和技术改造的支持力度，引导产业转型升级，朝着智能化方向发展。促进传统产业智能化升级，提升国产人工智能技术研发水平，加快传统产业的智能化升级和关键技术转化应用。打造具有我国优势的人工智能新兴产业，开辟人工智能新天地，发挥人工智能的创造效应，创造更多就业机会，积极培育人工智能的就业增长点。
（二）企业层面员工是企业最宝贵的资源，在人工智能技术的冲击下，企业应该为员工提供完备的人工智能知识培训，有针对性地制定人才培养体系。1.透析人工智能对就业的创造效应，促进劳动力结构持续升级。人工智能技术的渗透对就业结构产生极大的冲击，对工作岗位和组织结构产生重大影响，企业需要积极开展新技术对就业岗位替代的监测与评估。企业应从自身定位出发，找准人工智能和传统技术的结合点，合理使用智能技术。结合企业特点，以新技术为突破口，分析劳动力结构的变化，重视对员工的再培训，以便员工跟上技术进步的步伐。确定智能化工作岗位所需的技能、能力要求，为员工有效择业提供针对性的帮扶。在企业的帮扶下，不断提高员工的整体素质，促进劳动力结构持续升级。2.加强人才储备，提高人工智能对就业的吸纳效应。人工智能发展势如破竹，要更好地拥抱人工智能，智能人才的储备至关重要。对于企业而言，应该积极搭建平台，加强智能人才的引进和培育。针对人工智能对就业提出的挑战及要求，根据企业的业务类型，提升存量人才能力，帮助此类员工快速适应智能化转型的挑战，有效帮助员工顺利过渡，平稳转岗。要积极整合智能时代多样化人才获取渠道，提高人力资本利用效益，主动为人才赋能。依托相关高校，鼓励校企合作，加强员工职业培训与技能提升，构建不同层次的人才体系，有针对性地培养、造就更多适应人工智能发展需要的各类人才。
（三）劳动者层面劳动者应该积极面对人工智能技术浪潮，提高相关职业技能，做好个人职业生涯规划，争取更多的就业机会。1.优化劳动者技能结构，实现劳动价值。人工智能时代，新技术层出不穷，对劳动者的技能水平、职业素养等提出了更高的考验。为了更好地适应人工智能技术，劳动者须有积极主动的学习能力，具备丰富的知识储备、较强的创新能力和自我管理能力，无法被技术取代的人才和技能的重要性愈发凸显。随着智能化的发展，技术的进步，劳动者自身的不断学习，劳动技能得到不断提升，劳动结构得到了优化。作为个人价值体现的劳动付出，在人工智能时代同样重要。虽然劳动方式和劳动形态发生了巨大变化，但是人工智能时代的劳动价值实现，还是每位劳动者追求的目标。2.奉行终身学习理念，提升职业技能水平。人工智能浪潮席卷下，每一个劳动者都面临着巨大的知识结构挑战，而能快速接受、适应并引领这一变革的人，将成为最终的赢家。为提升人工智能技术技能，紧跟时代潮流，劳动者需奉行终身学习理念，不断更新专业技能。需要随时关注并参与人工智能相关的技术培训，掌握对智能化技术和智能机器人的操作能力。除了学习如何操作机器人技能外，还要重点学习一些机器人不能取代的岗位技能，如逻辑思维能力、创新能力等。以便提升自己的智力资源价值，更好地从事技术难以替代的工作岗位，应对失业危机。人工智能时代，劳动者更要具备机器不可取代的核心竞争力，通晓未来智能发展方向，从劳动力市场角度，做好自己的职业规划。随着人工智能技术时代的到来，新技术对劳动者就业的影响面广度深，总体而言利大于弊。劳动者要勇于接受新技术革命的挑战，练好内功，充分开发和利用自身的智力资源，提高就业能力。政府要出台相关政策，为劳动者适应人工智能的冲击保驾护航，迅速提高劳动力队伍的整体水平，最大限度地利用现有劳动力的智力资源。企业应该为员工提供完善的人工智能知识培训，促进劳动力结构持续升级；加强人才储备，提高人工智能对就业的吸纳效应。无论是劳动者个人，还是政府和企业，必须看清人工智能的发展趋势，迎接智能革命的到来。
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作者：林松池单位：温州职业技术学院
人工智能等技术进步影响劳动力需求的机制研究
文／苏剑陈阳*
【摘要】技术进步对就业既有替代效应又有补偿效应。技术进步一方面通过自动化替代了一些劳动岗位，另一方面也通过产品价格的降低和新产品的开发扩大了市场需求，补偿了就业岗位。技术进步对就业的影响取决于技术进步率及其引发的总需求增长率的相对大小。从历史发展来看，技术进步以后总体就业人数是增加的。
【关键词】技术进步；人工智能；需求；就业
Absrtact:Technologicalprogresshasbothsubstitutionandcompensationeffectsonemployment.Ononehand,technologicalprogresshasreplacedsomejobsthroughautomation;ontheotherhand,ithasexpandedmarketdemandandcompensatedforjobsthroughthereductionofproductpricesandthedevelopmentofnewproducts.Theimpactoftechnologicalprogressonemploymentdependsontherelativesizeoftherateoftechnologicalprogressandthegrowthrateofgeneraldemandresultedfromit.Itcanbeseenfromhistoricaldevelopmentthatthetotalnumberofemployedpeoplehasincreasedwithtechnologicalprogress.
展开剩余92%Keywords:TechnologicalProgress;ArtificialIntelligence;Demand;Employment
技术进步和就业的关系一直是经济学关注的焦点问题之一。历次工业革命的发生都伴随着关于失业的担忧。马克思写道：“机器不仅仅是工人强有力的竞争对手，而且总是置工人于失业的边缘。”如今，人工智能技术的迅速发展在改善人们的工作环境的同时，也使人们再次产生了对于“机器替代人”的担忧。许多学者对此问题进行了深入研究，发现技术进步对就业总量具有替代效应和补偿效应。一方面，技术进步提高了劳动生产率，使得单位产品所需的劳动投入减少，降低了劳动力需求。另一方面，技术进步会降低产品的成本和价格，扩大产品需求，提高企业预期投资回报率，刺激企业投资，从而增加了对劳动力的需求（Vivarelli，1995；Ebersberger和Pyka，2010）。本文认为，从长期看，技术进步是增加就业的。劳动力需求取决于其边际产出，随着技术的进步，劳动力的边际产出不断提高，因而对劳动力的需求也会增加。另外，从人类社会的历史来看，就业总量跟技术水平是在不断同步增长的。技术进步在替代一部分劳动力的同时也创造了大量的就业岗位，长期来看，其补偿效应大于替代效应。随着人们消费需求的扩大和升级，产业规模的不断扩张，未来会有更多的就业岗位。
一、技术进步影响就业的机制
从历史发展和已有文献研究可以发现，技术进步对就业的影响是一把双刃剑，一方面技术进步对就业具有替代效应，另一方面，技术进步也会通过多种渠道创造就业岗位，即具有补偿效应。技术进步对于就业的总效应取决于替代效应和补偿效应的相对大小。
（一）技术进步对就业的替代机制分析
1.技术进步提高劳动生产率。技术进步提高劳动生产率，导致单位产品所需的劳动力投入降低，在产出给定的情况下，减少了就业量（龚玉泉、袁志刚，2002；姚战琪、夏杰长，2005）。
2.技术进步通过缩短工作岗位的生命周期影响就业总量。Aghion和Howitt（1994）认为，如果技术进步速度加快，工作岗位的生命周期也比较短，这会造成失业人数的增多，同时，由于人力资本价格随技术进步而增长，企业利润也会下降，这就减少了企业进入市场的激励，使其缺乏创造工作岗位的动机。
3.技术进步引起经济周期波动，造成周期性失业或技术性失业。熊彼特认为，创新过程的不确定性和不规则性造成了经济的波动，而“技术失业是周期性失业的一个组成部分”。经济不景气时的失业只是暂时的，一旦企业利润被用于投资，“对劳动的实际需求便会开始增加”。只有在新的生产要素组合改变了土地和劳动的边际产出比时，对于劳动的实际需求才会“永久地降低”。Freeman和Perez的技术范式理论认为，在新技术扩散导致社会发生结构性变革的时期，会出现失业率上升的现象，当社会经济制度逐渐适应新技术经济模式以后，经济会再次繁荣，伴随着劳动力结构的调整，失业率也会下降。
（二）技术进步对就业的补偿机制分析
1.产品价格下降的补偿机制。从企业创新的目的可以将技术进步分为工艺（过程）创新和产品创新。工艺创新是指通过改进生产工艺，提高生产率，降低生产成本；产品创新是指通过技术创新设计和生产出新产品。工艺创新通过降低生产成本带来产品价格的下降。一方面产品价格的降低会增加消费需求，带动企业扩大生产规模，增加对劳动力的需求（Ebersberger和Pyka，2010）。如果某种商品的市场需求对价格不敏感，价格降低带来的产品需求量的增幅有限，则技术进步对就业的补偿作用就比较小。如果价格下降以后产品需求量增加幅度很大，企业需求的劳动力数量也会增多，因而技术进步对就业的补偿效应也较大。另一方面，如果将货币因素考虑进来，新古典经济学家认为价格的下降会使真实货币余额增加，货币供给大于需求，引发利率下降，促进企业投资，从而增加了对劳动力的需求。
2.产品创新创造新的消费需求，开拓新的市场，使得企业雇佣更多工人（Ebersberger和Pyka，2010）。Harrison等（2014）选取了法国、德国、西班牙、英国的企业数据，对工艺创新和产品创新带来的就业变化进行研究，发现在给定产出水平下，生产率的提高和工艺创新是就业数量减少的重要原因，但是对旧产品需求的增加可能会补偿这种替代效应，而产品创新引致的新产品需求的增加极大地促进了就业。由产品创新带来的就业中，至多有1/3来自同行业工人的转移，最少有1/3来自于新产品的生产带来的市场扩张，而产品创新对就业量的补偿大于工艺创新减少的就业量。
产品创新也促进了新兴产业的产生和发展。虽然技术进步导致一部分传统产业的衰退，但是新兴产业也在不断壮大，产业门类越来越丰富，社会分工逐渐细化，生产规模日益庞大。新产业的兴起创造了更多就业岗位，吸纳了来自传统行业的劳动力，就业的总量也在不断增加。
3.技术扩散的补偿机制。正如马克思在《资本论》中所言：“虽然机器在应用它的劳动部门必然排挤工人，但是它能引起其他劳动部门就业的增加。”一方面，技术进步不仅在其产生的部门创造了就业，也在应用新技术的部门创造了就业。随着计算机的普及和相关设计软件的发展，装修设计行业的服务更为便捷，客户可以利用软件进行个性化定制，设计师在后台为顾客提供意见，节省了沟通时间，提高了生产服务效率，人们对设计师的需求也随之增加。再如，随着收入的提高，消费者对法律、教育、职业等咨询服务的需求也越来越多，而数据挖掘技术的发展使得咨询人员可以更迅速地对大量数据进行捕捉和处理，提高了获取信息的效率，更好地满足了客户需求，也吸引了更多消费者。
另一方面，技术进步扩散到上下游产业，促进了关联产业的发展。如网络支付手段的便捷化促进了中国电子商务的发展，拉动了消费和投资需求的增长，也为物流行业创造了大量就业岗位。国家统计局的数据显示，2018年全年实现社会消费品零售总额38.1万亿元，其中全国网上商品和服务零售额约为9.01万亿元，在社会消费品零售总额的占比约为24%。网络购物的发展在对实体零售店造成冲击的同时，也促进了物流行业的繁荣，增加了物流行业对劳动力的需求。根据国家邮政局公布的数据，2018年全国规模以上快递服务企业业务量累计完成507.1亿件，业务收入累计完成6038.4亿元，同比增长21.8%。中国物流行业处在一个快速发展的阶段，需要大量人力和资源的投入，目前中国物流行业专业技能人员较为匮乏，物流行业面临巨大的人才缺口。
4.收入增加的补偿机制。一方面，技术进步带来居民收入增加，刺激了消费需求。技术进步后，由于生产成本降低，产品价格降低，因而真实工资上升，消费者购买力增加，消费需求增加；居民储蓄的增加也为企业投资提供了更多资金，刺激了投资需求，创造出更多就业岗位。
另一方面，由于劳动力供给曲线最终是向上弯曲的，随着收入增加，劳动力供给也会发生变化。财富增加以后，人们对于闲暇的需求会增加，这将减少每个人的劳动供给时间。因此，技术进步以后，可能会出现更多工作岗位，而与之相伴随的将是每个岗位工作时间的缩短。
5.新投资的补偿机制。技术进步带来了优质的投资机会。优质投资是能够给投资者带来较高预期收益率的投资。一方面技术进步促进了产品创新，新产品的出现刺激了优质需求，增加了企业经营利润，提高了企业的预期投资回报率，从而吸引市场对新产品的研发和生产进行投资。另一方面，对旧产品的工艺创新降低了生产成本，进而降低产品价格，扩大了市场需求量，也增加了企业利润，吸引企业进行投资。
6.自动化的深化。Acemoglu（2018）指出，自动化机器已经在一些任务中替代了劳动，但如果在这些已经被自动化的任务中采用更先进的设备，那么新机器只是替代了旧的机器，未必造成工作岗位的减少，反而可能通过扩大生产规模增加了就业。例如在美国农业的发展历程中，先是马力收割机取代了一部分劳动者，而随后柴油收割机取代了马力收割机，后一过程并没有导致很大的替代效应，与此同时，农业生产率和工资迅速增长。可见自动化的深化带来的生产规模的扩大或许高于其替代效应。
7.技术的研发、应用过程创造就业岗位。技术的研发和生产本身就需要高技能劳动力的大量投入。Acemoglu（2002）认为在过去60年中，技术进步呈现出技能偏好型的特点。计算机的使用特别是人工智能技术的发展导致市场对高技能劳动力的需求增加，对低技能劳动力的需求减少。人工智能在对程式化的工作带来挑战的同时，也创造了大量劳动力需求。根据智联招聘《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》的数据，2017年第三季度，中国市场对人工智能人才的需求量比2016年第一季度增长了179%，是2016年第一季度人才需求量的近3倍。而根据德勤的研究报告，在过去35年里，英格兰和威尔士地区的信息技术管理人员增加了6.5倍，编程和软件开发人员增加了将近3倍。
随着人工智能的发展，全球对于高技能劳动力的需求将会不断增加。在技术产生和发展的最初阶段，由于劳动技能转化需要的时间较长，难免存在结构性失业。但是随着人力资本的不断提升，长期来看，会有越来越多满足岗位需求的劳动者。
8.生产活动范围的扩大。技术进步扩大了人们的活动范围，开辟了新的生产空间。目前全球约有21%的陆地面积是沙漠，如果将沙漠改变成可以储水的土壤，人类的生产活动范围将被极大地拓展。大量的生产活动会在沙漠地区展开，拉动当地和沿线地区的经济发展，带动周边地区的就业。
从以上论述可以看出，技术进步对就业的影响途径是多样的，总体影响是不确定的。虽然技术进步提高了劳动生产率，导致给定产量下，劳动和资本的投入比例发生变化，但是，如果放松产量固定的限制，随着技术的进步，企业生产成本会下降，导致产品价格下降，从而扩大了消费需求，企业为了实现利润最大化会扩大生产规模，继而增加对劳动力的需求。如果生产规模扩大到一定程度，那么对劳动力需求的增加量足以抵消资本对劳动的替代量，那么劳动力需求的相对减少和绝对增加是并行不悖的。因此，技术进步对就业的影响就取决于技术进步率及其引发的总需求增长率的相对大小，也就是总需求的技术弹性。那么，实际情况究竟如何呢？
二、从长期看，技术进步增加了就业总量
如上所述，技术进步对就业的影响取决于总需求的技术弹性。短期看，技术进步率对需求的影响可能较小，长期内总需求的技术弹性可能会比较大。因此，技术进步在短期内可能会降低就业，在长期内可能增加就业。
20世纪四五十年代的第三次科技革命以来，美国的技术取得了巨大进步，虽然目前较难获得关于技术进步率的数据，但是从下图来看，美国的技术进步并没有带来大规模失业。其一，自1959年以来，美国的就业人数和总人口保持同步增长。1959年1月美国总人口为1.76亿人，2017年12月总人口增长至3.27亿人，在此期间，美国就业人数从6386.8万增长到1.54亿。其二，自第三次工业革命以来，美国失业率没有显著变化。虽然就业率存在短期波动，但失业率并没出现明显的上升趋势。当前美国的失业率为3.9%，低于历史上大多数时期。从美国的历史数据来看，第三次工业革命目前并没有带来大规模失业。这就表明技术进步总体上是增加就业的，而不是降低就业的。
Bessen（2015）用美国ATM机的例子论证了机器的增加未必会减少银行职员的数量。从20世纪90年代以来，银行开始大规模使用ATM机，2010年美国已经有40多万台ATM机，然而银行职员的数量并没有因此减少，从1970年到2010年，美国的银行职员数量从20多万增长到50多万。Bessen（2015）认为，银行职员之所以增加有两个重要的原因：其一，ATM机的使用降低了银行的运营成本，促进了银行积极建立分支机构抢占市场，城市的分行数量增加了43%。尽管每个支行所需的职员少了，但是支行数量的增多总体上增加了对银行职员的需求。其二，尽管ATM机替代了一些常规工作，但是仍有一些任务是ATM机无法实现的。随着各大银行积极扩大市场份额，银行职员开始发挥其在拓展和维护客户关系方面的重要作用。相比机器而言，银行职员更能深入了解客户多样化的需求，并且可以针对不同客户量身定制相应的理财方案，推广银行的信用卡以及其他理财产品。因此，银行职员的功能从现金处理的业务转向了人际互动与销售。
德勤的一份研究报告中根据英国的劳动力调查（LaborForceSurvey）数据进行了计算，发现1992-2014年，就业人数增长了23%，从职业来看，护理人员（nursingauxiliariesandassistants）的就业人数增长了9倍，教辅人员（teachingandeducationalsupportassistants）增长了5.8倍。从总体趋势来看，护理行业、技术部门和商业部门的就业人数的增加弥补了农业和制造业的就业人数损失。
技术替代了哪些岗位是显而易见的，但如果我们去思考技术将会创造哪些岗位或许没有那么直观。技术的发展是一个长期的过程，其最终影响的范围可能与最初产生的领域相差很远，计算机的发明和应用就是一个很好的例证。第一代计算器体积十分庞大，最初主要用于军事研究。由于集成技术的发展，半导体芯片的集成度更高，计算机的逻辑元件不断更新，从而出现了微处理器，促进了微型计算机的问世。微型计算机体积小，价格便宜，成为了居民耐用消费品，广泛应用于各行各业。这种由工艺创新引发的产品创新刺激出新的消费需求，形成了规模庞大的计算机产业，也带动了计算机配件、维修、软件开发、培训等相关行业的就业需求。
由此可见，技术进步是一个逐渐发展和扩散的过程。在技术进步初期，采用新技术的产业规模有限，对相关产业链的影响尚未波及，对就业的取代较为明显，随着技术的逐渐扩散，采取新技术的产业规模日益扩大，相关产业链也随之健全起来，旧产品的价格下跌以及新产品的出现都可能刺激消费需求，创造出大量的就业岗位。
三、人工智能与就业
从前几次工业革命来看，技术进步对就业的影响在产业间有不同的表现，YongsungChang等（2006）利用美国1958-1996年间制造业的全要素生产率（TFP）增长和工作时间数据构建了向量自回归模型，研究发现，TFP的持久增长带来的就业影响在不同的产业中有不同的表现，其中有133个产业的劳动时间显著增加，25个产业的劳动时间在短期内显著减少，而从制造业整体来看，TFP的增长与工作时间是正相关的。技术进步对就业的影响也会随时间发生变化。Basu等(2006)利用美国1949-1996年间29个产业的数据研究发现，技术进步发生后的当年内总工作时间的增长率会降低，而一年后总工作时间的增长率是增加的。由此可见，在短期内，技术进步可能引起结构性失业，但随着产业结构和劳动者自身的调整，就业是逐渐恢复甚至增加的。那么，人工智能带来的影响是否会与前几次技术进步不同呢？
根据“人工智能之父”约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）的定义，人工智能是制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学工程。人工智能与以往几次技术革新的不同之处在于，人工智能的核心——机器学习可以根据大数据开展判断分析，在经验中不断自动优化算法，而以往的计算机技术只是按照人类的指令来编码现有的知识，可见人工智能使得机器在认知决策方面取得了巨大突破。研究人员认为，人工智能的迅速发展可能会催生技术奇点，即人工智能未来或将超越人类的智力，改变人类文明。从这个角度看，人工智能对一些任务的替代规模和速度可能是空前的。然而也有学者指出，技术的研发和使用是一个漫长的过程，受到种种社会制度的约束，人工智能对劳动的替代并不会如人们预期的那样悲观。劳动者会在技术进步的过程中不断调整劳动技能以满足新的生产力需求，而人工智能也并非无所不能。
人工智能可以替代一些程式化的工作（routinejobs），例如收银员、搬运工等工作，但仍然有一些人类所具备的能力是很难被技术实现的，例如决策能力、随机应变的能力、创造力等等。Autor（2003）等学者认为计算机与从事程式化工作的劳动者之间是替代关系，与非程式化的创造性工作是互为补充的，例如管理咨询师和分析员等。还有一些非程式化的体力劳动也是技术很难取代的，例如尽管机器可以对疾病做出较为准确的诊断，但是它们还无法像护工那样及时根据病人的反应做出临床处理；虽然人工智能的发展使得淘宝等购物网站可以针对消费者的浏览习惯推荐出消费者可能感兴趣的商品，但是客服人员在沟通过程中更加能够了解消费者对商品的偏好、细节的要求以及消费者的购买心理，当出现售后问题时，也需要客服人员随时处理。
人工智能在取代劳动力的同时，也创造着就业机会。埃森哲咨询公司对全球1500多家正在使用或测试人工智能和机器学习系统的公司进行了研究，总结出人工智能催生的一些新型工作角色，包括人工智能系统的训练师、解释员和维系者。具体来看，人工智能训练师的任务是训练人工智能系统如何执行某些任务或者如何变得更人性化，即把机器或软件系统训练得更像人类，例如客服聊天机器人需要经过反复调试才能学习人类交流的复杂多样性；人工智能系统解释员的主要任务是向顾客或者其他利益相关者解释系统的输出结果和运作模式；人工智能系统维系者的主要职责是监督系统的运行，保证人工智能被正确地利用，确保人工智能系统符合法律和道德的设定。这些新型工作岗位的出现表明，人类独有的技能在未来人工智能的发展中是不可或缺的。
四、结论
从人类历史的发展进程来看，技术在替代一部分工作的同时也创造了新的工作岗位。这种创造就业的过程一方面是通过产品价格的下降、收入的增加以及新产品的出现刺激消费和投资需求来实现的，另一方面是通过技术进步扩散到上下游产业、促进了新产业的壮大来实现的。此外，技术的研发和生产扩散本身就需要大量高技能劳动力的投入，技术进步的过程也伴随着对高技能劳动力需求的逐渐增加。当然，在新技术发展之初可能伴随着阶段性的失业率上升，但随着人力资本的逐渐提升，劳动者的技能与工作岗位的匹配度也会提高。
根据目前技术发展的状况可以看出，技术并不是无所不能的，技术的确取代了一些程式化的工作，但技术与非程式化的认知工作之间是互为补充的，还有一些工作例如护工等是很难被技术所取代的。人类的认知能力、想象力、创造力以及应变能力等也是机器在短期内无法具备的。随着技术的发展，人类会逐渐从程式化的劳动中解放出来，拥有更多的时间去从事与创造力、认知能力相关的工作，例如设计师、作家、科研人员等等。
综合来看，技术进步在短期内可能降低就业，在长期内可能增加就业。虽然技术进步在一定阶段会带来结构性失业，但随着社会生产规模的不断扩大，产业门类的日益增多，消费结构的不断升级，人力资本的不断提升，未来将创造更多的工作岗位。考虑到世界主要经济体人口增长速度的放缓，以及人口结构的老龄化，未来新增劳动人口将逐渐减少，从长远来看，劳动力的短缺可能是今后需要解决的问题。
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(*作者单位为北京大学经济学院。责任编辑：吴思)
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究
人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究朱巧玲，李敏
(中南财经政法大学经济学院，湖北武汉430073)
摘要：人工智能作为一次新的技术革命，必然带来巨大的社会效用及经济效用。随着人工智能技术的发展与应用，理论界就人工智能对劳动力替代范围进行了激烈讨论。基于技术演进视角，划分了六次技术革命，分析历次技术革命给劳动力及劳动力结构带来的影响，尤其是以人工智能为代表的技术变革对劳动力结构产生的影响。同时，构建了人工智能、技术进步影响劳动力结构的计量模型。实证分析结果表明：人工智能发展和技术水平提高会增加技能劳动与非技能劳动的相对供给，有助于劳动力整体质量提高和劳动力结构优化。最后，针对性地提出人工智能时代优化我国劳动力结构的对策建议，为解决我国的劳动力转型、失业、教育改革及产业升级等问题提供借鉴。
关键词：人工智能；技术进步；劳动力结构
0引言2016年3月，谷歌人工智能公司研发设计的AlphaGo(阿尔法围棋)大胜韩国职业围棋选手，此次“人机大战”引发了理论界对人工智能发展问题的激烈探讨。近年来，世界各国纷纷开始关注人工智能领域，通过发布相关战略规划，抢占人工智能市场发展先机。我国也相继发布了一系列人工智能相关战略规划，将培育人工智能科技创新能力提升到国家宏观战略层面。国内外对人工智能的普遍重视，预示着人工智能技术必将引发新一轮技术进步浪潮，给经济社会带来翻天覆地的变化。
人工智能技术发展及应用，吸引越来越多的企业向智能化靠拢，导致劳动力结构发生巨大变化。因此，如何应对人工智能技术对劳动力的大范围替代？如何优化现有劳动力结构并促进劳动力结构优先升级？这都是未来经济发展亟需解决的现实问题。早期学者们主要关注机器应用对劳动者的影响。例如，马克思[1]在《资本论》中分析机器大工业时期工人与机器间的关系，提出“机器排挤工人”的观点；维纳[2]在其《人有人的用处：控制论与社会》中指出，机器人与人会形成“替代关系”，机器人的发展可能会使“人脑失去价值”。随着技术进步，机器被赋予了“智能”，人工智能技术的应用和普及对现代社会产生了巨大影响。杰瑞·卡普兰[3]在《人工智能时代》中指出，人工智能技术发展会导致越来越多的工种被智能机器取代。国内对人工智能的综合讨论始于1980年自然辩证法学会组织召开的人工智能讨论会，这次会议标志着国内人工智能整体性研究的起步[4]。之后数年间，越来越多的学者开始对人工智能的概念、框架、影响等展开讨论。例如，蔡自兴[5]认为，虽然人工智能技术能创造巨大的经济效益，但也会对劳动力市场产生冲击，影响人的心理健康，存在技术失控的风险；王滢波[6]指出，虽然人工智能发展前景很好，但在短期内会带来很多新的社会问题；学者张彦坤、刘锋[7]指出，人工智能可能成为新的竞争力来源，拥有人工智能的企业可以更低的交易成本获得更多的差价。
综上可知，目前国内外大部分学者主要关注人工智能的技术发展及其给经济社会带来的整体性影响等，尚未形成理论体系，也未从学理角度探讨人工智能对人的发展带来的深远影响，对以人工智能为代表的技术变革给劳动者、劳动方式以及劳动力的影响，相关研究基本处于空白阶段。因此，本文基于技术演进视角，分析历次技术变革给劳动力结构带来的影响，尤其是以人工智能为代表的技术变革对劳动力结构产生的影响，同时进行理论分析和实证检验，提出智能化背景下劳动力结构优化对策。
1理论解释：人工智能、技术进步对劳动力结构的影响1.1历次技术革命与劳动力结构变化在人类发展进程中，经历了数次技术革命，而科技创新正是推动经济社会不断发展的重要力量。在分析历次技术革命对经济社会发展及劳动力结构的影响之前，根据历次技术革命对技术演进过程进行阶段性划分。演化经济学家佩蕾丝[8]将过去二百多年间的技术演进过程划分为5个阶段，本文沿用佩蕾丝的逻辑，将以工业智能化及人工智能技术为主要标志的技术变革作为第6次技术革命，如表1所示。
表1历次技术革命划分
技术革命及基本特征表现对劳动力结构的影响第一次技术革命(1771-1829年)开创了以机器替代手工劳动的时代，实现了从手工工业向机器大生产的转变体力劳动者数量开始减少，劳动者开始向机器大生产领域转移第二次技术革命(1829-1875年)开始向复杂机器发展，实现了生产的机械化，节省了人力，提高了劳动生产效率扩大了就业人群，劳动力总体数量增多，低技能工人数量增加第三次技术革命(1875-1908年)电气化增强了人的四肢和五官等器官，解放了人的体力劳动，改变了生产方式体力劳动者被大范围取代，脑力劳动者和知识工人在劳动力队伍中所占比重增加第四次技术革命(1908-1971年)自动化和工业化程度逐渐加深，技术和机器替代人工的作用进一步增强人的体力劳动被进一步替代，劳动形式开始向脑力劳动发展，管理者数量增加第五次技术革命(1971-2008年)改变了生产方式和劳动方式，使人类的智能获得新的解放实现了对人的体力劳动和脑力劳动的替代，劳动者朝着数字化、信息化和个性化方向发展第六次技术革命(2008-)改变了传统的劳动形态，生产过程中的创新化、信息化、数字化、智能化程度加深替代人的脑力劳动和智力劳动，并且智力劳动者和创新劳动者在劳动力队伍中所占比重增加
从18世纪末开始，经济增长与6次相继出现的技术革命息息相关。第一次技术革命始于1771年，是以机器的出现和工业化为代表的产业革命，人类社会由此进入棉花、铁和水力机械化时代。该阶段通过机器对人工的替代，实现了从手工工业向机器大生产的过渡，并导致现代经济的诞生；第二次技术革命始于1829年，将人类社会带入铁路、蒸汽动力机械化时代，机器替代手工生产在工具的范围和程度上进一步加深，人类体力获得延伸与补充，并且扩大了就业规模；第三次技术革命始于1875年，人类进入钢铁、重工业和电气化时代，机器的使用释放了人的四肢和五官等，脑力劳动者和知识工人在劳动力结构中所占比重增加；第四次技术革命始于1908年，人类进入石油、汽车和大规模生产时代，此时生产领域的机械化和工业化程度逐渐加深，技术和机器对人工的替代作用进一步增强，劳动力的整体技能水平和知识水平进一步提高；第五次技术革命始于1971年，人类进入信息和远程通讯时代，体力劳动者数量大幅减少，数字劳动力占比逐步增大，劳动者朝着数字化、个性化和信息化方向发展；第六次技术革命始于2008年，人类进入工业智能化和人工智能时代[9]，人的体力劳动、脑力劳动被智能化机器大范围取代，智力劳动者和创新劳动者在劳动力队伍中的比重不断增加，人工智能技术与经济生产的深度融合，正改变人们的生活方式、生产方式、思维方式及劳动过程，对经济社会产生巨大影响。
技术进步对劳动力的影响，在不同历史发展阶段表现各异。机器刚出现时，主要用来补充和替代体力劳动[10]。随着技术进步，自动机器体系开始应用于生产生活中，不仅进一步替代了人的体力劳动，突破了人类四肢和五官等生理器官的限制，也解放了人类的思维。计算机的发展和应用，对机器带来了质的提升，人工智能机器人大范围替代体力劳动者、脑力劳动者及智力劳动者，并且在很多领域占据绝对优势，推动人类社会向人工智能时代发展[11]。人工智能技术的发展及应用改变了人类生产方式和劳动方式，使人类的智能获得解放。随着新时代科学技术进步，劳动者也将面临新的机遇与挑战，人工智能技术对人类社会的影响范围逐渐扩大，影响速度也会随之提高。
1.2人工智能、技术进步影响劳动力结构的理论分析1.2.1人工智能、技术进步对劳动力结构的影响
新的技术变革是在已有技术基础上演化及发展的结果，技术的进步和动态演进必然会对经济社会产生巨大影响，改变传统的生产方式和生产过程。每一次技术上的变革和新技术应用，都会引发生产领域质的变化，促使生产方式从手工、简单协作向新式分工发展，改变人类的劳动形式，影响劳动者完善既有技能、学习新技能、更新薪酬体系等，对现有劳动力结构产生巨大影响。Katz等[12]认为，技术进步具有技能偏向性，具有较高技能水平的劳动力才能快速适应新的技术环境，以此同时，低技能劳动力的需求逐渐减少。图1对我国1978-2015年间劳动力质量变化趋势进行刻画，用人力资本指数Q描述劳动力质量变化(人力资本指数Q参考杨建芳等[13]的估计方法)。从图1可以看出，1978-2015年间，我国劳动力整体质量呈现缓慢上升趋势，表明在技术进步的推动和影响下，劳动力技能及劳动力质量在不断优化，劳动力结构逐步朝着更适应当前技术环境的方向发展。此外，从整体上看，我国劳动力质量提升速度过于缓慢，无法跟上技术进步的步伐。如我国面临的严重失业现象，其实质是劳动力技能无法满足市场和企业需求，供需不匹配问题严重。
图11978-2015年我国劳动力质量的变化趋势
奥托·列维和莫奈[14]认为，根据是否具有重复性，可将劳动技能分为常规性技能和非常规性技能。常规性技能是指，能被编程、可以转化为程序语言、容易被自动化机器取代的技能；非常规性技能是指，不能转化为程序语言、无法被自动化机器取代的技能，主要涉及管理、顾客导向服务等问题解决式为主的工作，要求执行者具备灵活解决问题能力、创新能力及沟通联系能力等软技能。2016年“世界经济论坛”年会发布的调查报告指出，在未来5年内，人工智能技术的应用会减少全球15个重要国家710万个工作岗位，而办公和行政人员占劳动力比重将大幅增加[15]。人工智能技术大范围替代体力劳动者、脑力劳动者及智力劳动者，会对传统生产方式、劳动方式及管理方式产生巨大影响，社会生产在技术进步推动下，朝着虚拟化、信息化、智能化方向发展，使得社会意识形态多元化、就业方式灵活化，劳动力结构也会随之发生重大变化。
(1)劳动技能趋向多元化，劳动者知识体系趋向复杂化。智能化时代，人们所处的科技基础环境发生重大变化，大数据和云计算呈现指数级增长，人类的认知体系和知识总量在不断更新和发展，劳动力结构也将随之转变。无论处于哪种工作岗位的劳动者，单一固化的知识储备和技能结构已经无法适应技术进步的速度以及新时代发展要求。随着人工智能技术与生产大规模结合，劳动者的工作角色发生了巨大变化，从机器的附属品转为生产过程的操控者、监督者及管理者。劳动者往往要掌握多种“硬”技能和“软”技能才能满足科技进步带来的新挑战，才能胜任新的工作岗位和新的角色。
(2)智力劳动者所占比重增加，创新能力成为就业的门槛。在技术的影响和推动下，劳动力结构不断优化，技术人员、科研工作者、管理人员等知识水平和素质水平更高的劳动者越来越多，市场需求量也会增大，但对人才的要求也会逐渐提高[16]。人工智能技术与生产过程的深度融合，会减少生产领域的劳动者数量，与此同时，高技术产业、新兴产业、服务行业等将迎来更广阔的发展空间，吸纳更多劳动力，从事产品设计、研发编程、金融投资等高端职业的劳动者数量会逐渐增多，创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中所占的比重会逐渐增加。此外，劳动者的软实力也成为竞争焦点，劳动者必须主动培养创新意识和创新能力，并将创新能力熟练运用于从事的工作岗位中。具备人工智能技术尚无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。
1.2.2技术影响劳动力结构的机理分析
从历次技术革命分析中可以看出，劳动力结构经历了体力劳动者—脑力劳动者—智力劳动者的发展阶段，而劳动力结构优化又会反过来推动技术持续进步。技术革命及其带来的社会变革会使脑力劳动和智力劳动逐渐成为劳动者最基本的劳动形式，并对劳动者的技能结构、知识结构、智力结构提出新要求，促使劳动者的劳动技能向更具创造性、价值性领域发展[17]。技术发展带来的最直接后果是劳动生产率提升，加速劳动力技能分化进程，对高技能劳动力的需求不断扩大，拉开了高技能与低技能劳动报酬差距，会造成资本对劳动的过度替代。技术发展带来的间接后果是，新技术与生产过程大规模融合，不断产生新的技术资本和人力资本，技术对劳动力的替代效应和补偿效应不断增强，促使劳动力结构主动或被动调整。
此外，新技术的出现也会对现有劳动力结构产生破坏，不仅可能使原有知识和技能失去用武之地，还可能导致短期内就业市场中的知识和技能需求与当前劳动力供给失衡，造成劳动力贬值、带来就业压力。虽然技术进步能够开辟新的发展领域，开发新的工作岗位，但如果劳动者无法适应由此产生的新要求，企业就会减少劳动岗位，导致严重的结构性失业。随着科学技术发展，生产过程及生产工具趋向于自动化与智能化，科学技术已经能够替代人的大部分工作，这对劳动者的知识水平、智力水平和创新能力要求越来越高，劳动者必须不断更新自身的知识体系和技能体系，以满足更复杂、更高级、更具创新性和开拓性的工作岗位需要。
基于上述分析，笔者认为，技术对劳动力结构带来的影响，从长期看，有助于劳动力结构优化与完善；从短期看，可能造成高技能劳动力和低技能劳动力严重分化，带来结构性失业等问题。随着技术发展，技术资本和人力资本会得到更高的投资回报，进而对劳动力结构产生重要影响，作用机理如图2所示。
图2技术影响劳动力结构的作用机理
2实证分析：人工智能、技术进步对劳动力结构的影响由于科学技术研发和转化周期逐渐缩短，知识、信息和数据呈爆发式增长，劳动者现有技能很容易被取代或淘汰。因此，分析人工智能、技术进步对劳动力结构的影响具有重要现实意义。下文将结合我国2002-2015年相关数据，构建人工智能、技术进步影响劳动力结构的计量分析模型，实证分析人工智能、技术进步对劳动力结构的影响。
2.1指标选取及数据来源本文将劳动力结构定义为技能劳动与非技能劳动之比，表达式为：LSI=LS/LU。其中，LSI表示劳动力结构，LS表示技能劳动供给，LU表示非技能劳动供给[18]。劳动力结构估算主要采用《中国劳动力统计年鉴》中公布的全国就业人员受教育构成指数数据，该数据最早公布于2003年。因此，主要考察2002-2015年我国劳动力结构变化。技能劳动供给为大专及以上学历就业人员所占比例与全国就业人数之积，非技能劳动供给为全国就业人数与技能劳动供给之差。
工业领域是目前我国人工智能技术的主要应用领域，工业机器人是人工智能技术与工业化深度融合的关键。因此，选用工业机器人发展水平衡量我国人工智能发展与应用情况，以我国工业机器人销售量进行量化。
选择综合技术水平(各年劳动生产效率与资金产值效率的算数平均值)衡量我国技术进步[19]。劳动生产率用工业增加值与同时期全部从业人员平均人数的比值衡量(元/人·年)，资金产值效率用固定资产净值与工业增加值的比值表示。其中，工业增加值、全部从业人员年平均数和固定资产净值等指标量化均以全部国有企业及规模以上非国有企业为统计口径。
基于我国时间序列数据构建人工智能、技术进步影响劳动力结构的计量模型如下：
LSIt=α0C+α1AIt+α2Techt+μt
(1)
式(1)中，LSIt表示我国第t年的劳动力结构；AIt表示第t年我国工业机器人的销售量；Techt表示我国第t年的综合技术进步水平；μt表示随机扰动项。指标测量数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、国泰安研究服务中心CSMAR系列数据库等，如表2所示。
表2模型变量
变量类型变量名称一级指标具体衡量指标变量代码被解释变量劳动力结构技能劳动供给与非技能劳动供给之比技能劳动供给为大专及以上学历就业人员所占比例与全国就业人数之积;非技能劳动供给为全国就业人数与技能劳动供给之差;LSI解释变量人工智能工业机器人的发展应用中国工业机器人的销售量(台)AI技术进步综合技术水平劳动生产率与资金产值效率的算数平均值Tech
2.2指标协整关系检验在检验人工智能、技术进步与劳动力结构的协整性之前，检验各时间序列是否平稳。ADF检验结果表明，所有原序列LSI、AI、Tech均不平稳，在5%的显著水平下接受“存在单位根”的假设。但是，所有变量的二阶差分序列均为平稳序列。因此，在5%的显著性水平下LSI、AI、Tech存在同阶单整。
对计量模型进行普通最小二乘法估计，估计结果显示，D.W.统计量约为0.539，远小于2，说明扰动项存在强烈的序列相关。对计量模型进行LM检验，P值在1%显著水平下拒绝原假设。因此，计量模型残差序列存在自相关。采用ADF方法对计量模型残差序列进行平稳性检验，结果显示在1%显著性水平下，残差序列拒绝“存在单位根”的原假设，即残差序列为平稳时间序列，又因为LSI、AI、Tech是同阶单整，因此，LSI、AI、Tech等变量间存在协整关系，说明人工智能、技术进步的发展变化会引起劳动力结构变动。
2.3实证分析结果回归模型扰动项序列相关，会导致模型估计结果失真，因而需要构建误差修正模型：
LSIt=β0C1+β1AIt+β2Techt+μt
(2)
μt=φiμt-1+εt
(3)
对该计量模型进行普通最小二乘法估计，结果如表3所示。模型拟合优度为0.982，说明模型拟合效果较好，常数项、人工智能发展水平AI、综合技术水平Tech均在5%水平下显著，由此可以得出以下结论：①人工智能、技术进步的影响系数均为正，表明二者对技能劳动与非技能劳动的相对供给具有正向促进作用；②人工智能发展对劳动力结构具有显著影响，当人工智能技术发展水平提高时，技能劳动与非技能劳动相对供给增大，进而引发劳动力结构变化，有助于我国人力资本整体质量提高；③综合技术水平对我国劳动力结构变化具有显著影响，技术水平越高，技能劳动与非技能劳动的相对供给越大，从侧面证明了技术进步有利于劳动力结构优化。
表3普通最小二乘法估计结果
变量变量代码系数t统计量P值常数项C0．0322．7600．022＊＊人工智能发展水平AI0．7445．6260．000＊＊＊综合技术水平Tech0．0013．1480．012＊＊
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著
3人工智能时代我国劳动力结构优化对策随着技术进步、人工智能发展，劳动力结构优化升级成为亟待解决的重要问题。由于政府、企业、劳动者都是智能化和技术进步的重要参与者与推动者，因此本文从政府、企业和劳动者3个角度提出人工智能时代我国劳动力结构优化的对策建议。
(1)对于政府而言，应鼓励社会各界主动帮助劳动者提高技能水平、完善其知识体系，帮助被智能机器人排挤出的劳动力再就业，以有效应对技术进步给就业带来的挑战和冲击[20]。教育投资有助于劳动者快速适应技术进步，因而可以通过提高教育水平增强劳动者适应能力，缓解技术进步带来的人力资本折旧。在技术进步的引导与推动下，通过提高科研资金投入、完善劳动者权益保障体系、健全教育培养制度等策略，推动劳动力结构优化升级。
(2)对于企业而言，应根据所处行业特点及企业现实发展情况，科学合理地推动企业生产过程智能化与现代化。人工智能的发展必然会对企业工作岗位和组织结构产生重大影响。因此，企业应联合政府及教育培训机构，确定不同工作岗位所需的技能，为劳动者快速就业提供帮助[21]。人工智能技术与生产过程深度结合，会促使劳动力结构逐渐从体力向脑力和智力、从低技能向高技能、从规则性向非规则性转型。因此，企业必须重视劳动力整体素质的优化与提高，重视员工再培训，制定有效的人才发展战略，积极主动地促进劳动力结构转型。
(3)对于劳动者而言，其主要通过劳动实现个人价值。人工智能时代，劳动方式和劳动形态发生了颠覆性改变，劳动者具备无法被人工智能技术替代的能力的重要性愈发凸显，社会对高级人才、复合型人才及跨界人才的需求增大。因此，劳动者必须主动提高自身综合能力，包括灵活解决实际问题的能力、创新能力、自我管理能力和自我监督能力等，以快速适应新的工作岗位及技术环境。
4结语技术进步的目的在于，更好地为人类自由全面发展提供物质基础。因此，应熟练运用技术手段解决人在发展过程中遇到的现实问题。总体来说，人工智能技术进步对劳动力结构的影响利大于弊，资本和人才是最重要的社会财富，用人工智能机器人替代人类完成部分价值较低的工种，释放人类的体力、脑力与智力，使其专注于更有价值的工作。为了应对新技术革命带来的机遇和挑战，必须充分利用我国劳动力优势，积极开发劳动者的智力资源，不断激发劳动力的创造力。同时，应准确把握技术发展趋势，积极应对人工智能带来的负面影响，并利用技术进步推动经济社会可持续发展，迎接新技术革命的挑战。
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AStudyonArtificialIntelligence,TechnologicalProgressandtheOptimizationCountermeasuresofLaborStructureZhuQiaoling,LiMin
(EconomicsSchool，ZhongnanUniversityofEconomicsandLaw,Wuhan430073，China)
Abstract：Artificialintelligenceasanewwaveoftechnologicalrevolution,itisboundtobringenormoussocialbenefitsandeconomicbenefits.Withthedevelopmentandapplicationofartificialintelligencetechnology,thetheoreticalcirclehaslaunchedalivelydiscussionofthescopeofartificialintelligencereplacedthelaborforce.Thispaperwasbasedontheperspectiveoftechnologyevolution,dividedintosixtechnologicalrevolutions,andstudiedtheimpactsofthetechnologicalrevolutiononthelabourforceandthestructureofthelabourforce,especiallytheimpactoftechnologicalchangerepresentedbyartificialintelligenceonthestructureoflaborforce,andconstructedtheeconometricmodeloftheinfluenceofartificialintelligenceandtechnologicalprogressonlaborstructure.Theempiricalanalysisresultsshowthat:thedevelopmentofartificialintelligenceandtheprogressoftechnologycontributetoimprovetherelativesupplyofskilledlaborandnon-skilledlabor,enhancetheoverallqualityoftheworkforce,andoptimizethestructureoflaborforce.Finally,targetingputforwardthecountermeasurestooptimizethestructureoflaborforceintheageofartificialintelligence,providingreferencesforalleviatingtheproblemoflaborforcetransitionproblems,unemploymentproblems,educationreformandindustrialupgradingissuesinChina.
KeyWords:ArtificialIntelligence;TechnologicalProgress;StructureoftheLaborForce
DOI：10.6049/kjjbydc.2017090391
中图分类号：F241
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2018)06-0036-06
收稿日期：2017-12-13
基金项目：中南财经政法大学“研究生创新教育计划”博士生科研创新项目(2016-jjxy-bs-06)
作者简介：朱巧玲(1962-)，女，湖南邵阳人，博士，中南财经政法大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为产权与企业理论、人的发展经济学、社会主义经济理论；李敏(1990-)，女，河南新乡人，中南财经政法大学经济学院博士研究生，研究方向为政治经济学、人的发展经济学。
(责任编辑：林思睿)
阿西莫格鲁：错误的人工智能人工智能与未来的劳动力需求
来源：雪球App，作者：用户8952115082，（https://xueqiu.com/8952115082/129356391）
现在很多人担心AI会带来安全风险及其他难以预料的后果（这些后果通常体现在非经济领域），但我们认为现在有初步的迹象表明不利于经济发展的AI技术正在大行其道，并为未来的技术发展奠定基础。AI技术发展潜力巨大，这意味着我们需要审慎思考它们带来的影响，仔细斟酌如何最好地发展这一充满前景的技术平台。亡羊补牢，为时未晚。财新网链接：网页链接
本文原载《比较》第102辑。
近期精彩内容链接：中国经济增长十年展望(2019-2028):建设高标准市场经济|比较
题图：希腊神话中的智能机械巨人塔罗斯
作者：
达龙·阿西莫格鲁（DaronAcemoglu），麻省理工学院经济学教授
帕斯卡尔·雷斯特雷珀（PascualRestrepo），波士顿大学经济学教授
AI（人工智能）是当前正在研发和应用的技术中，前途最为光明的技术之一。从广义上说，AI指对“智能（机器）代理”的研究和开发。“智能（机器）代理”指能够通过识别周围环境并对其做出反应，进而采取智能行动的机器、软件或算法。谈到AI对我们的安全、社会和经济产生的意义，很多人激动不已，很多人大肆宣扬，还有不少人忧心忡忡。不过我们普遍忽略了一个关键问题：我们是否在投资“正确”的AI技术，即可以最大程度地提高生产率，创造出普遍繁荣的AI技术？迄今为止我们还没有一个明确的答案，实际上没有人知道它的答案。不过目前我们仍然可以影响AI的研究方向以及研究前景，所以现在是提出这个问题的绝佳时机。
作为技术平台的AI
人类（或自然）智能包括多种心智活动，如简单计算、数据处理、模式识别、预测、各类问题解决、判断、创造力和沟通。在20世纪50年代，马文·明斯基等（MarvinMinsky、SeymourPapert、JohnMcCarthy、HerbertSimonandAllenNewell）计算机科学、心理学和经济领域的研究者首次提出AI。早期的AI力求开发出可以从事各类心智活动的机器智能，以创造出真正的智能机器。譬如，赫伯特·西蒙等人（HerbertSimonandAllenNewell）在1958年时声称，“现在世界上已经存在可以思考、学习和创造的机器。此外，它们完成这些任务的能力会迅速提升，直至——在可见的未来——它们能够解决问题的范围与人类心智可达的范围不相上下”。
这些模棱两可的目标很快就破灭了。20世纪90年代，AI再度盛行，但它的志向和之前迥然不同，而且不再那么高调——它的目标是复制并提高模式识别和预测方面的人类智能（早在AI出现前，计算机就已经在计算和数据处理方面超越了人类）。我们日常从事的很多决策问题和活动可以看作模式识别和预测的范例，如（可视数据中的）人脸识别，（听觉数据中的）语音识别，从人们提供的数据中识别抽象范式，根据过去的体验和现有信息做出决策。尽管研究者从事的领域叫作“通用人工智能”（ArtificialGeneralIntelligence），但绝大多数研究和AI的所有商业应用几乎都集中在“窄人工智能”（NarrowAI）这个更狭窄的领域，不过相关应用不胜枚举而且五花八门。AI在硬件和算法方面取得的重大突破使人们重新对它欢欣雀跃。这种突破可以对海量非结构化数据进行处理和分析（譬如，无法用常规结构方法，如类似Excel表的简单数据库展示的语音数据）。AI能够卷土重来的核心原因始终是机器学习的方法和所谓的“深度学习”。机器学习的方法是指帮助计算机和算法在没有显性编程的情况下从海量数据中学习、预测并完成任务的统计学技巧。“深度学习”指利用多层次方案（如神经网络）提升机器学习、统计推断和实现最优化的算法。
即使我们聚焦于狭义AI，仍然应该把AI看作一个科技平台——人们可以通过多种方式将AI技术开发为商用技术或生产技术，而且它的具体应用变化多端，包罗万象。在某种程度上，所有技术集群都表现出这种特点，但在AI上表现得尤为明显。为了更清楚地展示这一点，我们将AI与另一个息息相关但迥然不同的新科技——机器人学——进行比较。机器人学常常利用AI和其他数字科技处理数据，不过与其他数字科技不同的是，它的关注点在于和实体世界的互动（如四处走动、变形、重新摆放物体或把物体连接起来）。工业机器人已经广泛用于很多制造业和零售/批发机构中，不过它们的经济用途只用于特定领域，而且重点关注有限领域内的任务如何实现自动化操作。换句话说，它们要用机器取代之前由人类完成的特定活动和功能。
技术对工作和劳动力的影响
新技术对生产和工作的本质会造成什么影响？对各类工人的就业情况和工资会造成什么影响？无论在民众的讨论还是学术文章中，人们惯常采用的方法是假定任何能够提高生产率（即每个工人创造的增加值）的技术进步也会提升对劳动力的需求，进而促进就业，推高工资水平。当然，技术水平不同的工人从技术进步中获得的益处不尽相同，某个行业的生产率提高会导致该行业的就业机会减少。不过即使某些行业的就业减少，人们通常认为其他行业会相应扩张，推动总体就业和工资水平的上涨。
人们对新科技产生的经济影响进行概念化处理时采用的方式，很大程度上支撑了这个观点，即新技术几乎使劳动力在他们从事的所有活动和任务中都提高了生产率。然而这种观点不仅缺少描述性现实主义（什么科技能统一地提高劳动力在所有事情上的生产率？），而且会过于美化新科技的影响。在这样的世界里，卢德派对科技产生破坏性影响并取代就业的担忧确实会被信以为真，而且这些人妄图破坏所有此类机器。
技术变革的实际情况与人们的假设截然不同。很多新科技（即我们所称的“自动化技术”）没有提高劳动力的生产率，而是打算直接替代这些劳动力，让更廉价的资本（机器）取代一系列原来由人类完成的工作。因此，自动化科技往往会降低劳动力在增加值中的比重（因为采用这些技术后，生产率的提升幅度超过了工资和就业岗位的增长幅度）。由于机器取代工人承担了之前由人力完成的工作，所以它们可能还降低了对劳动力的整体需求。诚然它们也带来了补偿效应，即生产率提高后在一定程度上提升了对从事非自动化工作的劳动力需求以及其他行业对劳动力的需求。不过即使将这些效应考虑在内，自动化也一直在压低劳动力在增加值中的占比。
以上讨论阐明了一个重点：在自动化迅猛发展的时代，劳动力的相对地位会恶化，而且如果新科技没有充分提高生产率，即这些新科技并不是特别出色而只是说得过去（它们只能凑合使用，且它们的生产率并没有明显高于被他们取代的劳动力的生产率），那么劳动力受到的影响会更为恶劣。这类平庸的自动化科技应用于生产后，劳动力需求下降了：没有显著的生产率增长来提高对劳动力的需求，但劳动力被科技取代已经发生了。
这是否有些牵强附会？并不见得。我们曾经研究过最重要的自动化技术之一，即工业机器人产生的影响。研发工业机器人的目的不是提高劳动力的生产率，而是把之前由生产工人在车间里完成的任务实现自动化操作。有相当清晰的证据表明，在采用工业机器人较多的行业，劳动力需求会下降（特别是对生产工人的需求），而且劳动力的占比会大幅度下滑。更重要的是，本地劳动力市场面对的工业机器人越多（如底特律和迪法恩斯），这些地区的就业岗位和工资增长速度下降的幅度越明显。此外，对处于收入分配底部的工人以及大学以下学历的工人，他们的工资和就业下降更严重。尽管行业层面的数据表明机器人提高了生产率，但以上这一切仍然是不争的事实。
自动化并不是近年才出现的现象。科技史上有很多重要的突破都是围绕自动化展开的。最值得注意的是，英国在工业革命早期取得的惊人进步是为了实现自动化编织和自动化纺织，随后又将重心转向其他行业的生产。另外两个典型的自动化发展案例是农业机械化和美国制造业的可互换零件系统。
不过如果自动化很容易降低劳动力的比重，对劳动力需求产生的影响喜忧参半，那么为什么在过去两个世纪里，劳动力的比重基本保持不定，而且生产率与工资同步增长？为了理解它们之间的关系，我们需要认识到推动生产率增长的科技变革分为不同类型。从历史的角度看，尽管自动化科技越来越多地应用于生产生活，但同时其他科技变革会创造出新的任务，而劳动力在这些任务中具备竞争优势。这为劳动力创造出新的活动——在这些任务中，人类劳动力可以被重新引进生产流程——而且由于新的任务改善了劳动分工，所以有力地提升了生产率。始于19世纪下半叶的农业机械化生动地展现了这个模式。尽管机械化降低了劳动力在农业中的比重，导致农业的就业机会减少，但是机械化促使制造业和服务业中出现了一系列新工作，因此对劳动力的总需求上升。事实上，在这个时期，不仅与文书有关的职位明显增长，而且一系列专业度更高的蓝领工作和白领工作也大幅增长，这些工作能够提升劳动生产率、对劳动力的需求以及劳动力在制造业和服务业中的比重。同样，在战后的美国经济中，从事新工作的职业始终在就业增长中名列前茅。
这个观点意味着我们要重新解读科技史，并且从另外一个角度看待工作的前景：把它视为自动化与劳动密集型新工作的一场赛跑。在过去两个世纪，因为有些技术全面提高了劳动力的生产率，所以对劳动力的需求并不是稳定上升。反之，很多新科技力求使劳动力脱离之前由他们完成的专业工作。劳动力仍然受益于科技变革，是因为同期科技创造出了其他新的劳动密集型岗位。这些新岗位不仅使劳动力重新成为生产流程的核心投入，而且对推动生产率提高发挥了核心作用。
从这个角度来看，过去20年的就业和工资增长情况十分令人失望。造成这种现象的部分原因在于生产率增长乏力，而且更重要的原因在于没有出现新工作。如果我们可以采用更多能够提升劳动力需求并确保生产率强劲增长的科技，那么工作的前景会更加光明。
AI的种类
上述分析为思考AI带来的经济机遇和挑战提供了新的视角。绝大多数研究者和经济学家研究AI带来的后果时都认为它使更多工作自动化了。毫无疑问，AI具备这种能力，而且迄今为止，AI的应用多半都属于这种类型，如图像识别、语音识别、翻译、会计、推荐系统和用户支持。不过我们不将这个领域作为AI可以而且应该施展拳脚的首要途径。
首先，如果我们只是沿着自动化的道路继续前进，而不开展补偿性创新创造出新的工作岗位，那么AI无疑会抑制对劳动力的需求。工作机会不会迅速消亡，但劳动力的占比下降以及劳动力需求增长疲软的趋势不会终止，这很可能对收入不平等和社会凝聚力产生灾难性的后果。
其次，随着我们日益深化基于AI的自动化技术，我们进入了新的领域，在这些领域里（譬如图像识别、语音识别或手眼协调），人类劳动力的表现相当突出，而机器的生产率并没有给人们留下深刻的印象，至少在初始阶段是这样。自动化科技的目的在于用机器取代人类从事这些工作，因此有可能表现平平，所以即使生产率增长强劲，我们也不能期望这会提高我们的生活水平，并推高对劳动力的需求。
不过这并不是唯一的选择。AI并不仅仅是预设了具体应用和功能的一组范围有限的技术，而是一个技术平台，所以它的应用领域远远超过了自动化操作，它可以用来重建生产流程，从而为劳动力创造出许多高产的新工作岗位。如果我们有可能引进这类“重振劳动力需求的AI”，那么无论从提高生产率还是推高劳动力需求的角度看，都可能产生巨大的社会效益（这不仅会创造出更多包容性增长，而且规避了失业和工资下降引发的社会问题）。
我们可以通过以下几个例子探讨如何通过应用AI技术为劳动力创造出新的工作岗位：
·教育。教育是AI涉足最少的领域之一。造成这个现象的部分原因是，对于教育领域的绝大多数核心任务，自动化并不是一个具有吸引力的选择，甚至不具备可行性。不过利用AI创造新工作，会成为卓有成效地利用这个新兴技术平台的另外一种方式。以过去两百年里没有发生任何变化的课堂教学为例。老师通常面向教室里的所有学生授课，他或他的助手可能偶尔会开展一对一的教学，或为学生中的某个小群体提供帮助。然而，有证据表明很多学生的“学习风格”不尽相同，适合某个学生的授课方式不一定适用其他人。即使在某门课程中适合某位学生的授课方式也不能在所有课程中“放之四海而皆准”。
目前还不可能做到个性化教学（即针对每个学生或一小群学生因材施教），这不仅是因为老师的工作时间和技能等资源不足。无法实现这个目标的主要原因是没有人有足够的信息确定某个学生学习某门课程或某个课题时的最优学习方式（而且这些信息也很难获得并进行处理）。AI可以改变这一切。人们可以设计AI软件收集和处理实时数据，了解学生的具体反应或学生在各种课程中遇到的困难和取得的成绩（特别在学生面对不同教学风格的背景下），随后为改进个性化教学提出建议。教育的生产率可能会大幅提高（我们尚不清楚是否必然出现这种结果）。用AI赋能的教学方法可能更擅长于帮助学生习得在未来劳动力市场上更有价值的技能（而不是像现在这样，学校中广泛采用保守落后的课程和教学重点），所以它们产生的社会效应可能会远超其带来的直接效应。开发这类科技并将它们付诸实施，还会提高教学对人类劳动力的需求，然而即使得到AI软件和其他技术的帮助，我们仍然需要更多技能各异的老师开展个性化教学。
·医疗。医疗业的情况与教育业类似。尽管人们已经在努力将数字科技引入医疗行业，但他们的重点并非创造出卓有成效地使用人力的任务（事实上，AI的某些应用仍然以自动化操作为主，如放射学领域的应用）。利用AI收集和分析信息可以卓有成效地赋能护士、人员和其他医疗服务提供者，使他们提供更加广泛的服务和实效性更强的医疗建议、诊断和治理。AI在提高劳动力需求和生产率方面产生的效益与它在教育领域中发挥的作用非常相似。
·增强现实。AI技术可以大幅改变生产流程，使其利于劳动力需求的第三个应用领域是在制造业中采用增强现实和虚拟现实科技。在过去30年里，绝大多数先进的制造业技术都是围绕自动化展开的，不过亚马逊（Amazon）和特斯拉（Tesla）等公司已经发现，将所有车间里完成的任务和人力完成的任务都实现自动化在经济上并不划算，因为某些任务由人类完成时的效果更突出。不过，采用工业机器人的公司面对的困境之一是，以下两个因素导致这些新科技与人力的结合还不尽如人意。首先，出于安全方面的考虑，绝大多数机器人科技都与工人严格隔离。其次，人类的工作不一定与机器人技术需要的精度配合得天衣无缝。增强现实技术采用了交互界面以提高人类感知、监控和控制物体的能力，可以使工人与机器协作完成高精度生产任务和综合设计任务增强现实技术。这不仅能够帮助工人保留某些工作岗位（否则这些任务就会被自动化），而且能够创造出新的工作岗位，使人类借力数字科技和传感器的增强功能完成这些任务并提高生产率。
需要注意的是，上文列出的这些新任务远远超出了所谓的AI赋能器，它们都是随着人类能做的工作被自动化产生的，与培训和监控新机器相关的人类工作。这一点非常关键，它意味着仅仅推动具有赋能作用的AI不太可能创造出足够多的新工作岗位和对人类劳动力的需求，从而促进普遍繁荣。
为什么会出现错误的AI？
如果除了简单的自动化技术以外，还存在其他可以提高生产率且利润可观的AI应用，那么我们是否能够指望市场力量和现有公司的创新带领我们实现这些应用？我们是否有理由担心人们不去开发那些有可能重新创造出对人类劳动力有需求的AI应用，而是继续将手中的资源一股脑地投入错误的AI中？
经济学家认为市场能够以最有效率的方式配置资源。不过绝大多数专家认识到一旦涉及创新，市场之星就显得比较黯淡。总的来说，有一些原因导致创新领域会出现市场失灵，而且有些具体原因表明这个问题对于AI尤为重要。
创新的外部性也即不仅创新者会从创新中受益，采用这些新技术的工人和公司也获益匪浅。最重要的是，未来以这些技术为基础更上一层楼的公司和研究者也会受益于这些创新。当存在这种外部性时，市场的表现就不会令人满意。
当存在可供选择但相互矛盾的技术范式时，市场会难以处理这种情形。当一种范式领先于其他范式时，研究者和公司往往会采用走在前面的范式，尽管其他可供选择的范式可能效果更理想。此外，在这种情况下，一旦错误的范式抢先起步，就很难扭转这种趋势，或从其他范式提供的可能性中获益。鉴于人们对AI采取的不同方法构成可供选择但相互矛盾的范式，市场机制在这种情况下未必能做出正确的选择。
为了纠正创新中的市场失灵，美国政府过去一直在利用公私合作鼓励有利于社会发展的研究。它在互联网、传感器、医药、生物技术和纳米技术等很多尖端技术的研发过程中发挥了至关重要的作用。不过最近，美国政府对研究的资金支持急剧缩水，而且在引导技术变革的方向时也不再像以前那样坚定果敢。导致美国政府态度转变的部分原因在于政府支持创新的资源减少，同时私营部门在制定高科技发展议程方面的主导作用越来越显著（政府官员和研究者可以对硅谷创造性活动的发展方向产生有意义的影响吗？）。这种转变进一步抑制了与发展前景（这些研究的成果不会立即反映在利润率上）和其他社会目标（如这些技术会创造新的就业机会）有关的研究。
创新不仅仅对经济激励做出反应。哪些种类的技术能吸引研究者的关注和想象力也受到很多非经济奖励的影响。美国最富创造力的集群（如硅谷）所处的生态系统可能对自动化研发提供了过多奖励，但对其他前沿科技的应用没有给予足够的重视。造成这种现象的部分原因可能是学界领军人物的价值观和兴趣点（譬如，我们可以看看特斯拉这类公司的理念。它们一直在孜孜不倦地试图将所有事情都自动化）。另外一个原因是大型科技公司的主流商业模式和愿景都聚焦于自动化，致力于清除生产流程中那些可能会出错的人为因素（绝大多数投向AI的资源主要来自这些公司）。由于部分龙头企业为学界投入海量资源，影响了一流学府的教学和研究内容，所以人们对创新激励的最后一个看法更为关键。当代精英受计算机科学、AI和机器学习的吸引，但是将大部分关注点放在了自动化上，这完全在意料之中。技术变革包罗万象，具有倾向性的生态系统会扼杀技术变革的发展方向。
此外，可能有一些因素扭曲了人们研发AI应用时对技术类型的选择。第一个因素是如果创造出的就业机会产生的社会价值超出它在GDP数据中的体现程度（如就业人群更加快乐，成为更出色的公民，或因为劳动力需求增长加快，加剧了收入不平等），那么超出的这部分社会价值会被市场忽略。第二个因素涉及美国和其他西方国家的税收政策，这些政策会为资本和投资提供贴补，但对就业征税。因此，使用机器而不是人类劳动力更加有利可图，这些利润不仅会鼓励人们采用自动化，而且促进了与之相关的研究。最后一个因素是其他三个因素的有效补充。由于公司会把劳动力成本（即工资率）考虑在内（劳动力市场不完善往往导致工资高于劳动力的社会机会成本），企业会有激励采用和研发并非最有利于社会发展的自动化技术。
另外还有一组因素阻碍了能够提升劳动力需求的创新型AI应用的发展：这类新技术可能需要重要的互补性投入才能发展起来，而这类投入目前尚不存在。以上文提到的教育领域为例。与人脸识别相比，能够在教育领域创造出新的劳动密集型工作岗位的AI不仅没有被学术界视为前沿或“时髦”的研究领域，而且产生利润所需的辅助性技能和资源完全缺失。我们将AI技术应用于教育界时，教师必须具备更加灵活的新型技能（教师的现有技能和人们正在投资培养的技能除外），而且需要其他资源雇用更多教师使用这些新的AI技术（不管怎样，新技术的着眼点在于创造出新工作岗位并提高对教师的需求）。在医疗业的案例中，资源有限并不是问题的根本所在（医疗在国民收入中的占比一直在上升），但必须开展必要的互补性变革。事实上，正如美国医学会（AmericanMedicalAssociation）展示的那样，医院、保险公司和整个医疗界的组织方式很可能阻碍了这类AI技术的发展，由此凸显了利用新技术创造新岗位时面临的其他障碍。如果人们认为AI技术赋能于护士和技师并提高他们的生产率，这会降低对医生服务的需求，或对当前医院采用的商业模式提出挑战，那么人们就会坚决抵制这类技术。
总之，尽管当前没有真凭实据表明研究机构和公司资源直接投入了“错误的”AI技术，但创新市场没有提供令人信服的理由让人们相信各类AI技术之间会达成有效均衡。如果在当前这个关键时刻没有充分重视创造对劳动力有需求的工作岗位（不是简单地取而代之），那么从社会和经济的角度看，这类AI技术就是“错误的”。四处泛滥的自动化不仅不会提高生产率和增加就业，使人们更加广泛地共享繁荣，反而会导致增长乏力，不平等加剧。
结语
人工智能终将影响我们生活的方方面面，更不用说现代经济中的生产组织方式。不过我们不应该想当然地认为，任其自行发展，正确的AI技术就会得到开发和实施。现在很多人担心AI会带来安全风险及其他难以预料的后果（这些后果通常体现在非经济领域），但我们认为现在有初步的迹象表明不利于经济发展的AI技术正在大行其道，并为未来的技术发展奠定基础。AI技术发展潜力巨大，这意味着我们需要审慎思考它们带来的影响，仔细斟酌如何最好地发展这一充满前景的技术平台。亡羊补牢，为时未晚。
刁琳琳译
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20年后劳动力市场需求量会是多少呢还要一年千万年轻人进来吗
【本文来自《有人为当前低生育率暗自开心？殊不知移民危险正在悄悄降临》评论区，标题为小编添加】
不可能大规模开放移民，因为没有低端劳动力缺口，产业不升级是不可能的，如果成功，国家为了稳定会对普通劳动者一定福利做保底，这样技术升级后中高端劳动力需求不会太大增加，低端也会有人干，不会严重缺乏劳动力为什么要开放移民呢？虽然800多万新生儿是减少了，但也是800多万啊，20年后劳动力市场需求量是多少呢？还要一年千万年轻人进来吗？现在已经就业率压力很大了，到时候还要很多人进厂打螺丝吗？人工智能，工业机器人，智能制造20年进步啥样呢？800万毕业生就业都充分吗？再开放移民？搞毛啊？