2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】人工智能会取代人类的艺术创造力吗
【热点观察·当文艺创作遇上人工智能①】
中央美术学院2019届硕士毕业生中，有一位叫夏语冰。毕业前夕，夏语冰的画作同其他同学的作品一道，参加了中央美院研究生毕业作品展。
夏语冰的作品，获得了中央美院老师们的高度肯定。该校的邱志杰教授专门为她的作品写下一大段褒扬的评语。另一位教授，受夏语冰作品的启发，还专门为她创作了一段音乐。
6月15日，夏语冰将赴杭州参加跨界艺术展览；7月5日，夏语冰将以画家身份在中央美术学院举办个人作品展。
不过，夏语冰并非现实中的真人。她是微软研发的一款人工智能机器人。这款在微软内部被叫作“小冰”的人工智能机器人，被培养学习绘画已经22个月。从刚开始画得很丑，到慢慢提升，小冰作为一个“画家”成长的过程，就像追求艺术的人类一样，经历了一个漫长、痛苦、艰辛的过程。经过22个月的学习培养，小冰的绘画作品，达到了一定的艺术水准，才被破格批准化名“夏语冰”参加中央美院研究生的毕业画展。
在过去两年的人工智能的风潮下，人们除了目睹小冰作的画，欣赏了小冰写的诗，听到了谷歌开发的人工智能机器人Magenta创作的歌曲……艺术，这块传统上被认为是人类智慧金字塔尖的领域也要被AI（人工智能）占领了吗？
1.写诗绘画样样精通
“孤陈的城市在长夜中埋葬/他们记忆着最美丽的皇后/飘零在西落的太阳下/要先做一场梦”，这是机器人小冰写的一首诗。发布于两年前的人工智能“少女诗人”小冰，经过不断的深度“学习”，如今已具备强大的“创作”能力。只需上传一张图片，给几个关键词，小冰就能在10秒内替你创作出诗歌初稿。
在研发过程中，工程师们曾用27个化名，在报刊、豆瓣、贴吧和天涯等多个网络社区的诗歌讨论区中发布小冰的作品，在此过程中，没有人发现作者是个机器人。后来，小冰研发团队从小冰写成的数万余首诗中挑出139首结集出版，取名《阳光失了玻璃窗》。
“少女诗人”小冰“出道”后，引起人们的极大关注和讨论，因为这跟AlphaGo打败柯洁还不一样。下棋本质上就是一个通过海量大数据和超强计算能力求落子最优解的过程，还属于“弱人工智能”范畴，但文艺创作完全是一个创造性的工作，而是否具备创造性思维，一向被视为由“弱人工智能”到“强人工智能”的分水岭。
据微软（亚洲）互联网工程院副院长、微软小冰项目负责人李笛介绍，为了达成写诗技能，小冰学习了1920年以来519位诗人的现代诗，被训练了超过10000次。一开始，小冰写出的诗句毫不通顺，后来慢慢形成“独特的风格、偏好和行文技巧。不过，诗歌界对此并未给出好评。比如，诗人于坚就认为小冰的所谓写作只是个语言游戏，“无论输出多少句子都算不得真诗，因为真诗是有灵性的”。
如果说“诗人”小冰的创作仍是基于对海量文字的统计和计算，那“画家”小冰的模型已开始基于情感计算框架。换句话说，“画家”小冰不仅具有IQ（智商），还开始具有EQ（情商），并且其“创作”开始基于情感激发。这个模型有两个非常鲜明的特点：会大量使用诱发源，不是让机器把一种已有的视觉元素，进行复制、拼接，再转成另外一种风格重新生成，而是要求在诱发源的帮助下，激发人工智能进行新的创作。该模型通过对过往400年艺术史上236位人类画家画作的学习，已能独立完成100%原创的绘画作品。
此前世界上大多数人工智能的开发都是围绕着任务驱动型、知识型的路线来架构。但近些年，各大科技公司越来越重视对人工智能EQ（情商）的开发。除了微软的小冰，亚马逊开始希望Alexa能够有同理心，百度也提出“智能体”的概念，要求人工智能更加有个性，更加有“人设”。人工智能的构建已经从单纯的IQ开始向“IQ+EQ”演变。长此以往，人工智能将不仅具备人类的智慧，或许还将拥有人类的情感。艺术是人类情感符号化的表现形式，当人工智能拥有情感，并且能够依靠情感激发来进行文艺创作，那人类独有的文艺创作能力的确会受到极大的挑战。
2.离人类的水平还有点远
不可否认，无论是专家学者，还是艺术家，大部分人都不认可人工智能机器人写的诗、画的画、作的曲是艺术品。因为艺术被认为是创作者对客观世界的认识，是其主观情感的呈现，而艺术活动更多是一种创造的过程，它充满感性色彩，人类艺术创造最大的特征就是情感化。而人工智能是理性的，它整套艺术生产逻辑基于数据，即便人工智能的文艺创作开始加入情感激发和随机化模块，但创作的内容仍然是从大量作品中提取、分解、组合而成，这种重组方式不能称为情感化的艺术创作。国外也有学者认为，人工智能目前没有可能创造与人类智力相当或者超过人类智力的作品，因为极具个人色彩的创造性活动是无法复制的。
人类对人工智能文艺创作能力的抗拒和排斥，一方面基于主观情感上的“一时难以接受”，因为在人工智能时代，文学艺术可能会是人工智能机器人留给人类的最后一片施展才华的乐园；另一方面，人工智能在文艺方面的“造诣”，尚处在“低幼”阶段，离人类的文艺创作水平还差很远，并且在相当长一段时间内，仍然难以跟人类匹敌。
以小冰的绘画作品为例，乍一看，颇具“艺术色彩”，但仔细观察会发现，那些作品仍然难以摆脱元素堆砌的痕迹。就像“中国的城市化进程”这个主题，小冰所画的内容基本上都在“建筑”“人”“家具”这几个模棱两可的元素上来回重复。而即便是输入“城市”这个关键词，小冰依旧会把城市跟椅子、时钟这类元素联系到一起，画作也不算完整，甚至过于抽象。
目前来看，人工智能对人类艺术的冲击，大部分还是体现在心理层面。在未来相当长一段时间里，人工智能还是很难接替艺术家的创作，即便这些智能机器人创造出一些被人类认可的“艺术品”，那也是基于人的参与设计。人们需要通过了解创作者的人生经历、社会背景、内心情感，才能试图揣测一件艺术作品的深意，而人工智能机器人的“文艺创作”，整体上还难以使其“作品”充满这种感性的色彩。
面对争议以及种种“不看好”，人工智能的开发者们显得有些无奈。“无论是‘少女诗人’小冰，还是‘画家’小冰，从一开始，我们就把它当作一款产品看待，我们从未想过，要让人工智能与人类的顶级艺术家进行PK，以证明谁的水平更高。”微软（亚洲）互联网工程院人工智能创造及商业事业部总经理徐元春坦言，现在人工智能的文艺创作能力，仍存在较大局限性，但他也呼吁人们不要带着“有色眼镜”去看人工智能创作，希望“让子弹飞一会”，多给人工智能一些成长的空间。
3.艺术家不应一味排斥而应加以利用
人工智能对于人类生存现实基础的改变，迫使人们不得不重新思考艺术与现实的关系、作家和艺术家在艺术活动中的地位、艺术存在的意义及其终极走向等一系列问题。正如艺术批评家李心沫所言，当人类的绘画作品和运用人工智能程序绘制的作品，已经很难被人进行区分的今天，我们已经无法对人工智能视而不见，一味地唯我独尊或排斥是没有意义的。
在人工智能与经济社会同频共振的趋势下，艺术世界将会发生巨大改变，并重塑艺术的边界，其未来是否会影响到艺术家的主体性身份？是否原本只有人类可以胜任的艺术工作，将被人工智能所取代？这些问题，只有交给时间来回答。
从积极的角度看，人工智能的迅速发展，虽然给文学艺术的发展带来了空前的挑战，但也带来了前所未有的机遇，人类从现在开始就可以很好地利用人工智能，来丰富自己的文艺创作。李开复在《人工智能》一书中就指出，人工智能时代，程式化的、重复性的、仅依靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的，几乎一定可以由机器完成。最体现人的综合素质的技能，比如人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美和创造性思维，基于爱、恨等情感与他人互动的能力，则在人工智能时代最有价值，也是最不容易被替代的。
对文艺家而言，人工智能技术可以助其一臂之力，帮助他们提高学习效率，在极短的时间内阅遍人间所有的艺术精华，达到青出于蓝而胜于蓝的效果。人工智能机器人还可以为艺术家锦上添花，分析素材，增强和丰富艺术表现手法，让他们的艺术创作更上一层楼，给人类多彩的文学艺术世界增添更加绚丽的色彩，让文化消费者能体味更为赏心悦目的艺术之美。
比如，小冰的绘画能力所瞄准的落地场景是服装面料的图案设计。李笛介绍，以小冰人工智能框架为基础，微软已经同中国纺织工业联合会以及几家最大的纺织面料企业合作开发了人工智能纺织服装面料图案设计平台。该平台可以不重样设计出1026种服装面料纹样和插画。另外，小冰也参与到了广播电视节目的制作中，截至目前小冰已经为63家电台和电视台生产了2800多小时的节目。
无论是今天的被动输出，还是未来通过持续深度学习实现主动表达，人工智能为人类的文艺创作都提供了多种可能性。尽管对人工智能介入文艺创作褒贬不一，但无论文艺家还是人工智能的开发者，在一点上是有共识的，那就是：艺术家要保存人类的创造力。
（本报记者 韩业庭）
人工智能对人力资源的替代影响研究
随着人工智能展现出革命性的自主学习与自我进化能力，人工智能及其与人类的关系已经成为全球各国与社会各界的热议话题。人工智能蕴含巨大的商业机会和战略价值，不仅能够推动产业升级实现经济发展，还能改善个人与公共服务水平，提升社会福利。然而，人工智能在改善生产水平和生活品质的同时，也带来了风险和挑战，譬如无人驾驶机器人的事故责任、用户数据隐私泄露以及劳动就业歧视等。所以人工智能在经济、社会和伦理等方面带来的利弊优劣，值得更广泛深入探讨。其中"机器换人"的忧虑再次伴随新一轮的技术发展而出现，人们普遍对人类劳动力会否被人工智能机器所取代而感到担忧和恐慌。2017年美国一项关于人工智能的调查显示，大多数受访者都对人工智能持有好感，但30%的受访者认为人工智能会抢占工作机会[1]。当前我国正处于从传统资源驱动发展模式向创新科技驱动发展模式的转型升级阶段，近年在人工智能领域进行了一系列战略部署，抢占"2030人工智能高地"[2]，促进"人工智能与实体经济深度融合"[3]，发展"负责任的人工智能"[4]等，很有机会成为走在世界前列的人工智能技术国家。当然，中国也是人力资源大国，拥有约9亿的适龄劳动人口，巨大的人力资源存量即将面临人工智能带来的就业冲击，因此厘清人工智能对人力资源的替代影响关系，已经成为理论界与实务界的紧迫课题。
一、人工智能的内涵、价值和争议(一)人工智能是一系列技术的集成人工智能(ArtificialIntelligence，AI)概念自1956年首次提出以来，已经发展成为一个多学科综合交叉的宽泛概念。普遍认为，人工智能是"一门关于如何表述、获取和使用知识的科学"[5]，研究"如何使计算机去做过去只有人类才能完成的智能工作"[6]。其实，所有对人类智慧能力的研究和模拟都可算作人工智能，它是一个涵盖多个技术领域的概括性术语。其发展经历了多个阶段：20世纪60年代属于起步发展期，人工智能在数学和自然语言领域取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等；20世纪七八十年代属于应用发展期，出现了模拟人类专家运用知识经验解决特定领域问题的专家系统，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破；20世纪90年代到21世纪初期属于稳步发展阶段，由于互联网技术的普及以及在神经网络的深度学习领域取得的进展，人工智能技术进一步走向实用化；2011年至今属于蓬勃发展期，随着大数据、云计算、互联网、物联网的发展，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等一系列技术取得突破性进展，人工智能领域开始迎来爆发式增长[7]。总体来说，数据挖掘与学习、知识和数据的智能处理、人机交互等三类技术可以视作人工智能在当前应用场景中的关键技术[8]。按照Gartner人工智能技术成熟度曲线[9]的标准，人工智能的发展历程就是一系列技术集合从新生到成熟的演变过程。
(二)促进人类劳动解放是人工智能的终极使命技术发展与应用影响着人类的劳动形式。从技术发展历史来看，人工智能是人类持续改造劳动工具服务于社会生产的必然产物，也是社会生产力进步和劳动生产率提高的象征。在技术欠发达时期，体力劳动是基本的劳动形式。随后，机器生产逐步替代人的体力劳动，帮助人类摆脱了笨重、危险的体力生产，脑力劳动成为主要的劳动形式。后来，在信息化和智能化技术的影响下，智能机器开始帮助人类摆脱脑力劳动。与历次技术革命一样，人工智能进一步取代了机械化和单调化的生产劳动，减轻了人类的体力负担、脑力负担和智力负担。根本上来说，人类创造人工智能就是为了减轻劳动负担，提高劳动效率。在提高生产力的同时，节约时间和资源，获得劳动解放，向真正的自由劳动复归[10]。只不过，目前的人工智能发展水平尚不能完全解放人类的生产劳动，只能进行局部功能替代。从劳动能力角度来看，虽然人工智能的机械力量基本取代了人类的肌肉力量，使得人类从事的体力劳动越来越少，但是人工智能的重复性运算、大数据统计学习和知识存储等能力，仅仅能替代人类的部分智力劳动，还有许多智力劳动仍需要凭借人类的创造力、想象力和控制力才能完成[11]。不管怎样，人工智能技术发展的根本动力仍是人类获得劳动解放，实现自由全面发展的终极希望。
(三)发展人工智能须符合人类价值观伴随人工智能而来的数字化、智能化技术，正在冲击着既有的世界秩序。虽然自动驾驶可能比人类驾驶更安全，智能诊疗可能比医生更准确，语音识别可能比速记员更迅速，但是由此带来的虚假信息、隐私暴露、算法黑盒、网络犯罪等伦理问题，也引发了全球范围内的反思与讨论。近年来，为引导"科技"向善，赋予"算法"正确价值观，政府、产业和学术界协力达成了一系列关于人工智能的发展共识，也让伦理成为人工智能研究与发展的根本组成部分。2018年以来，中国、美国、新加坡、阿联酋等10余个国家和地区已明确将人工智能治理纳入人工智能的总体发展战略。此外，欧盟、OECD、G20、IEEE、谷歌、微软等诸多跨国主体也从各自角度提出了相应的人工智能伦理准则，共同促进人工智能健康有序发展[12]，详见表1。只有以人类价值伦理为导向，在规范约束下实现人、社会、技术之间的良性互动和发展，才能让人工智能持续造福人类，推动人类社会发展进步。
表1(Table1)表1关于人工智能的主要伦理框架或原则发布主体框架原则来源及时间电气电子工程师学会提出的一般原则包括：确保AI不侵犯国际公认的人权；在AI设计和使用中优先考虑人类福祉的指标；确保AI设计者和操作者负责任且可问责；确保AI以透明的方式运行；将AI滥用风险降到最低。AI白皮书《道德准则设计》，2017-12经济合作与发展组织总共有五项原则：包容性增长、可持续发展和福祉，以人为本的价值和公平，透明性和可解释，稳健性和安全可靠以及责任。《负责任地管理可信赖的AI的原则》，2019-05新加坡确保两个主要原则：一是协助机构确保AI作出的或在AI帮助下作出的决定对公众来说是可解释的、透明的和公平的；二是AI解决方案以人为本。此外，还从四个方面阐述了适用于常见AI部署流程的关键道德原则和实践：内部治理结构和措施、自主决策中的风险管理、运营管理和客户关系管理。《人工智能治理框架》，2019-01欧盟包含三个层次：可信赖AI的根基，可信赖AI的实现，可信赖AI的评估。《可信赖AI伦理指南》，2019-04日本分别从人类、社会系统、产业构造、创新系统、政府监管五个维度勾勒了"AI-Ready社会"的愿景。《以人类为中心的人工智能社会原则》，2018-12谷歌包含七项原则：对社会有益；避免建立或加剧不公与偏见；保障建立与测试中安全性；对人类负责；建立并体现隐私保护原则；支持并鼓励高标准的技术品格；提供并保障上述原则的可操作性《谷歌AI原则》，2018-06微软提出六项原则：公平、可靠和安全、隐私和保障、包容、透明、责任。《计算未来：人工智能及其社会角色》，2018-08腾讯提出三项准则：一是技术信任，人工智能等新技术需要价值引导，做到可用、可靠、可知、可控；二是个体幸福，实现个体更自由、智慧、幸福的发展；三是社会可持续，善用技术塑造健康包容可持续的智慧社会。《智能时代的技术伦理观——重塑数字社会的信任》，2019-06表1关于人工智能的主要伦理框架或原则二、人工智能对人力资源的替代影响在21世纪的前20年间，在人工智能技术发展影响下人力资源领域发生了剧烈变化，"现行的劳动法规、工作框架以及生产合作关系的平衡已被新的趋势所打破，新近出现的大量非标准的工作形式，如自由职业、自我雇佣、独立承包、零工经济等，对传统劳动权益保护的思维定势提出了挑战"[13]。近年来，一幅全新的劳动就业图景正在形成。宏观上，技术进步引发的劳动力替代效应不可避免，所有人力资源都须适应人工智能带来的劳动力市场结构变化。尤其是在组织层面，自动化技术将重塑内部流程和管理标准，驱使人力资源组织将主要资源聚焦于更加精益、更加核心的关键业务。微观上，随着工作场景的转换，未来的工作形式、内容和技能都将面临新的要求。事实上，人工智能时代发生在人力资源领域的劳动、就业与雇佣关系演变，将主要体现在劳动力市场、组织、职业、任务和技能等方面。
(一)劳动力替代人们普遍认为，技术是经济进步与增长的主要原因，但技术变革也常常引起人们被新技术手段取代的担忧，产生所谓的技术性失业[14]。尽管技术性失业在历次技术革命中并没有被确凿的证据证明，但本次人工智能表现在自动化和数字化领域的技术进步，再次引发了人们对被人工智能机器取代而导致失业的恐慌。众多学者和机构从不同角度对未来的技术性失业风险进行预测(表2)，虽然失业率的这些预测值是基于当前经济规模与发展模式的推演，而非事实，但是人工智能和自动化带来的中间高、两边低的就业极化现象已经出现，即人工智能对中间技能劳动力的替代最为严重，相反，对高技能与低技能劳动力的就业需求有所增加[15]。当然，也有学者进一步认同了人工智能能够覆盖大部分的劳动领域，具备学习能力的机器人将使人类更容易实现目标。因此，机器人在未来将协助人类在许多场域扮演重要的角色[16]。Borenstein认为，未来机器人在产业界的应用会越加广泛，因此会对人类就业机会及工作模式产生重大影响，虽然机器人的创新应用也会随之带来新的工作机会，但是因机器人能够执行重复性高的工作，使其取代人类员工的可能性变高[17]。从理论逻辑上讲，人工智能必将打破现有的劳动力市场结构，但实际上由于环境不断变化，人工智能带来的技术进步在短期导致失业后，长期来看也会增加就业[18]。事物发展具有利弊两面性，人工智能对劳动力的影响需要辩证看待，短期内人工智能驱动下的自动化技术的确会降低劳动力需求，对劳动参与、工资报酬等产生负面影响，但从长远来看，由于低端繁杂的劳动任务被大量解放，劳动力市场也会催生出新的就业岗位。
表2(Table2)表2技术性失业风险预测机构预测德勤美国38%、英国30%、日本21%、德国35%的工作面临被取代风险麦肯锡在60%的职业中至少有30%的工作任务可以被取代罗兰贝格到2035年，将消失830万个产业工作岗位，新增1000万个服务工作岗位牛津大学美国47%的工人面临被取代风险世界银行发展中国家有66.6%的工作面临被取代风险国际劳工组织未来20年全球有56%的工作面临被取代风险经济合作与发展组织9%的工作面临高风险，50%—70%的工作面临低风险表2技术性失业风险预测(二)组织管理替代环境变化是组织管理模式变化的动力。人工智能时代组织内外部环境日趋多变、复杂和紧张，企业的经营与管理也将随业务模式改变而悄然改变。内部而言，当组织管理的主要构成变成了与人相近的"智能"，传统以"人"为核心的组织价值观、业务分工、生产合作方式将受到严峻考验。一方面，层级组织模式将被开放式的组织模式替代。以科层制为代表的层级组织模式在传统的组织管理中具有重要的影响作用，但新的社会生产环境对信息传递方式、人才雇佣与协作模式提出了新的要求。个体与组织间的层级关系会转变为"联盟"关系，层次式的信息结构转为网络式信息结构[19]。个体与组织之间也不再是层级从属关系，而是合作且平等的网络关系[20]。Arthur等学者提出的"无边界职业生涯"概念很好地阐释了个体与组织之间关系发生的根本性变化，即成员不再将组织视为终身效劳的对象，而是一个能力提升的职业发展平台[21]。另一方面，人才管理将被"心智管理"替代。表面上来说，随着大数据分析、智能化、云计算等技术引入，极大地简化了日常行政工作，组织的人才管理工作效率和工作精准度能够大幅提升[22]。尤其在人才甄选领域，人工智能通过情景化、游戏化等测评技术[23]，在降低面试主观偏差、减少应聘歧视、搜寻匹配候选人等方面已经表现出突出的优势[24]。但实际上更为核心的是，人才管理关注的重点不应再是事无巨细的"规则"，而应该是员工的"心智"。因为未来能够稳固维系人与组织联系的将从劳动契约变为心理契约[25]，所以人才管理需要为组织创造新的价值，摆脱传统事务性工作，向更具创造性、更需理解力的工作转变，如塑造公平感、培养道德行为、营造互信氛围等。事实上，新时代的人力资源管理核心就是建立基于信任与尊重的新型劳动雇佣关系[26]。总而言之，人工智能一定会在某种程度上替代传统的组织与管理模式，人才管理部门应当积极尝试在不同的工作环节引入人工智能技术，并逐步提高其运用的频率和强度，尽早适应时代的发展趋势。
(三)职业替代现代社会的职业分类是建立在社会分工基础上的。人工智能带来的一系列技术革新正在颠覆固有的社会分工方式，许多从事单一、重复、低技能职业的劳动力可以在人工智能技术的协助下获得解放，转而从事人际互动强、突发应变多、需特别定制等特性的职业。目前来看，人工智能技术较为成熟的应用主要集中于大数据分析、聊天机器人、机器视觉、自动驾驶等领域，因而类似计程车司机、资料输入人员、银行柜员、零售业店员、餐厅服务生等职业，被取代的几率高达99%；而需要创意或高度沟通技巧的职业，如医师、教师、作家、导游、律师等被取代的几率则低很多[27]。著名创新科技企业家李开复则根据牛津大学、麦肯锡、普华永道、创新工场等机构的研究报告综合梳理了当今社会365种职业被人工智能取代的概率(表3)，他通过系统比较后认为，在未来的15年之内大部分职业都会被人工智能取代，而关爱型和创意型的职业则很难被取代[28]。总体而言，大多数可能被人工智能取代的职业都是单调的、重复性的、机械呆板的、规则流程式的职业。相反，人类与生俱来的创意性、人际性、灵活敏捷性和直觉决策性，与人工智能相比仍具优势。
表3(Table3)表3被人工智能替代可能性最低和最高的十种职业排名职业种类被替代的可能性1人工智能科学家0.1%2创业者0.1%3心理学家0.1%4宗教教职人员0.1%5酒店与住宿经理或业主0.1%6首席执行官0.1%7首席营销官0.1%8卫生服务与公共卫生管理或主管0.1%9教育机构高级专家0.1%10特殊教育教师0.1%356纸料和木料机操作工96.5%357装配工和常规程序操作工96.7%358财务类行政人员96.9%359银行或邮局职员97.1%360簿记员、票据管理员或工资结算员97.3%361流水线质检员97.5%362常规程序检查员和测试员97.7%363过秤员、评级员或分类员97.9%364打字员或相关键盘工作者98.1%365电话销售员/市场98.3%表3被人工智能替代可能性最低和最高的十种职业(四)任务替代对于当前人工智能引发的劳动替代，还存在另外一种观点，即人工智能替代的只是各职业中的一部分任务，而不是整个职业[29]。无论未来是否会替代整个职业，人工智能目前已经在各个行业的具体场景中代替人类执行不同的任务。日本和英国媒体合作针对制造、管理、医疗、教育、交通运输等23个产业领域中共2000项业务开展的调查结果显示，人工智能代替人类完成的任务中，制造业的取代比例最高，受调查的688项任务内容有552项能够被人工智能所取代，例如焊接、装配、裁缝、制鞋等；餐饮业受调查的140项任务内容有96项可以被取代，如柜台点餐工作、食材准备、食物与饮料服务、餐桌与餐具摆设等；运输业受调查的353项任务内容有171项可以被取代，如车辆维修、飞机驾驶、运输资讯提供等；建筑开采业受调查的263项任务内容有113项可以被取代，如建筑材料搬运、标注参考点、焊接金属、勘探测量、岩土挖掘等；农林渔牧业受调查的112项任务内容有46项可以被取代，如巡查、种植、采收等；医疗照护业受调查的111项任务内容只有28项可能被取代，如护理协助、物理治疗、按摩治疗、静脉注射等(图1)[30]。综合来看，人工智能所取代的劳动任务具有经济、技术和安全三个方面的特点：一是劳动成本较高的任务，运用人工智能替代人类能够获得更优的经济效益；二是劳动强度超出人类生理极限的任务，运用人工智能够延伸人类的劳动能力；三是劳动风险较高的任务，运用人工智能替代人类能够保障人身安全。
图1(Figure1)图1不同行业可被人工智能替代的任务比例(五)技能替代人类的认知模式在人工智能时代也会发生变化。就个体而言，在人工智能时代拥有创意、社交等软技能比拥有硬技术更具有职场价值。因为人工智能并非无所不能，在许多软性技能方面还存在短板。国外学者Frey和Osborne从O*NET①选取702种职业的任务技能进行分析，发现人工智能的技能瓶颈主要表现在感知操控力、创造能力和社交智慧等3大技能的9个方面(表4)[31]，除此之外的其他劳动技能都无限接近或超越现有人力资源水平。也有学者认为，未来的技能不再是单一取向，而是多种技能的融会贯通。Daugherty和Wilson在其著作《人类+机器：重新构想AI时代的工作》中提出，未来工作场景中所需要的八种融合技能，主要包括：创造性增强、规范重塑、整合判断、智慧化提问、机器赋能、全面融合、互相学习、持续变革等[32]。通常来说，社会生产环境的变化本身就会催生工作技能的革命。由于人类存在主观能动性与认知可塑性，人工智能带来的技能替代并非是对人类价值的否定。相反，如历次技能革命一样，应视为新生的机会。前述可见，人工智能尚不完美，还需要进一步向人类的天性智慧学习进化。而人类也应把握好被人工智能解放出来的精力和时间，发挥自身优势弥补人工智能的技能不足，人机合作方能共同推动社会的全面发展进步。
①O*NET是由美国劳工部组织开发的职位分析系统，也是一个较全面的职业信息数据库，其中对各职业定义、工作任务、知识、技能与工作能力等进行了详细描述。访问网址：https://www.onetonline.org。
表4(Table4)表4人工智能的技能短板技能描述感知操控力手指灵敏性能精确协调手指动作抓住、操纵或组装非常小的物体手控灵敏度能快速移动手及手臂或者用双手操纵组装物体创造能力不规则空间的工作能力在拥挤、不规则的异形空间中完成工作任务原创力有能力想出一个不寻常的聪明想法，在给定的话题或情景中创造性地解决问题精细工艺文艺类的理论和技术，如作曲、制造、表演、音乐、舞蹈、视觉艺术、戏剧和雕塑等社交智慧社会敏锐意识意识到他人的反应，并理解他们为什么会做出反应谈判力将众人聚集在一起，并调和分歧说服力说服他人改变想法或行为照顾他人向他人提供帮助，包括医疗关注、情感支持、个体关怀等表4人工智能的技能短板三、人工智能与人力资源的关系探讨中国是人口大国，拥有巨大的人力资源存量，协调处理好人工智能时代的劳动就业关系，维持良好的社会稳定秩序，才能获得长久可持续的发展。在人工智能时代管理好人力资源的关键，就是能够正确理解人工智能与人力资源的关系。虽然人工智能有全面取代人类劳动的可能性，不过尚取决于多个变数，除了技术发展以外，其他非技术性因素同样重要，例如公众对新兴技术接受程度，国家对技术的发展界限等。从历史经验不难看出，即便在一个技术快速增进的经济体系中，大部分劳动者仍可以发挥作用。况且，技术进步通常还具有间断演进性，对就业的影响也是分阶段的，在导入期对就业影响有限，拓展期会增加就业，到衰退期则减少就业[33]。可见，技术进步与劳动就业之间是一个此消彼长的动态过程，那么人工智能与人力资源之间就并非替代与被替代的"敌对关系"，而是一个动态适配、融合互补、和谐共生的"伙伴关系"。
(一)动态适配从个人层面来说，对人工智能技术及其智能化的完全接受需要一个过程。实际上，日常生活中的任何新兴技术都有一个从警惕到依赖的情绪过程。一个专注于创新适应性的研究团队发现，人们对一项新兴技术的态度大都包含期望、相遇、接受、适应、融合、认同等六个阶段[34]。当人们获知一项新技术，首先会去了解和估量其功能效果，并会预先形成某种期望和印象；当第一次在日常生活中遇见或使用这项技术时，大都抱着试一试的心态，如果与预期不符，甚至可能会出现抵制和拒绝；经过一段时间的试用以后，随着对技术特征和功能细节的越加熟悉，开始逐步接受；随后进入适应阶段，人们会调整自己，作出某些改变来适应新技术的要求，这个阶段也是人们对新技术萌生情感的阶段，有些人会很兴奋地向周围人诉说和展示新技术带来的不同体验；当新技术完全融入日常生活后，人们会产生强烈的情感依赖，并赋予它个性化和意义感，这便是融合阶段；最后是认同阶段，新技术带给人们的价值已经超越了实用功能本身，还附着有社交联系、社会认同等价值的情感工具，成为生活中不可割舍的一部分。简言之，人工智能融入人类工作和生活，既是人工智能的调试完善过程，也是人力资源的接受适应过程。
(二)融合互补随着人工智能与大规模生产的深度融合，人工智能技术和智能机器人必然成为新型社会分工的重要组成部分。人力资源的劳动方式将从单一性向复合性，从体力劳动向智力劳动，从机械化操作向个性化问题解决等方向发展转变，而人工智能将替代完成原有的劳动工作，形成人机互补的融合发展局面。同时，人机融合不仅仅是分工上的互补，在组织决策层面，人机合作能够突破组织边界、打通信息壁垒、充分利用智力资源，作出的决策更加准确和稳定。美欧等多个国家都纷纷强调了人机合作对未来智能化机器人发展的重要作用，美国所发布的国家机器人计划，其主要目标就是为了发明和创造能够与人类一起工作的协作机器人(Co-Robots)，聚焦于机器人在各个方面无缝集成，协助人类生活[35]。欧洲在人工智能战略规划中也有类似的导向，将创造和发明与人类共同劳动的合作伙伴机器视为主要目标。可见，人工智能与人力资源在空间、内容和技能上的融合互补，已经成为世界各国的普遍共识和发展方向。
(三)和谐共生人类社会正在由以计算机互联网为核心的信息社会，迈向以人工智能为关键技术支撑的智能社会。智能社会不只是一个简单的人工制造机器、控制机器的时代，而是一个由人工智能发展而构建起来的新社会形态，也是一个包含人机协同、人机结合、人机混合等多种人机关系的共生时代[36]。人机和谐共生既能够促进自然、经济、社会与人的和谐发展，也能促使人工智能与人力资源的生产合作。当然，和谐的共生关系不只合作，也包括竞争。因此未来智能社会的竞争，不只是人类劳动者之间的竞争，同时还有劳动者与智能机器之间的竞争。在竞争中合作，在合作中竞争，达到人机共处的动态平衡。与此同时，当人工智能与人力资源的相似性越来越高时，人类社会便会产生是否赋予人工智能平等权力的疑问，包括是否赋予人工智能与人类劳动者同样享有工资、福利等劳动报酬的权力？人工智能是否也应受到规章制度的约束？在出现错误与违规时是否受到相应的惩罚？这一系列问题的本源来自人类的同情心。但从目前来看，世界各国对于人工智能的治理准则基本达成了"以人为本"的共识，即人工智能的发展主导权应掌握在人类自己手中，因此，未来的人机关系是"共生"，而不是"平权"。
四、研究结论及对策建议(一)主要结论如前文所述，人工智能对人力资源的替代影响主要表现在：第一，就整体对劳动力的替代而言，在短期会导致失业，但从长期来看也会增加就业；第二，人工智能会替代传统的层级组织和人才管理模式，但也产生出新的开放式组织和心智管理模式；第三，人工智能会替代单一、低技能的职业，但许多依赖人类创意性、直觉性的职业仍无法取代；第四，人工智能将替代劳动成本高、劳动强度大、劳动风险较高的任务，但仍未完全实现人类的劳动解放；第五，人工智能会替代人类的大部分劳动技能，但感知操控力、创造能力和社交智慧却是难以突破的替代瓶颈。
(二)对策建议1.创造新增工作机会解决失业问题最好的办法是创造新的劳动服务需求，增加新的工作机会。人工智能是一项先进性的革命技术，能够在多个方面带动和促进就业增长。一方面，产业升级创造新就业。我国正处于资源驱动与创新驱动的新旧动能转换期，加快新技术的产业融合，促进产业的转型升级，能够创造新增就业机会，解决人工智能替代效应带来的失业压力。另一方面，创新创业产生新就业。人工智能作为新兴领域，具有广阔的发展空间，鼓励社会资本进入，激发大众的创新创业积极性，也能实现新领域就业机会的提升。此外，经济结构调整创造新就业。大力发展文化、旅游、餐饮及健康养生等第三产业，提高文娱经济、创意经济、绿色经济在国家产业结构中的占比，能够差异化地促进服务类、创造类和情感类的需求扩充，实现人工智能与人力资源的技能互补。还有一点，零工经济等新职业形态兴起也增加了就业。零工经济具有灵活的就业形式、丰富的就业渠道、较低的就业门槛，任何单一的技能模块都能够经由平台向不同的企业或个人提供分时服务。零工经济正在成为吸纳人力资源存量并实行自由配置的重要就业领域。
2.合力共筑社会保障技术的进步和经济的增长，不能忽略人力资源的合法权益，应该构筑可靠的社会保障，降低技术性失业和结构性失业带来的负面影响。如果不能实现技术进步与个体利益的共同繁荣，人工智能的发展有可能会被减慢，甚至中止。政府、企业和社会作为人工智能发展的利益攸关方，应该采取有效措施共同为人力资源提供基础保障，维护以人为本的发展准则，确保人在社会发展中的主体地位不被动摇，自由全面发展的权益不被侵害。具体而言，政府应完善劳动保护法规政策。因势利导地创造有利于人力资源发展的环境和条件，尤其是以自由职业为代表的新型劳动关系，也应纳入社会保障的基本范畴。企业则应帮助人力资源提前适应人机合作场景，肩负起企业应尽的责任，在组织内部为人力资源提供转型升级的机会，注重对综合能力的培养和训练，帮助人力资源适应智能化时代的复合型需求。此外，社会各界还应联手发挥监督职能，确保人工智能合法合规地运用于生产服务，合情合理地融入日常生活。在政府、企业和社会的三方努力下，共同保障人力资源的发展权益，切实维护人力资源的合法权益。
3.加快职业技能转变技能人才是能够运用自己的技术和能力进行实际操作的人员[37]。人工智能发展会替代单一、重复性高的技能。这意味着部分固有的工作技能将不被岗位所需要，可能很快就会消亡，相关劳动者则需要重新学习新的技能来更换岗位。加强人力资源技能指导与培训，能够扭转或减缓这个技能切换过程。从人力资源角度而言，在职业技能的转变过程中可以从这三点着力：首先是迁移旧技能，职业技能既有新兴变化的一面，也有稳定不变的一面，一项合格的职业技能由知识、技巧、能力和经验组成。其中能力和经验是可以从一项技能向另一项技能迁移和转化的。因此劳动者旧有的技能并非一无是处，在长期劳动中沉淀下来的经验和认知，只需通过简短的适应期，便能很快迁移到新的职业技能中。其次是学习新技能，伴随人工智能必将涌现一批新的职业技能，劳动者应保持开放学习的态度，对新兴事物怀有好奇心和认同感，从而加快对于新技能的学习和掌握，在新时代中重新扮演新的社会分工角色。最后是储备未来技能，人工智能与人力资源的差异化特点，将是劳动者提前储备未来技能的依据。在智能社会中，职业竞争会出现在人与人之间以及人与机器之间，提前储备差异化的技能优势，才能在未来竞争中脱颖而出。
4.设置技术发展伦理底线近年来数据泄露、基因编辑、器官移植等重大科技伦理事件频繁发生，不断挑战人类社会的价值尺度和伦理标准。新兴技术在发展过程中的诸多风险不仅仅是科学判断，也可能是价值判断，因而，要对技术发展设置明确的伦理底线，对于威胁生命、窃取隐私、合成病毒等所有反人类、反社会、反文明的技术方向和技术试验实行一票否决。全面坚守伦理底线，第一要加强生命教育。要在社会基层、教育初期树立敬畏生命、敬畏自然的基本伦理观念，发挥价值观的自我约束力，从源头上扼杀突破伦理底线的思想。第二要从伦理规范建设入手。伦理规范植根于大众观念之中，应发挥群众的监督力量，强化社会各个层面的伦理监管，让伦理规范既能促进科技发展，也能约束科技发展。第三要在全球层面形成伦理共识机制。在全球命运共同体时代，科技发展的风险和成果都将直接影响全世界人民的共同利益。因此，要给科学技术的发展创建一个符合人类共同价值的伦理环境，这个环境应该包括适宜的价值观、指导原则、政策体系、法律法规、科普教育与传播等，加强科学家、社会大众和政府之间的紧密配合和有机联系，合力形成共同驻守伦理底线的共赢局面。