人工智能技术在文化产业中的应用与影响研究
摘要：人工智能技术的发展为文化产业提供了诸多应用性机遇；其中一些关键性技术点与文化产业相结合，可以实现文化内容产生、创意资讯传播以及文化市场管理方面的创新。本文拟从几种主要的人工智能技术出发，介绍在技术与产业相结合过程中形成的代表性应用，同时探讨分析目前的人工智能应用带来的“信息茧房”“机器歧视”等社会问题，从而为我国文化产业发展提供相应的经验。
关键词：人工智能；文化产业；算法公平；信息茧房
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）本质上是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是指使用机器代替人类完成认知、识别、分析和决策等功能。在《人工智能：一个现代路径》[STUARTJ.RUSSELL&PETERNORVIG,ARTIFICIALINTELLIGENCE:AMODERNAPPROACH1034(3ded.2010),supranote7,at4.]一书中，“人工智能”被定义为：行为是为了获得最好的结果，或者在不确定的情况下，获得期待的最好结果，这是一种“理性行为”选择。在过去的十余年中，人工智能技术在以深度学习为代表的机器学习、语音识别、自然语言生成与处理、计算机视觉等领域取得不少成果，引得全球广泛关注。
世界各国都在积极部署关于人工智能的战略规划，2016年10月，美国和英国双双出台国家人工智能战略。就我国而言，2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，其中提出到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。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[国务院:新一代人工智能发展规划[J].重庆与世界,2018(02):5-17.]。
基于此，本文重点关注人工智能技术在文化产业――即新闻出版、发行、广播电视、电影、文化艺术、文化信息传输、广告服务和文化休闲娱乐等领域中的应用现状、存在的问题及对策，从而为我国文化产业发展提供可借鉴思路。
一、人工智能的主要技术类型与文化产业中的典型性应用
在美联社于2017年发布的《人工智能工作手册》中，人工智能在新闻业应用最频繁的技术主要有5类，包括机器学习、自然语言技处理术、语音识别技术、机器视觉和机器人技术[余婷,陈实.人工智能在美国新闻业的应用及影响[J].新闻记者,2018(04):33-42.]。在整个文化产业当中，目前应用最为广泛的技术类型是以深度学习为代表的机器学习，其他4类技术类型也均有不少应用落地。
通过上表可知，人工智能中的虚拟代理、机器人自动化、机器学习、深度学习、生物与语音识别、自然语言生成与处理（NLP）、硬件优化与决策管理等技术可以与文化产业中的信息采集、内容生产、信息传播和受众管理等有效结合，提供诸如内容个性化算法、受众目标与偏好识别、自动新闻内容生产等方面的服务，也可以提供在客户管理与市场调研方面的有力手段。
目前，国外一些先进的文化媒体机构对于上述技术的应用已经形成一定的有益经验与有效做法。
首先，在内容生产中，人工智能可以实现自动写作与自动摘要、抽取式新闻写作，并试图使机器像人类一样阅读与思考。
美联社是最早运用AI技术进行自动化写作的媒体之一。2014年，美联社与美国AutomatedInsights公司合作，使用该公司开发的自动化写稿程序Wordsmith来自动编发企业财报新闻。该程序几分钟内可写出150-300字的快讯，每季度能生产4000篇财报新闻，是过去数量的10倍。2015年之后，国内腾讯新闻、新华社和今日头条等也陆续推出了写稿机器人。
其次，在信源数据收集中，人工智能可以基于传根器应用生成内容，实现信息传播的可视化追踪。
NewsTracer是路透社使用的新闻追踪系统，这一系统每天可以对5亿条Twitter信息进行分析，从假新闻、广告和杂音，以及众多的人名、机构和地点中找到真的新闻事件与线索，这让记者能够从社交媒体的众多信息中脱身，把更重要的时间用来挖掘故事。
第三，在文化创意视频类服务中，人工智能可以实现文本和视频之间的转换、高效寻找视频片段与资源以及优化视频内容搜索等。
Zorroa是美国的一家视觉资产管理公司，2017年，公司推出企业可视化智能平台（EVI），帮助用户对大型数据库中的可视资产进行搜索和运行分析。在与索尼影业的合作中，EVI通过面部识别、图像分类、机器学习等方式整理、分析了索尼多年来积累的数百万小时的视觉资产。使用该平台后，平时需要27小时才能搜索到的特定视频资源，仅需3分钟即可检索到，为索尼影业的视频资源开发带来极大的便利[https://zorroa.com/case-studies/]。
第四，在文化信息传播中，人工智能可以通过受众的好奇点与文化传媒内容进行匹配、通过信号源获取受众的兴趣点，并且精准分析受众，预测其内容消费需求，实现精准投放。
Netflix是在用户个性化分发业务上较为成熟的视频网站。2016年年报显示，Netflix拥有9300万全球会员，每天流媒体播放超过1.25亿小时的电视节目和电影。预测用户想要观看的内容是其公司业务模式的关键部分。2016年，Netflix开发名为Meson的应用程序，构建、培训和验证个性化算法，提供视频推荐建议。类似的企业还有IRIS.TV等，该公司曾在三个月的时间内运用个性化分发，将其客户所在公司的观众存留率提高了50%[https://www.techemergence.com/ai-in-movies-entertainment-visual-media/]。
最后，在市场调研与客户管理方面，人工智能可以获知受众对内容消费的使用特点、通过深度神经网络技术来感知受众对文化内容的情感参与和变化，从而进行有效的客户管理与市场营销。
2016年，日本广告公司MaCannEricksonJapan聘用了全球第一个使用人工智能开发的机器人创意总监AI-CD?。当年9月，机器人创意总监与人类创意总监以同一个广告主题各自开发了10分钟的广告片，并交由全国民意调查评判。尽管人类创意总监以8%的微弱优势险胜，AI在受众分析与市场营销方面的潜力不容小觑。
可见，人工智能已经显著改变了媒体格局――包括观众发现和参与内容的方式，以及内容创建和分发给观众的方式。目前，算法不仅会影响受众在不同平台上看到的内容，还会首先影响平台生产和创建的内容。人工智能从根本上改变了受众行为和创作过程。
二、人工智能应用对文化产业发展的影响与启示
尽管统计显示，就目前的全球文化产业而言，仅有8%的文化企业已经部署并使用了人工智能技术应用[https://www.ibc.org/tech-advances/the-future-is-artificial-ai-adoption-in-broadcast-and-media/2549.article]，但人工智能技术对文化产业乃至整个社会的影响已经有所显露。
就其积极意义而言，人工智能技术在提高内容生产效率、提升用户留存率以及优化文化产业资产管理等方面存在重要意义、毋庸置疑的高效率和部分的不可替代性。而就其消极影响而言，内容分发的局限性开始受到社会关注；人工智能算法的公平化、透明化一度遭受质疑；算法带来的偏见与歧视又引发社会伦理问题；人工智能应用背后的商业力量或许是造成这一系列问题的原因之一……
不少科技界声名显赫的人物也因此表达了对人工智能未来发展的担忧，如特斯拉创始人埃隆・马斯克曾说：“我们应该十分小心地看待人工智能。我越来越倾向于认为，在国际或者国家层面上应当有相应的人工智能监管措施，以防人类做出不可挽回的事情来。”微软创始人比尔・盖茨、物理学家史蒂芬・霍金等也表达了类似的看法。未来人工智能应用将在何种程度上造福于人类，部分取决于今天我们在何种程度上理解并解决人工智能可能产生的问题与自有弊端。
具体而言，本文将从如下三方面阐述人工智能应用的问题、影响与对策：
（一）内容分发的局限性：“信息茧房”
如今的网络文化空间，从某种意义上说，是一个算法帮助公众做决定的环境。如果说曾经的传统媒体为公众搭建了一个“拟态环境”，不同的编辑部依托各自的编辑方针、新闻判断原则，以“议程设置”的方式决定着每日媒体内容的生产加工，那如今，在网络媒体中这一权力部分地转交给了算法。算法可以决定人们阅读哪些新闻，观看哪些视频，收到哪些广告，人们的数字存在（DigitalExistence）日益受到算法左右。
文化传媒企业使用算法决定内容推荐的初衷是在于解决信息过载的问题，提高用户获取信息的效率，更希望借此增加用户的沉浸时长，提高应用的用户忠诚度和留存率。因此，企业利用大数据主动搜集用户信息，根据用户自身兴趣，为用户定制个性化内容，形成一整套精确的内容分发模式。Facebook信息流产品Newsfeed、对话式新闻产品微软小冰和Quartz、今日头条以及Netflix、IRIS.TV等一系列人工智能应用均属于此类型。
这一初衷是好的，但问题出在“精确”上。信息越精确，代表着信息涉及的范围越狭窄。人工智能研究者已经发现，仅仅关注推荐系统的精确度远远不够，这会导致用户难以获取足够的信息增量，视野越来越狭隘。美国学者桑斯坦在其著作《信息乌托邦》[凯斯・R・桑斯坦.信息乌托邦:众人如何生产知识[M].法律出版社,2008：206-208.]中指出，人们借助网络平台和技术工具，在海量的信息中，完全根据自己的喜好定制报纸和杂志，进行一种完全个人化的阅读。在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“信息茧房”中。
学术界不少学者指出“信息茧房”问题的危害，将“信息茧房”与群体极化、证实性偏见等议题关联起来。学者陈昌凤认为，信息的个人化偏向容易产生詹姆斯・斯托纳（JamesStoner）1961年提出的群体极化现象，即团体成员从开始只是有某些偏向，通过协商、讨论，逐渐朝偏向的方向继续移动、形成极端的观点，甚至引发社会波动，如散播错误信息、形成极端性社会团体、公共理性批判缺失等[陈昌凤,张心蔚.信息个人化、信息偏向与技术性纠偏――新技术时代我们如何获取信息[J].新闻与写作,2017(08):42-45.]。与此同时，人们总是倾向于寻找、阅读自己认同的信息来佐证自己的认知，加深了信息的个人化偏向。对垂直细分领域内容的追逐，弱化了公共事务领域内容的传播，网络社会中传统媒体讲求的“社会公器”意义式微，一个对公共事务冷漠、毫无参与感与同理心的社会将会是“信息茧房”之下最极端也最为悲剧性的结局。
对此，文化传媒企业和公众这两个主体都需要采取一定的对策。对于文化企业而言，应当在推荐的精确度指标之外，加入新的算法推荐考量指标，如多样性、覆盖率、新颖性等；另外，有研究表明，基于关联规则的推荐方法要优于基于内容规则的推荐方法，更易为用户发掘新的兴趣点，现有的障碍在于关联规则难以抽取、耗时长[刘辉,郭梦梦,潘伟强.个性化推荐系统综述[J].常州大学学报(自然科学版),2017,29(03):51-59.]。
而对于公众而言，文化传媒企业设置算法推荐的初衷就有迎合用户喜好的意味，用户越是喜欢哪一类内容，平台就越是推荐哪一类内容。因此用户想要逃离“信息茧房”，第一个步骤就是反省自身，提升自身的媒介素养。平台可以帮助用户实现媒介素养提升，如每周发布用户阅读周报，告知用户在阅读中各类型信息的占比情况，提示用户哪一类信息了解匮乏等，起到一定的督促作用。
（二）从算法偏见到机器歧视――算法的公平与透明化困境
当我们在日常生活中的决策权部分地交给算法之后，我们本能地期待着一个更加公平、透明的环境。但是，一个不容忽视的问题是：算法或者机器真的能够做到公平、公正、不偏不倚吗？算法的规则是否本身就带有人类固有的偏见呢？
2015年5月，Google的照片应用加入自动标签功能，应用更新不久，一位黑人程序员发现自己的照片竟然被Google打上“大猩猩”的标签。Flickr类似的自动标签系统也犯过大错，曾把人标记为猿，把集中营标记为健身房。2016年3月，微软公司的人工智能聊天机器人Tay上线。可是上线不到一天，Tay就被网民“教育”成为一个集反犹太人、性别歧视、种族歧视等于一身的“坏孩子”，被强制下线。此外，有研究称谷歌广告服务会默认为女性用户推送比男性用户薪水更低的广告。这些事件一方面反映出现有的人工智能、机器学习技术的不成熟，另一方面，机器歧视（MachineBias）问题开始进入公众视野。
2017年，Pew研究中心曾在研究报告《算法时代》[LeeRainie,JannaAnderson:Code-Dependent:ProsandConsoftheAlgorithmAge,http://www.pewinternet.org/2017/02/08/code-dependent-pros-and-cons-of-the-algorithm-age/]中指出：“算法的客观中立仅仅是理想，创建算法的人即使尽量做到客观中立，也不可避免地受到自身成长环境、教育背景、知识结构和价值观的影响。此外，创建算法所依赖的底层数据的有限性也会导致算法偏见。”
那么，算法偏见的来源在哪里？首先，存在错误、不准确和无关的数据可能导致偏见。输入不完美、甚至有错误的数据，自然会得到错误、有偏见的结果。
其次，机器学习的过程可能是偏见的另一个重要来源。例如，一个用于纠错的机器学习模型在面对大量姓名的时候，如果某姓氏极为少见，那它在全部数据中出现的频率也极低，机器学习模型便有可能将包含这个姓氏的名字标注为错误，这对罕见姓氏拥有者和少数民族（姓氏与非少数民族不同）而言就会造成歧视[曹建峰.人工智能:机器歧视及应对之策[J].信息安全与通信保密,2016(12):15-19.]。这类歧视的来源并非程序人员有意识的选择，具有难以预料、无法估计的特点。
再者，正如Pew报告所指出的，算法可能先入为主地默认了算法创建者或者底层数据中带有的价值判断，从而产生了性别、宗教和种族方面的歧视。这类歧视主要是由于产品设计（DiscriminationbyDesign）的局限性。
种种算法偏见与机器歧视的案例让我们不禁怀疑，“公平”这一社会理念到底是否可以被操作化，成为被准确量化的算法规则。而与此同时，机器自动化决策的不透明性使得准确量化公平难上加难。机器决策是经由算法这一“黑箱”（Blackbox）完成的，也就是说，不论是普通人还是熟悉公平原则的社会学者，均无法了解算法的内在机制、原理，更无法监督机器的决策过程。因此，当算法的编程人员不清楚或者未能统一“公平”的内涵与规则时，他们自身的偏见就会在一定程度上影响算法，同时他们也可能会忽视算法可能产生的偏见，不公平的人工智能应用随之产生。
正如学者DanielleK.Citron在《技术正当程序》中所说，对于关乎个体权益的自动化决策系统、算法和人工智能，考虑到算法和代码，而非规则，日益决定各种决策工作的结果，人们需要提前构建技术公平规则，通过设计保障公平的实现，并且需要技术正当程序，来加强自动化决策系统中的透明性以及被写进代码中的规则的准确性。
日前，美国弗吉尼亚大学学者AhmedAbbasi等在《让“设计公平”成为机器学习的一部分》（Make“FairnessbyDesign”PartofMachineLearning）一文[https://hbr.org/2018/08/make-fairness-by-design-part-of-machine-learning]中指出，可以通过将数据科学家与社会科学家组队、谨慎打标签、将传统的机器学习指标与公平度量相结合、平衡代表性与群聚效应临界点（criticalmassconstraints）以及保持意识等方法减少算法形成歧视的可能性。其中，“平衡代表性与群聚效应临界点”是指在对数据进行采样时，应既考虑数据的整体特征，同时不忽略某个特定少数群体或者极端数据情况。只有这样，机器学习模型在预测一个普通人和一个特殊群体时，才能都给出更为准确的答案。
另外，谷歌也开始倡导“机会平等”，试图将反歧视纳入算法。还有学者引入“歧视指数”的概念，为设计“公平”的算法提供具体方法。我们必须清楚，人工智能总是通过一个快速且脱离人类社会与历史的学习来完成自我构建，因而一个未经完善的机器学习模型必然存在“道德缺陷”。在人工智能应用的构建中，人类与人类长久以来葆有的道德与社会规则不能缺席。
（三）人工智能应用背后的力量
“信息茧房”的形成不是由于信息广度不足，内容生产不够，而是由于信息推荐固定地集中在某一特定领域造成了信息的窄化；算法偏见的形成不是由于机器学习具有天生的弊端，而是由于人类未将公平公正的原则纳入算法考量之中。人工智能应用背后存在着的，是人的力量与符合经济社会的商业逻辑。
为了迎合消费者，信息推荐系统会将消费者的阅读“口味”作为依据。当搜索引擎通过机器学习意识到，搜索八卦新闻的人愿意在日后更多地看到八卦新闻，为了提升用户留存度，搜索引擎会相应地减少其他类型新闻推荐。
为了满足商家，人工智能产品会把更昂贵的产品卖给用户忠诚度高的用户，即“大数据杀熟”现象。同时，为了更加精准地进行广告投放，人工智能偶尔也会忽视公平原则，例如女性用户通常会收到比男性用户薪资低的推荐广告。这样的现象发人深省，未来是否有必要通过一定的法律手段，要求包括文化企业在内的商家作出“不作恶”的商业承诺。
整体而言，我们的社会正被人工智能推向一个新的发展节点。正如[金兼斌.人工智能将给传媒业带来什么?[J].中国传媒科技,2017(05):1.]学者指出，社会和传媒技术的发展，从来都不是线性和匀速的。从工业革命到信息技术革命，每一次社会巨变都伴随着这样一个临界时刻。今天，我们已经能够感受到，我们的日常生活――包括媒介生活中的许多基础性的东西，正在被人工智能应用所搅动。在这样的时刻，只有紧抓机遇、规避风险、解决弊病，才能真正实现行业和社会的跨越式发展。我国的文化产业走到了一个崭新的路口，新的机遇在等待着它。
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人工智能对就业的影响及其对策
应对人工智能对就业影响的措施
缩小人工智能对就业的替代效应。一方面需要激发企业家的冒险精神和开拓精神，结合企业家个人特质及灵敏嗅觉，突破现有技术的桎梏，在已有基础上围绕技术进步主动提供中高端产品和服务的供给，通过延长产业链、提升产品附加值、丰富产品类型以及开拓新领域等方法，增加就业岗位和提升就业层级；另一方面需要提高劳动者综合素质能力，通过建立健全职业教育体系，开展前瞻性的职业技能培训，以适应人工智能不断发展的要求，以增强自身工作的不可替代性。
促进人工智能与劳动力市场的均衡发展。在人工智能发展的过程中需要从供给和需求两端共同发挥作用，实现即扩大创造效应又削弱替代效应的突破，实现人工智能发展中的劳动力市场需求平衡。实现人工智能发展下的劳动力市场供需平衡，弱化结构性失业的影响，应与产业结构调整、新兴产业发展、技术创新、劳动力结构变化以及国家发展战略相结合。
深化产业结构调整。对传统落后产业要有“壮士断腕”的魄力，加速清理和淘汰“僵尸企业”，积极发展和培育新兴产业。充分利用供给侧结构性改革等经济改革政策，引导更多的企业家投身于新一代信息技术、高端装备制造、新型材料、新能源、节能环保以及生物医药等六大领域，促进经济结构转型升级，激发对就业的创造效应。
鼓励和引导技术创新。技术进步是促进新兴产业快速发展的内驱动力。因此在新兴产业发展的过程中一方面需要加强共性技术机构和科技基础设施的建设，鼓励和引导技术创新；另一方面需要构建多层次人才培养体系，重点培育和挖掘高级技能工人，并对一般产业工人的通用技能进行提升，同时实现企业、职业技术学校、研究型高校和机构以及改革服务机构的有机协调发展。
完善产业区域协调发展机制。注重我国经济、人文以及自然环境的区域差异，在结合不同区域已有发展基础上鼓励优化新兴产业发展环境，通过地区间的错位发展和多元创新，形成差异化发展格局，实现区域优势互补和协同发展，并通过区域间协同发展以探索我国产业结构调整的路径和方向。
积极应对人口老龄化。在人工智能等新一代技术革命背景下，在实现经济转型增长的过程中不仅需要将“人口红利”向“人才红利”进行转换，还要充分运用老龄人口资源，激发老龄人口学习和再就业的意愿，并健全保障措施帮助老龄人口为经济发展发挥余热。
积极应对人工智能对就业结构带来的影响，一方面需要积极发挥企业家精神以扩大人工智能对就业的创造效应，另一方面需要积极应对人工智能不同发展阶段对就业的影响以弱化人工智能对就业的替代效应，同时还要促进人工智能与劳动力市场之间的均衡发展，最终实现强化人工智能对就业的创造效应，弱化替代效应，均衡发展的目标。
（图文来自网络）
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人工智能对现代企业管理的挑战与应对研究
张彬彬 龙口矿业集团海湾大酒店
摘要：人工智能是当下非常火热的词汇，是众多行业或者领域都爱热议的话题。随着算法的改进和云计算的发展，传统的人工智能技术得到了极大的发展，也就是当下人工智能如此火爆的重要原因。总的来说，人工智能的发展确实给我们的生活带来了非常明显的变化，改变着传统的生活方式。同样的，对于企业来说，随着人工智能的逐步渗透，企业的经营管理也将面临着较大的变化和挑战，也会迎来自身的转型和发展。鉴于此，我们将在概述人工智能和企业管理内涵的基础上，基于人工智能在现代企业管理中的运用的分析，详细阐述人工智能对于现代企业管理的挑战，以期能够促进企业在经营管理中能够更好的面对和利用人工智能技术。
关键词：人工智能；企业管理；挑战
一、引言
对于企业的经营管理来说，可以说是具有相当历史经验积累和理论研究积淀的工作之一，也可以说是领域之一。众多年来，企业的经营管理从纯粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的变化和发展，在企业的生存和发展过程中起到了最为重要的作用。但是人工智能的发展及其在各个领域的渗透，使得企业的经营管理面临着前所未有的变化，这种变化一方面是其全新的模式带来的不适，另一方面也是其带来的挑战。在众多的企业中，少数企业很早就已经意识到了这样的变化和挑战，也很好的基于企业自身的实际情况而做出了相应的应对措施，但是还是有大部分的企业在人工智能面前显得“无所适从”，没有做好适应趋势发展和应对挑战的充分准备。我们希望我们的研究和探索能够促进企业更好的面对和应对这样的挑战。
二、人工智能及企业管理概述
（一）人工智能概述
人工智能，就是我们平常所听所见的“AI”，顾名思义就是通过计算机科学的理论和方式让电脑或者程序能够模仿人类的行为方式，以期其能够在一定程度上代替人类的劳动。人工智能属于计算机科学，但是却不仅仅是计算机科学，其往往还包含了社会学、心理学、数学等等，甚至还还会涉及到具体应用领域的专业理论知识和技能，以及相关领域的人类经验积累。由此看来，人工智能在理论知识层面具有相当的综合性和复杂性，不会属于某一个学科领域。
对于人工智能来说，其并不是一个新的领域或者概念，其实人工智能很早就已经下理论界出现，并且得到了一些较为初级的发展。近年来，由于算法的进步以及大数据和云计算的快速发展，才使得人工智能得以“重生”，在众多的领域越发的显示出具有划时代的意义和价值，也才有了当下非常火爆的“人工智能”。
（二）企业管理概述
企业管理是企业发展过程中的必要过程和手段，也是企业保持健康发展的重要基础。总的来说，企业管理就是企业要将自身的生产经营、业务拓展等等活动通过计划、组织、实施、监督、总结等等方式的总和，是企业自身具有综合性和统筹性的管理过程和运营过程。企业管理更加是一个较老的话题，自大有了企业以来，企业管理就是必不可少的研究对象。经过多年的发展，企业管理也经过不断的实践和总结，得到了不断的优化和提升。其中，现代企业管理是符合当下众多企业的管理现状和理念升级的。企业管理的目标是实现经济效益最大化，意在通过更好的进行资源配置而实现企业各种资源使用效率的不断提升，进而促进企业的长期可持续健康发展。
三、人工智能在现代企业管理中的运用分析
（一）打破信息孤岛的智能系统
在人工智能之前的信息化时代，系统化是企业管理发展的重要方向。因此，在企业管理的众多方面都逐步的建立起的系统或者平台，诸如财务系统、OA办公系统等等。相比信息化之前，信息化已经极大的促进了企业内部各个部门或者环节之间的信息流通，也使得各个环节由于系统化和流程化的加持而更加的高效和高质。但是随着而来的缺失各个环节和部门之间的信息被禁锢在自己的系统里面，形成了众多的信息孤岛。这些信息孤岛对于企业的管理决策来说也是极其不利的因素。人工智能的到来，使得企业在众多的系统之上能够架设一个统领的系统或者平台，也就能够很好的解决了信息孤岛的问题。同时，在信息化时代，企业部署众多的系统往往需要实实在在的购进和部署相关的硬件设施，这对于一些中小企业来说在成本上会产生巨大的压力。但是在人工智能时代，由于云计算的飞速发展，企业的众多管理系统部署并不一定需要购买相关的基础硬件，而是可以通过云计算的方式来解决。其实，这也是能够实现上文提到的建立解决信息孤岛的统一平台或者系统的重要原因之一。
（二）人工智能辅助企业管理决策
结合上文所提到的信息孤岛，传统企业在进行管理决策的时候，往往会面临着众多类型或者环节的数据难以形成有效的统一和整合，作为决策支撑的数据在数量和质量上都会呈现出相当的不足。对此，人工智能技术一方面能够通过搭建统一化的系统平台来打破信息孤岛，提升相关数据的统一化和全面化；另一方面，基于人工智能技术，企业能够实现智能化的数据抓取、整理和分析，甚至在一定程度上给出相应的智能决策建议，以供企业的管理者做出管理决策是进行参考。这一切都要得益于人工智能技术中的大数据分析、自然语言处理、机器学习等等核心技术，才能够实现企业管理过程中的众多高效过程。
（三）人工智能代替重复性工作
人工智能包含了诸如机器学习、自然语言处理等几大核心技术，其中的机器人技术是综合视觉处理、听觉处理、数据处理、机器学习等等众多技术的重要体现。也正是这些技术的加持，使得人工智能能够实现在众多的场景中很好的模仿人类的工作方式，以至于能够在一定程度上代替人类而更加高效高质的完成相关工作。例如企业的行政工作，其有一部分具有重复、机械的特性，人工智能技术就能够很容易通过相关技术学习到其内在的关联或者趋势，进而实现自动的模仿，代替人类进行该项工作。同样的道理，对于众多的生产企业来说，车间管理更加具有这类的特点，因此也是现阶段人工智能能够发挥巨大作用的地方。人工智能分担人类的工作，总体来说能够促进工作更加高效高质的完成，让人类的智慧更加集中于创新和创造，更加集中于思维探索层面。
四、人工智能对现代企业管理的挑战
（一）人才管理的挑战
人工智能能够在很多方面协助甚至是带来人类的工作，并且往往能够更加高效和高质的完成该工作。这就给企业的人才管理带来的极大的挑战。一个最为直接的挑战就是企业以后或许不再需要没有创造性和创造能力的员工。简单重复的工作能够有人工智能来完成，那么企业招聘来的人才就主要将精力集中与思维的创造过程中。这对于企业传统的人才观念和管理方式非常不同，会产生很大的冲击。企业以后的人才管理应该更加注重其创造性的培养和提升，而不是像当下一样仅仅集中于流程化和标准化的培养。值得一提的是，这其实不仅仅是对企业管理的挑战，也是对人才自身的挑战。只有很好的适应人工智能时代的发展趋势，才是使得人才自身更好的融入企业的管理工作，赢得企业的发展机遇。
（二）决策管理的挑战
上文已经提及，在人工智能的支撑之下，企业的管理决策会以汇集全面而实时的数据为基础，通过相关的分析方式来作为辅助。总而言之，这种决策方式是一种集中式决策机制。这主要得益于管理界的这样一种思想：我们拥有越多的信息往往能够做出更加科学正确的决策。但是随着而来的挑战就是随着更多的信息被收集整理出来，使得企业所面临着的决策环境会变得异常复杂，至少相比于之前的环境是如此的。这也就给企业管理者在切实的管理决策过程中失误了增加、变动性增大，为企业的健康稳定发展带来一定的冲击。人工智能时代的管理的不确定性急剧增大，使得众多的管理者感到管理工作十分困难和束手无策，或者有一天真的将企业管理决策完全交给人工智能的时候，企业的管理工作也就无法再称之为企业管理了，真不知道这是好还是坏！
（三）管理方式的挑战
当人工智能时代开始到来的时候，众多的研究者或者企业管理者都在探讨和研究：未来的企业管理者或者企业管理工作会不会被人工智能所取代？或者说会在多大程度上被取代？我们认为，人工智能必定会在一定程度上代替管理者的企业管理活动，或者是更加准确地说是协助，而不会完全的代替企业管理者的企业管理工作。对于企业管理来说，其带来的管理方式的挑战是巨大的。例如对于传统的企业管理来说，财务上的三大表是十分重要的基础资料之一，甚至可以说是仅有的可以相对全面的反应企业经营情况的基础资料。但是在人工智能时代，正如德勤所开发的“第四张报表”一样，通过非财务信息的数据化，通过以用户为核心，建立起来涵盖用户、产品、渠道三个维度的企业价值评估体系，为企业管理层的管理工作和相关决策提供重要的补充支撑。诸如类似的冲击和变化还有很多，都将给企业管理的方式发展带来挑战。
五、结语
人工智能的时代发展趋势不可逆转，企业唯有很好的适应和应对才能更好的保持其市场竞争力和长期可持续的发展。同时，企业要正视人工智能在人才、决策等管理方式方面带来的冲击，积极应对和应用，促进自身的稳定发展。
参考文献：
[1]程浩.人工智能的六重关系[J].企业管理，2018(1).
[2]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技旬刊，2017(10).
[3]乔泰.下一代企业:人工智能升级企业管理[J].互联网经济，2016(8).
全国政协“人工智能发展对劳动就业的影响”专题调研综述
全国政协“人工智能发展对劳动就业的影响”专题调研综述拥抱人工智能
得益于算法、算力、数据、存储技术的突破和互联网的普及，人工智能的开发与应用取得了长足的进展，成为新一轮工业革命的重要引擎。于此相伴，人工智能是否会对劳动就业造成不利影响成为社会关注的焦点。
乐观观点认为，人工智能将在众多领域赋能人类，创造更高的生产效率，使人们有更多精力从事具有创造性和挑战性的工作或者享受闲暇。悲观观点认为，人工智能将造成大面积失业并导致社会动荡，同时还将加剧社会不平等，拉大掌握技术和资本的人与其他之间的财富差距。更加中立的观点则认为，AI将替代一部分工种，但并不会造成大面积失业，而且在替代的同时还会创造新的工作。
已然“成势”的弱人工智能的大规模应用究竟对劳动力总量、就业结构、收入分配和社会保障体系产生了或将产生怎样的影响？2019年10月14至20日，全国政协副主席何维率队，人口资源环境委员会和农工党中央组成联合调研组，就“人工智能发展对劳动就业的影响”开展专题调研。调研组在京听取了工业和信息化部、教育部、人力资源和社会保障部相关部门负责人情况介绍，并与有关专家学者、企业负责人座谈，而后赴江苏、广东两省开展实地调研，深入昆山、南京、广州、佛山、东莞、深圳等地的人工智能研发制造和应用企业、科研院所和职业学校了解实际情况，听取有关方面意见建议，力图揭开人工智能的神秘“面纱”并寻找应对之策。
人工智能技术发展是大势所趋
在人工智能产业发展方面，江苏省和广东省都有不俗的“战绩”。
江苏省在全国人工智能专利、企业融资和企业影响力方面分列第三、第四和第五位。2018年全省人工智能产业相关业务收入约470亿元，同比增长104%。赛迪顾问发布的“2018中国人工智能城市15强”中，苏州、南京分别位列第八和第十，相关单项领域位居第一方阵。
广东更是智能大省，人工智能产业规模居全国前列。2017年，全省人工智能核心产业规模约260亿元；人工智能企业300多家，居全国第二。2018年1季度工业机器人产量7196套。民用无人机产值占全国70%的市场份额，智能手机产量约占全球比重的1/3。
调研组一路走来，人工智能技术应用企业都对智能化改造带来的生产率的提高和成本的降低感触颇深。“原来是几十个人完成一条生产线，现在是一个人盯几条生产线，产品的质量也更有保证，残次品率大大降低。”企业负责人纷纷表示。
“商业主导的人工智能是人们为了降低经济运行成本、提高生产效率而研发的新技术。用技术进步取代或部分取代人的劳动，来完成某些传统上需要人来完成的工作，是不可避免的趋势，是人类社会发展的一个方面，也是技术进步本身的追求之一，而这样一种追求已然成为经济社会发展的新动力。”全国政协委员、北京能源集团有限责任公司总工程师关天罡表示。
其实，人工智能在生产领域的不断替代也多少带有些“不得已而为之”的色彩。以东莞瑞立达玻璃盖板科技公司为代表的制造企业负责人告诉调研组，越来越严重的劳动力短缺现象也是人工智能迅速发展的重要推手。“招不到人来上班，只能改用机器人了。”该负责人笑言。
全国政协委员、华东师范大学人口研究所所长丁金宏早就开始从人口背景研究人工智能的就业替代，在他看来，人工智能就业替代因应了我国的劳动力收缩，从这个意义上来讲，以机器红利替代劳动力红利的时代已经到来。“未来一段时期，随着人口转变和人口老龄化形势向纵深发展，我国新增劳动力规模更是将逐年减少。积极促进国民经济智能化，能够有效缓解老龄化背景下的劳动力供给压力。”丁金宏说。
近几年，人工智能思潮在社会上的广泛传播，一方面使该概念得到了极其成功的传播，同时，也好似是放出了一个失控的巨兽，其含义不断被泛化和神话，以至于在人工智能技术发展前沿的代表人物需要不断讲述人工智能的“本来面目”以消除公众对人工智能的误解。
对此，全国政协人口资源环境委员会副主任，中国计划生育协会党组书记、常务副会长，原国家卫生和计划生育委员会副主任王培安表示：“以往的技术进步，主要触及的是体力劳动，以人工智能为标志的技术进步，还将广泛触及与认知和交往相关的工作，因而确实会对人类社会产生更加深刻的影响。但其实，在这个意义下的通用人工智能技术的成熟还需要一个相当长的时期，大可不必谈人工智能就色变或拒绝接受人工智能，人工智能技术发展是大势所趋。”
过程局部且渐进结果温和而积极
“目前对我省就业总量影响较小，估计近期也不会有太大影响。”当被问及人工智能发展对广东就业的影响，广东省人力资源和社会保障厅负责人言简意赅。
2018年，广东省人力资源和社会保障厅专门开展了相关调研，选取10个城市对企业和员工进行问卷调查，将近74%的被调查企业的员工人数没有产生影响或变化在5%以内。
“这是因为，机器人应用的数量和范围还非常有限，对就业的挤出和替代在就业总量中占比很小，而且，制造业总体呈现缺工现象，替代的岗位具有对部分空置岗位的补偿效应，同时智能化也在创造新岗位。已经开展智能化升级的企业中，仍有80%以上企业表示存在一般管理人员、生产管理人员、普通操作工人的短缺问题。”上述负责人表示。
江苏省的就业情况也同样稳定。省人力资源和社会保障厅负责人用总体平稳、稳重有进、进中趋好12个字来概括江苏省的就业现状——城乡劳动者实现了比较充分的就业，城镇新增就业连续7年超过130万人，约占全国年城镇新增就业的1/10。
其实，从全国来看，人工智能发展对就业的影响也十分有限。人力资源和社会保障部用“增量效应更为明显、减量效应有所冲抵”来形容目前的就业形势。一方面，产业发展处于高增长期，创造了大量就业岗位，另一方面，人工智能运用与产能扩张相协同，对就业也呈现正向的促进作用，再加上存量置换逐步推进，也为劳动力转移留出了空间。
“目前，岗位总量略有减少，东部地区减员较多，对制造业影响更突出，岗位结构发生了变化。”人力资源和社会保障部就业促进司副司长刘刚介绍道。
“尽管随着人工智能的发展与应用，当前的劳动与就业形势正在发生变化，但还是局部且温和的。”在全国政协常委、人口资源环境委员会主任、国务院发展研究中心原主任李伟看来，当前的人工智能仍属于弱人工智能阶段，只能在特定的任务上表现出一些超出人类的智能水平，新技术也在创造大量的就业机会。而且，虽然很多情况下计算机替代人类劳动在技术上是可行的，但这并不意味着它会发生，包括经济、法律和政治等在内的多种因素将大大延缓这一进程。
“所以，相较于忧心忡忡，我们现在更应该做的是不断研究和认识人工智能在不同地区、不同行业等方面对劳动就业的差异化影响与其深远、多元的系统性影响，从而优化相应的政策设计。”全国政协常委、民革中央常委、中油财务有限责任公司董事长兰云升表示。
奇点”引巨变未雨先绸缪
虽然目前人工智能的发展对就业的影响有限，但我们仍需站在现在看未来。
“这不仅因为人工智能技术的就业补偿效应一般要通过较长时期才能显现，更是因为人工智能技术突变‘奇点’何时到来难以预测，一旦实现突破性发展，对就业将带来巨大挑战。”刘刚表示。
全国政协委员、中国集团公司促进会副秘书长严慧英认为应持续关注替代总量的压力。“从区域看，劳动力输出地更需要关注。制造业集中的用工大省，自动化程度高，伴随人工智能技术更多使用，传统岗位减少，劳动力回流是必然，就业压力也将同步回传，劳动力输出地将会承压。从行业看，近中期制造业的就业将是焦点，但长远看服务业变化更需关注。从企业规模看，大中型企业人工智能的应用普及速度更快，规模更大，劳动力替代将率先发生。”
农工党中央参政议政部部长王素芳关注的是人工智能发展引发的结构性就业矛盾。“人工智能对劳动就业的影响，除了替代和冲击，更重要的将是改变与重塑。”在她看来，人工智能将引发技能要求的质变，未来大量工作需要人机协作，对劳动者专业性、协作性要求更高，技术技能型人才需求更加迫切。而有关调查数据显示，我国人工智能人才缺口超过500万，技术工人占全部就业人员的比重约为20%，高技能人才只占6%，随着中低端岗位逐步减少，大龄低技能劳动者转岗再就业难度将不断加大。
全国政协委员、中国人口与发展研究中心主任贺丹提出关注收入分配差距或将拉大问题。“人工智能的快速发展，使一些在知识和技能起点上占据优势的群体在劳动力市场上的竞争力得到强化，而一部分群体可能会被长期甚至永久性地排除在劳动力市场之外。财富向资本和技术拥有者、向知识技能人才聚集的趋势将有所加剧，劳资之间、不同劳动者之间收入将有所分化，差距会拉大。”同时，劳动力市场分化也将加剧，供求变化导致的薪酬待遇差距也会加大：紧缺人才的薪酬水平将不断上升，而被技术替代、又无法进入新领域的困难人员，将被迫寻求更低端的工作岗位，收入将会减少。
“就业形态的变化对社会保障体系也提出了更高的要求。”中国人口与发展研究中心研究员王钦池表示，人工智能的普遍应用，在解放生产力的同时，也将改变对就业和岗位的传统定义。不固定时间、地点和雇主的灵活就业将在社会总就业中占据更大的比重。这对于社保资金的筹集以及社会保障待遇标准的制定带来很大的挑战。
做好应对消极影响的政策储备
显然，劳动者个人在新旧职业和岗位间的转换通常不大可能实现无缝对接，劳动要素的大范围重新配置也不可能在短时间内无摩擦实现。如果没有合理的政策、制度保障，技术革命就容易演变出工人砸机器的“卢德运动”。
“这就需要我们加强系统研究和政策储备，深入研究人工智能带来的就业结构、就业方式转变以及新型职业和工作岗位的技能需求，及时分析产业变化趋势，加强教育、就业、产业、社会保障政策顶层设计，推动就业结构优化与经济转型升级、产业结构调整、教育体系改革相协调。”王培安表示。
委员们认为，应首先推进就业政策升级，建立就业影响评估机制。在实施产业转型升级、智能制造等重大工程时，同步评估对就业影响，准确识别潜在受影响的群体，同步制定涉及劳动者的分流安置方案。同时，引导发展就业友好型技术。加快对危险、繁重、环境恶劣等工作任务替代技术的研究和应用，为劳动者营造安全、舒适的就业环境。积极发展有利于降低社会就业门槛的智能应用技术，特别是人机协同技术，为弱势人群进入劳动力市场创造条件。
“还应拓宽技术补贴资金的使用范围。”中国发展研究基金会副秘书长俞建拖认为，各地技术改造补贴和机器换人补贴政策，可以更多用于帮助被替代职工的技能培训和转岗安置。他还提出建立和完善人工智能治理体系，鼓励和支持普通劳动者参与人工智能治理和大力发展服务业，为受人工智能直接影响行业所置换出的劳动力提供就业机会等建议。
推进服务保障升级也是委员们重点关注的领域。全国政协常委、中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士谭铁牛建议密切关注技术发展趋势，强化岗位推荐、职业指导与职业咨询等服务，落实各项就业创业扶持政策，帮助劳动者尽快实现转岗再就业。兰云升提出完善收入分配机制，加强高收入者个人所得税征管，完善再分配政策，增加低收入劳动者收入，扩大中等收入者比重，缩小收入分配差距。
“还应做好兜底保障工作，研究完善适应新就业形态的劳动用工和社会保障政策，健全就业援助制度，适时向受影响群体发放基本生活费，确保暂时失业不对家庭和劳动者生活造成大的冲击。同时，完善社会保险机制，建立兼顾公平与效率的适应灵活就业形态的社会保险金征缴和发放制度。”贺丹表示。
“此外，推进监测预警升级工作也要同步推进。建立适应智能时代经济社会特点的就业评估、统计、监测制度，综合运用大数据等技术手段，及时分析研判人工智能发展对就业影响情况；对大规模应用智能机器的重点地区、行业企业，加强岗位变化监测，健全失业预警机制，做好风险预案和政策储备。”李伟说。
优质劳动力供给有赖“智能”教育体系
调研组出发前，教育部提供的一组数据让委员们对人工智能背景下的人力资源升级十分担忧。
“2017年全球新兴人工智能项目中，中国占51%，数量已经超越美国，但全球人工智能人才储备方面，中国却只有5%左右。”
江苏、广东两省在人工智能迅速发展的过程中也深感优质劳动力供给的不足。广东省技工人才供不应求状况长期存在，人力资源市场的技工求人倍率长期处于1.4以上的高位，随着“机器换人”步伐的加快，预计市场对技工的需求还将进一步增加，技工供求缺口将进一步增大。
“面向人工智能时代，要在新一轮科技革命和产业变革中赢得主动，关键是有充分的人才支撑，教育必须主动变革。”贺丹表示。
她建议缩短基础教育年限，扩大义务教育范围，将小学教育年限由6年缩短到5年，将高中阶段纳入义务教育范围。提高职业教育地位，发展适合每个人的教育体系。进一步改革高考方式，逐步扩大高等职业院校自主招生范围，改善生源质量。
“同时，充分发挥企业办学培训积极性，发展开放灵活的教育。加快构建以产业需求为导向、产学研用结合的人工智能人才培养体系，构建更加开放灵活的教育体系。”贺丹说。
全国人大常委会委员、农工党中央专职副主席杨震呼吁构建适应未来的教育体系。“强化数学、物理等基础学科培养，逐步将人工智能、计算机编程等知识纳入小学教学课程，在初高中普及信息处理课程。高等教育体系完善研究型人才和技能型人才、复合型人才和专门型人才培养的分工，紧密对接市场发展方向和企业实际需求，调整优化学科专业。”
“未来的教育还应重视培养更多机器做不到的能力，比如创造力、审美、价值判断和同理心等，强化人的比较优势。建立适应智能时代的终身学习和就业培训体系，重视对传统产业工人技能升级培训，使其具备人机协作能力和生产性服务业业务能力，引导就业结构向新兴业态和第三产业转移。”严慧英说。
丁金宏建议创新和完善职业资格认证机制，在推进放管服的同时，鼓励更多企业和社会组织提供职业认证服务，及时响应市场需求。王培安则提出加强面向大众的科普教育，培养鼓励支持创新的社会基础，消除对人工智能的误解和恐惧，使人工智能走向理性发展。
人工智能的隐私、伦理与法制之殇
在南京硅基智能科技有限公司，创始人司马华鹏给调研组演示了一段银行理财咨询的人机对话。根据消费者的提问，“对面”的人工智能经理对答如流，通畅的语言表达及快速的反应能力让人很难意识到是机器人在对话。
“随着人工智能的发展，人机对话、语音合成的应用越发深入。我们现在的技术可以做到只要录下一个人说过的50句话，就可以把他的声音合成智能语音，可以和人智能对话。这个技术除了可以应用到电话客服领域，还可以用来追思已经过世的人。”
司马华鹏说的是技术方面的优势，李伟却听出了隐私和法律方面的风险。
“那如果我和你们的智能机器人对话被多次录音，是不是就能复制出我的声音？这样的话我就有了被‘冒名顶替’的风险，而这项技术对你们技术人员从业素质和道德也提出了很高的要求。”李伟说。
同样的质疑出现在了广东的一家企业。这家企业的核心技术是用摄像头采集人像，他们的顶级产品可同时抓取300张人脸，在张学友的演唱会上“揪”出多名嫌犯就是它在大显神威。“在我并不知情的情况下，你采集了我的影像，但我并没有同意你这样做，这算不算侵犯隐私？”严慧英问道。
“基于人工智能无所不在的特点，传统的尊严和隐私很可能被侵犯，亟须高度重视人工智能技术的道德规范。”王培安表示，人工智能科技公司应当成为道德主体，科技企业应当坚守良知和向善的底线，政府及相关方面也要加快制定人工智能道德伦理准则，积极推动人工智能领域立法，发展负责任的人工智能。
这一观点与杨震不谋而合。
“应对人工智能发展对就业的影响，除了及时调整就业结构，提前防范技术性失业，积极调整教育供给之外，更重要的是进一步抢抓机遇，完善人工智能科技发展的法律法规。我国特斯拉轿车因启动无人驾驶模式而引发车祸、‘大数据杀熟’等事件，无不反映出人工智能在法律法规方面的不健全。”
杨震建议用完善人工智能法律法规和社会治理体系强化对人工智能发展的规范。一是完善数据所有权和使用权法律，出台法律法规明确数据所有权和使用权的法律边界。二是加强隐私保护，出台专门的隐私权保护法律法规，明确隐私权概念及范畴。三是尽快出台法律法规，约束人工智能生产者、设计者的行为，解决人工智能产品侵权行为发生后的责任归属这一关键问题。