新人工智能对经济的潜在影响
作者：中国社会科学院数量经济与技术经济研究所蔡跃洲
自1956年夏季达特茅斯会议以来，人工智能技术已经走过了60多年的发展历程。其间尽管兴起过几次研究热潮，但直到2016年“阿尔法狗大战李世石”后人工智能才算真正进入社会大众的视野，2016年也因此被称为“人工智能商业化元年”。人工智能在概念提出后60年才进入商业化应用，最根本的原因可能在于，人工智能的技术原理和实现途径在经过几次高潮低谷的轮回后发生了根本性变化。加州大学洛杉矶分校统计和计算机科学教授朱松纯认为，前30年人工智能的实现以数理逻辑表达和推理为主，后30年则以概率统计建模、（机器）学习等为主。这意味着从技术路线来看，前后两个阶段的人工智能属于两种不同技术，不妨将其分别称为“旧人工智能技术”和“新人工智能技术”。
促进宏观经济高质量增长
当前，新人工智能技术得以加速进入大规模商业化应用阶段，关键在于其技术路线同2008年全球金融危机后世界新一轮科技革命和产业变革加速演进趋势相契合。在过去10年里，作为此轮科技革命技术核心的（移动）互联网、大数据、云计算、3G/4G/5G通信等新一代信息技术快速迭代并实现商业化应用，使数据信息在生产、存储、处理、分析、传输等不同环节发生全方位、革命性变化。从技术实现角度来看，数据、算法、算力是新人工智能技术赖以运行的基石；因此，新人工智能技术本质上可以看作是一种（集成的）信息技术，是新一代信息技术的重要组成部分。伴随新人工智能技术的大规模商业化应用，经济社会发展组织模式将发生深刻变化。
新人工智能技术作为新一代信息技术，具有渗透性、替代性、协同性、创造性等技术—经济特征。这些特征使得新人工智能技术有着广阔的应用前景，并能通过要素支撑、效率提升、知识创造等方式促进宏观经济实现高质量增长。
渗透性是某项技术所具备的能够与经济社会各行业、生产生活各环节相互融合并带来经济运行方式改变的一种潜能（Bresnahan、Trajtenberg，1995），也是新人工智能作为通用目的技术（GeneralPurposeTechnology,GPT）有望对经济社会产生广泛影响的基础性特征。替代性是指新人工智能技术物化为特定形态的要素后，能够替代其他要素在生产过程中发挥支撑作用。新人工智能技术的替代性不仅表现为对资本要素（包括非ICT资本和其他ICT资本）的替代，还包括对劳动要素的直接替代。协同性更多是指生产过程中新人工智能技术的应用能够提升其他要素间衔接配合的契合度，降低摩擦成本，从而提高运行效率。协同性也是其他很多ICT所具备的技术—经济特征。创造性是指新人工智能技术在知识创造方面所发挥的积极作用。在生物医药、材料科学、量子物理等领域，研发过程具有“大海捞针”的特点，虽然能够确定创新存在于已有知识的某种有用组合之中，但是有用知识范围广泛复杂，要找出来特定有效组合极不容易；而新人工智能技术的突破性进展，则使得研究人员能够大大提高识别效率，缩短寻找最有价值组合的时间。
另外，新人工智能技术也是一种高度集成的信息技术，涉及大数据、云计算等众多新一代信息技术，具有很长的产业链条。新人工智能技术的大规模推广应用必然会引发产业链各环节技术产品的集群式、爆发式增长，从而有望形成国民经济新的接续主导产业，为宏观经济持续增长、结构优化提供有力支撑。
带来就业分配重大结构性变化
新人工智能技术的广泛应用在促进经济增长的同时还会带来就业和分配方面的重大结构性变化。新人工智能技术对劳动要素的替代，特别是对人类智力的部分替代，使得社会劳动就业市场不可避免受到重大冲击。从工业革命以来技术进步和自动化进程演进的历史经验来看，重大技术革命在消灭一部分既有就业岗位的同时，往往也会创造出新的岗位（例如机器替代手工操作岗位的同时衍生出机器维修这样的新岗位），最终在就业岗位总量上会达到一个新的平衡，但结构性变化不可避免。新人工智能技术由于能够对原本专属人类的智力活动产生一定程度的替代，因此，其对就业结构的影响机制相比以往会更为复杂。
一方面，由于新人工智能可以在一定程度上替代人的智力活动，不少原本需要一定专业知识或技术背景的岗位有可能会率先被替代，例如，写稿机器人、机器人法律助手等已经能胜任简单的新闻稿件写作、法律咨询等工作。另一方面，当下的新人工智能技术还属于弱人工智能，对人类智力活动的替代总体还非常有限，在很多情况下新人工智能技术更多是发挥辅助决策的作用，由此将衍生出大量具有人机互补特征的新岗位。基于上述机制，此次由新人工智能技术应用推动的自动化进程，岗位替代和岗位创造仍将并存，在一定时期内甚至有望继续实现总量上的大致平衡。
当然，就业结构方面的变动可能会与以往存在较大差异。以往的自动化进程是对劳动者体力的不断替代，被替代岗位更多集中于较为低端的简单劳动；而新人工智能技术对智力活动的部分替代使得具有相当知识技能的中产白领岗位也处于被替代境地。一旦中产白领岗位被人工智能大规模替代，那么全社会收入分配结构将呈现极化趋势。
拓展经济学研究全新课题
新人工智能技术的大规模商业化应用在影响经济发展的同时也为经济学研究带来很多全新的课题。政治经济学、增长经济学、微观经济学、收入分配、创新经济学等众多领域可能都需要结合经济社会实践中出现的新情况开展理论创新。从当下新人工智能技术的既有应用实践来看，以下几方面尤其值得深入探讨。
一是马克思劳动价值论的丰富与拓展。新人工智能技术的替代性特别是其对劳动要素的替代，要求我们结合新人工智能技术（及产品）的技术—经济特征，从价值创造角度对其内涵本质进行重新审视，为丰富马克思劳动价值论提供新的依据。
二是基于数据要素特征等形成的边际报酬非递减现象与增长理论的拓展。数据要素作为新人工智能技术最重要的基石，具有非竞争性、非排他性、零成本复制等特征，使得基于新人工智能技术所形成的要素在生产过程中发挥作用时能够破除其他传统要素所遵循的边际报酬递减规律，加上知识创造方面的作用机制，凡此种种都是传统新古典增长理论及内生增长理论没有覆盖的现象。
三是收入分配理论面临新的挑战。党的十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，新人工智能技术应用涉及数据、知识、资本等多项要素，如何测度其贡献并决定其对应的报酬，将是增长经济学初次分配理论共同面临的新问题。而未来新人工智能技术替代效应发挥作用可能带来的收入差距极化、大量无业人员基本生计等问题，则会对再分配理论提出新的挑战。
四是创新经济学理论的拓展。新人工智能技术应用还将带来生产组织模式的重构，伴随各种新模式、新现象的涌现，创新经济学理论在更多创新实践滋养下也有望得到进一步拓展。此外，新人工智能技术背后的深度机器学习等方法与经济学现有的计量分析、因果推断等相结合，将有望为经济学研究提供新的定量分析工具。
经过改革开放40多年的快速发展，中国人均GDP已经突破1万美元，超大规模市场优势正加速释放。在过去10多年时间里，正是凭借巨大的市场空间，我们抓住了数字经济发展的重要机遇期，在电子商务、平台经济、共享经济等领域取得全球并跑乃至领跑的优势。未来10年，我们的超大规模市场优势也将为新人工智能技术的大规模商业化应用提供有力支持，进而延续我国在新经济、数字经济领域的发展优势。经济学乃致用之学，经济理论源于经济现实。新人工智能技术大规模商业化应用，在促进我国经济高质量发展的同时，必将为中国特色经济学理论创新提供丰富、鲜活的实践素材。
（本文系国家社科基金重点项目“数字经济对中国经济发展的影响研究”（18AZD006）、国家自然科学基金面上项目“新一代信息技术影响增长动力及产业结构的理论与经验研究”（71873144）、国家自然科学基金重大项目“宏观大数据建模和预测研究”（71991475）阶段性成果）
[责编：赵宇]人工智能与艺术的未来（一）
谷歌的人工智能项目——DeepDream，以人工神经网络为基础进行图片识别和处理，它可以将世界上最著名的画作变换成奇怪美丽的抽象化作品。
赵兴：前面您谈到了您在美国见到的模仿风格制作作品的现象，这种情况是否和跟着导师学画，最后和导师风格很像有类似的地方？您认为现在的人工智能取代了脑力劳动的一部分，使这个过程简化或者缩短，2010年您的博客也曾经上传了一系列通过电脑设计的作品，是否您将人工智能归属于辅助性工具一类？
翟振明：对。跟着导师学习，其中有一个“人”的关系在里面，人与人之间有自由意志的互动，而人工智能把那块去掉了，也就没有人的自由意志。就好像我在山下捡了一块石头剖成两半，不同的矿山一定有不同的风格，这里的山石剖出来的是这里的纹理，就成了风格，但是其中没有人的意志。所以这不是艺术，石头上纹路再怎么好看也不能叫艺术。
以前我写过文章，审美要和自由意志联系起来才叫艺术，分离的话就不是艺术作品。艺术和审美这两个是分离的概念，很多艺术评论家、理论家把它搞混了，以为是同一个概念。艺术一定要有人的自由意志的参与痕迹。我看到了一幅画，把它的作者、时代——这是达·芬奇的、文艺复兴的——把文化、历史的东西找出来，觉得这幅画意义重大，算不算审美？在我看来不算，这与读小说要读出来一个故事差不多。古董就是这样，并不是看着特别好看，但里面要有故事，但故事并不是艺术审美的必要部分。
赵兴：您觉得这种DeepDream的作品能称为艺术作品吗？
翟振明：相当一部分不是。
赵兴：2016年，腾讯与您做过一次访谈，访谈里您提出人工智能是解放脑力劳动，而且解放脑力劳动是要让我们人类进行很多创造性的活动，包括艺术活动，是否意味着人工智能无法进行创造性的艺术活动？
翟振明：你看这个两个词语，一个是劳动，一个是活动，二者的区别非常重要。劳动是工具性的，活动包括目的本身，人的很多目的就是活动，就是要创造，创造属于活动，但不是劳动。这里区分开了，创造性的艺术活动不是艺术劳动。这个对比非常关键，艺术中需要劳动的部分就被替代掉了，但创造中的自由意志是非常重要的，也是不能被替代的。
赵兴：您认为人工智能不能完成创造性的艺术活动，必须要有人的参与吗？
翟振明：对，但是我们艺术创造里面有多少劳动的成分，人工智能就可以代替多少，并且现在已经实现了。
赵兴：2006年您写过一篇《论艺术的价值结构》发表在《哲学研究》，能否请您就人工智能介入艺术创作，谈一谈当下艺术的边界问题？
翟振明：我在理论上是有一贯性的，艺术的价值结构，我的分类跟别人不一样，先要讲纯艺术和不纯的艺术。艺术不是为了改造社会，它可以有这个效果，但是艺术作为艺术本身目的的话就是审美，审美和改造社会没有必然关联，它有偶然关联，所以就要按照审美的不同分类看它纯或不纯，视觉只诉诸于视觉，叫纯艺术。如果要和概念、听觉搞起来也行，就不能叫纯艺术。纯艺术和好艺术是两个概念，纯和有价值是两回事，价值有各种价值，包括人文价值、市场价值等等。但是纯或不纯就是以视觉审美纯不纯为标准，视觉只能靠看，听觉只能靠听，语言艺术只能欣赏语言。如果把人的感官大致归为“五官”的话，我们就大致有五种“纯艺术”。
赵兴：您一贯坚持下来的还是这个意思，人工智能属于工具，如果没有融合我们的自由意志，就不可能产生有创造力的艺术。
翟振明：是的，但是可以有审美效果。
赵兴：您对艺术边界定义得很清晰，必须要有人的自由意志参与其中，才能够算是艺术。
翟振明：是的。买家得到艺术品不是为了其他，只是为了审美的直感效应，就是将其当艺术品。但如果是为了投资，期待升值或是为了行贿，在他那里就与艺术品的本来价值分离了，这个非常清晰。
赵兴：当人工智能介入艺术领域时，艺术家应该有什么作为？您在《论艺术的价值结构》中提到了传播对于艺术的影响，有大量艺术之外的附加值，也提到了艺术欣赏参与艺术作品实现价值的必然性，是不能或缺的。那么，在人工智能高速扩张的现实中，艺术家有没有主动迎接这种变化的举措？
翟振明：有，因为现在大家对人工智能的理解不准确，依然没有把它的工具性和自由意志区别分开，觉得人工智能就是人类，其实不是。我专门论证过，到处讲科学、人工智能的限度，也在进行算法、神经网络的建构，我也和量子力学家一起做过研究。我们现在的图灵机或者叫冯诺依曼机器是绝对不可能有自由意志的，不是技术的问题，只有按照量子力学原理搞出来的东西，未来才有可能变成自由意志。如果没有自由意志就是工具，它不可能有权利。没有创造力，没有自由意志，就不是艺术。
艺术创作过程中的劳动部分被人工智能替代了，但是成为艺术的那部分内容，人工智能不可能替代。所以自由意志很重要，它涉入越多，艺术家就越与劳动分离，就越有机会发挥自由创造力。劳动部分就不要和人工智能挑战了，技能训练、重复模仿都不如人工智能做得好。那么，自由意志在哪里？第一，创作作品的过程中，有人工智能辅助，不一定只出来一个结果，可以有很多的可能性呈现出来。让艺术家在里面挑一个，觉得可以了，那就是他的，基本上是属于艺术家的作品，艺术家是唯一挑过的，要做决策的。第二，更主动地，让艺术家直接介入到人工智能的神经网络的塑造过程中。例如，艺术家看了通过人工智能辅助制作的作品，觉得挺好的，可还是有点不太对的地方，把这些地方分析出来。将来试一试把人工智能的激活函数、权重调整，重调一遍试试看。很多数据要给机器学习，学习前要分类标识，不同的标识，机器学习到的结果就不一样，那时候艺术家就可以介入，留下自由意志干预的痕迹了。
赵兴：我有一个很有意思的问题，如果这个工具的程序特别强大，产出很多视觉效果让艺术家瞠目结舌，我觉得特别好，这就是我喜欢的东西了，我不想再改动它，这也算是我的艺术作品吗？
翟振明：这是轻度的，在观念上已经是你的，当然在那时候，比如说你感觉两种效果的中间状态可能会更好一点，你再把这两个设计进去，那这就是你的了。
赵兴：您这个观点有意思，既使我不改动作品，只要我的意志选择了它，它就是我的作品，只是没有那么深的介入而已；如果我能够对它进行进一步的改动，作品就打下我更深的烙印。我又想起关于您对于价值判断的另外一个问题。比如手绘的作品和喷绘的作品，我们觉得手绘的价值高，我们习惯性地讲手工性的东西相对珍贵，按照您的说法，手绘的东西因为融入了更多的艺术家自由意志的判断，所以它的价值超过喷绘？
翟振明：对，而且手绘的作品，任何一次都不可能重复，它具有独特性，手绘创作的情况下，每一瞬间自由意志的活动都会留下痕迹。而喷绘，就只是框架性的介入，喷绘复制的话，那就更弱了。
赵兴：我对您的《论艺术的价值结构》里面有一个词语很感兴趣，您把“创造者对精神性的内在价值直接肯定或否定”界定为“直感”，用“直感”这个词语取代“审美”。您把它转换了，审美不是美，有可能是丑的。您有一个结构，直感外化到直感印证，这实际上是艺术作品到艺术欣赏的过程。我就想到康德的《判断力批判》里面一个类似的结构，康德把美和崇高并列，我们通过反思性的判断力或者说共通感，达到我们共同认为的美。从康德的结构到您的这个结构，您觉得有什么联系？您这个体系和康德的体系是对应的？
翟振明：可以对应，可以从那里面直接导出来，没有概念上的冲突，而且是刚刚好的。在康德那里，愉悦感之外，他主要关注到崇高，我这里面可以包括很多东西，有丑、无聊、无意义感、颓废什么都可以，只要是直感回应，而不是只看到GDP、生产效率高不高那些因素。
赵兴：我觉得您这个“直感”的提法比较容易让我们理解当代艺术的问题，当代艺术里面“美”不再是核心内容。
翟振明：其实以前美学里面都不是这样，“Aesthetic”中文翻译成“审美”，很多人就基本上只往“美”方面靠，但是这个词语的概念中并没有这样的限制，包括对作品判断美或不美，你说它美，就有不美的，这都属于审美。美和丑，这两个范畴是对立出现的，不然美怎么判断呢，所以它本来就包括了，并不是只有美一方面叫“审美”。
赵兴：您觉得人工智能的发展对艺术世界会产生怎样根本性的影响？人工智能会辅助艺术世界发展，还是会根本性地改变艺术世界的走向？
翟振明：辅助还是根本性的改变，可以有不同的区分方法，根本改变可以是质也可以是量，如果更多的作品可以创造出来，甚至数量级的不同，算不算根本改变？但是从另外一个角度理解，它在自由意志方面始终替代不了人类，只在劳动方面大量的取代，这算是根本吗？这两个“根本”意思是不一样的，分别有不一样的标准。但是我看第二个标准比较有实质性，量可以有很多。实际上，艺术家以艺术家身份在“艺术活动”方面并未被取代，但是艺术家平时没有区分出来，劳动部分和艺术活动部分没有这么区分，因为这两部分概念分开比较容易，而实际的过程却是相互纠缠在一起的。比如作为艺术家，你问我今年从事艺术活动和艺术劳动各占多少时间，一定是不可回答的。从多少时间份额看，不好区分。但从多少心力看，大致还是可以区分的。作为比喻，我当然也可以说，我最精彩的艺术创作活动一年有5天就很满足了，得意之作20天有一幅我就非常满足了，而不满足那部分也许是艺术家的创造性灵感没发挥好，可以全部用机器代替。所以，真正有才能的艺术家和一般的劳动者就非常不一样了，艺术家可以一直创作下去，没问题。但在艺术行业劳动的人，确实要被淘汰的。
赵兴：能否将艺术劳动和艺术创造看成工匠和艺术家的区别呢？
翟振明：可以啊，但是艺术家中的工匠部分是自己完成的，大部分艺术家并没有完全分开。
赵兴：最后，请您总结一下艺术与新技术之间的关系。
翟振明：人工智能、新技术、VR这些东西介入到艺术中，那么现在要认定艺术家最重要的是两个方面：第一是意念，就是自由意志，不管创作过程中自由意志在作品上留下痕迹的多少，但是开始的自由意志一定要有，而且很重要；第二最终得到的作品是审美的，人家能看到有审美价值，或者是艺术作品，能即刻唤起人们的直感效应才行，与它能否有其他社会、经济或政治效应无关。人工智能这块，除非超越了现在这种图灵机，技术本身是不能产生自由意志的，它可以产生有审美效应的产品。审美这块是超出艺术创作者的意图的，一旦成为作品，就与艺术家自己的直感分离了。
真正和艺术家有关系的是，他的艺术活动不一定要产生艺术作品，不一定导致最后的艺术欣赏，他可以把自己的内在感受、各种价值、复杂情感、道德判断，以直感的方式外化出一个东西，最终有没有人知道不重要，这就是艺术家最重要的本质。完成了这个直感外化的过程，拍了多少钱、被谁收藏了，这些都和艺术家没有艺术本质上的关系了。但是艺术作品要从头到尾完成才叫艺术作品，艺术创造这部分只属于艺术家。这样的话，人工智能就没有办法和人相比，艺术家只要找到渗透的机会，“你”就存在了，就参与了创造活动。艺术的功劳全属于人的部分，就完全由人的自由意志的参与度决定的。那些艺术的劳动就完全可以和人没关系，是本来就应该分开的东西。人工智能来了，本该分走的东西分走了，这不就是艺术家的最后回归吗？真正的艺术家，应该感到高兴的。
我想，我实验室中的“虚拟与现实之间无缝穿越体验系统”，完全符合艺术作品的定义，高科技又与人工智能无关，可以作为装置艺术作品参展。其实，简化版的，多年前就在深圳美术馆展出过。
赵兴：人工智能不管怎么发展也不可能取代艺术家的地位，而艺术作品的价值取决于艺术家创造性的艺术活动。那么，人工智能不管怎么说都是一个辅助性工具，这个工具可以放心的使用，它功能越强大就越能解放艺术劳动，而促使艺术创作活动的提升。
翟振明：是啊，被淘汰的本来就是艺术行业中的劳动者，而不是真正的艺术家。
人工智能，让艺术变得廉价？
陈炯
社会上对人工智能技术与艺术的关系已经有所关注，但在当下，人们的关注点还只限于艺术会不会被人工智能技术所取代。其实，这个答案是否定的，人工智能作为一项技术，与艺术的关系不是取代与被取代的关系。刚好相反，二者是相辅相成、互为促进的关系。因此我认为，人工智能与艺术更应该被讨论的是在社会现实层面的“影响”。比如，艺术创作如何利用好人工智能这项技术？人工智能的普及让艺术品的复制更简单、更快捷，也意味着更廉价，而廉价的背后会不会对已经形成的艺术市场带来冲击，抑或是机遇？
人工智能“入侵”艺术领域
被称为史上第一本人工智能创作的诗集最近面市了，这部名为《阳光失了玻璃窗》诗集的作者是微软机器人小冰，小冰花费了100个小时，“学习”了自20世纪20年代以来的519位中国现代诗人的所有作品，并进行了多达1万次迭代，开始自己写作诗歌。这其实不算是新鲜事了。早在2011年，加州大学的音乐学教授柯普就写了一些计算机程序，能够谱出各种协奏曲、交响乐和歌剧。他写的这个名为安妮的人工智能程序专门模仿巴赫的作曲风格，短短一天就谱出五千多首巴赫风格的赞美诗。
也许有人会说，人工智能只是单纯的模仿，“只有画面没灵魂，只有乐曲没有精神”，说的就是它了。人类独占而人工智能难以突破的那些领域，比如情感和创意，是不可逾越的。不过，现在科学的发展可能已不是这样了。微软去年进行了“下一个伦勃朗（TheNextRembrandt）”项目，挑战“如果伦勃朗死而复生了，他最有可能画什么”的问题，探索人工智能的创意潜力，教授电脑像绘画大师伦勃朗一样去思考、创意和绘画。研究团队通过分析伦勃朗的现存作品，让机器自主学习艺术家的绘画风格和主题，“机器人伦勃朗”最后打造了一张3D打印作品，画了一幅三四十岁、头戴帽子、有胡子、面向右方的男子肖像画。参观者感觉该作品与挂在美术馆的伦勃朗真迹一点也不突兀。技术、科技的发展大跨步地向前迈进，艺术也没有停滞。我认为，科技与艺术并不是谁取代谁或谁入侵谁的关系，实际上，艺术也一直在为科技提供着重要服务。二者的关系可以说是相辅相成、互相促进的。只不过在当前，在科技突飞猛进的背景下，值得探讨的问题是：人工智能会不会让艺术变得廉价？一位艺术家几个月完成的作品，通过人工智能几秒钟就能够完成；3D打印的产品甚至比经过大师精心雕琢的工艺品还要精美，且没有材料限制，并可任意复制等等。
由“机器人伦勃朗”通过数据分析生成的男子肖像作品
“艺术家”的概念将被淡化
艺术家博伊斯说：“人人都是艺术家。”换个角度理解也意味着，没有艺术家只有艺术。也许有人并不认同他的观点，不过在几十年后的当下，博伊斯言论很可能变成普遍现实。去年二三月份，谷歌在旧金山举行了一场拍卖会。这些画作一部分是谷歌内部员工创作，另一部分是由其他人员利用DeepDream在业余时间创作完成。Google把自家生成图片的技术Inceptionism开源化，称之为DeepDream，一个原本用来将图片分类的AI，让我们看到了不一样的世界。输入一张图片之后，选择某一层神经网络进行重复处理的次数和变形的程度，就能获得一张非常后现代的“画作”。
不难看出，人工智能、工程师都已经成为艺术创作的主体，“艺术家”这个名词或许在将来会被淡化，只要拥有了科学技术，艺术创作将不再专属于专业人士。人工智能让艺术创作变得越来越普及，也越来越容易，创作者不需要拥有美术、音乐或写作的专业背景，甚至也不需要掌握人工智能的知识，只要学会操作一个软件，输入你想要的艺术作品的要素，比如颜色、线条，甚至是你喜欢的艺术家作品的风格线索，那么，你需要的就是动一动手指，喜欢的作品很快就会呈现在你的面前。
可以说，艺术创作不再是专业人士的专属，不再只是艺术家才能完成的工作，普通人进行艺术创作的几率被大大提高，只要你愿意，借助人工智能技术、设备、软件，一样也可以把艺术创作当做职业。尽管今天艺术家还是一个让人羡慕的职业，艺术家代表了专业、教育背景、文化知识，甚至是生活态度和财富。不过，这些标签在未来或许不再只是贴在专业人士身上的标签。人人都能够运用科技进行艺术创作，人人都能称之为“艺术家”，艺术家与普通人的界限越来越模糊。从某种程度上而言，“艺术家”也就变得“平价”“廉价”起来，不再是众人眼里的阳春白雪。
“机器人伦勃朗”对作品中的一些特殊部分进行几何分析。图片来源：theNextRembrandt
艺术品价值受到冲击
对于通过人工智能创造出的“作品”，目前大多数人认为，其仍属于商品属性而非艺术品属性。不可否认，艺术创作与人的情感、阅历、经验、思维等密切相关，现阶段的人工智能显然还不具备这些人格特征，其作品还限于模仿或更简单的阶段。但是，人工智能对于艺术品市场特别是工艺品市场的冲击开始显露，通过人工智能，一件作品的获得将更快更廉价的时候，艺术品的价格被人工智能作品拉低并不是没有可能。
举个简单的例子。在北京某大型设计展上，一个企业展示了他们运用3D打印技术制作的工艺品，这些作品材料各异，有金属、树脂等材质，尺寸上大小不一，而且还提供定制服务，能够为需要的消费者制作想要的产品。最让人叹为观止的是，其雕琢的细致和精美程度几乎是人们手工操作难以达到的程度，对于大部分外行人来说，看不出与那些有几十年功底的技艺大师的作品有什么区别。尽管定制一件3D打印工艺品价格不菲，由几千元到几万元不等，但相较于大师级的作品来说，不知道便宜了多少倍。另据该企业相关负责人表示，一套专业的3D打印设备目前价格不低，不过伴随技术普及，产品设备价格也必定随之下降。可以预见的是，设备价格下降以及打印产品的不断增加，作品数量的提高将大大摊薄制作成本，3D打印工艺品的价格还将继续降低。
雕塑家李苑琛根据自己的体型设计完成的作品《英雄在内》，通过3D扫描、打印技术，抛弃传统学院派“雕”与“塑”的技术手段而进行新的创作尝试。图为雕塑家体形的扫描图像。
对于专业藏家或收藏爱好者来说，3D打印工艺品显然无法与大师作品做比较，价格也不是其考虑的重要因素。但对于更广大的普通百姓而言，3D打印工艺品却是一个很好的选择，“高级、好看”是大部分人对工艺品的基本要求，过去几万元的工艺品如今可能会以更低的价格就能买到，何乐而不为。
人工智能作画也是如此。有一个公司叫第六镜（Glasssix），专门针对中国传统绘画的工笔、写实、写意手法绘画作品进行处理，实现了“中国风机器作画”。而以西方美术的油画为主的作品，人工智能也早已经学会。同时，人工智能可基于消费者需求提供服务。先有消费需求，然后通过互联网直接告诉企业，需要什么作品，企业根据消费者需求进行创作，提高效率，这种模式产生的作品和人工智能提供的服务更具有市场潜力。一旦人工智能的绘画技术成熟、普及，艺术品市场的秩序恐怕就要重写，甚至有人提出艺术品生意要崩盘，深圳大芬村的绘画产业在未来就到了该考虑转型的阶段。
雕塑家李苑琛根据自己的体型设计完成的作品《英雄在内》，通过3D扫描、打印技术，抛弃传统学院派“雕”与“塑”的技术手段而进行新的创作尝试。图为根据李苑琛减肥前体形进行3D打印的作品。
正视人工智能与艺术的关系
如果要正视人工智能与艺术品的关系，首先需要剖析什么是人工智能？何为艺术？而探讨前者的是科学，探讨后者的是哲学。据我了解，目前的人工智能还是处于模仿的阶段，就连人类最简单的“学习”，人工智能尚且很难达到，所以我们之前提到的“创作”实际上也是模仿的结果。人工智能创作的艺术品特别是绘画等作品，可能更适合用来装点家居，离真正的艺术品创作还很远。不过，人工智能的高速发展和大量人工智能战胜人类的事例，正对当代艺术创作产生不可忽视的影响。
正如前文所述，人工智能与艺术不是谁取代谁的关系，恰恰相反，人工智能技术与艺术创作有着更多结合的可能性。中国的国画和西方的油画无论是技术层面和艺术造诣都已经达到一定的高度，照相机的出现曾经对写实油画产生过冲击，但丝毫没有影响写实油画的发展，反而产生了照相写实的绘画风格。也有当代国画家利用照相显影技术进行创作。因此，科学技术的发展给艺术带来的不确定性中也包括好的、积极的一面，重要的是善于利用。
雕塑家李苑琛根据自己的体型设计完成的作品《英雄在内》，通过3D扫描、打印技术，抛弃传统学院派“雕”与“塑”的技术手段而进行新的创作尝试。图为根据减肥后的扫描图像制作完成的作品零件。
人工智能是理性的，这已经成为共识，而人类除了理性还要表达情感，艺术创作和艺术品最显著的特点也是基于人的感性所产生。人们可以通过人工智能来展示自己的创意、表达自己的感情，把人工智能作为一种媒介和平台，或者把人工智能作为实现创作的手段，这也是现在的艺术工作者尝试的创作重点。实际上，当今社会的发展，任何学科、领域都已经被科技拉得越来越近，抛开科技发展的背景谈行业既不现实，更是倒退，科技与艺术是人类发展的两个重的命题，如何协调二者的关系，考验的正是我们的智慧。
陈炯中国人民大学艺术学院副教授
本文内容版权归本刊所有，请勿转载，侵权必究。
如需转载合作请联系微信号QQ号：526891471返回搜狐，查看更多
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。
拥抱人工智能——全国政协“人工智能发展对劳动就业的影响”专题调研综述
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。
人工智能等技术进步对就业的影响
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。
文章来源：中国经济报告
人工智能时代需培养学生怎样能力
“未来人工智能环境下的课堂，可能是‘双师型’的课堂，人机交互、人机结合将成为主要形态。一堂课可能由一名教师和一个机器人共同来上，布置和批改作业、知识点训练、监督学习、学习情况的分析等工作可能由机器人来完成。”在日前召开的第四次全国数据驱动教育改进专题研讨会上，北京师范大学中国教育创新研究院院长刘坚这样描述人工智能时代的课堂。
人工智能不能代替学习
面对席卷而来、被称为人类“第二次零点革命”的人工智能浪潮，互联网时代的教育界，也不那么淡定了。“因为人工智能不是信息化的延续，技术对教育的影响，正在由‘革新’发展为‘革命’。”中关村学院学术委员会原负责人吕文清说，“高级阶段的人工智能具有类人脑的学习力和思考力，将来还能进化到自适应学习，在这个意义上，人工智能拓展了人的思维。人工智能改变的，不仅是教育的边界和方式，整个教育样态也将面临重塑。”
不过，科大讯飞教育研究院院长孙曙辉认为，人工智能不能代替人的思维，不能代替学习，技术也改变不了教育的本质。因此，在当前热炒人工智能概念的大背景下，一定要认清技术与教育的关系，搞清楚哪些是教育本身的问题，哪些是技术可以解决的问题。
高阶认知能力的重要性将更加凸显
在人工智能时代，学生应该具备怎样的能力，才能适应社会需求，在竞争中立于不败之地？
教育部副部长杜占元在去年12月召开的2017未来教育大会上提出，在机器能够思考的时代，教育应着重培养学生的5种能力，即自主学习能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力及筹划未来的能力。
教育部科技发展中心原主任李志民说，今天我们说知识就是力量，讲的是如何学习、记忆和掌握更多的知识，讲究知识的系统性，而在人工智能时代，知识是开放的，随时随地可查找、可检索，因此，记忆知识以及知识的系统性不再像今天这样重要了，学生更需要学习如何从已有的知识中挖掘出新应用、新知识，通过已有知识学习新知识，与之对应的知识结构或学习过程就是思维的训练。
“低阶认知技能的重要性会下降，如记忆、复述、再现等初级信息加工任务将更多地被机器代替，而高阶认知能力的重要性会更加凸显，如识别问题、逻辑推理、意义建构、精致思考、自我指导能力等。”吕文清认为，人工智能时代应重点培养学生的终身学习素养、计算思维素养、设计思维素养和交互思维素养，培养学生5种能力——高阶认知能力、创新能力、联结能力、意义建构能力和元认知能力。终身学习素养，主要基于人工智能时代需要更强大和持续的学习力，强调学会学习和建构不断演进的知识框架；计算思维素养，主要基于学习和理解人工智能，强化思考的逻辑和精致。现在很火的编程课程，主要是培养计算思维；设计思维素养，主要基于人工智能时代学生执行困难任务，需要关注项目设计、任务设计和路径设计等高层次管理，重点引导学生学会选择、学会决策、学会判断；交互思维素养，主要基于人工智能时代学生交往方式的变化，需要高级信息素养、媒体素养、沟通交流和技术伦理，重点引导学生学会开源共享、参与协商、组建社区等，理解复杂的相互关系。高阶认知能力，强调独立思考、逻辑推理、信息加工等；创新能力，强调好奇心、想象力和创新思维、创新人格等；联结能力，强调学会统筹、组织资源、建立联系，特别是包括人工智能在内的多个空间的联结；意义建构能力，强调社会情感、责任意识和高感性、高概念等要素；元认知能力，强调学习自我认知、自我监控和自我指导。
“我认为，没有什么能力是贴有人工智能时代专属标签的。随着时代的发展，人类已有的知识和经验变得不重要，而培养学生的综合素质、高阶思维、创新能力等，这些要求无论在哪个时代都是需要的、共通的、不会过时的。”孙曙辉说。
未来的学习将更加个性化
未来的学习，在哪儿学、跟谁学、怎么学？原有的概念可能都会被颠覆。教育又该如何作出调整，以适应新的时代要求？吕文清认为，人工智能时代对学生的学习目标、学习内容、能力层级甚至心智模式，都提出了新的需求。在教学上，人工智能时代要以“思维教学”为主线，既强调基于认知能力的信息加工、分析综合、逻辑推理等高阶思维的培养，还要增加和突出计算思维、设计思维和交互思维的培养。具体落点上，要强调概念性知识、方法性知识和价值性知识的教学，要注重教原理、教统筹、教大观点、教元认知等不可替代的知识，也就是高阶认知和高阶学习。
人工智能对于当前的教育，不只是颠覆和冲击，也会带来促进和改良。李志民说，人工智能时代的教育管理，无论是宏观层面还是微观层面，都更容易做到精细化，对教师的评价会更加全面而科学；可以根据每个学生的智力程度和思维习惯以及学习方式进行教学，实现真正的个性化学习和因材施教。
据了解，目前许多中小学已开设编程、3D打印技术等与人工智能相关的课程，学生学习兴趣特别浓厚。一些学校还以社团和选修课的形式推进机器人、智能汽车、计算机编程等课程的开设与完善，提升学生信息化素养，促进学科知识融合。
人工智能时代，学生获得知识及能力、素养的提升途径无疑会更多元，其中互联网发挥的作用会更大。而人工智能的应用，会让教师从机械重复的工作中解放出来，去做更有价值的工作。孙曙辉认为，在中小学开设编程等人工智能相关课程，有助于训练学生的思维方式，但主要意义在于普及相关科学知识，并不能帮助学生“赢在起跑线”。目前，很多所谓人工智能的应用，包括一些针对职业人群的人工智能培训，都是炒作概念的“伪人工智能”，人工智能在短期内尚难发展到较为高级的阶段。当前市场上已经出现针对中小学生的打着“人工智能”旗号的相关培训班，家长完全没必要怕“掉队”，在现阶段，保持清醒的头脑，不盲目跟风至关重要。（本报记者汪瑞林）