到2030年，自动化和人工智能的发展将对就业产生怎样的影响
4.自动化对于劳动技能和薪酬意味着什么？
5.我们将如何面对即将到来的劳动力大转移？
1.自动化对就业带来的影响
先前的研究表明，目前的技术理论上可以代替一半的人类有偿工作，但只有很少的一部分工作，大约5%的可以完全被自动化技术代替。然而事实上其实有60%的职业（至少1/3）面临着被技术替代的可能性，这意味着大量的行业和工作者面临着重新择业的挑战。
虽然技术的可行性是十分重要的因素，但在这个过程中还有很多因素影响着自动化的进程和波及范围，包括研发和部署的费用、劳动力市场状况、自动化带来的资本增益以及监管和社会的接受度等等。综合考虑这些因素后，报告指出到2030年，依据行业的不同将会有0~30%的工作被自动化取代，这取决于自动化的速度的幅度。同时不同的国家结果大不相同，这也反应了目前各国的劳动力现状和薪资水平。
自动化对不同行业的潜在影响各不相同。其中受到影响最大的是在固定场景中的物理操作，包括机械加工、准备快餐等等。
数据的收集和处理同样也是两个能被机器很好完成的领域，这使得一大类的工作面临着替代，包括抵押贷款审核、辅助的法律工作、会计和办公室行政工作等。
但需要注意的是，虽然这些行业会被自动化代替，但就业率并不会下降，因为这些行业中将会有新的工作等待着人们完成。
对于管理人员、应用技术专家和社会工作者来说，自动化对于他们的影响很小，因为这些领域机器的能力还远达不到人类的水平。
对于在复杂多变不可预知的环境中的工作来说，自动化在2030年代替这些工作的可能性很小，包括园丁、管道维修和家政/老年护理等工作。这主要是由于这些方面的技术难于自动化并且人工薪资较低，对于企业没有商业动力去推进。
2.新的工作将会在哪些场景中出现？
将要被自动化替代的工作可以很容易的识别出来，但新的工作机会却因为行业和区域的不同而各异。这份报告中预测了在自动化下会出现的新工作机会，通过目前的投资和发展趋势来对各地进行预测。
收入和消费增加（新兴经济体尤其明显）报告估计全球范围内在2015-2030年间将会有23万亿美元的消费增长，而这主要来自于新兴经济体的消费者群体。这一消费增加的趋势不仅会影响消费进口国家，同样影响着消费出口的国家。预计全球范围内会新增2.5-2.8亿与消费品增长相关的工作机会，同时还会有5000-8000万的工作需求会来源于高水平教育和医疗方面的发展。老龄化社会全球范围内的老龄化程度加剧将会带来消费模式的变化，特别是在健康和个人护理等层面上的消费增加，这将创造一大批的就业岗位，包括医护人员和健康专家、家庭保健、急救和个人为健康服务等。全球范围内预计将新增5000万到8500万相关的工作机会。技术的研发和部署与新技术的研发和部署相关的工作同样也会增加。技术方面的投入将会增加50%以上，其中一半将会集中于信息产业。从业人员将会少于健康和建筑业，但薪资将会更高。这一领域将会新增2000万到5000万个就业岗位。根据对于目前趋势的观察和分析，报告同时指出了未来在国家、企业和个人的层面上将会产生新工作的方面。基础设施和建筑方面的投资为了弥补基础设施和住房短缺，建筑业和基建将会有更多的劳动需求。预计将会有8000万的新增岗位，如果保持目前的投资增速将会产生2亿的就业市场，包括建筑师、工程师、电功、木工和手艺人，同时也包括建筑工人。在可再生能源、高能效和气候变化方面的投资。在可再生能源、能效技术和缓解温室效应方面的投资将会拉动一系列就业需求，包括制造业、建筑业和安装施工行业。将会产生1000-2000万的新增就业机会。家政工作的市场化未来将目前无薪的家务等工作进行市场化发展。目前在发达国家这一普遍的趋势使得女性的劳动参与率提高，同时加速了这一趋势。预计将会有5000-9000万就业机会，包括幼儿早教和家庭杂物等工作。综上所述，在自动化浪潮下将持续增加的工作需求来自于以下一些方面：
健康护理专业技能；工程师、科学家、分析师和高级会计师；IT和技术专家；很难被机器代替的高级管理人员；教育人员，特别是新兴经济体的儿童教育创造性工作，包括艺术家，演员等；建筑业，基建和房屋；复杂环境中的手工和服务业。即将到来的劳动力转移将会十分巨大。无论新工作的产生还是自动化造成的失业都意味着将会有许多人需要进行职业转换，并学习新的工作技能。这将会以前所未有的规模发生，从美国到欧洲，以及最近的中国。
根据中位数预计全球范围内到2030年将会有4-8亿人在自动化中失去工作，新的工作同时也会不断出现。但人们需要学习新的技能来适应新的工作，在所有失业人群中预计会有0.75到3.75亿人将接受新的技能培训以获取新的工作。
在绝对程度上，中国需要面临最大的职业转换，接近1亿劳动力需要改变现有的工作。但与25年前中国亿万人口从农业转移出来相比，这次的趋势没有上次剧烈。
对于发达国家来说，这一比例就相当高，美国和德国接近1/3，日本则接近一半。
3.未来会有足够的工作吗？
人们日益担心着未来是否会有足够的工作机会，但历史经验表明劳动力市场可以适应技术突变带来的变化，只不过在薪酬水平上产生了影响。
报告从两个方面分析了这个问题，一方面是基于自动化和新工作需求的有限变量模型；另一个则从宏观经济模型与动力学因素的相互作用出发进行研究。
如果历史可依的话，预计在2030年将会有8-9%的新工作在新行业被创造出来。分析表明只要保证足够的经济增长率和投资水平，就业就能够得到充分的保证。
而我们真正需要面对的是如何保证转换行业的劳动力得到必要的职业培训和支持保障，如果国家处理不好将会造成失业率上升和经济衰退。
同时新工作出现的幅度和收到自动化的影响因国家而异，主要取决于以下四个方面的因素：
薪酬水平。高薪资水平使得自动化的需求旺盛，然而低工资水平国家也同样会被影响。如果企业利用自动化提升了产品质量和产量同样也会降低劳动力的需求需求增长。经济增长是就业增长的源泉，经济增长缓慢或者停滞那么新增工作机会就少。而经济增长强劲、生产力和创新发达的国家将会创造更多的工作岗位。人口结构。像印度一样劳动力迅速增长的国家将会享受到人口红利助推GDP的增长。如果像日本一样，国家面临劳动力短缺则GDP增速会下降，只能通过生产力提高来促进经济。经济成分。自动化的潜力会折射出国家的经济结构和每一个经济部门的就业岗位。例如具有高度自动化潜力的日本，在制造业的自动化程度将会比美国高出很多。自动化将会从各方面影响不同国家的发展。前述的四个方面展望了不同国家未来的劳动力市场状况。例如富裕的日本将会在2030年迎来经济减缓，并面临着新就业乏力和大部分工作将被自动化替代的现实（主要源于高薪资和经济结构）。
2030年，自动化对各国的影响影响随收入水平、薪资比率、人口统计和产业结构的统计变化图，图示中国将受到的影响。
到2030年，日本的劳动力也将减少四百万人。鉴于未来会不断进步的趋势，以及会有很多我们今天还无法想象的新岗位的出现，预计日本的就业大致可以趋于平衡。
到2030年，美国和德国也可能面临大量因自动化而消失的劳动力，但是他们预计由此创造出的新就业机将会更高。随着美国劳动力队伍不断壮大，创新也将带动新型职业和工作的大致平衡。而德国的劳动力到2030年将减少300万人，即使完全如趋势线所示，劳动力的需求也是足够多的。
另一个极端则是印度：一个快速发展的发展中国家，在未来15年内自动化潜力相对来讲是有限的，反映出了它的低工资率。但我们的分析发现，印度大部分职业类别仍预计会增长，这反映了其强劲的经济扩张潜力。不过到2030年，印度的劳动力预计将增长到1.38亿，约占30％。印度可以创造足够的新工作岗位来抵消自动化的影响，并通过在升级方案中进行投资来雇用这些新入场的劳动力。
中国和墨西哥的工资高于印度，因此可能会看到更多的自动化。中国经济仍然保持强劲增长，劳动力也将减少。像德国一样，未来中国的问题可能是工人短缺。而墨西哥未来经济扩张的预期速度较为缓和，而且可以从增加就业的就业机会和新职业的创新以及充分利用劳动力的规划中获益。
为了避免失业率上升，失业工人需要迅速重新就业。
为了模拟自动化对整体就业和工资的影响，我们使用了可以兼顾自动化和动态交互的经济影响的一般均衡模型。自动化对经济的影响至少表现在三个方面。大部分的注意力都集中在潜在的劳动力流失上。但是自动化也可能提高劳动生产率：企业只有这样做时才采用自动化，使他们能够用相同或更少的投入——材料、能源和劳动力投入等生产更多或更高质量的产出。第三个影响是自动化提高了对经济的投资，缩短了GDP的短期增长。我们对这三种效果分别进行了建模。根据历史数据，我们也为失业人员找到新工作的速度创造了不同的情景。
结果显示，几乎所有情况下，我们报告的六个重点国家：中国、德国、印度、日本、墨西哥和美国到2030年都有可能达到或接近充分就业。这个模型也说明了快速重新雇用失业工人的重要性。如果失业工人能够在一年内重新就业，我们的模型显示了自动化将会提升整体经济：在短期和长期内，充分就业是保持不变的，工资增长比基准模型更快，生产率也更高。
然而，在一些流离失所的工人需要多年才能找到新工作的情况下，中短期失业率则会上升。劳动力市场随着时间的推移而调整，失业率下降，但平均工资增长放缓。在这些情况下，2030年的平均工资最终将低于基准模型，这可能会抑制总需求和长期增长。
4.自动化对于个人技能和工资意味着什么？
总的来说，目前日益增长的职业教育需求是比那些因自动化而失业的职业更高。在发达经济体中，目前只有需要中等或更低的教育的职业会从自动化中看到净衰退，而那些需要大学学位和更高学历的职业也在增长。
在印度和其他新兴经济体，我们发现所有教育水平的劳动力大的需求都在增加，需要中等教育的职业新增就业人数最多，但就业岗位增长速度最快的是目前需要大学或高等学历的职业。
未来的员工将花更多的时间在那些机器不太有能力的活动上，比如管理人员、应用专业知识和与他人交流。他们将花费更少的时间在可预测的物理活动上，比如收集和处理数据，这些方面机器甚至已经超过了人类的能力。所以人所需的技能和能力也会改变，需要更多的社交和情感技能，以及更高级的认知能力，比如逻辑推理和创造力。
我们的分析显示，美国和其他发达经济体的大部分就业增长将处于工资分配的高端职位。目前工资水平较低的一些职业，如护理助理和助教，也将增加，而广泛的中等收入职业将会有最大的就业下降。
收入两极分化可能仍会继续下去。政策的选择，如增加对基础设施、建筑和能源转型的投资，可能会帮助创造对中等收入岗位的额外需求，比如发达经济体下的建筑工人。在中国和印度这样的新兴经济体中，工资趋势的情况是截然不同的。我们的情况表明，随着这些经济体的发展，零售业销售人员和教师等中等收入的岗位将增长最多。这意味着他们的消费阶层在未来几十年将继续增长。
5.面对即将到来的劳动力转移，我们需要如何面对？
人工智能和自动化给用户和企业带来的好处，以及通过他们的生产力贡献带来的经济增长，都是毋容置疑的。它们不仅有助于创造就业机会的充满活力的经济体，而且还有助于创造经济盈余，使社会能够解决劳动力转移的问题，而这种转变无论如何都有可能发生。
面对我们所描述的工人转型的规模，我们当然应该充分迎接这些技术的发展，但也应解决它们所带来的劳动力转型和挑战。在许多国家，这可能需要马歇尔计划的一项举措，包括持续的投资、新的培训模式、缓解工人转型的方案，收入支持以及公私部门之间的合作等问题。
所有的社会都需要解决以下四个关键领域：
保持强劲的经济增长以支撑新的就业机会。维持强劲的总需求增长对支持新的就业机会至关重要，同时也支持新业务的形成和创新。确保充足总需求的财政和货币政策，以及对商业投资和创新的支持将是至关重要的。某些部门的针对性举措也可能有所帮助，例如增加对基础设施和能源转型的投资。
扩大和重新定位再就业培训以及劳动力技能的培养提高。在职业生涯中，提供职业再培训和让个人学习可销售的新技能将是一项关键的挑战，甚至对一些国家来说，这是最主要的挑战。职业生涯的再培训将变得越来越重要，因为这是成功的职业转变所需要的技能组合。企业可以在一些领域发挥带头作用，包括在职培训和为员工提供提升技能的机会。
提高商业和劳动力市场的活力和流动性。劳动力市场需要更大的流动性来管理我们预期的困难转变。这包括在发达经济体中恢复现已衰退的劳动力流动。通过匹配工人和寻找他们技能的企业，并为那些愿意接受他们的人提供过多的新工作机会，数字人才平台可以促进流动性。劳动力市场缺乏弹性的国家的政策制定者可以向那些解除管制的国家学习，比如德国，它将联邦失业机构变成了一个强有力的就业匹配实体。
为工人提供保障性收入和职业过渡期支持。收入支持和其他形式的过渡性支援来帮助失业工人找到有收入的工作是非常必要的。除了再培训，一系列的政策也可以帮助，包括失业保险、公共支援，以及在工作之间追踪的便携福利。这其中可能需要更长期的政策来补充工作收入，以支持总需求并确保社会公平。更全面的最低工资政策、普遍的基本收入，或与生产率增长挂钩的工资增长都是可能的解决办法。
政策制定者、商业领袖和个别工人都有建设性和重要的角色，以在顺利的劳动力过渡中发挥作用。历史告诉我们，世界各地的社会在面对巨大的挑战时，往往会为其公民的福祉挺身而出。
然而，在过去的几十年里，支持劳动力的投资和政策已经受到侵蚀。经济合作与发展组织(OECD)的大多数成员国的劳动力培训和支持方面的公共支出都在下降。教育模式在过去的100年内并没有发生根本性的变化。现在，扭转这些趋势至关重要，各国政府将劳动力转移和创造就业作为更为紧迫的优先事项。
在这个工作的角色和意义都开始转变的时代，我们都需要对未来生活的形态和价值保持创造性的设想。
处在最新前线的企业，将重新调整业务流程、重新评估人才战略和劳动力需求，仔细考量哪些个人是需要的，哪些可以重新部署到其他岗位上，以及需要哪些新的人才。许多公司发现，这既是他们的自我利益，也是他们社会责任的一部分——培训自己的员工，准备好迎接新世界的工作形态。
个人也需要为未来快速发展的工作做好准备。持续获取高速变化的世界所需的新技能，以及足够的敏感度，对自身的幸福和发展是至关重要的。对劳动力的需求是一直存在的，但需要人们重新考量的是对工作本质的认知，例如工作地点、方式以及如何将个人技能和天赋融合到工作的方方面面中。世界在不断变化发展，我们唯有紧跟时代的步伐才能在激荡的技术浪潮中处变不惊。返回搜狐，查看更多
人工智能专业就业方向及就业前景分析
人工智能专业介绍
人工智能是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。
AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。
人工智能属于什么专业
人工智能属于自然科学和社会科学的交叉性学科，它与计算机科学、信息学、数学、神经生理学、认知科学、心理学等众多学科有极强的关联性。目前，人工智能在计算机领域内得到了广泛的重视，并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统等方面得到应用。
因此，从这些个解读考虑，在本科阶段可以选择与计算机、数学相关的专业，如计算机科学与技术、软件工程、通信工程、应用数学、统计数学等专业，以及近年来高校新设立的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业。此外，也还可以考虑自动化、机械类专业，有些高校在此类专业基础上延伸至人工智能方向。
学习人工智能相关院校推荐
北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、西安交通大学等。2017年5月28日，中国科学院大学发文成立人工智能技术学院，成为我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。这些高校都可以作为第一选择，不过各校人工智能研究的方向不同，要区分选择。
目前开设智能科学与技术专业的高校已有三十多所，也可以选择，如北京邮电大学、中南大学、南开大学、厦门大学、湖南大学、首都师范大学、西安电子科技大学、武汉工程大学、北京科技大学等等。智能科学与技术专业是北京大学智能科学系在2003年提出成立的，智能科学系主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。
AI的就业方向主要有，科研机构(机器人研究所等)，软硬件开发人员，高校讲师等。当然了，鉴于一些高科技公司开辟出了新的研究领域，比如谷歌的无人驾驶汽车，在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点正好都是3-5年后的时间，正好是同学们学成归来的时候!
1)搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)。
2)医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
3)计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。还有一个大的方向是车牌识别。目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错。
4)还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。
人工智能人才需求呈上涨趋势
在智联招聘发布的《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》中我们可以看到，人工智能人才是一个很大的缺口，需求量骤升。
还有在《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》显示，过去一年中，人工智能的人才需求增长近3倍，并且40%拥有AI技能的人才现阶段薪酬区间主要集中于10001元至15000元/月，远高于全国平均水平。
所以人工智能的就业前景非常不错，人工智能发展也处于比较好的阶段。
人工智能前景好不好
今年，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生备受企业关注，同学们都是被几家企业同时抢着要。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，“坑多萝卜少”的现状让企业展开了校园人才争夺战。国家提出了人工智能三步走的发展战略，现在人工智能已经上升到战略层面。在今年的人大会议中，总理在政府工作报告中再提“人工智能”。我们都知道，被列入国家发展规划后，国家会颁发很多政策去促进这一计划的实现，所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。
这是一个属于人工智能的时代。当前，人工智能是一颗闪耀的“明星”，已经成为国际竞争的新焦点，世界多国都在加紧人工智能发展布局，以至于提到了战略高度的地位。人工智能专业毕业后可以留校当老师，公司研发岗位，人工智能实验室等。具体岗位有：数据挖掘工程师、下位机算法工程师、售前技术支持(商业智能方向)、行业研究员(股市)、科技公司的电气工程师、C/C++算法开发工程师等等。
如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
(责编：赵超、吕骞)分享让更多人看到
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。