智能时代，如何看待“劳动”的价值
劳动创造世界，但智能正在改变世界。进入21世纪以来，以大数据、人工智能、5G、物联网等为核心的新技术风起云涌，迅速融入政治、经济、社会、文化、生态等领域的方方面面。尤其是人工智能技术在生产领域的运用，不但极大地提高了劳动生产效率，促进了经济的革命性发展，而且对现有劳动价值及其相关观念也造成了巨大的冲击。随着人工智能逐渐代替劳动力，“铁饭碗”还存在吗？我们又该如何认识智能时代的劳动价值所在？
01
智能时代劳动的新特征
劳动主体人机并存，结构层次化。智能时代的社会生产对劳动力的水平、素质和技能要求大大提高，对劳动的创造性需求增加，从而形成劳动力的两极分化。一方面，社会对与人工智能相关的高技术水平、复合型人才需求增加；另一方面，更廉价和高效的智能机器取代了原来由人类承担的一系列工作。因为人类的劳动体能是非常有限的，智能机器不仅能够弥补人类劳动体能的不足，而且可以减轻其部分脑力劳动负担。但是，智能机器仍需要人类操作，在生产中需形成人机关系一体化局面，以实现人类和机器的优势互补。由此导致劳动力需求和结构发生了根本变化，大量低技能劳动者失去原有工作岗位，高技能人才却依旧短缺。
劳动对象智能化，劳动资料虚拟化。智能时代的劳动对象不再是实实在在、有形可见的物质载体，而是大量的信息和数据，生产过程也被简化为劳动主体“将劳动对象与劳动过程转化成数值输入智能机器，从而智能机器便能够自动求解，甚至能够在生产过程中自己总结经验、反馈信息、优化自身”。无论是智能技术本身还是其研发加工的事物，都是人类的劳动对象，这使得劳动的内涵有了进一步扩展。此外，包括数字化、智能化的电脑网络以及各种电子媒介等在内的智能时代的劳动资料呈现虚拟化特征，其使用能突破现实条件限制，构筑虚拟化的数字空间。这就使得劳动资料突破了过去的物质性。由此，以“人工智能+”为主的智能化、数字化生产资料，一方面提升了劳动者的劳动素质；另一方面提高了劳动效率，使整个社会物质生产体系发生了质的飞跃。
劳动内容主要是信息创构，结果数据化。在智能时代，信息越来越成为驱动社会发展的根本力量，人类劳动也从常规劳动转向创新劳动，从物能性劳动转向信息性劳动。具体表现为，在生产上游通过研发、编程等形式将具象化的产品性能转化为数字化的操作程序，赋予人工智能机器图像理解、智能控制、人机交互等多维人类技能，使其能够精准开展商品生产、自主掌控生产进程，推进并保障智能化生产顺利进行。在此过程中，智能劳动“呈现出鲜明的创造性、复杂性、抽象性，显著区别于机械化生产中被动性、重复性、具体性的机器附庸劳动，实现人类劳动形态的迭代升级”。智能时代劳动广泛存在于虚拟世界，劳动结果呈现很大的数据化特征，传统工业社会的财富结构和形式被重新定义。
劳动形态多元化，以自主择业为主。智能时代的劳动不局限于集团化的流水线劳动，还可以单独或组成临时团队协作进行，智能时代的劳动形态包括劳动时间灵活的非全日制用工，劳动地点灵活的远程劳动，突破单一雇主限制的派遣劳动、外包劳动、兼职劳动、共享劳动等，从属性弱化甚至消失的自雇型劳动、个体经营、合伙经营、家庭工等。其主要特点是，劳动时间和地点灵活，劳动者身份不明确，从属关系模糊或弱化，居家、移动、远程、平台等多种工作地点可任由劳动者选择，劳动的意义在一定程度上被第三维空间赋予和重构。智能时代劳动形态以自主择业为主，个性化、独立、创造性的自主劳动“占据主导地位，成为普遍形态”。同时，由于劳动方式不再局限、单一，现行意义上的雇佣与被雇佣关系、上下级关系很难再现。
劳动生产率大幅提升，经济垄断与劳动“原子化”并存。智能时代突破了工业化阶段遇到的生产率提升延滞于技术进步的“索洛悖论”，使得社会生产率迅速提高。而且，智能机器可以承担一些条件恶劣、环境艰苦或具有复杂性、危害性和危险性的工作，从而从心理和身体上保护劳动者的健康，极大地改善劳动环境。同时这极大地节约了社会必要劳动时间。这种节约既体现为“对劳动时间的度量”，也体现为“对时间背后隐藏的效率观念的破除以及闲暇时间内个体自由个性的彰显”。尽管原子化劳动形态能使劳动者获得一定的工作时间和工作地点上的灵活性，但是也会造成劳动者严重的贫富分化。
劳动关系组织扁平化，过程控制技术化。由于智能机器广泛应用，智能时代各类产业从业人数大幅减少，人力资本将普遍闲置。其中，一部分人从事以信息自动化技术为基础的第三产业，大部分人可能选择基于个人爱好、兴趣或不以收入为目标的休闲职业，使得整个社会劳动就业结构日渐单一，劳动关系组织呈现明显的扁平化特征。在劳动管理上，膨胀的管理层级消失，传统的金字塔式科层制管理被淘汰，资本对劳动行为和过程的控制策略由过去简单直接的控制转变为复杂的技术性控制，从而引发现行劳动关系的深刻变革。智能时代劳动者虽然被赋予更大的自主空间，却面临着更为狭隘的路径依赖，而且处于非理性存在的人工智能的管控之下。
02
智能时代对劳动价值的影响
人们有关劳动的观念与社会的发展阶段密切相关，在不同的生产力水平下，人们具有不同的劳动价值观。正如马克思和恩格斯所说：“手推磨产生的是封建主的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家的社会”，“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产”。智能时代以信息创构和数字劳动为标志，不仅劳动形态发生了深刻变革，对劳动价值也产生了很大的冲击和影响。
智能时代对劳动价值的正面影响。一是劳动的目的是实现主体自身的内在需要。在传统劳动价值体系中，劳动是人们创造物质财富的主要手段。洛克最早指出，劳动是一切财产之源；斯密也曾断言，劳动是一切财富的源泉。正是这种功利主义劳动价值观，极大地促进了资本主义社会的生产发展。但是，在人类追求物质享受和效用最大化过程中，“精神世界却日益萎缩，价值、意义世界不断失落，有些人甚至为了实现自身利益而不择手段”。人们追求物质财富原本是为了实现生存和发展，结果却“在资本增殖逻辑和功利主义价值观驱使下发生了倒置”，使人“从最终的目的沦为手段”。
二是劳动者地位不再分为三六九等。传统劳动价值论强调劳动的经济价值。在智能时代，人们对于劳动的认识发生了根本性变化，对劳动的认可也不再仅仅依据其实用性和物质价值，劳动更多是一种自我选择，劳动者的地位普遍较高。一方面，基于数据驱动下劳动去中心化和扁平化特点，脱胎于信息时代的远程、共享、多重劳动形式将继续存在，人机协同劳动更加普遍；另一方面，无雇佣关系的自主择业方式大量出现，整个社会就业逐渐呈现出劳动关系主客体不清晰的状态。总体上说，传统“金字塔型”劳动分工底层日益空心化，顶层就业人数不断增加，就业群体趋向高层次化，劳动主体的不平等地位最终将消失。
三是劳动过程不再被视为一种“苦差事”。在传统观念中，劳动是苦差，不劳动才是幸福，导致一些人在能够满足基本生存需要的情况下逃避劳动，有不劳而获的心态。智能时代的数字劳动拓展并延伸了人的体力和脑力，使人类劳动逐渐得到解放，每个人能够自由支配的时间也愈来愈多。人们不再为了生存而委曲求全，而是将劳动尊严看得越来越重要，从而不断地接受再教育和再发展。同时，物质条件的丰富，社会保障的完善，为人的自由发展创设了新平台，也铺设了走向人的自由而全面发展的新桥梁。
智能时代对劳动价值的负面影响。一是人工智能或成为新的控制人的手段。智能时代可能加剧资本与技术对人的双重宰制。一方面，在利润的诱惑下，不受劳动时间、空间限制的数字劳动“会侵占劳动者的休息时间”，甚至使劳动演变为“肉体受折磨、精神受摧残”的消极活动；另一方面，过分依赖数字技术的人“可能丧失脑力与体力的部分功能”，使“失去正确价值导向的数字技术反过来威胁人”。人们“在自己的劳动中不是肯定自己，而是否定自己，不是感到幸福，而是感到不幸，不是自由地发挥自己的体力和智力，而是使自己的肉体受折磨、精神遭摧残”，这与马克思在工业革命背景下引入的异化概念是一致的。
二是生产和价值交换系统可能出现结构冲突失衡。智能时代带来了财富生产的高效率，必定导致“社会物质产品急剧增长，财富创造系统迅速膨胀”；同时，智能机器的广泛使用必然大量替代工人，造成产品中“活劳动”凝结的价值量越来越少。生产系统失衡主要表现为产能过剩，“生产力效率和水平越高，生产过剩则越严重”；价值系统失衡则表现为“社会财富分配两极分化，穷者越穷，富者越富”。这种结构性冲突失衡继而可能引发有关人类进步方式的担忧，即失去劳动的人类会不会“由此就失去进化发展的推动力”，社会的进步会不会“因此停止，甚至退步”呢？
三是社会分工的对抗性可能加剧。如前所述，智能时代必将使人类面临空前的失业风险，并且加剧社会分工的对抗性。一方面，智能机器大量使用“降低了生产对人的技能的依赖程度，社会之间横向分工进一步缩小”；另一方面，技术垄断“阻隔了社会纵向分工”，“巩固了机器分工体系”，造成资本进一步排斥劳动力，社会资本收益率进一步攀升。因此，智能机器可能使大多数人彻底沦为“无用阶级”，这扩大了不同阶层之间的差距。这对个体劳动者来说，或许只是工作机会的丧失和人生价值无法真正实现，而对整个人类来说，则可能是传统劳动价值和生存意义的消解。
四是劳动的主体性和财富分配方式将受到挑战。智能时代不但会对个体谋生劳动形成巨大冲击，而且会对劳动者的主体性乃至生存本身构成深层次挑战。由于智能机器削弱了劳动的主体性，人不再像以往一样在劳动过程中占主体地位，其主观能动作用也难以发挥，结果可能造成人类生存意义的失落，甚至“能使人彻底丧失自身的类特性”。不仅如此，智能时代还会改变人类的财富分配方式。
03
智能时代，如何重塑劳动价值
尽管智能时代劳动创造价值的形态发生了很大变化，但劳动创造价值的本质没有改变；尽管智能机器带来社会转型、失业等问题，但最终也将人类从各种繁重的劳动中解放出来。我们要采取主动的应对策略，立足马克思劳动价值论，“运用马克思劳动价值论解决当下人工智能时代的新问题，赋予马克思劳动价值论以新的时代意义”，推动中国特色社会主义社会发展及人的自由全面发展。
积极推动人工智能发展。习近平总书记曾强调，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”因此，应紧跟时代步伐，抓住第四次工业革命的机遇期，迎接智能时代的到来，这既是对马克思劳动价值论的坚持，也是剩余价值规律发展的必然结果。首先，可以利用智能化大生产为社会主义经济服务，为国家和人民创造更多的财富服务。其次，合理引导人工智能利用的价值取向，实现价值理性与工具理性、社会效益与经济效益的统一，真正实现智能社会人的全面发展。再次，加强对数字资本的管理，注重对人工智能技术的进一步研发与运用，防止技术对人的压制与奴役，从源头上应对新的劳动异化。其中，最理想的途径就是坚持和发展中国特色社会主义制度，因为只有以公有制为特征的制度模式才能完全超越数字资本私有化带来的种种困境。
确立劳动幸福的价值观。习近平总书记指出，“劳动是一切幸福的源泉”，“全社会要崇尚劳动、见贤思齐，弘扬劳动最光荣、劳动最崇高、劳动最伟大、劳动最美丽的社会风尚”。在智能时代，人可以通过自由劳动发挥创造性，从而获得自身的“类特质”。其中，劳动幸福主要体现在以下方面：一是人工智能广泛使用，降低了劳动的体力和脑力消耗；二是生产资料和劳动产品归全体劳动者所共用；三是提高了全社会的劳动生产力；四是劳动者在一程度上实现自由自觉的劳动。因此，应重新确立劳动在人类生活中的地位，树立劳动是手段而非目的的观念，即劳动不是人类生活的目的本身，只是创造社会财富的一种手段。
保障全民基本收入。在劳动功利主义价值观下，智能社会带来的不是“劳动解放与劳动幸福”，而是一部分人生存价值与意义丧失并沦为无用阶级。因此，按劳分配的原则不再适宜于智能时代，必须走向共享财富、全民保障的新分配制度。也就是说，劳动与财富分配将逐渐分离。事实上，全民基本收入制度决不是对穷人的恩惠或施舍，而是“夺回我们失去的数据公共产权”，这也是认知智能时代和维护社会稳定“最紧迫的政治任务”。那么，保障全民基本收入的资财来源于何处呢？一个可行的办法是对人工智能征税。正如泰格马克所说，“在持续变大的经济蛋糕中，只需要切下小小的一块进行重新分配，就能让每个人过上更好的生活”。
转变劳动教育方式。智能社会的财富和福利保障使得人们能够衣食无忧，更有时间和条件学习提高，应将教育改革提上议事日程，培养更多能适应智能时代的新型人才。首先，劳动教育要积极应对智能技术带来的就业形势挑战。一方面，在职业教育上将人机协作作为人的“全面发展的重要维度”；另一方面，将现代技术注入劳动教育，“形成大中小学一体化的智能教育体系”。以此提高人们学习和掌握人工智能的能力。其次，重塑大学生的劳动价值观念。再次，提高人类自身的智慧水平和能力，以寻找更加智慧的新型劳动。
加强劳动法的相关应对和规制。智能时代需要正确的劳动价值引领和先进的社会制度予以保障，使智能技术成为“可知、可控、可用、可靠的技术”。首先，要加强资本治理。具体就是，构建抵制“资本拜物教”的精神防火墙，对资本走向进行严格监控，当资本的目的与公共利益相悖时，加强对其法律规制，将公共利益和社会利益放在首位。其次，以制订《劳动法典》为契机，不断健全和完善法规体系，充分考虑被替代劳动者的基本权益，加强数字劳动保护和法规建设，强化对劳动者的保护。一是明确新型劳动形式的法律属性地位，包括用工主体的法律责任、非典型劳动的适用范围等；二是研究“工伤保险与劳动关系脱离的可能性”，“将灵活就业者也纳入工伤保险的保障范围内”；三是劳动保障的责任“从主要由企业承担转向社会化共担模式”。同时，加强国与国之间立法的协同性，增强其国际效应。
上文略有删减
选自|《人民论坛·学术前沿》2022年4月下
原标题| 智能时代对劳动价值的影响与重塑
作者| 中国社会科学院社会发展战略研究院研究员余少祥
来源|《人民论坛·学术前沿》及人民论坛网（rmltwz）、 人民论坛网
贾淑品：人工智能背景下马克思劳动价值论的再审视
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式。人工智能可以为人类创造物质财富，避免繁重体力劳动、增进社会福利、提高生活水平，但同时，人工智能的发展也带来一部分人过于依赖人工智能、好逸恶劳、疏于劳动等负面效应，当前出现的“无人工厂”“无人超市”也导致一部分人对就业的担忧。在党中央、国务院要求提高劳动教育专业化水平的大背景下，如何正确理解人工智能发展下劳动价值论以及劳动与幸福的关系，是新时代倡导劳动创造精神、积极奋斗的有益保障。
一、人工智能背景下劳动创造价值的结论改变了吗?
21世纪以来，我国社会主义市场经济体制改革的进一步推进，极大地激发了个体生产的积极性和主动性。人们也积极研发新技术、新能源，科学技术被日益运用到各个生产领域，取得了突飞猛进的发展。科学技术日益成为重要的生产要素，由最初的加速度，发展到乘积速度、n次方速度。科学技术的应用使经济总量快速增长，研发、创新、管理等日益成为重要的生产环节，出现了研发劳动、管理劳动等新的劳动形态，而人工智能技术无疑在这一轮科技革命中起了引领作用。2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，习近平在主持学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在人工智能如火如荼发展的同时，一些资产阶级经济学家开始质疑马克思劳动价值论的科学性，他们认为一些非劳动性要素如土地、资本、劳动、机器等也可以参与价值创造，“要素价值论”又重新粉墨登场，这实际上是一些资产阶级学者所标榜的“效用”价值理论。他们的意图是明确的，试图通过否定马克思劳动价值论，来瓦解马克思主义的剩余价值论和马克思主义的理论大厦。面对这一挑战，当前我们应解决当代中国人工智能发展背景下劳动价值论来自实践的有关理论问题：一是人工智能背景下劳动是否创造价值，如何创造价值；二是人工智能背景下劳动如何创造幸福。
马克思劳动价值论在马克思整个理论体系中的地位和作用自不待言，对马克思劳动价值论的否定则意味着对经典马克思主义理论根基的否定。那么，人工智能能不能完全代替人类劳动，人类劳动会不会随着人工智能的发展变得可有可无、无足轻重?这实际上关涉两个核心问题的解决：一是“人的本质是什么”。对于人的本质理解经历了一个漫长的过程，但是，大家现在已经普遍接受马克思的观点，“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”。这说明了人的社会性，人不能脱离社会而单独存在，也说明了人不能离开劳动而存在。二是“什么是人工智能”。对于这个问题，主要从以下几个方面来说明。
首先，我们要意识到，人工智能作为信息时代科学技术创新的结果，只不过是新兴信息技术的一部分。虽然部分人工智能正在逐步替代部分体力劳动或者简单劳动，如各种扫地机器人或者洗碗机器人，但它们依然是生产力的一部分，是包含高科技含量的生产力范畴。马克思指出：“劳动过程的简单要素是：有目的的活动或劳动本身，劳动对象和劳动资料。”学术界把马克思关于劳动者、劳动资料和劳动对象的这一论述后来概括为生产力的“三要素”，这是生产力的实体性要素(硬件构成)，即它们是一切时代的生产力所共有的基本要素。除此以外，还有科学技术、科学管理、劳动的热情和积极性，被称为生产力的非实体性要素(软件构成)，人工智能作为一种科学技术，也是生产力的软件构成。可以说，人工智能相对于传统常规劳动，其劳动系统更为复杂，需要多方的协作，因而，人工智能对生产力发展的巨大作用，不仅表现在它对生产力三要素的渗透性影响，而且还表现在它促进生产力结构的优化和系统功能的发挥上，是优化产业结构的根本动力。生产力实体性要素和非实体性诸要素只有有机结合成为一个整体系统，才能成为现实的生产力，只有在最佳的结构状态下，才能发挥出最佳的系统功能。系统科学、管理科学和计算机技术等的发展，都在现代化的管理中发挥巨大的作用，极大地优化了生产过程，大大地提高了劳动生产力。因而，人工智能的出现不是对人类的劳动主宰地位的挑战，而是对人类劳动的超越和解放。“手推磨产生的是封建主的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家的社会”。人工智能作为渗透性的科学技术因素渗透到劳动资料，会引起劳动资料的智能化改造和增强，产生愈来愈高级的、影响生产状况的智能化劳动资料。智能化因素渗透在生产力各要素中并带来人际关系的变化，使劳动创造价值的过程呈现出新的特点，但是这并没有改变劳动创造价值，人工智能代替人的劳动是人的本质展开过程，是人的劳动延展形式，并没有改变劳动价值论。
人工智能是能渗透于劳动资料、劳动对象和劳动者并引起这些生产力基本要素发生深刻智能化增强的科学技术要素。就劳动资料的智能化增强而言，人工智能的渗透和应用使得劳动资料产生根本性的智能化改造和增强；就劳动对象的智能化增强而言，人工智能的渗透和应用使得具体劳动过程中被进行深度加工的劳动对象在品质方面部分得以智能化增强，如智能手机、无人驾驶汽车等产品的形成，就需要被组装的智能化元器件；就劳动者的智能化增强而言，人工智能的渗透和应用使得生产力中最活跃的要素也就是劳动者，在原初的人类智能基础上，借助于客体主体化了的人工智能因素而获得能增强自身劳动技能的智能工具和智能化思维。虽然人工智能设备试图去模拟人脑智慧的功能，给生产资料注入智慧元素，但归根结底是人类智能的开发结果，还是劳动工具的物质要素，与真正的人脑还有一定的距离，它没有人类的自我意识能力。无论是体力劳动者还是脑力劳动者，身上都蕴含着人工智能所无法匹敌的人类智能，并且劳动者懂得在生产劳动中把他的种属能力充分发挥出来。马克思在《资本论》中曾这样写道：“蜘蛛的活动与织工的活动相似，蜜蜂建筑蜂房的本领使人间的许多建筑师感到惭愧。但是，最蹩脚的建筑师从一开始就比最灵巧的蜜蜂高明的地方，是他在用蜂蜡建筑蜂房以前，已经在自己的头脑中把它建成了。”由此可见，即便是最蹩脚的建筑师、最普通的直接劳动者个体也有难以穷尽的人类智慧。不能因为人工智能背景下一部分劳动者得到了智能化增强，就低估另一部分人的聪明和智慧。
其次，科技、知识、信息等新的生产要素并不能直接创造价值，但是这些要素可以物化到劳动者身上创造价值。人工智能并不能脱离人工劳动而单独存在。表面上看，随着人工智能时代的来临，出现了许多工人机器人，机器人代替人类劳动生产价值，看似人类不需要劳动就能创造价值，实则不然，人工智能并不创造价值，在无人工厂、机器人的背后，还是人类工程师进行编程，调试AI模型，进行劳动。人工智能只不过是渗透到具体生产过程并与生产力基本要素相结合而转化为现实生产力的渗透性要素。因而，人工智能的出现不会使劳动阶级成为多余阶级，也不能自发消解资本主义雇佣劳动制度。人工智能被人类创造的目的就是要替代人类完成某些人类自己无法完成的事情，或者是为了减轻人的劳动负担，抑或是为了提高劳动的效率，因而劳动资料、劳动对象、劳动者等生产力基本要素将随着人工智能的崛起实现智能化增强，减小了劳动强度，却提高了劳动效率。在不久的将来，生产力要素的智能化增强必将成为具有新奠基性地位的技术基础，这是人工智能崛起下当代生产力发生新变化的首要表现。尽管人工智能的作用很大，但目前还只是端倪初现，只是引起部分生产部门的变革，但因其作为新生事物具备新的物质结构和功能，适应已经变化了的经济环境和条件，终究具有合乎社会生产力前进上升运动与发展方向的强大生命力。如果说19世纪的资本主义大工业“必须掌握它特有的生产资料，即机器本身，以便用机器来生产机器”，那么21世纪的经济发展则必须掌握与智能化时代相适应的智能化生产资料。
综上，人工智能代替人类所进行的机械、呆板、繁重、重复、枯燥的劳动实质大大提高了人类的创造能力，这个过程充分调动了人类劳动能力。人类劳动的意志和动机被智能工具系统承载，并通过智能工具系统进行延展。人工智能表面上好像是“脱离”人的“独立”的劳动主体，但实质上，在可以预见的未来，是不可能代替具有独立性、目的性和意志性的自然人的，因为人工智能的活动是通过人预先的程序设计来实现对人工智能的控制的，所以人工智能下的“劳动”并没有改变人类劳动的本质，只不过是人类劳动力的进一步延展。比如，我们可以通过佩戴扩音器提高我们的声音，通过挖掘机代替铁锹来提高挖掘能力，这是人类劳动能力通过数字化、网络化、智能化技术系统拓展至人的身体之外的过程，是人的复杂劳动成果的集中应用和体现。在商品经济中，人工智能本质仍然是人类的活动对象化、劳动的外化，是工人制造的一种新的劳动产品。
通过上述分析可知，人工智能背景下劳动创造价值的观点仍然没有改变。所谓人工智能完全代替人类劳动的观点，这种观点不仅是错误的，也是别有用心的。马克思的劳动价值论是对古典政治经济学传统价值论的超越与发展，是马克思的“两大发现”的理论基础，具有强大的解释力，“人类的劳动是创造价值的唯一源泉”这个观点是没有变的，人工智能本身是不创造价值的，它只是人的本质的进一步延展。
二、人工智能背景下不同社会制度在劳动创造价值、劳动创造幸福上的不同结果
(一)人工智能不能自发消解资本主义崩溃，反而加速资本主义崩溃
在资本主义生产方式下，因为资本家信奉资本逻辑，把追逐资本、追逐利润当作最高的价值追求，因而把劳动的消极折磨和奴役性发挥到极致，造成了劳动与幸福的分离。马克思指出：“劳动为富人生产了奇迹般的东西，但是为工人生产了赤贫。劳动生产了宫殿，但是给工人生产了棚舍。劳动生产了美，但是使工人变成畸形。”列宁在《资本主义社会的贫困化》中也有相关的论述，“资本主义社会的财富以难于置信的速度增长着，与此同时工人群众却日益贫困化”。这是因为，“工人在财富迅速增长的资本主义社会中的比重愈来愈小，因为百万富翁的财富增加得愈来愈快了”。这种现象就是劳动在资本主义国家被异化的结果，人工智能技术越发展，工人的感受越明显。“劳动具有二重性，一方面它积极地确证人的类本质，另一方面它又消极地具有折磨性和奴役性。人类社会的发展本质上就是在劳动二重性的矛盾运动中得以进步的。”
因而，资产阶级经济学家一再抵制与质疑马克思劳动价值论，在于马克思揭露了资本主义社会资本家对工人的劳动进行无偿占有的事实，揭示了劳动的剥削性和奴役性。在资本主义社会劳动者“不是作为人，而是作为工人才得以存在”，因为劳动者是在资本家的强迫下劳动，并不是心甘情愿地劳动，劳动者生产的产品越多，资本家赚取的利润越大，工人获得的工资反而越低，不但疏离幸福、陷入贫困，而且生活痛苦。资产阶级经济学家一再否定劳动价值论，实际上是为资本主义剥削和压迫辩护，为美化资本主义制度提供借口。
有人认为，人工智能的发展能够克服消极劳动、奴役劳动，这样就能解救资本主义。事实并非如此，人工智能的发展是生产力发展的重要标志，在资本主义社会本质上只是生产资料的发展，与历史上蒸汽机、内燃机的发展其实并无本质区别。人工智能实质上是资本逻辑蔓延的必然结果，其发展带来的直接影响是劳动生产率的提高，从而提高资本有机构成；智能技术越发展，平均利润率越减少。这样工人的劳动岗位减少，但这并不会使得奴役劳动消失，只是让直接的显性的剥削减少——甚至使得被奴役的劳动也成为一种奢求——也许在现代社会失去劳动机会的人可以依靠救济维生，但失去劳动的人本身就是异化的人，是不完整的人。劳动的消极与否、被奴役与否，并不是由劳动的辛苦程度决定，而是由劳动成果是否为资本家窃取所决定的。
在资本主义社会中，竞争不过人工智能的人已失去发展自身的机会，将彻底沦为维持物种延续的生育工具。发达的人工智能在资本主义社会只会加速贫富分化，使更多剥削者沦为被剥削者，使曾经依靠出卖劳动力维持生活的被剥削者更沦为彻底的工具、彻底的物，再不能为自己争得一丝有尊严的生活。例如，“黑人就是黑人。只有在一定的关系下，他才成为奴隶。纺纱机是纺棉花的机器。只有在一定的关系下，它才成为资本”。这说明，黑人在不同的社会制度下会存在不同的命运。因为在资本主义社会，资本家不把人当作人，而是当作物，那么，人工智能在资本主义社会也必然会大肆使用，这样必然会导致资本有机构成提高，资本家利用人工智能来大力生产他们的产品，工人可能被机器淘汰或者边缘化。因为工人受体能的限制，不能无休止地劳动。一面是利用人工智能技术疯狂地生产，一面是工人被淘汰出局。最终必然导致生产的产品越来越多，而工人工资减少，无法消费，从而造成百分之百的消费枯竭，另一边是百分之百的生产过剩。因而，在资本主义社会，人工智能的发展虽然有助于提高劳动生产率，减少奴役劳动，但是越来越多的生产工人却被智能化生产排挤出生产过程，大多数小资本家因为人工智能技术的发展所获得的剩余价值减少，而真正的资本家最终会因为率先使用新技术获得超额剩余价值，资本主义社会人工智能的发展必然会导致大企业兼并小企业，最终富者愈富、穷者愈穷。因此，资本主义社会人工智能的发展不仅不能克服资本主义自身的制度性缺陷，促使人的自由全面发展，反而会加速资本主义崩溃。因为资本家奉行资本逻辑，必然会为了利润千方百计地使用新技术，增加相对剩余价值，这是他们的本性，因而他们必然又会拼命使用人工智能，这就是卢森堡说的资本无法逃脱的一个怪圈。因而，人工智能的使用一定程度上能解救过度劳动却不等同于解救资本主义本身。
(二)社会主义制度能够保证人工智能的合理使用
首先，从人工智能本身来看，人工智能的发展是我们最大限度地激发科学技术潜能，也是科学发展的结果。作为一种进步的、革命的力量，科学从一开始就应该得到人们的重视，对科学的发现我们不能视为洪水猛兽，而是要感到衷心喜悦。马克思就是如此。恩格斯《在马克思墓前的讲话》一文中指出：“在马克思看来，科学是一种在历史上起推动作用的、革命的力量。任何一门理论科学中的每一个新发现——它的实际应用也许还根本无法预见——都使马克思感到衷心喜悦，而当他看到那种对工业、对一般历史发展立即产生革命性影响的发现的时候，他的喜悦就非同寻常了。”因而，对于代表着先进科学技术的人工智能，毫无疑问，我们的态度应该是积极的、乐观的。但是，到底如何使用人工智能?如何使人工智能与劳动关系和谐发展?社会主义制度能不能保障人工智能的合理使用?这些是我们应该思考的理论和实践问题。
作为科学技术的创造者和发明者的人，既是科技成果的享用者的主体，同时又是科技负面效应的受害者的客体。但无论如何，人工智能的发展不能以对大多数人的本性的摧残和对人的自由的损害、剥夺为前提，它在发展的过程中应以解放劳动、实现劳动幸福为目的，它不仅在理论上而且应该在现实中同人的自由全面发展完全相一致。科学巨匠爱因斯坦曾经说过：“科学是一种强有力的工具。怎样用它，究竟是给人类带来幸福还是带来灾难，全取决于人自己，而不取决于工具。刀子在人类生活上是有用的，但它也能用来杀人。”这就是说，人工智能技术作为人类的工具，具有两重性：它既可以给人类社会及其未来发展带来积极的作用，从而造福于人类，也可能因不恰当的应用而带来负面影响甚至是极大的灾难。但这只是人工智能技术被滥用，或被误用所致，并非人工智能本身之过。自近代科学诞生以来，尽管不时有人诅咒科学是恶魔的化身和进步的敌人，但科学毕竟以其辉煌的成就赢得了多数人对它的价值的首肯。人工智能既是作为实践主体的人实践的结果，也是人进一步实践所依靠的对象，因而，作为实践主体的人应当也必须在人工智能技术的双重效应面前充分发挥主观能动性，把握主观能动性与客观规律性的辩证关系，使人工智能这个实践客体能被我们扬长避短，为我所用。正如爱因斯坦所说的，我们“只懂得应用科技本身是不够的。关心人的本身，应当始终成为一切技术上奋斗的主要目标；关心怎样组织人的劳动和产品分配这样一些尚未解决的重大问题，用以保证我们的科学思想的成果会造福于人类，而不至于造成祸害”。人工智能技术的最高目标应当是实现人的基本价值，应当是为了人的生存和完善。这就要求我们一方面要慎重对待人工智能技术，从而更好地发挥它的善的功能，为人类造福；另一方面需要使人工智能技术服从于人类精神的指挥，而社会主义制度对人工智能的发展有引领和驱动作用，也有约束和规制作用，促使人们高度警醒，预见其应用中的风险，做好风险防范工作，从而保障人工智能技术在合理的轨道上前进，使人工智能与人类劳动实现有机统一，更好地在就业、教育、社会保障等领域超前布局，充分依靠其技术进步改善发展。“社会主义制度为科学技术的运用和发展，开辟了极其广阔的前景，使科学技术对发展生产力和推动社会进步作用得到更充分的发挥。”
其次，从社会主义制度来看，在社会主义制度下，劳动者的地位是平等的，这保障了劳动者主体地位以及劳动中人与人的平等社会关系，为劳动者实现自由自觉的劳动提供了制度保障。社会主义制度“将给所有的人提供健康而有益的工作，给所有的人提供充裕的物质生活和闲暇时间，给所有的人提供真正的充分的自由”，这与资本主义制度下商品被物化、货币被物化、资本被物化，因而人与人的关系为物与物的关系所代替，从而人的价值被遮蔽是根本不同的。以社会劳动取代雇佣劳动，还原劳动创造价值和尊重劳动主体是社会主义社会的一种新型劳动关系。现阶段虽然我国还存在大量非公经济，雇佣劳动必将在我国存在较长一段时间，但是资本主义生产的经济基础已经不复存在，被彻底消除了。社会主义生产的性质是由生产资料的全民所有制形式决定的，这种条件下的大部分劳动不是资本主义社会性质下资本逻辑主导下的剥削性质的劳动，而是具有社会主义性质的生产和劳动，社会主义社会在生产劳动时奉行的是人民至上，人民利益高于一切，这与资本主义社会生产所追求的利益至上、奉行的资本逻辑是完全不同的。虽然，目前由于私有制经济成分还占用一定的比例，雇佣劳动在一定范围还存在，一些私营企业主还缺乏对劳动者的尊重，致使劳动尚未完全摆脱异化现象，但是，我们可以通过发展生产力和社会主义核心价值观的引领，逐步消除劳动异化现象。当前，我们已经进入中国特色社会主义新时代，人民是国家的主人，大部分劳动是为了人民追求更多的获得感与幸福感。“一种社会治理体系必须以人民福祉为上，必须保障人民幸福，否则这个治理体系就不是合理的。而这样的理论阐释是以假设每个人都有天然的劳动幸福权利为基础的。社会要保障每个人的福祉，但每个人必须力所能及地参与劳动创造。”
三、人工智能背景下劳动如何创造幸福
在科学技术快速发展的背景下，人工智能的出现进一步改进了劳动工具，劳动解放的程度进一步提高，出现了“无人超市”“无人驾驶的汽车”等。这使人类已经开始尽量避免繁重的体力劳动所带来的折磨和奴役性的消极作用，逐步感受到一些生活中的快捷与便利，劳动也由谋生劳动走向体面劳动、自由劳动，劳动和幸福紧密融合，真正地实现劳动幸福。但人工智能的发展，也带来一些理论和实践问题。比如，人工智能的出现使劳动工具和劳动者合二为一，在某些生产环节必然会出现“机器排挤人”的趋势。罗莎·卢森堡曾经指出，技术的进步成了极大劳动强度的鞭子，无情地鞭打着无产者的肌肉、大脑和鲜血，以飞快的速度驱赶着他走向坟墓。人类的劳动功能随着人工智能的发展被彻底取代，人类在劳动过程中感觉自己依赖机器，赶不上机器，很难找到自己的存在感和幸福感，因此科学技术悲观论者把人工智能的出现看作洪水猛兽，一次次惊呼“狼来了”。从人类历史来看，技术的每一次革命或革新，一定会存在一部分人因劳动或工作被新技术取代而失业，不得不丢掉饭碗或者面临转型的困境。马克思指出，“劳动资料取得机器这种物质存在方式，要求以自然力来代替人力”，“立刻就成了工人本身的竞争者”，机器“在劳动过程本身中作为资本，作为支配和吮吸活劳动力的死劳动而同工人相对立”。虽然这种机器代替人力、排挤工人的转型过程比较痛苦，但是如果人类能够适应技术进步进行转型，将解决、克服有关繁重的、技术含量低的工作，转向相对轻松的、技术含量高的工作。反之，如果我们不能适应技术进步，则有可能会失去工作。因而，人工智能的发展要求我们要以主动的姿态更快适应技术进步。短期内，因为不能适应技术进步被淘汰的现象可能真的会存在，比如教师担心如果自己的课教学效果不好，就可能被高质量的名家网课所取代；出租车司机担心自己某一天会被“无人驾驶”的智能汽车所代替。人工智能的出现给人们带来“狼来了”的冲击完全合情合理，这也是每一次科技革命带来的必然结果。从短期来看，我们一时间难以适应这些变化，但是，从长期来看，人工智能的发展使人类从以前繁重的劳动中解放出来，彻底解放了我们的双手、双腿，打破了“劳动=劳累”的传统观念，使自我学习、自我决策、自动控制成为可能，从而使人类劳动摆脱体型限制，体型弱小者只要掌握核心技能，也能独立完成各种复杂的体力劳动和脑力劳动。人工智能技术有助于消除脑力劳动与体力劳动的对立，把工具、动力和智力三者有机统一起来，这将为人类不知疲倦地生产出巨大财富提供可能。况且，社会主义制度能够保证人工智能合理、规范地使用。因此，人工智能与其说是对人类的劳动主宰地位的挑战，倒不如说是给人类带来了彻底的解放和自由、全面发展的机会，是对人类劳动的超越和解放。
在马克思看来，自由劳动是克服异化、真正符合人本质的“第一需要”的劳动，是最高形态的劳动。马克思恩格斯生动地描述了共产主义社会中幸福劳动的状态，“上午打猎，下午捕鱼，傍晚从事畜牧，晚饭后从事批判”，不被劳动束缚的人类终于可以腾出时间和精力从事过去想做而没有机会做的事情，可以充分享受不受劳动束缚之后的闲暇，可以自由地支配自己的时间，享受自由自在的生活。马克思指出，幸福是人们在劳动创造中实现了自己预定的目标与理想时而产生的满足状态和愉悦体验。随着人工智能技术的出现，人们不再需要从事繁重体力和脑力劳动，可以尽情地从事自己过去想做而没机会做的事情，但是，幸福不是个人单纯意志的体现，幸福是自主性的劳动创造，在劳动的过程中，人的自我价值才能显现出来，才能够有效实现对幸福的基本诉求。正如习近平所说：幸福都是奋斗出来的，奋斗本身就是一种幸福，只有奋斗的人生才称得上是幸福的人生，新时代是奋斗者的时代。奋斗幸福观实际上就是劳动幸福观，因而，奋斗幸福观一经提出就受到社会各界人士的广泛认同，它使劳动最光荣的理念更加深入人心，这是马克思主义的劳动幸福观在新时代的发展。幸福是人类一直的共同追求，奋斗是幸福的源泉，幸福是奋斗的目标，奋斗与幸福之间有着密切的互促关系，奋斗是为了满足人们的某种需要或某种目的而进行的实践活动，其根本目的是追求幸福。进入新时代，大众对于物质生活的需求得到充分满足，但对更高水平的美好物质和精神生活的追求仍然存在，未来有必要继续激励人民群众的奋斗意识，为民族和国家长期发展注入充足动力，为集体的长久幸福做好基础保障。人们只有在奋斗中才能真正实现获得幸福的现实性和可能性。每一种幸福都是经过艰苦的劳动、付出辛勤汗水而得到的，努力奋斗是获得幸福的秘密所在，人民群众需要自主加入奋斗的行列中，真正通过奋斗来创造价值，推动社会整体价值创造水平的提升，以此为新时代国家和人民发展注入长久动力，使人民群众更快地创造并享受幸福，人类可以在新的领域重新找到存在的价值和意义。在人类从繁重的劳动中解放出来后，也需要实现脑力劳动智能化和自动化。人工智能技术的出现，让人类全面解放的长期梦想有可能得到实现。
总之，人工智能的发展，进一步确证了劳动创造价值、劳动创造幸福。正如习近平所说，幸福都是奋斗出来的。但随着人工智能技术的发展，当今部分年轻人中出现过于依赖人工智能带来的方便、快捷的感受，而忽视劳动、厌恶劳动的错误倾向。中共中央、国务院于2020年3月20日发布的《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》特别指出劳动教育要“体现时代特征”。因此，应让在人工智能背景下成长的青年一代更好地接受劳动教育，感受劳动所带来的幸福。习近平在全国教育大会上明确指出，要在学生中弘扬劳动精神，教育引导学生崇尚劳动、尊重劳动，懂得劳动最光荣、劳动最崇高、劳动最伟大、劳动最美丽的道理，长大后能够辛勤劳动、诚实劳动、创造性劳动。劳动教育，就是要“培养学生的社会主义劳动观点，将劳动看作是光荣的事业，热爱劳动，对劳动具有自觉的积极的态度”。《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》指出：“劳动教育是中国特色社会主义教育制度的重要内容，直接决定社会主义建设者和接班人的劳动精神面貌、劳动价值取向和劳动技能水平。”而劳动教育的核心就是培养学生树立正确的劳动价值观，这也是马克思主义者追求的劳动教育的本质目标。马克思一再强调劳动光荣，劳动幸福。1957年周恩来在第一次全国人民代表大会第四次会议上指出“劳动是最光荣的事情”。好逸恶劳、不劳而获的资本家以资本神圣作为价值目标，却对劳动和劳动人民表示出极大地厌恶和藐视，他们蔑视劳动，轻视劳动人民。这就造成他们一方面疯狂地剥削劳动者，榨取劳动者的剩余价值；另一方面还编造出种种谎话，说明是他们养活了劳动者。社会主义社会倡导平等劳动，基本上消除了劳动异化现象，树立了劳动光荣、劳动幸福的理念。社会主义国家的公民，在劳动中不但体会到劳动幸福，而且通过劳动获得了尊严和人的价值。社会主义社会的分配原则是按劳分配，多劳多得，少劳少得，不劳动者不得食，这也是尊重劳动的一个重要的体现。习近平指出，“劳动创造了中华民族，造就了中华民族的辉煌历史，也必将创造出中华民族的光明未来”。为此，应营造全社会都尊重劳动、热爱劳动的氛围，并促使人工智能与劳动获得相得益彰的发展。
（作者系上海师范大学马克思主义学院马克思主义基本原理教研室主任，马克思主义发展史专业负责人，教授、博士生导师，上海师范大学21世纪马克思主义研究中心研究员）
网络编辑：同心
来源：《广西社会科学》2021年第6期
人工智能照进三百六十行：百度大脑与劳动者们
科技，正在一次次帮劳动者减轻工作的繁杂与沉重。
从第一次科技革命开始，人类一步步从蒸汽时代迈入电力时代，再从计算机及信息技术时代迈进“第四次工业革命”——人工智能时代。AI开始逐渐取代那些繁重、危险、重复性的工作，让工作效率更高、让重复性工作更少、让劳动变得更有创造性。今天要讲的故事，就和人工智能这位“隐形劳模”有关，它无需历经挨饿受冻，也不会把工作谱写得惊心动魄，但是，它却在21世纪，用各种算法串联出一场新工业革命下的“AI的奉献”。
“在我们眼里，云是一串数字”
从南宋皇城遗址的凤凰山脚路一直向南走，只需要数百米就可以到馒头山，这里是杭州最老的社区——相比山下的智能化设施遍地、互联网公司林立，馒头山社区更像是一下穿越回了80年代，到处可见的铁锈斑斑和吱嘎作响的竹椅似乎都在见证着时光的洗礼。
杨焕强和同事们所在的杭州环境气象中心就在馒头山顶。2006年毕业后，杨焕强就住到了馒头山，这一住，就是12年。
作为气象观测业务人员，杨焕强的工作就是看云观天，用眼睛看、用仪器看、用探空气球“看”，最近又变成了用AI软件看……飘过杭州的每一朵云，杨焕强和他的同事们都见过。
把家安在山上的原因很简单：气象观测的工作时间是早上7:00到晚上20:30，这还是近年调整之后的时间。杨焕强刚来馒头山时，面对的是24小时3班倒的工作模式，不把家安在山上，根本留不出给自己休息的时间。
过去的12年，除了偶尔去附近的钱塘江边跑跑步，杨焕强连过年都待在山上。他至今还记得自己第一次独自在山上过年的场景，以往都是和家人过团圆年，但现在陪伴他的只有三五个同事和布满整个场地的观测仪器。“这是岗位需要，但没点毅力还真坚持不下来。”杨焕强说。
“与星为伴、与云为伍，这在别人看来是件浪漫的事。但在我们眼里，它就是一串数字。”胡德云说，他是杭州环境气象中心主任、高级工程师，在他和杨焕强这样的专业人士眼里，云，是可以量化的——普通人眼里的白云、彩云、乌云，在他们眼里可以细分成三族十属二十九类，天空的云量可以细化到11个级别。而他们要做的就是准确地“认”出这些云，且识别准确率不能低于80%。
馒头山与杭州市区平均海拔相差不大，但让人感觉气温比城区里低几度，花开也比外面晚一点。但胡德云的意识却一点也不慢，他的想法总是很超前：以前气象环境中心是24小时人工值守，现在大部分气象要素实现自动化了，那能不能把剩下的部分也实现自动化，让气象观测员从馒头山的气象观测场解放出来?
天气瞬息万变，可人工的定时观测始终不能实现高时空密度的连续观测，这个时候，AI帮到了胡德云和杨焕强。用高清视频摄像机图像结合人工智能算法，如果能够有一个云图的模型规范了不同形状的云图对应的结果，那么当产生新的云图时，只要输入模型进行比对，就能得出结果。为了验证这个想法的可行性，胡德云和他的同事在全国建立了28个站点，收集了内蒙古、青海、黑龙江、北京等多地不同的气候图片，从沙暴、扬尘到高原云状，他们全都“捕捉”到了，数量达100万张。
收集到足够多的图片样本只是第一步。之后，他们将精选的2万张气候图片，借助百度EasyDL定制化训练和服务平台进行训练(百度EasyDL定制化训练和服务平台是一个零技术门槛的快速应用平台，用户根据文字提示进行简单的页面操作，只需四步，最快10分钟即可训练业务定制的深度学习模型。目前EasyDL已经开放了定制化图像分类、物体检测和声音识别、声音分类等能力)，打造了一套能够智能“看云”的AI系统，这套系统里包括观察云状、云量、天况、霜露、雨凇雾凇、茶叶霜冻识别等气象图片的定制化模型，目前，已经对20多种云状、11种云量，以及雾、霾、沙尘、霜露、结冰、结雪、雨凇雾凇、茶叶霜冻等天气状况进行自动观测。
经过不断的优化迭代，现在这套人工智能天气观测系统对20多种类型的云状识别准确率达87.5%，云量识别实际准确率也在85%以上，霜露、雨凇雾凇识别准确率均在80%以上。
就像“人脸识别”一样，AI帮胡德云和他的同事们实现了24小时“天脸识别”，准确度不输于人工观察，杨焕强不用再每天必须守在观测场了。胡德云说：“这套系统在五月份会在3到5个气象站进行试点，效果好就有机会推广到全国。”
高清摄像机(左图)和获取的全天空云图(右图)
“AI是推动电力行业向智能化转型的关键技术之一”
杨焕强孤守山顶仰望天空的日子里，徐振磊正在用脚丈量佛山的输电线路。
在佛山市不到4000平方公里的土地上，铺设着超过5000公里的输电线路，而徐振磊和同事们要做的，就是保护这些线路的安全可靠运行，确保电力供应的安全。徐振磊所在的南方电网广东佛山供电局输电管理所，有9个线路班组，每班平均十来人，这些人每天要驱车100多公里，巡查沿途输电线路的情况。
线路运维人员每天大部分的时间都消耗在路上，不仅工作量大，有些地方路况不佳，开车都很难到达。最近几年，他们开始尝试用科技进行改善，比如应用无人机帮忙巡线，还在一些线路上安装了摄像头。
但是，即使有了摄像头和无人机等新型设备，他们依然需要定期到工地现场，和施工人员沟通情况，针对施工密集的隐患点甚至要三天一查，时刻监督现场施工安全，保障输电线路安全运行。输电线路在线监控装置的大面积部署能让人少跑几趟，但带来了新的挑战——传回来的照片仍然需要人工筛别，且数据量呈几何式增长，平均每人每天要面对几千张照片，这给审核人员带来了巨大的工作压力。
面对庞大的工作量，徐振磊也选择了AI。
他们借助百度大脑EasyDL训练了一套输电线路外部隐患识别模型，用来识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等外部隐患，一旦发现隐患，就实时通知负责该区域线路运维的班组及时排查处理，确保输电线路安全运行。
“以前安装监控，相当于给输电线路安装了‘眼睛’，现在有AI技术，输电线路就像是有了自己的‘大脑’，不仅更快更便捷，检测的水平也提高了。”徐振磊说。
正是AI的这个“大脑”，监测系统可以自动识别输电线路外部隐患，让班组人员和巡检员工作量减少了20%。
当然，事情也不是一开始就这么顺利。徐振磊说，他们需要AI的识别准确率达到90%，但是最早的版本，准确度提高到80%左右就遇到了瓶颈。“只能一版一版地做迭代。”徐振磊和百度的技术人员一直琢磨怎么提高精确度。“前后迭代了十几个版本，终于把准确率给提升到了90%以上，和人工水平持平。”至此，AI才终于“上岗”。“那阵子振磊真是钻到里面去了，识别精度训练期间，他被派去一个偏远的地方出差，大晚上还跟我们在群里讨论。后来聊天才知道，他入住的酒店网速跟不上，他是跑去网吧做的调试。”徐振磊的同事小麦说。
作为一个输电线路运维人员，徐振磊觉得，人工智能把自己从巡线这种重复性高、人力和时间成本高的工作中解放出来，而节省出来的时间和精力又能用来搞研发，这样就形成了一个良性循环。
徐振磊认为，人工智能有很多优点，它是推动电力行业向智能化转型的关键技术之一，无论是配电、调度、营销都可以用AI完成——巡检机器人、智能客服、大数据分析等“隐形劳模”都在降低一线员工作业风险和强度，更重要的是让百姓用电变得更加安全可靠。
“让人工智能在工业上形成生产力，最可能的方向就是质检”
佛山向东南145公里，就是改革开放的第一个窗口——深圳。作为新时代劳动的结晶，每个来到深圳的人，都会感受到这座城市的独特气质：现代化、科技感、活力、年轻化。自1980年成为经济特区以来，深圳一直在以惊人的速度成长，在外围郊区，座落着几家大型工厂，它们是世界级品牌苹果与三星产业链上的一个齿轮：核心零部件生产供应商。
华付瑶，就是这些工厂里数万工人中的一个。与其他流水线上的工人不同，华付瑶身体不如他们那么健壮，还戴着一副眼镜，“别人说我不像工人，更像是个搞学术的。”华付瑶说，“我的工作是质检员，也就是产品质量的把关者。”
“以前这活儿很枯燥，也很伤眼。”华付瑶在深圳呆了十年，见证了深圳的制造业由小到大、由传统到智能化的过程，每次走进自己的工间，他都会想起自己最初工作的样子，“那些零件，最小的可以达到1mmX1mm，质检员都得拿放大镜看。”
那时候，人们在手机上花费的时间还没有现在这么多，质检员要低头一批一批地检查，睁大了双眼去找零件中的瑕疵。“我们就是最早的低头族。”付瑶不止一次和别人这么自嘲，比起颈椎受到的压力，更大的伤害在于视力。高亮度的工作间里，质检员每天都要重复这样的工作8至12小时，下了班眼睛都是痛的，见风就会流泪，高度近视是常见的现象。除此之外，质检员还面临着因一个漏判整批次零件打回的风险。
“让人工智能在工业上形成生产力，最可能的方向就是质检。”领邦仪器公司CEO崔忠伟博士说。领邦是一家为制造业提供自动化快速检测设备的高新技术企业，他们开发了零件智能分选机器人，利用人工智能的视觉技术把瑕疵零件快速精准地挑选出来。
如何增强机器的深度学习能力，让质检过程精度更高、速度更快、运行更稳定?领邦引入了百度的开源深度学习框架PaddlePaddle，通过训练和研发，AI做到了可以检测45mm以下零件外观缺陷，如刀痕、磕边、麻点、砂眼等，并实现缺陷位置标注和分类。而且AI的工作效率很高——一台零件智能分选机器人能达到10个工人的工作效率。
这一次，AI这个“隐形劳模”帮工厂生产成本平均降低15%，效益提升15%。由于机器检验水平稳定，大大提高了产品的交付质量，交付投诉率平均降低了30%，综合生产力水平平均提高了30%。
让华付瑶感到安心的是，智能工厂、智能流水线并没有像以往想象的那样让他失业，他的工作从质检员变成了智能分选机器操作员，经过培训，他已经能熟练地进行零件样本数据采集、标注，分拣机器维护、数据统计和分析等工作。
“终于有空闲好好看看故乡宁波的山水了”
崎岖行石道，外折入青云。
很多人登上宁波市远郊陡峭的山区，都会想起李白的诗句，这里也是人们周末游览的好去处，自驾的游人总是络绎不绝，站在山顶，能看到平坦宽阔的公路在山间蜿蜒，穿过隧洞，延伸到看不见的远方。
但在山顶上远眺的，除了游客，还有被称为桥隧养护工程师的职业人员，他们来不及去看这春意盎然的画面和嶙峋骨气的山景，就要走向下一个观测点，去检查桥梁桥墩、桥台、桥面、栏杆等，刘瑞江就是其中一位。
“宁波有6000多座桥梁。”刘瑞江说，“宁波市下属有40名左右的桥隧工程师，再下面是一线巡检工人，每人每个月要检查一次，每次大概400至500座桥。”桥梁监测并不是远远看一看就好，他们需要现场采集病害图片，手写记录相关数据，回到工作单位后再将巡检内容汇总、分类数据并提报系统。
“内容要记录的东西很多，比如哪座桥上、哪个部件、什么位置、病害类型、病害尺寸、定损等等。”刘瑞江说，录入很耗时，一般要花3到4天，提报系统后，会按照提报情况、区域分配维修工程师做相关维护。
这项工作频率高、时间长、过程繁琐，愿意干的年轻人已经越来越少了，公路管理局在缺少人力的情况下，不得不将巡检工作外包给第三方。手动录入还可能错录漏录，长此以往，道路桥梁安全隐患得不到处置，会极大影响到交通安全。
“其实公路养护行业有大量的纸质历史数据，但是传统手段应用它们成本高、效率低。”刘瑞江说，人工智能的一些技术解决方案比如NLP、OCR、知识图谱这时候就派上了用场。
在北京，新桥信息研发部部门经理张磊也在想，能不能借助技术，帮助宁波的巡检工人更轻松地巡检桥梁。
结合历史积累的道路及病害图像，北京新桥使用百度的EasyDL训练了图像分类、物体检测算法，实现训练桥梁结构类型分类、桥梁破损部位、道桥病害模型，用于帮助全国日常道路桥梁维护巡查工作。如今，EasyDL训练处的模型对桥梁破损部位识别准确率可达94%，并能识别出结构物破损、裂缝等十多种病害，完全是一名合格的路桥巡检员了。
现在，刘瑞江和他的同事们只需要现场拍照，并测量病害尺寸即可，后台算法就能实时识别并作出相关反馈，只需要花费原来三分之一的时间，而且原来人看不见的地方，比如悬索桥顶部、桥底部，也可以通过无人机拍摄，再交给人工智能这位“员工”处理。
刘瑞江觉得自己工作最大的变化是，他跑现场的时候，终于有空闲好好看看故乡宁波的山水了。
“AI为生物多样性研究与保护提供新的选择”
对于刘瑞江来说，看看山水目前还是一种奢望，但是对于林聪田来说，山水，是他再熟悉不过的工作环境。
林聪田博士就职于中国科学院动物研究所，不久前，他开发出了一个名为“生物记”的平台，这是通过百度EasyDL训练野生动物(如中国鸟类等)模型，有效解决了生物分类学研究、生物科学普及中快速鉴定识别物种难题的平台，可支持科学考察与科学普及活动，网站平台目前已经上线服务，即将推出生物记APP。
“生物记将为中国科学院A类先导专项‘地球大数据科学工程’积累更丰富的生物物种数据，也将为野外博物教育提供强有力的科学支持。”林聪田介绍，在最新版本的生物记中，物种智能识别工具可与分类专家的专业知识相结合，帮助分类专家及野外观测人员大大提高物种识别的效率和可靠性。目前训练后的鸟类识别模型能够识别1000多种常见中国鸟类，Top3准确率达到92%，蝴蝶物种模型能够识别12个科级类别的蝴蝶。
生物科学是如何与AI结缘的?实际上，林聪田的研究方向是生物多样性信息学，是计算机与生物学的交叉学科，于是他自然而然地把目光集中在如何用信息学的方式解决和研究生物多样性的问题。此前，林聪田也用过比较主流支持向量机、神经网络等模型，但深度学习的到来让他眼前一亮。
生物多样性野外调查是一件枯燥的事，观测员到某一个研究区域，会沿着一定的样线进行边观察边记录样点所观测到的信息，包括观测时间、位置、生境、物种类别、数量、行为等等。
近年来，搞生物分类的研究人员在不断减少，甚至一些学校已经放弃了相关专业招生。分类的专业人员越来越少，但是公众想了解自然，了解生物的愿望却越来越强。随着人民生活水平的不断提高，越来越多人的愿意去野外看看，想了解这些生物知识。这就产生了一个矛盾——专业人员太少，没有办法给公众提供丰富充足的知识。
而林聪田想做的，就是在二者中间搭一座桥。“我们希望做一个平台，把人工智能、专业人员和公众整合到一起，科学研究来支持公众科学，公众科学又反哺科学研究。通过AI形成一个良性循环。”
“比如我拿一个手机，看到了就拍到，拍到就留下一条记录。因为大众是百万量级，只要每人提供一张照片，每人提供一个位置信息，那么这个生物记录的信息成百倍地增长。”林聪田说，国外的公众科学很发达，现在单单鸟类的记录通过公众科学，就能达到几亿条。“中国你知道多少条?现在估计只在百万级别。”
从2017年开始，林聪田就不断尝试用AI训练动物识别模型。经过不断地累积上传，现在已经突破一千种鸟类了，中国鸟类的总数在1300-1400种左右。
并且，通过版本的快速迭代，现在借助EasyDL的定制化训练，生物记平台的鸟类识别准确率有很大提高，在保证物种覆盖度的同时，TOP3的识别准确度在92%以上，TOP5的准确率接近95%。
在林聪田眼里，AI就是搭建专家跟公众之间的桥梁。“专家不能天天跟着公众跑，但是AI在吸取专家的知识以后，可以传播给公众。那些比较普通的工作，就由AI来做。公众可以为AI提供图像数据、记录数据，同时获取生物知识。而公众反馈给AI的数据，可以进一步训练，增强AI的能量。”
林聪田花费了2年多的时间，终于让生物记成为了专家与公众之间的“调解员”。这两年，他带着团队收集整理野外鸟类生态图片40万幅，经过分类学专家标注筛选，最终选出20万幅，覆盖1000多个中国鸟类物种。通过使用百度EasyDL定制化图像识别进行训练，先后进行雀形目鸟类模型、非雀形目鸟类模型到1000多种鸟类模型训练，并进行逐步优化。
目前，生物记APP框架搭建已经完毕，正在进行内部测试运营，预计5月就会上线。届时，公众只需要下载一个App，就能在人工智能的引导下，随时随地记录身边观测到的物种，包括观测时间、观测地点、观测笔记等。用户可以为每一条观测记录提供相关证据，批量上传物种图片。通过百度EasyDL训练的鸟类识别模型，用户可以快速获取物种名称与百科知识。
“其实生物多样性，跟我们的衣食住行都有关系，人也是生物多样性当中的一环。绿水青山，美丽中国，缺少了这些生物，就不是美丽中国了。生物多样性是战略资源。如果没有生物多样性，人类可持续发展就没有基础。”林聪田表示。
有了AI的帮助，杨焕强不用再每天坚守25平米的小院，他“以后可能会搬去杭州市区，在那里买房安家”。
徐振磊对旁人说，“都说人工智能，我看这其实是一个先人工再智能的过程，你想让它帮你提高多少工作效率，你前期的投入还挺重要的。”
因为AI，华付瑶眼睛见风流泪的毛病好了很多，“眼镜度数现在也不涨了。”
如今，宁波路桥的巡检工人，从发现破损到处理破损要十五天的流程被缩减到了一两天。
只需要掏出手机打开App，公民科学就能变成一种可能，人工智能让专家和公众之间有了新的平衡点。
这五个故事里，每一个劳动者身边都多了人工智能这么一位“隐形劳模”。故事的细节不仅仅有各行各业的辛勤与汗水，有科学进步的推动力，有时代变化的天翻地覆，更重要的是，有了“隐形劳模”的守护，越来越多的行业正在收获成功的喜悦与欣然。
而这五个故事也正是“第四次工业革命”中五道小小的微光，他们聚在一起，用人工智能让我们看见了未来社会另一种劳动者的缩影。
大连渤海医院电话是多少http://yyk.39.net/hospital/f9a8f_registers.html
当工作被人工智能“裹挟”，该如何保护劳动者身心健康
中新网北京12月12日电(中新财经记者谢艺观)当前，人工智能作为引领未来的前瞻性、战略性技术，已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，其带来“公平效率”、“身心健康”等问题也引发关注。
近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛专题论坛“人工智能及其对未来工作的影响”上，中国人民大学“大华讲席教授”、中国就业研究所所长、劳动人事学院前院长曾湘泉介绍了人工智能与中国劳动力市场研究一些情况。
曾湘泉认为，人工智能在工作场景中的使用既可能带来正面影响，也可能会有消极的副作用。“归纳起来现在研究主要四个效应，第一个替代效应，第二个填补效应，第三个是创造效应，第四个是结构效应。替代效应肯定会减少工作岗位，但是填补效应和创造性会增加工作岗位，结构效应可能会改变分工结构，造成结构性变化。”
曾湘泉指出了未来应关注的方向：“第一个就是现实的需求，中国正在面临人口老龄化问题，现在劳动力市场结构问题也很突出。这个时候我们发展人工智能对于缓解人口老龄化，解决劳动参与率低，解决制造业招工难，特别是艰苦岗位招工难的问题，很重要。同时，推进人工智能会带来机器对劳动的替代，对就业其实有双重影响，既有创造性，也有替代效应。”
2022人工智能合作与治理国际论坛举行专题论坛“人工智能及其对未来工作的影响”但是发展人工智能的道路且长。“尽管人工智能发展很快，但我们在人工智能的发展上还面临一些挑战，就如诺贝尔经济学奖得主詹姆斯·赫克曼所讲，‘人们并没有做好应有的准备，以应对这些不断变化的科技模式。”曾湘泉坦言。
“现在不管是传统平台还是新兴工作平台，数据在这个过程中都非常重要，是起到支撑作用的底层架构。”国际劳工组织研究部门高级经济学家乌玛·拉尼·阿玛拉指出。
乌玛·拉尼·阿玛拉表示，大部分情况下，平台都是自动化管理，这能够提高用工人员的工作效率，也能保证他们的职业安全和健康。同时，平台也可以去招募、解聘或者在某些平台时段进行加价、议价及减价的处理。但在这个过程中也有一些不足，比如，缺乏终端解决机制，以及监管上会有一些“灰色区域”。
乌玛·拉尼·阿玛拉指出，人工智能和数字工具正在影响到用工人员的工作强度。“因为他们害怕失业，担心不公平的解雇，这个压力会很大，对他们的身心健康状况产生影响。”
中国劳动关系学院劳动关系与人力资源学院院长闻效仪列举了两个工作场景：
“一个是现在的外卖骑手，随身智能手机、APP和可穿戴设备，通过接入互联网的方式，形成数据地图，继而形成各个平台公司的‘数字大脑’；另一个是挖掘机生产车间，工人身上带有传感器，一举一动被实时追踪，然后形成数据，电脑里面有每个工人的劳动效率，通过不同的颜色进行标注。”
由此，闻效仪预测，“未来将会是有‘芯片’的劳动，一方面劳动力在现实世界按照指令完成工作任务；另一方面，劳动力通过自身劳动过程不断产生数据，并被数据标识，形成一种可以完全映射现实世界的数字世界，同时数字世界又能来控制现实世界的劳动。”
之所以得出这样的结论，是因为数据在当前企业管理中的广泛应用。
那该如何在推动技术进步、发挥人工智能“头雁效应”的同时，避免对就业者造成各种负面影响？
闻效仪认为，面对越来越强的“数字大脑”，我们可能越来越需要算法协商。“如何让算法聆听劳动者的声音，这是当前必须要去做的事情。”
“去听取工人的说法，我们就能知道应该有什么样的改变，我们到底应该怎么做。”波士顿咨询公司瑞士苏黎世分公司副主任奥索里亚·卡瓦奇表示，公司在投入到技术上时非常情愿，但在投入到人身上比较滞后，因为带来的不是指数型的改变。可我们应该更加关注人，而不是技术。
在联合国开发计划署亚太地区创新中心负责人凯特·萨顿看来，当用工人员的利益受到影响，有些人的工作被夺走后，我们如何创造一个替代性的未来平台以保护工人的权利？另外，国际组织以及政府如何通过法律法规或者其他一些文件更好地去定义劳动力市场以及工作的一些标准？这些都是值得考虑的。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴。(完)
【编辑:程春雨】