人工智能发展对劳动力就业双向影响
摘要：人工智能的出现和发展促使了新一轮的技术革命产生，改变了我国传统劳动力市场的形态，对新时期劳动者就业产生了重要的影响。对人工智能的发展对劳动力就业的创造效应和替代效应的特点和情况进行总结和剖析，总结两种效应的内容和特点，在新形态的就业背景下，提出人工智能在劳动力就业领域的综合影响，并提出相应的策略。
关键词：人工智能；劳动力就业；影响；研究
在20世纪中期，麦卡锡首次提出了人工智能的概念，在之后的六十年间，人工智能技术在不断的更新和进步。我们迎来了第四次工业革命，以人工智能、无人操控技术、新能源、量子信息技术为代表。其中人工智能技术的高速发展成为了第四次工业革命的颠覆性代表技术，社会上呈现了各领域相互融合的现象，同时我国也出台了《新时期人工智能发展规划》，用来明确人工智能的发展方向，做出方向指导，提出了项目重点目标以及相应的措施。人工智能的提出和发展带动了信息技术水平的提升，成为了第四次工业革命的核心技术，带动了社会经济发展，对我国传统就业形态产生重要影响。促进社会新型行业产生，带动了新业态、新就业形势的产生，改变了我们的生活方式，为我们的生活增添了便捷。本文对人工智能技术的发展对就业机构和规模的影响进行详细论述，并提出新背景下的合理对策。
一、人工智能的发展趋势
据目前情况来看，大部分智能机器都应用在制造业，在自动焊接、产品包装以及激光切割等领域的工作中代替人工劳动力，具有较强的优势，提升了工作效率，节约了劳动成本。随着人工智能的发展，未来在社会工作和生活中的优势主要体现在语音识别、人像识别以及文字识别、步态识别等几个方面，拓宽了应用范围和专业，例如、导航、视觉机器人、生物医学、家居等［1］。
（一）语音识别。互联网技术的成熟以及大数据背景下，促使人工智能技术快速发展，语音识别技术在智能家居、汽车中控、移动互联网、呼叫中心等多个领域都涉及应用、研究。近几年来，我国人工智能语音识别技术逐步发展进步，到2019年，我国智能语音市场已经突破两百亿元。我国的虹膜识别技术已经在全国几十个国家和区域得到应用和推广。具有代表性的进步就是语音翻译机的创建，在2019年的两会中，成功的与外国代表完成了无障碍沟通，语音机器人具备较高的英语水平，同时能够清晰、明确的表达，听得懂、说得清，将语音机器人赋予翻译功能，实现了智能化的目标。
（二）智能驾驶。智能驾驶的发展满足了个人、市场、资本和社会的需求。根据分析报告在美国，自主驾驶的流行会避免每年超过30000人死于交通事故，减少燃料消耗了40%，可以节省高达40%的旅行时间成本。现在的自动驾驶技术还处于半自动驾驶阶段，只限于支撑方向盘和加上许多减速操作，其余的还靠人员操控来完成。预计2035年，无人驾驶汽车将创建一个8000亿美元市场，到2050年，拉动相关经济活动将达到7万亿美元［2］。
（三）融合控制。在计算机计算水平的提高和存储能力提升的同时，信息时代正逐步推动人类进入数据阶段。在未来，智能产品的普及应用能够有效解决采集信息的难题，信息的协作问题将会逐渐转化为智能化发展的矛盾。在军事领域当中，同样应用了协同控制，近几年来，美国发明了无人机群协作战系统。与此同时，中国的无人机协同控制技术也在随着计算机存储能力和计算能力而提升。2017年末，中国在广州部署了1180架民用无人机，用时540秒，创造了新的世界纪录。人工智能产品种类和数量逐渐增多的同时，协同控制技术也是未来人工智能发展的主要趋势之一，为我们的生活带来改变，城市发展控制中心以及交通智能化管理不再是虚拟想象。
二、人工智能对劳动力就业产生的双向影响
（一）影响就业创造效益内容。根据经合组织的数据分析，人工智能将对我们的生活产生重大的影响和改变，市场规模一直在扩大，交易半径得到扩展，市场分工细化，并创建了各种新行业，新模型，然后创造更多的就业机会。智能发展对劳动力市场的创造性作用如下：首先，人工智能的进步促进了社会经济增长。根据麦肯锡的预测，人工智能的进步和普及应用，将使我国的GDP每年呈现0.8-1.5个百分点的增长，而经济规模的扩大必然会创造更多的就业机会，接纳更多的就业人口。与此同时，人工智能在进步过程中衍生的创新型服务和产品能够带动新的消费，促进新兴产业和产品的呈现，为劳动者提供新的就职环境。经过调查显示，每应用一个人工智能机器人将会衍生出3.6个新兴岗位为就业者提供机会，预计到2020年末将会通过智能机器人的采用创造出三百五十万个就业岗位，在制造业领域为基层劳动者提供更多的就业机会［3］。1.脑力劳动者的数量增加在劳动力市场中通过融合人工智能技术能够有效的提升劳动制造的工作效率，同时还对脑力劳动者的比例和工人的就业结构产生着重要的影响。与此同时，从事体力劳动的就业者数量在不断的减少，脑力劳动者占社会从业人员的比重更大，其中科研人员和技术人员的占比会逐步提升。人工智能技术在具有高度重复性和具有规律性的工作中最容易应用，而对一些创造力强、需要较强脑力的劳动岗位很难取代，所以，在人工智能高速发展的今天，劳动者将要面临就业市场向技术型、脑力型发展。2.将保留技术型劳动岗位人工智能技术的普及应用对劳动者就业岗位产生的替代性需要呈现从中技能挤压，高低技能的不同将会出现两极分化趋势。利用“成本-收益”的方法进行分析，结果来看，低技能、高重复的岗位劳动力成本低廉，中等技能的岗位最容易被人工智能所取代，高技能的脑力劳动者会更多的保留下来。因此面对变化的就业市场环境，中等水平的技能劳动者要通过不断进步和学习提升自身的综合技能水平，向高级技能劳动者发展，才能够改变被替代的命运，并且有机会获得更高的劳动报酬。综合来看，人工智能发展背景下，劳动就业者的技能水平将会呈现高技能发展的大方向［4］。3.人工智能发展过程中需要综合管理人才人工智能的快速发展离不开人的管理，人类是人工智能的创造者和拥有者，人类在人工智能发展中承担着主导作用，要充分的发挥创造能力和领导能力。所以，人类作为未来人工智能的管理者，要不断提升自身综合能力，要同时掌握多项技能和多领域知识，才能够更好的使用和操控智能机器，占据社会生产的主要地位，不被智能机器所替代。从某种角度来看，人工智能在未来发展过程中，将会促使劳动者们从单一性向多元化转变。
（二）影响就业代替效应内容。自动化和智能化以及大数据和信息技术的创造生产是第一轮工业革命的主要特征内容，有效的将信息技术、智能技术和自动化相互融合。社会经济的发展趋势已经从传统的人口红利转变为机器人红利，机器代人已经在生产领域得到了广泛的应用，并且利用人工智能代替人工劳动力生产是制造业未来发展的主要趋势，预示着机器时代即将到来。回顾这些年我国人工智能技术的发展具有明显成效，如2012年，我国浙江地区首先采取了“机器替换”战略实施，直到战略实施到2015年，通过人工智能机器代替传统低端的劳动工作者数量达到了二百万多；山东临沂地区的申通公司引进了330台智能机器人，代替人工完成快递分拣工作，有效的提高了工作效率，节约了劳动成本，从原来160多个分拣工人降到后来的30多人，减少了80%的劳动力支出。对着人工智能技术的不断进步和普及应用，无人驾驶、无人工厂、无人超市等技术应用逐渐呈现和推广。零售、餐饮等服务业逐渐普及了人工智能技术的应用，由此可见，就业突出的表现就是人工智能技术的替代效应。据专业部门预测，截止到2020年末我国在生产制造领域采用的机器人数量将会达到55万，同时能够节约替代190万基层劳动人员，在制造业中将会有约50万劳动者数量减少。人工智能技术的发展对劳动就业的替代主要有三个方面，第一是对大量的简单数字工作和程序工作以及高危工作进行取代，例如救援、军事、消防、生产切割、矿业等行业中存在具有较高危险性岗位的行业替代性较强；第二是能够实现人工智能技术人机协作的工作岗位，例如教育、医疗、金融、会计、社会服务业等，在这类行业中采用人工智能技术能够有效对行业中各岗位进行重组融合，创造出全新的工作交融和模式，促进行业岗位的智能化形成，提升工作效率。第三是，智能技术进入起步阶段、普及阶段、衰落阶段对就业产生的影响存在区别，替代性逐渐呈现进步式发展。通过调查统计，一个智能机器人平均可以代替4-6个基层劳动力参与岗位工作。
三、人工智能背景下提升劳动力就业的对策
在人工智能快速发展的背景下，我国劳动者要抓住技术发展机会，根据社会环境的变化，做出相应的举措。首先，我国政府部门要根据就业形势制定符合社会环境的政策，为劳动者提供合理的就业机会，并为劳动者提供更多学习、提升自身职业素养的机会，以便适用于未来发展中呈现的新型就业机会，通过社会政策的完善，稳定人工智能发展带来的社会不稳定问题。通过政策实现劳动者就业的平稳发展和改变［5］。
（一）政府部门制定相应的政策提供新型领域的就业机会。政府部门的政策支持是应对人工智能时代到来产生社会就业不稳定问题的重要对策和指导。因此政府要立足国情，制定能够长远发展，维护社会利益的政策，为社会广大劳动就业者真正提供就业支持、就业学习和就业指导，促使劳动者综合能力的提升，让劳动者在社会就业环境变化的情况下，拥有政策保障。并且政府制定的政策要符合实际需求，对于不同层次和水平的劳动者要提供差异性的政策支持，促使低水平劳动者向高水平劳动者迈进，提高自身核心竞争力。
（二）促进劳动者职业素养的提升，适应新型就业岗位的需求。人工智能技术的发展，改变了社会就业结构，因此就业者要通过自身的改变来适应社会环境和就业结构的转变。人工智能对就业结构的转变主要表现为社会就业人才的类型和方向发生的转变。通过提升劳动者自身职业素养，能够有效应对就业结构改变的情况，要采取多方面的应对措施。例如，加强教育培训力度，根据社会需求有针对性的培养符合社会需求的就业人才。目前，我国教育领域仍然存在教育教学工作与社会需求脱节的现象。目前社会上对高端技能人才的需求量大，而中等低端技能人才数量泛滥，两极分化严重。因此要采取相应的措施，调整各高校面向社会培养人才的策略，教育部门也要根据社会需求情况和目前教育情况进行合理调整。面对人工智能技术的发展，适当的调整人才培养比例，适应社会就业结构的转变［6］。
（三）做好社会保障，应对人工智能带来的社会就业动荡问题。完善的社会保障是保证社会就业安稳的重要措施，能够保证在就业结构发生转变的情况下社会环境安稳，是维护社会健康持续发展的举措。人工智能技术的快速发展，将会产生相应的失业问题，面对社会中出现的技术性失业，通过建立完善的失业预案机制、完善社会保障制度，能够在很大程度上减缓技术失业对就业者造成的冲击，以及社会存在的不稳定因素。相关部门要加大对失业人员的扶持，启动失业保险等基本保障体系。设立专业的人员对就业者进行专业的工作指导，给予失业人员再就业的机会，促进低端就业人员向高技术高能力转化。促进社会平稳过度，保持社会发展的平稳与活力［7］。
四、结论
综上所述，本文通过对人工智能在发展过程中带来的劳动岗位创造效应和定位、替代效应进行详细的论述。其中，人工智能技术对劳动岗位的创造效应表现为：脑力劳动者的剧增、高技能型岗位的保留，以及创造效应的产生的规模具有不确定性，同时对社会的综合管理人才需求更多。替代效应具体表现为：智能机器对重复、规律的人工工作代替性强，人工智能技术代替了很多基层劳动岗位，对重复性劳动岗位影响较大。人工智能技术的发展，对社会劳动力就业环境的影响大小，主要来源于创造效应和替代效应的程度。人工智能技术的发展，以及两种效应的出现，必然对社会劳动者提出新的要求，也对企业和政府提出了新的要求。劳动者要具有终身学习的精神，通过自身不断学习和努力，提升自身学习意识，将自己从低端劳动者转向高技术劳动者。拓宽自己的就业机会。政府也要提供相应的政策支持，面对社会上可能出现的动荡问题做好相应的举措。
参考文献：
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作者:吴淑梅杨慧单位:皖江工学院经济管理学院
胡尹燕:智能化转型对劳动力市场的影响
近年来，大数据、云计算、区块链、人工智能等科学技术加速发展，日益融入经济社会发展各领域全过程。习近平总书记指出，“要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能”，这为推动人工智能健康发展提供了重要指引。当今世界各国对发展人工智能的重要意义已形成广泛共识，纷纷加大了对人工智能等新技术的投入，智能生产、智能制造、智能服务的领域不断扩大，智能化转型已成为引领科技创新发展的主旋律之一。这种转型对劳动力市场带来的影响，也成为当前和未来一段时期我们面临的重要现实问题。
智能技术是产生、存储、处理、交换或使用智能数据的电子工具、系统、设备和资源。智能技术被认为是一种通用技术，具有很高的改进现有技术的潜力和广泛的适用性。智能化转型意味着在生产和消费活动中普遍采用智能技术。当前，智能化转型正在渗透并重构生产、分配、交换、消费等经济活动环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求、新产品、新技术、新业态。鉴于智能技术的巨大潜力，智能化转型对劳动力市场产生了广泛而深刻的影响。
智能化转型带来劳动力需求的变化。一是智能化转型带来对劳动力技能需求的变化。世界银行发布的《2019年世界发展报告：工作性质的变革》指出，科技进步带来工作性质的变革，三类技能在劳动力市场上的重要性与日俱增，分别是高级认知技能（比如解决复杂问题的能力）、社会行为技能（比如团队工作能力）以及能够预测适应能力的技能组合（比如推理能力）。培育这三类技能，需要政府、企业和个人扩大人力资本投资。二是智能化转型不断重塑劳动力需求，具体表现为工作岗位本身发生变化。智能技术对人类工作产生的替代影响可能包括三种类型：人类某种工作被人工智能全部取代、部分取代，或转变为新的工作形式。这意味着一些工作岗位在消失，另一些工作岗位在改变，还有一些工作岗位正在被创造出来。但不管是哪一种情况，对于置身其中的劳动力来说，都使其未来职业可能面临重大变化。正如麦肯锡全球研究院指出，到2030年，自动化带来的工作变化可能影响多达3.75亿人，或约14%的全球劳动力。
智能化转型对劳动力供给的挑战。一是智能化转型对劳动力供给的影响主要体现在劳动力的工作压力增大。一方面，由于人工智能对劳动力的替代效应的影响，未来劳动力将面临与机器直接竞争以求得生存的状况，这将导致劳动力的工作压力增大，其劳动力健康状况需要引起重视。另一方面，当生产流程中某些环节因智能化改造而提升生产效率时，处于同一生产流程中其他环节的劳动力也势必需要提高劳动效率，其承担的工作压力也随之增大。二是智能化转型也给劳动力带来教育转型的要求，终身学习将成为常态。智能技术的变革，正在重新定义劳动力市场的技能需求。为了在有人工智能辅助的工作中保持良好的竞争力，劳动力亟须在学校教育或职业培训中获得必要的技能。在人工智能技术不断进步的背景下，各种技能水平的劳动力都需要保持终身学习的习惯，不断获得新的技能，以免被劳动力市场淘汰。
智能化转型引起劳动力市场环境的变化。一方面，智能化转型挑战传统生产模式，也带来更多的经济机会。智能技术的发展正在模糊企业边界，并支持越来越多的服务从企业外部的劳动力市场获得。例如，零工经济的崛起就是明证。利用智能技术，企业家们着力创建基于全球平台的企业，这与传统生产流程不同。平台企业通常通过创建连接客户和生产者的网络效应来创造价值。平台市场的兴起，使得技术比以往任何时候都能更快地影响到更多的人。个人和企业只需通过宽带连接，就可以在线上平台上交易商品或服务。另一方面，智能技术提供的数字服务可以低成本甚至无成本复制，可由多人使用而不会相互影响。因此，首先进入细分市场的企业往往具有先发优势，能够为几乎以零边际成本增长的市场提供服务。这就导致了行业中超级明星企业的出现，而后进入的企业往往不得不专注于利润和机会较少的小型市场。这些超级明星企业不仅限于提供数字产品和服务的企业，而且越来越多地包括使用这些产品和服务的企业，从而影响到更多的行业和职业群体。
基于上述各种影响，我们需要多方协同有效应对智能化变革。首先，政府是引导智能化转型和鼓励创新的关键。可以通过加强对人工智能技术的引导和规范，使技术为人类服务；推进人工智能领域的立法进程，为人工智能的发展提供科学的法制保障；制定人工智能产品和服务市场监督的标准；颁布实施适应智能化转型需求的就业政策，甄别不同的岗位性质并分类施策；注重人力资本投资，优化现有的人才体系；完善劳动力市场的服务保障政策等。其次，企业需要关注人工智能技术的发展，不仅需要利用人工智能技术实现某个单一任务的自动化，更需要基于人工智能技术实现对整个业务流程的再造，重新评估人才战略和劳动力需求，考虑如何将劳动力和新的工作岗位匹配，以及未来可能需要什么样的人才。最后，个人需要为迅速演变的未来世界做好准备。面对当今世界的快速发展，知识更新速度不断加快，作为劳动力的个体需要转变工作观念，秉持开放心态，培养终身学习的习惯，保持人才核心竞争力，以适应促进社会发展和实现个体发展的需要。
（本文系河北省引进留学人员资助项目“人工智能助力老龄社会劳动力市场再平衡研究”（C201867）阶段性成果）
（作者单位：河北工业大学MPA中心）
人工智能对制造业劳动力就业的影响
晁江锋常亚东
摘要在我国经济转型日益深入、人口老龄化问题逐渐显现的背景下，人工智能运用作为我国产业变革的核心要素之一，其对我国劳动力就业及经济增长将产生深远的影响。本文以四家国内典型制造业企业为例，分析人工智能技术运用对劳动力就业的影响，研究发现：人工智能对制造业劳动力就业产生了一定的负面冲击，同时也带来了更多积极效应。这主要体现在制造业企业的劳动力就业结构出现了显著变化，以及人工智能所带来的高效率输出提高了企业效益。本文揭示了人工智能运用促进劳动力就业结构改善的一种典型作用机理，凸显了该技术对于带动企业经济效益的重要意义。
关键词人工智能；制造业；劳动力就业；企业绩效
DOI：10.19840/j.cnki.FA.2021.02.002
*基金项目：1.国家自然科学基金青年项目，71603243，巨灾风险的宏观经济动态效应及防范机制研究。2.国家社科基金青年项目，19CJL007，碳减排政策、环境质量与经济增长的一般均衡分析及传导路径研究。
自20世纪50年代阿兰？图灵提出著名的“图灵测试”以来，人工智能开始受到诸多学者的广泛关注。近年来，随着我国经济转型的逐渐深入，人工智能技术作为产业变革的关键要素之一，其对我国经济的可持续增长至关重要。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出要培育高端高效的智能经济，大力发展智能化产业，促进人工智能与宏观经济的融合发展；2019年，科技部印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，开始通过试验区建设，探索人工智能与经济融合的新路径，推动新一代人工智能技术在我国的健康发展。当然，人工智能技术是一把双刃剑，它的应用一方面能够提升企业的全要素生产率，进而促进经济增长；另一方面将在一定程度上替代部分工作岗位，导致就业总量的减少与就业结构的变化。基于此，本文通过对四家典型制造业企业财务数据以及员工结构占比进行分析，发现人工智能技术运用不仅未导致企业就业岗位的显著下降，而且劳动力就业结构也得到了明显改善，经济效益也得到相应提升。
一、文献回顾
人工智能是信息化时代进一步发展的新兴科技，随着该技术在经济中运用的逐渐深入，其对居民就业的影响成为近年来学术界关注的一个焦点问题。从已有研究文献来看，诸多学者对于人工智能对劳动力就业影响的观点存在较大分歧，一是人工智能对就业岗位的替代，认为人工智能在重塑中国制造业核心竞争力的同时，也加剧了行业内低技能型劳动力被取代的危机。如奥托尔（Autor）等通过构建分工作任务的数值模型，模拟出人工智能对劳动力就业存在替代效应[1]；谢萌萌等认为制造业企业融合人工智能显著降低了低技能的就业比重[2]，即在一定程度上制造业内低技能潜在的就业机会被人工智能所挤出；也有观点认为部分特殊职业难以被完全替代，如陈明生认为情感交流在劳动过程中起着非常重要的作用，这也是人类所特有的生命体质，而人工智能没有自我意识，它只能按照人们提前设定好的程序进行运转，虽然可以进行识别、分析和预测，但因为缺乏情感基础，所以不管发展到何种程度，一些需要进行情感交流的低技能工作是很难被机器人所取代的，如理发师、按摩师等职业[3]。二是人工智能对就业岗位的创造，如吴清军等以电商行业的人工智能运用为例，得出该技术短期内对行业内的就业构成负面影响，但由于技术改善显著提升企业盈利水平，进而为该行业带来更多的就业机会[4]；姜金秋和杜育红运用风险价值（VAR）模型对中国1980-2011年的34个工业行业数据进行分析，发现技术进步的“创造效应”和“破坏效应”在不同行业的表现存在较大差异，其认为在机械、交通运输、家具制造等12个行业中，技术进步的“创造效应”在短期内比较明显，长期来看几乎没有影响，而对于饮料、電力蒸汽、石油加工等4个行业来说，技术进步的“破坏效应”在短期内较为显著，中期以后技术进步的“创造效应”较为明显，长期几乎没有影响[5]。刘敏认为在人工智能等新技术的推动下，将使高技能者的就业比重增加，导致结构性的失业，增加了人们学习新技能和转岗的压力[6]；郭凯明通过建立多部门动态一般均衡模型，提出人工智能服务或人工智能扩展型技术提高，都会促使生产要素在产业部门间流动，进而改善劳动力就业结构等等[7]。
综上所述，诸多学者关于人工智能对就业的影响存在较大分歧，且多数文献采用数值模拟或实证分析等方法进行研究，较少从具体的案例展开分析。基于此，本文尝试通过对我国四家典型制造业企业应用人工智能事件所带来的就业及经济效益影响进行探讨，在理论上给出有关制造业结构转型升级和应用人工智能技术的条件，并就制造业发展人工智能推动高质量发展提出对策建议。
二、案例背景
随着人工智能技术在我国制造业运用的逐渐深入，其对该行业劳动力就业的影响受到社会各界的广泛关注。本文尝试选取我国在人工智能运用方面具有典型性的四家制造业企业，分析该技术对就业总量、就业结构以及经济效益的影响。这些企业涵盖汽车制造、家电制造、针织袜制造和玻璃制造等领域，企业性质分别为国有企业、民营企业以及中外合资企业，具体情况见表1。
多数研究认为，国内制造业的劳动力就业变化是由于人力成本提高以及人口老龄化等因素造成的，然而，随着智能化技术在该行业应用的逐渐深入，其对劳动力就业的替代效应及创造效应日益明显，下面我们以上述四家公司为例，对其选择智能化转型及应用人工智能技术的相关原因进行简要分析。
第一，传统劳动力的局限性。以浪莎股份为例，该公司由自然人翁荣金等人于1995年共同投资组建，主要从事纺织品生产和销售，由于针织袜制造业属于劳动密集型，该行业不仅劳动强度大，工作时间较长，且存在大量重复性工作，因此，浪莎股份尝试向智能化、数字化的制造商转型，采用工业机器人大量替代重复性强、强度大的流水工作，不仅显著提高企业的生产率，且大幅提高经济效益。
第二，人力成本上涨。以美的集团为例，该公司成立于1991年，是一家集研发、生产、销售、服务于一体的国际化家电企业，该企业通过自主创新以及技术引进，不断实现企业生产的自动化和企业管理的信息化。该企业现有近9万名员工，其中有1.2万名研发人员和3万多名技术工人，近年来由于我国人力成本的持续上升，同时由于该企业的员工结构，企业人力成本相对较高。随着人工智能运用的逐渐深入，美的集团积极应用新型现代技术，通过智能化技术的引入，使得该企业大量工作岗位被替代，从而大幅削减了企业的生产成本。
第三，提高企业生产效率，增强市场的核心竞争力。以福耀玻璃和长安汽车两家企业为例，福耀集团于1987年在中国福州成立，是专注于汽车安全玻璃和工业技术玻璃领域的大型跨国集团，一直坚持着走独立自主、应用研发、开放包容的战略发展路线。由于全球科技发展，传统制造领域不断变革，福耀玻璃也加速向智能制造方向迈进，作为纳入国家工信部智能制造的首批试点示范企业，并且面对愈发激烈的市场竞争和自身迫切的智造转型需求，在重庆斯欧信息技术股份有限公司的帮助下，福耀玻璃借助IBM私有云平台等产品技术，逐步搭建了智能制造协同平台，实现了跨越不同组织、系统和技术，全面整合业务信息，贯通以客户为导向的端到端流程，落实智能制造的战略目标。在IBM私有云平台上可以快速部署人工智能、区块链、物联网等核心技术，使企业可以充分利用最先进的数据科学和机器学习技术，实现云端战略，从而显著提升了企业竞争力。再以长安汽车为例，长安汽车于1996年注册并成为极具竞争力的上市公司，是中国汽车四大集团阵营企业，其产品覆盖了经济型轿车中各梯度市场，汽车制造业拥有庞大的产业链，其中包括汽车的设计、生产、销售、服务等业务，面对日益激烈的竞争，汽车行业希望借助人工智能技術增强企业竞争力，由于机器人技术可以实现柔性生产和精确抓取等复杂操作，汽车生产线上的机械臂利用强化学习技术，提高了精确度，强化了协作关系，进而提高了车辆的良品率，因此，该企业通过人工智能技术应用，显著提升了生产效率，从而获得行业竞争优势，这也是该公司生产自动化、智能化的重要原因之一。
三、案例分析
随着“互联网+”在工业领域的深入应用，中国人工智能也迈向了2.0阶段。从智能制造业的角度出发，人工智能技术逐步深入制造行业的诸多方面，新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合是应用市场的一大亮点，该技术在我国政府的扶持下实现快速增长，从具体数据来看，目前我国人工智能初创公司投入比重已经超越美国，全球占比达到50%。本文为了更加深入分析人工智能运用对制造业企业劳动力就业的影响，故在案例选择时并未考虑初创公司，主要选择具有典型意义的制造业龙头企业，由于这些企业的所有制性质不同，人工智能技术的引入形式也存在较大差异，因此其对企业劳动力就业的影响也可能有诸多不同，具体案例见表2。
（一）人工智能运用对劳动力就业的影响
长安汽车近年来积极引入人工智能技术，推动人工智能的不断迭代升级与自我完善，在汽车制造业的竞争力明显提升，同时拉开了汽车制造业人工智能新一轮发展的大幕。长安汽车在智能化研发方面已经拥有500多人的智能化团队，确立了长安汽车国内智能交互第一阵营的地位。如2017年6月，长安汽车与腾讯云签署了“优势互补、协作共赢”的战略合作框架协议，由长安欧尚品牌与腾讯云合作的结晶——欧尚A800腾云版也正式面市。腾讯云方面表示，双方达成战略合作打破传统智能，围绕家庭汽车生活，在人工智能车载应用场景领域展开探索与实践，给消费者带来更加全面的前沿用车生活。由于人工智能的引入使得长安汽车在汽车制造业竞争力有所提升，企业规模不断进行扩张，并未出现大规模的裁员，企业的劳动力结构较为稳定，年离职率较低，反而因技术升级的需求引入了很多与人工智能相匹配的专业技术员工，创造了大量新就业岗位。
作为家电行业的龙头企业，美的集团通过建设大型智能工厂，重复性工作被大量替代，仅在空调制造领域减少约2万余名员工，但“零库存”生产模式加速其在物流业的扩张，也使得其在物流配送方面增加许多就业岗位。浪莎股份早在2008年开始就十分重视电子商务的发展，2017年浪莎股份充分运用自身的品牌积累，结合“互联网+”、人工智能，把传统销售、线上、微商一起做大做强，浪莎股份扎实做好工业4.0，对开发智能新产品、智能制造、大数据的掌握获取及细分品牌建设等方面加大力度，带头做好行业转型升级，开拓创新，为中国纺织企业起到模范带头作用。浪莎股份的人工智能引入也解放了部分传统劳动力，将他们从枯燥重复的岗位中释放出来，安置到新模式下的电子商务销售岗位或服务岗位，也创造了更多新型专业的劳动力就业岗位。
我国玻璃行业与世界先进水平相比，产品结构不合理、低端产品过剩、高端产品技术不足及供不应求等问题日益显现。福耀玻璃认识到我国汽车玻璃要想在国际市场占有一席之地，就必须建设“提升高附加值功能化汽车玻璃的智能工厂”，通过人工智能技术，研发出汽车玻璃新材料、新产品。不仅提升了汽车玻璃的安全性，还提高了汽车玻璃的舒适性，满足了汽车玻璃环保、智能、多功能等需求。这一技术的引用大大提高了福耀集团的生产力，使得福耀集团通过智能制造，打破国际巨头在中国汽车玻璃领域的垄断。随着福耀集团规模的不断扩大，就业岗位也在持续增多，包括专业技术员工以及传统辅助岗位员工。
从上述四家制造业企业的就业数据可以看出，2018年度长安汽车就业人员由3.9万下降至3.6万余人，下降接近10%；而另外三家企业的就业总量均出现小幅上升，其中美的集团就业总量提升最为明显，由10.2万增长至11.5万余人。因此，从被调查企业的情况来看，人工智能对劳动力就业的影响主要表现为替代部分低技术含量以及重复性的工作岗位，并增加一些高技能、专业属性较高的岗位需求，同时通过企业生产规模的扩大，也外溢出部分就业需求。从总量上来看，上述四家企业在采用人工智能技术后，并未表现出显著的就业替代效应，更多的是就业结构的转变。
（二）人工智能运用对企业财务状况的影响
人工智能运用必将带来企业生产率的变化，进而影响企业的经济效益。下面，我们通过分析近五年企业的营业利润率、流动比率、存货周转率以及净资产增长率等财务指标，考察人工智能技术引进对企业盈利能力、偿债能力以及发展潜力的影响。
本文选取营业利润率考察人工智能运用前后企业盈利能力的变化。如表3所示，长安汽车的营业利润率基本处于持续下滑的趋势，从2014年的13.56%跌至2018年的-0.3%，其原因更多来自于汽车行业的激烈竞争；而美的集团及福耀玻璃的营业利润率受益于“智能工厂”的建设，其营业利润率均保持小幅稳定增长的趋势；值得重点关注的是，浪莎股份在2015年开始筹划行业转型升级，直到2017年底实现制造智能化，其年度营业利润率也出现大幅改善，由2015年的-11.74%持续上升至2017年的7.67%，人工智能运用使得该企业盈利能力显著增强。
选取流动比率考察人工智能运用前后企业偿债能力的变化。如表4所示，浪莎股份的流动比率一直保持较高水平，在2014年至2018年期间其流动比率均高于制造业参考标准2，但2017年之后有所下降，该时间点恰好是企业进入智能化生产阶段，故不能排除人工智能运用对该企业偿债能力的影响；另三家企业的流动比率均低于行业参考标准，在人工智能技术引进后基本呈现稳步上升趋势，可以看出该技术对上述三家企业的偿债能力并未产生明显的负面影响。
选取存货周转率考察人工智能运用前后企业运营能力的变化。如表5所示，四家企业在经历智能化改造后销货成本与存货平均余额间的比率大体呈上升趋势，企业销售能力和流动资产流动性也逐渐增强。其中，长安汽车依托腾讯云物联网、AI语音平台，其运营能力提升较为明显，存货周转率从2014年的7.66次升至2018年的11.81次，浪莎股份的存货周转率更是实现了翻倍增长，从2014年的1.97次升至2018年的3.96次。
选取净资产增长率考察智能化改造对企业发展潜力的影响。如表6所示，长安汽车的净资产增长率出现显著下降，2014-2018年间由36.56%降至-2.76%，这更多是由于近年来行业内的激烈市场竞争所致；而作为劳动密集型企业的浪莎股份，智能化对企业净资产增长率的影响较为显著，其净资产增长率从2014年的0.43%增长至2018年的4.89%；美的集团与福耀玻璃在智能化过程中对该指标的影响不明显。总体来讲，所调查企业的净资产增长率在人工智能应用前后基本保持正值，说明技术运用对企业的资产规模扩张具有一定的正效应。
四、讨论与启示
本文通过对我国四家典型制造业企业的智能化进程进行分析，可以看出各企业由于传统劳动力的局限性、人力成本上升以及提升企业核心竞争力的需求，同时也存在“招工难”、“用工荒”的被动选择，最终实现企业生产经营以及管理的智能化运用。总体来看，各企业的人工智能运用并未导致大规模失业现象的出现，可以发现部分低技能、重复性强的工作岗位被智能化机器替代后，由于企业规模上升而产生的新的工作机会，进一步吸纳了多余劳动力，同时在人工智能技术应用的背景下，还催生了更多的智能化专业技术岗位，有效改善了劳动力结构。从图1可以看出，由于人口老龄化、人力成本上涨等诸多因素，使得企业改善生产技术，进行智能化转型，这在一定程度上克服了传统劳动力局限，提高了生产效率，与此同时，部分低技能岗位逐渐被替代，而由于企业效益提升，进而衍生出一系列新的工作机会，最终导致全社会的劳动力结构也出现显著变化。
从对企业绩效的影响来看，本文参考营业利润率、流动比率、存货周转率以及净资产增长率等指标，分析智能化进程对企业盈利能力、营运能力以及发展潜力的影响。研究发现，四家企业的营业利润率及净资产增长率均出现一定程度的改善，且对企业的存货周转也有显著的正面影响，特别是对劳动密集型企业最为显著。
总而言之，人工智能技术对我国制造业企业的总体影响逐渐深入，这种影响将在未来较长时期内造成我国就业总量及就业结构的变化，从而进一步加快相关企业的转型升级，促进我国宏观经济的可持续发展。AFA
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（审稿：游宇编辑：闫明杰）
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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。
高盛：人工智能对经济增长的潜在影响
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本文共字，预计阅读时间。最近出现的生成式人工智能（AI）让我们思考是否即将迎来任务自动化的快速加速，从而推动劳动成本节约并提高生产力。尽管生成式AI的潜力存在重大不确定性，但其能够生成与人类创作输出无法区分的内容，打破人与机器之间沟通障碍，这反映了一项重大进步，具有潜在的巨大宏观经济影响。如果生成式AI实现其承诺的能力，劳动力市场可能会被颠覆。本文使用美国和欧洲的职业任务数据发现，目前约有三分之二的工作岗位存在一定程度上的AI自动化风险，而生成式AI最多可能替代当前工作的四分之一。根据本文估计，生成式AI可能使得全球3亿人的工作岗位面临自动化风险。好消息是，自动化导致的工人失业在历史上通常都被新工作的创造所抵消，而技术创新带来的新职业的出现占据了长期就业增长的绝大多数。显著的劳动力成本节约、新岗位的产生以及对未失业工人生产力的提高相结合，提高了生产率繁荣的可能性，从而大幅提高经济增长，尽管这样的繁荣其持续时间难以预测。本文估计，在AI得到广泛应用后的10年内，其可以将美国每年的劳动生产率增长提高不到1.5个百分点，劳动生产率增长的提升大小将取决于AI能够执行的任务难度以及最终自动化的工作数量，这一增长可能低于预期也可能超预期。全球劳动生产率的提升也可能在经济上具有重大意义，本文估计AI最终可以使全球年GDP增长7%。尽管AI的影响最终取决于其能力和实际应用时间，但这一估计凸显了如果生成式AI能够实现其承诺，其能够带来巨大经济潜力。这篇全球经济分析文章概述了人工智能对宏观经济的潜在影响，并认为如果人工智能兑现其承诺的能力，它有可能在未来几十年内显著扰乱劳动力市场并刺激全球生产力增长。一、生成式人工智能概述本文首先讨论人工智能发展的现状及其关键能力。图1是生成式人工智能的概述，将与其前身机器学习方法（有时称为狭义或分析性人工智能）进行比较。本文的评估着重关注生成人工智能技术，如ChatGPT、DALL-E和LaMDA，它们具有三个主要特征：（1）具备通用性而非特定场景应用，（2）能够生成新颖的、类似于人类的输出，而不仅仅是描述或解释现有信息，（3）它们可以理解多种形式的信息，可以理解自然语言、图像、音频和视频并做出响应。前两个进展是扩大人工智能可执行任务集的关键，而第三个进展则关键在于确定其采用时间表。就像从命令行编程（例如MS-DOS）到图形用户界面（例如Windows）的迁移促进了程序（例如Office）的开发，从而将个人电脑的功能带给了大众一样，当前一代人工智能技术的直观界面可以显著提高其应用速度。例如，ChatGPT在短短5天内就超过100万用户，是所有公司里达到这一里程碑速度最快的。来源：高盛全球投资研究图1：生成式AI概述除了这些变化，指数级增长的计算能力使得人工智能可以迅速实现更准确地执行更复杂的任务。例如，OpenAI的GPT模型的最新版本——GPT-4于2023年3月发布。大约在作为ChatGPT基础的GPT-3.5模型完成训练一年后，GPT-4在SAT考试上的得分比其前身高出150分，对于同样的问题回答准确度提高了40%，并且现在GPT-4在GPT-3.5的基础上，不仅可以接受文本输入，还可以接受视觉输入。正如图2所示，生成式人工智能背后的算法在图像分类和阅读理解等任务上已经开始超越人类基准，这一超越甚至在之前就已实现。来源：高盛全球投资研究图2：人工智能逐渐超过人类的基准测试随着人工智能变得越来越先进和易于使用，越来越多的人对其产生了兴趣并进行投资。上市公司的管理团队在电话会议中提到人工智能的次数也在迅速增加，这些迹象预示着公司对AI的投资将大幅增加（参见图表3）。截至2021年，美国和全球对AI的私募股权投资总额分别为530亿美元和940亿美元。按实际价值计算，美国和全球的AI投资比五年前增长了五倍多。如果投资继续以上世纪90年代软件投资那样温和的速度增长，到2030年，美国仅在人工智能方面的投资就可能接近美国GDP的1%。来源：高盛全球投资研究图3：管理团队越来越关注AI在公司财务报告电话会议上带来的机会，更多提及AI预示着更高的资本支出尽管围绕生成式人工智能的能力和采用时间线仍存在很多不确定性，但这些发展表明，人工智能已做好充分准备，在未来几年内将迅速发展并扩大规模。二、未来的工作生成式AI能够生成与人类创造的产出以及打破人机之间的沟通障碍，这是一项重大进步，反映其具有产生巨大宏观经济影响的潜力。为了评估影响的大小，考虑了生成式人工智能对劳动力市场可能产生的影响，前提是生成式人工智能能够兑现其承诺的能力。本文使用来自O*NET数据库的数据，涉及美国900多种职业（后来扩展到欧洲ESCO数据库的2,000多种职业），以估计各个职业和行业面临的受节省劳动力自动化影响的总体劳动力份额。基于对生成式人工智能可能使用情况的现有文献综述，将ONET数据库中的39项工作活动中的13项归类为暴露于人工智能自动化的影响之下，并在基准情况下假设人工智能能够完成ONET“级别”评分为7级中的4级难度的任务。本文对每个职业的重要工作任务进行权重平均，以估计人工智能有潜力替换的每个职业总工作量的份额。本文进一步假设，那些工作中工人大部分时间在户外或从事体力劳动的职业是不能被人工智能自动化取代的。图4展示了AI可能自动化的任务份额在职业级别上的分布。本文发现，约三分之二的美国职业面临一定程度的AI自动化风险，而且大多数暴露于AI自动化风险之下的职业中有25%—50%的工作量可能被AI替代。来源：高盛全球投资研究图4：目前三分之二的职业可以通过人工智能实现部分自动化通过按照每个职业在美国职业就业和工资调查（OEWS）中的就业份额进行加权估计，并汇总到行业层面，本文估计美国约有四分之一的现有工作任务可以由人工智能自动化替代（图5上），特别是行政（46％）和法律（44％）职业，这两者存在着很高的自动化替代风险，而体力劳动职业，如建筑（6％）和维修（4％）职业，其被人工智能自动化替代的风险较小。将职业级别估计与欧洲ISCO职业分类系统匹配，并使用欧盟统计局劳动力调查数据库（LFS）进行类似的分析，无论是总体还是行业层面可得出类似的结果（图5下）。来源：高盛全球投资研究图5：在美国和欧洲，四分之一的当前工作任务可以通过AI实现自动化接下来，将美国和欧洲估计扩展到全球范围，并调整各国产业结构的差异。本文进一步假设，由于新兴市场经济体和发达市场经济体之间农业部门的产业构成和生产方法存在显着差异，人工智能不会影响新兴市场经济体的农业部门[1]。估计显示，在就业加权的基础上，全球约有18%的工作可能被AI自动化所取代（图6）。新兴市场相对发达市场，能够被自动化替代的工作岗位相对较少。来源：高盛全球投资研究图6：全球范围内，18%的工作可能被人工智能自动化，而发达市场经济体的影响比新兴市场经济体更大总体来说，大量的工作岗位面临着被人工智能自动化取代的风险，这可能会显著节约劳动力。为了评估估计的稳健性，将作为基准的美国估计结果与更广泛的情景进行比较，包括假设的人工智能可以执行比基准更难或更容易的任务，并且放宽了人工智能不能协助主要在户外或从事体力劳动的工作的假设（即认为有一种情况是人工智能与机器人和现有机械设备相辅相成）。情景分析表明，面临被自动化替代风险的岗位可能占到所有岗位的15—35%（图7左），这一范围与现有文献中的估计一致，但相对保守（图7右）。相对保守的基准主要反映了对生成式人工智能影响的关注范围集中在行业本身，与其他研究有所不同，这些研究会考虑更广泛的相关技术（包括机器人技术等），从而增加了自动化的范围。来源：高盛全球投资研究图7：估计证实了相当大的一部分就业和工作至少部分暴露于AI自动化的风险，但其他研究通常提到的更大影响，包括自动化看似在近期内不太可能实现的物理任务尽管AI对劳动力市场的影响可能很大，但大多数工作和行业只是部分任务被自动化替代，因此AI更有可能起到补充效果，而不是直接替代工作岗位。在图8中，假设自动化能够替代的任务占工作中重要和复杂任务超过50%的定义为很可能被AI替代，自动化能够替代10—49%的任务的，AI更有可能起到补充效果，而对于只有0—9%的工作会被人工智能自动化替代的岗位，则不太可能受到影响。在基准估计中，这些假设意味着当前美国7%的就业岗位可能被AI替代，63%得到补充，30%不受影响，但最终的影响将取决于职业需求和工作量如何演变以响应劳动力的部分替代。来源：高盛全球投资研究图8：AI替代法律和行政领域，对于体力劳动和户外工作几乎没有影响，在其他领域则增加了生产率三、衡量AI对生产力和增长的推动作用大量的就业机会面临被生成式人工智能自动化取代的风险，这提高了提高劳动生产率的潜力，可以显著增加全球产出。人工智能驱动的自动化可以通过两个主要渠道提高全球GDP。首先，大多数职业的任务都部分会被人工智能自动化替代，因此在采用人工智能后，工人可能会将部分解放出来的能力用于提高生产活动的产出。学术研究表明，采用AI的公司的工人有更高的劳动生产率增长，他们的劳动生产率每年增加2—3个百分点（图9）。尽管生成式AI的能力与早期年份的差异使得预测未来很难，但至少这清楚地表明生成式AI可以推动生产力显着提高。此外，对于一些行业和职业，AI可能会补充人类的工作能力而不是取代其工作，这也会提高生产力。来源：高盛全球投资研究图9：学术研究普遍发现，使用人工智能的公司其工人生产率增长2—3个百分点此外，我们预计许多因人工智能自动化而失去工作的工人最终会通过从事新的职业，以响应新的总体和劳动力需求或者直接从事与人工智能有关的职业，从而提高总产出。这两个渠道都有许多历史先例。例如，信息技术创新引入了网页设计师、软件开发人员和数字营销专业人员等新职业，但同时也增加了总收入并间接推动了医疗保健、教育和食品服务等行业对服务业劳动者的需求。为了展示最初取代工人的技术创新如何在长期内推动就业增长，我们在图10中展示了经济学家大卫·奥托（DavidAutor）及其合著者最近的一项研究结果。他们使用人口普查数据发现，今天60%的工人从事的职业在1940年并不存在，这意味着过去80年中，超过85%的就业增长是由技术驱动创造新岗位。来源：高盛全球投资研究图10：技术创新导致新职业出现，这些职业占就业增长的大部分图11利用了经济学家DarenAcemoglu和PascualRestrepo的另一项学术研究，将劳动力需求的变化分解为生产率增长和技术驱动的工人失业和再就业（以及其他因素）的贡献，以显示随时间变化劳动力需求的驱动因素。研究发现，技术变革在战后时期的前半段以大约相同的速度替换了工人并创造了新的就业机会，但自1980年代以来，技术变革替换工人的速度超过了创造新机会的速度。这些结果表明，如果人工智能对劳动力市场的影响类似于信息技术的早期进步，那么近期生成式人工智能对劳动力需求的直接影响可能是负面的，尽管对劳动力生产率增长的影响仍将是积极的。来源：高盛全球投资研究图11：过去，自动化带来的工人失业情况在1980年前往往被新角色/任务的创造所抵消，但近年来失业情况导致劳动力需求净下降将显着降低劳动力成本、创造新的工作机会和提高非失业工人生产率的效果相结合，有可能促进劳动生产率的繁荣，就像早期的通用技术（如电动机和个人电脑）出现后的繁荣一样。这些历史经验提供了两个重要的教训。第一，劳动生产率繁荣的时间很难预测，但在这两种情况下，都是在技术突破后大约20年开始的，当时大约有一半的美国企业采用了这项技术（图12左）。第二，在这两种情况下，劳动生产率增长在繁荣开始后的10年中每年增加约1.5个百分点，表明劳动生产率的增长可能相当可观（图12右）。来源：高盛全球投资研究图12：以前的里程碑式技术已导致劳动生产率激增，但时机难以预测为了估计生成式人工智能广泛应用对美国劳动生产率的提升，我们在图13中总结了直接劳动力成本节省、非失业工人生产率提高以及重新就业对劳动生产率的隐含影响。本文的基准分析结合了上述的主要发现，包括大约7%的劳动者完全被人工智能自动化取代，这些被取代的大多数人只能在生产率略低的职位上找到新工作，部分任务被人工智能替代的劳动者生产率提高与现有估计一致（图9），并且这种影响在10年的时间内实现，大约从半数企业应用生成人工智能的时间开始。在这些假设下，我们估计广泛应用生成式人工智能可以使整体劳动生产率每年提高约1.5个百分点（最近的平均增长率为1.5%），与之前的变革性技术（如电动机和个人电脑）提振劳动生产率增长的幅度相当。本文估计AI对劳动生产率增长的提振幅度相当大，但不确定性也很大。因此，图13还考虑了其他可能的情景，并表明美国生产率增长的提振幅度大概率在0.3—3.0个百分点之间，具体取决于生成式人工智能可以执行的任务的难度级别、最终自动化的工作数量以及应用速度：首先，我们改变了AI能够完成的O*NET任务的难度等级。在一个相对较弱的AI情景下，例如，生成型AI最终只能“阅读一篇简短的文章并进行摘要总结”（难度分数为2），而不能“确定为新融资的利息成本”（难度分数为4），若按照这种估计，劳动生产率增长的提升将降至每年0.3个百分点。如果AI反而更加强大，再举个例子，能够“分析美国所有医院的医疗服务成本”（难度分数为6），那么劳动生产率增长的提升将达到每年2.9个百分点。其次，我们改变了被生成型AI完全取代的劳动力的数量。假设没有劳动力被取代，劳动生产率增长的提升略微减少至每年1.2个百分点，因为未被取代的工人仍将经历显著的生产力提升，而假设更大一部分工人被取代，则会使生产率增长的提升达到每年2.4个百分点。第三，我们改变了AI大规模应用的时间点。如果在20年的时间里实现大规模应用，生产率增长的提升将只有大约一半；如果在30年的时间里大规模应用，生产率增长的提升将仅为三分之一。从这些分析中得出的主要结论是，劳动生产率的最终提升尚不确定，但在大多数情况下仍具有重要的经济意义。来源：高盛全球投资研究图13：生成式人工智能在美国可能会将总体劳动生产率增长提高1.5个百分点，尽管提升的大小将取决于人工智能的能力和应用时间在图14中，将美国的分析推广到其他国家，假设劳动力的行业组成差异可以解释劳动生产率增长的大部分差异。估计表明，在本文覆盖的国家范围内，AI的应用可能在10年的时间里使全球年度生产率增长提高1.4个百分点（以外汇加权平均计算），尽管预计在新兴市场经济体中，这种影响可能会有所延迟。来源：高盛全球投资研究图14：其他国家也可以大力提高生产率，人工智能的广泛采用可能在10年内推动全球年生产力增长1.4个百分点广泛采用AI可能最终使全球GDP在10年内增长7%或近7万亿美元。尽管AI影响的大小最终取决于其能力和采纳时间表——围绕这两个因素的不确定性足够高，以至于目前还没有将我们的发现纳入基线经济预测——但我们的估计突显了生成式AI在实现其承诺时的巨大经济潜力。（本文编译自高盛，选自《全球科创观察》2023年第16期“专题研究”栏目内容。本期全部内容可点此查看。）[1]这个假设是相对保守的。我们可以想象一个场景，在这个场景中，人工智能提高了农业物流和生产的效率，尤其是如果人工智能和机器人技术相互作用以自动化物理任务。在这种情况下，新兴市场的农业部门也可能受到人工智能自动化的影响。立即报名以上信息我们将会严格保密，报名结果以官方通知为准，感谢您对未央网的信任与支持！
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