历史唯物主义视角下的人工智能就业影响研究

惠建国

（首都经济贸易大学 劳动经济学院，北京100070）

一、引言

自18世纪第一次工业革命以来，每一次技术进步都会引发关于技术与就业关系的争论，如今的人工智能将这一争论推向了高潮，吸引各个领域的专家、学者、民众甚至组织机构的参与。从学术角度讲，我们该如何看待和研究人工智能的就业影响？

就当前的研究方法而言，大致可以分为两种：一种是新古典经济学数理实证分析的方法，在市场经济条件下进行要素之间因果关系的测度，并以此为基础寻找就业增长的路径，注重实证分析方法；另外一种是马克思政治经济学分析方法，基于历史唯物主义视角下生产力与生产关系对立统一的辩证关系，强调生产关系对解决就业问题的重要性。

根据新古典经济学研究范式和实证研究方法，需要在完全竞争市场的假设条件下，精确研究某一个层面的变量因果关系，通过一定时间内的统计数据和计量方法确定因变量与自变量之间的数值关系。毋庸置疑，这种研究方法和结论是必要和重要的，数学方法的使用也有利于理解和把握所研究变量的因果关系。但是，如果仅在观念、数字或者符号中探寻就业变化规律，用头脑中先验的某一理论模型和一堆数字来研究不同情境下的就业问题，都显得过于简单和不够严谨[1](P120)。因为就业问题不是真空条件下的物理问题，它不会不受到自然条件以外的其他因素的影响，是一个阶段性的社会和历史问题，要受到人类生产发展的历史惯性和具体社会制度的影响。换句话说，就业问题既是生产力内部的要素问题，也是生产关系的设计问题。显然，马克思主义历史唯物主义研究方法在该问题的研究方面显得更加全面而深刻。

根据马克思主义的历史唯物主义研究方法，虽然技术和就业问题在不同发展阶段有不同的具体表现形式，但它们都符合任何事物都有其发生、发展和灭亡过程的一般的历史规定性，每一阶段的具体表现形式既是对前身的继承，也是对前身的否定和升级，要受到具体的生产力和生产关系等具体社会规定性的影响。因此，研究人工智能的就业影响，就需要精准理解技术与就业的发展规律和本质表现，既要看到其一般的历史规定性，也要看到其具体的社会规定性，并以此为基础来研究人工智能对就业的一般和特殊的影响机理，以及所需要的应对措施。

综上，本文在分析人工智能本质、技术—经济特征和就业的规定性等内容的基础上，剖析人工智能的一般性就业影响和特殊就业影响，从而提出应对人工智能就业影响的措施。

二、人工智能的本质与技术—经济特征

现在处于弱人工智能阶段，暂时还没有出现统一的和权威的数据，人类还未能全面而准确地认识人工智能，更无从谈起其就业影响的精准研究。但是，作为技术进步的最新成果和具体的表现形式，人工智能也有技术一般的历史规定性，可以通过考察过往技术进步的历史轨迹，发现其生产技术本质和技术—经济特征，为研究其就业影响奠定基础。

（一）人工智能的本质是一种生产技术：基于技术进步的历史视角

纵观经济发展史，人类劳动生产先后经历了人力化—畜力化—机械化—电力化—自动化—智能化这样一个效率不断提高、直接动力不断外化于人和不断替代劳动力的连续过程。这种演化背后的动力，是市场需求规模不断扩大和生产力发展，尤其是符合生产需要的技术的进步。

市场拉动和科学推动又构成了技术进步的两个共同源泉，前者是线性的和显性的，后者则是非线性的和隐性的[2]。而且，科学和技术已经深度融合，以致技术进步与科技进步在很多场合下被混合使用。梳理技术进步的历史轨迹就可以发现，进入资本主义工业化大生产时代以后，两种作用一直同时存在，但是，二者的主次位置发生了变化，从以需求拉动为主演化为以科学推动为主，科学和技术日益融为一体，在继承与突破中快速发展。

在18世纪第一次科技革命之前，技术进步几乎都是经验技术的进步，之后的技术进步是将科学发现作为源泉的技术进步，即科学推动的技术进步或科学的技术进步。三次科技革命发生的背景、特征、发展轨迹，以及三次科技革命之间的逻辑关系已经充分证明，每一次科技革命都是围绕着满足生产动力相对不足而展开的，是为生产服务的。科技革命在解决各自发展阶段所面临的生产问题之时，一方面提出了新的和更高层次的问题，另一方面也为解决这些问题而发生的新科技革命奠定了基础。

人工智能与过往技术有着极大的不同，但是，在作为生产的技术这一本质上并没有不同，都是为了解决生产效率问题、推动生产发展而生的。

（二）人工智能的技术—经济特征

虽然早在1956年达特茅斯会议上，人们就已经提出了人工智能的概念，但是，其发展一直比较缓慢，直到2006年以来的深度学习等机器算法取得了重大成果后，人工智能再次受到各界关注，并借助大数据、云计算等关键技术的突破而不断加快发展，具有很强的技术协同性。仅从人工智能研究专利项目数量这一反映其发展速度的指标来看，2012年时仅为708项，到2016年就已经达到了2888项[3]，其发展速度之快可见一斑。如果人工智能的这种发展趋势得以保持，在不久的将来，人工智能将使机器在一定条件下获得一定程度上的人类能力，在生产发展等领域起到关键性作用[4]。

人工智能是计算机领域的一个分支，其构成主要包括芯片、算法和数据三个要素[5]，其目标是生产出以由算法驱动的、能够模拟人的意识和思维的智能设备，可以应用到各个行业各个领域，具有很强的通用性。目前，人工智能已经开始在众多领域进行使用，包括医疗影像、城市治理、无人驾驶、语音播报、同声传译、无人超市、制造业中的高精度焊接等领域。

种种迹象都在显示，随着深度学习平台的不断完善、机器人交流程序的深化和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）， 以及语言和图像技术的进步，人工智能的创造性会日益增强，进一步加强生产工具编程升级和自我纠偏、协作方面，增强不同环节的自动化机器之间的交互性，机器管控机器的智能时代已经来临。有学者认为，人工智能的影响将是全面的，甚至要超过之前工业革命的影响[6]，并从专业的单一功能向通用的综合功能快速转化。

可以说，人工智能在今天的快速发展得益于摩尔定律、智能算法和网络技术 （互联网+物联网）多种成果的汇聚，具有协同性、通用性和创造性等技术—经济特征，在引领技术进步的同时，对经济产生全面和系统的升级，推动经济的高质量发展。

三、就业的规定性：一个阶段性的历史问题

就业问题在当前已经不是一个陌生的话题，但它并不是从人类历史发展之初就一直存在的，而是人类进入资本主义工业化大生产阶段后出现的特有现象。受到具体制度和文化的影响，不同的国家和地域又有着不同的就业表现。这就是就业问题的历史规定性和社会规定性问题，研究就业问题需要研究这些规定性。

（一）农业社会不存在失业问题

在进入资本主义工业时代以前，人类社会是不存在失业问题的，换句话说，失业问题只有在人类进入工业时代以后才出现，是其专有现象和术语。

比如，在原始社会时期，人自身就是最重要的生产资料，人人都要为了生存而参加集体捕猎，否则就得面临死亡，这个时代不存在失业问题。在奴隶社会时期，虽然人类可以使用一定数量的铜器甚至铁器生产工具，但是，人力依然是生产劳动的主要动力，奴隶是最重要的生产资料，畜力次之。因此，奴隶战争发生以后，奴隶主不会杀死被俘的奴隶，而是像对待牲畜一样占有和支配奴隶的劳动力，奴隶社会同样也不存在失业问题。在封建社会时期，地主会大量兼并土地，农民暴动和起义等是存在的，但其原因更多的是在于地主过度剥削和天灾人祸，而不是“失去工作岗位”或失业，封建社会时期也不存在失业问题。

（二）失业是工业社会的特有现象

就业失业问题之所以发生在进入资本主义工业时代后，其原因就在于资本主义工业化所采用的机器大生产方式相比过去要先进得多，其先进性直观的表现是生产速率更高的机器动力的采用，在实质上则表现为社会大生产条件下的这种生产方式将每一个领域、每一个生产过程都分解成为不同的构成要素，从而创立了先进的现代管理科学、工艺科学，深化社会化分工的程度和扩大其范围。这反过来又会进一步优化生产方式和采用更加先进的生产技术和设备。这种技术基础预示着资本主义的生产方式与过去的生产方式相比是开放的和革命的，只要符合资本增值和追逐更多利润的目标，任何一种生产方式、任何一种生产要素都是可以采用或放弃的。

从生产力角度看，技术进步导致生产过程简单化、生产机器自动化，劳动过程已经越来越不再依靠操作工人的技术，不再依靠“手艺、传统和工人的知识”[7](P104)，甚至都不需要工人的参与。其原因在于，劳动过程中的脑力劳动和体力劳动或者是劳动概念与劳动执行的分离越来越快，范围也越来越大，关于劳动及其过程的理解、计划或设计甚至执行，已经从车间里转移到外面的独立部门中了。

从生产关系角度看，资本对劳动过程和劳动者的控制方式发生了重大变化。就劳动过程控制而言，从之前的监督和控制劳动者及其生产成果演变为对劳动过程的每一个细节的控制，从资本直接主导和监督劳动过程演变为资本通过技术来间接主导和控制；就劳动者控制而言，从过去的技术性监控演变为当前的技术控制与组织控制并存的局面[8](P110-131)。显然，资本对劳动过程和劳动者的控制大大强化，劳动者可以在劳动过程内部再配置，也可以被排挤出劳动过程，成为一名失业者。

在智能化刚刚开启及“强资本、弱劳动”生产格局已经形成的今天，特定生产关系下资本愈强、劳动愈弱的“马太效应”在持续强化，劳动力在生产要素结构中的比例严重下降。在不久的将来，机器人将几乎全部取代劳动者的劳动力，消灭千万个工作机会，算法驱动的人工智能将使99%的人沦为无用之人[9]。

四、人工智能的就业影响

资产阶级革命以后，私有资本迅速发展，对私有产权的法律和制度界定也很快得以完成。诺斯（2009）认为，这是欧洲实现经济增长的根本原因[10](P81-82)，也是私有制基础上的市场经济快速发展的根本原因。资本主义私有制的快速发展和政治制度革新大大促进了生产力的发展，在不到两百年的时间里创造了超过过去所有时代创造的财富的总和，也催生了私有产权框架下的西方经济学经典理论，其范式也逐渐成为包括技术进步与就业关系在内的研究主流。

在这一历史的和社会的具体规定下，人工智能的就业影响必将体现产出最大化或者是私有资本利润最大化的发展目标，就业者与人工智能一样都是这一目标的实现手段，其变化也将通过人工智能与目标变化来体现。

（一）人工智能的一般就业影响及其机理

人工智能是之前技术进步的最新成果和形式，与之前技术有相同的就业影响及其机理。具体而言，技术进步的就业效应包括破坏效应和创造效应两个方面。

1.人工智能的就业创造效应及其机制

一般而言，技术进步通过降低产品成本和价格、增加消费者购买力、扩大生产规模、促进贸易增长和拉长、拓宽产业链等主要中介变量来增加和促进就业增长。人工智能同样也具有这一就业创造机理，会增加芯片研发制造、算法开发、数据挖掘等方面的人才需求，促进就业岗位增加和就业增长。比如，芯片是当代科技竞争的制高点，不论是发达国家还是发展中国家，都需要大量的芯片，由此必然带来芯片设计、制造等环节的劳动者的就业需求，并带动关联产业的发展，增加就业岗位。比如，算法开发的加快，人工智能的单一或专业的功能，会加速向通用的和总和的功能转型升级，而这方面的人才是各国紧缺的。再比如，在数据挖掘、获取和传输方面，这些工作的完成必然需要质量更高、数量更大的传感器、移动设备等，而这种人才依然是紧缺的。

根据IBM的预测，数据方面科技人才的需求量到2020年将增长28%[11]。这也将会增加人工智能发展所需要的相关基础设施，包括人工智能开发和应用所需要的配套基础设施，比如人工智能应用所需要的硬件层面的设施，以及规范、引导、道德等方面的软件层面的设施[12]。

需要进一步明确的是，人工智能就业创造效应的产生是有前提条件的。比如，劳动力成本在产品生产总成本中的占比必须足够高，否则技术进步降低成本的幅度很小甚至为零；再比如，需要有足够高的产品价格弹性，否则消费者对价格变化不敏感，也不会产生就业创造效应。

2.人工智能的破坏效应及其机制

一般情况下，人工智能的就业破坏效应主要是通过技能、生产设备、生产率和产品生命周期等中间环节来实现的。

（1）人工智能势必提高劳动者的技能要求，有利于提高产品生产中的人力资本水平，增加高技能劳动者的就业岗位，而减少具有中低技能尤其是低技能和无技能劳动者的就业岗位。但是，增加的岗位数量往往要少于减少的岗位数量，中低技能尤其是低技能和无技能劳动者的数量又大于高技能劳动者的数量。人工智能带来的这种人力资本结构效应，必然从总体上减少就业岗位、增加失业。

（2）在企业内部，人工智能往往会通过采用拥有更高技术含量的先进设备来体现，在生产环节采用自动化和智能化的设备，在管理环节大幅减少管理层次，在提高产品生产精度、质量和整体生产效率的同时，必然会冲击原有就业岗位，产生就业破坏效应。

（3）每一次人工智能的进步都会引发大量的跟进投资，包括研发投资、生产投资，虽然暂时有利于扩大社会总体的生产规模和就业规模，但是，最终势必会因为过度竞争、产销波动、大量企业的退出而带来行业层面甚至宏观经济层面的波动，导致投资减少。就业总是需要被一定资本雇佣的，而人工智能带来的波动效应却引起了投资需求和资本存量减少，最终会减少就业岗位、增加失业，产生就业破坏效应。

人工智能延续并扩大了传统技术进步的就业破坏效应，在替代人类体力的同时加快对人的智力的替代，不断破坏技术含量更高的就业岗位。比如，在客服、播报、翻译、医疗、金融交易等要求劳动者具备一定技能的智力型工种也开始被取代[13](P189-194)。

（二）人工智能的特殊就业影响及其机理：就业极化

人工智能具有协同性、通用性和创造性技术—经济特征，必将全面和深刻地影响经济发展方式，提高对劳动者的技能要求，增加它们的就业，减少处于技能劣势的劳动者的需求和就业。随着人工智能技术发展速度的加快，技术研发越来越复杂，而操作却越来越简单，这与高水平技能人才就业比例偏低、中低技能和无技能劳动者就业比例偏高的现实形成了鲜明对比。这必将加速凸显高低技能劳动者的就业分化，突出表现为空间和技能两种视角下的就业极化。

1.技能视角下的就业极化

人工智能使机器智能化水平不断提高，也强化了生产环节之间机器的“语言交流”，最近的人工智能则补充了非常规的认知功能，可以更有效地完成过去由中技能劳动者完成的任务[14](P1-10)。同时，在远程控制、信息通讯、人工智能等新技术的冲击下，中技能劳动者会向高、低技能两个方向进行分化。但是，由于高技能就业岗位的要求较高，因此，大多数的中技能劳动者被分流到了低技能层次的就业岗位。

这种变化带来的结果是：绝大多数劳动者被“去技术化”的程度越来越高[15]，劳动者在专业范畴下的劳动能力也越来越单一，就业层面上则从过去以减少低技能工作岗位数量为主，逐渐向以减少中技能工作岗位数量为主的方向演化；高中低技能劳动者的就业规模变化趋势，呈现出两边高、中间低的“U”型就业极化特征。

根据世界银行发布的《2016世界发展报告》，无论是在发达国家，还是在发展中国家，都出现了就业极化的现象，差别只在于部分国家的高技能就业岗位比例高一些，比如法国、德国；其他国家则低技能就业岗位比例高一些，或高低技能就业比例接近对等，比如荷兰。但是，劳动者就业向高技能就业岗位转移却是共同的趋势。从1995年左右到2012年左右，除了中国等部分国家以外，大多数发展中国家的就业都出现了极化情况，高低技能劳动者的就业比例逐年提高，中技能劳动者的就业比例却在下降。

2.空间视角下的就业极化

纵观世界经济发展历史，后发国家通过大力发展加工制造业来发展本国经济的主要依据是，凭借着自身的劳动力丰富且成本较低的资源优势承包发达国家的制造业。但是，随着人工智能等新技术的强势崛起，这种格局可能要再次发生变化。

随着人工智能发展的深化和加快，处在技术研发环节与产品销售环节之间的制造业环节劳动力成本的影响正在快速下降，批量生产开始逐步让位于定制化生产，大数据、人工智能等新技术优势得以凸显[16]。因此，人工智能的快速发展可能会导致制造业重新回归发达国家，原生产国面临制造业空心化问题，世界市场的宏观格局不再是研发、制造、销售三者并存，而是演化为研发和销售并存，制造中心不再单独凸显。由此带来的就业格局的变化结果是：发达国家的就业尤其是高技能人才的就业不断增加，人才集聚速度加快，而原制造业国家则出现就业层次降低的风险，就业形势趋于恶化。

当然，人工智能会消灭原有的部分就业岗位，而不是消灭所有的就业岗位，因为人工智能只是模仿人的智能，而不能代替人类在感情、交往、消费和创造等方面的应有活动。而且，人工智能会创造一些新的就业岗位，比如芯片研发和制造、算法开发、数据挖掘等核心就业岗位，以及为其提供服务的部分岗位。但是，新生的高技能就业岗位数量较多，中低技能的劳动密集型就业岗位则较少。这显然与当前中低技能劳动者的人口占比依然比较高的现状是不吻合的，不能对人工智能的就业创造效应过于乐观。而且，人工智能的就业效应的发生也是有一定前提条件的，比如技术水平、成本、产品价格，以及社会生产关系等。

五、应对人工智能就业影响的措施

人工智能首先是一种生产的技术，具有协同性、通用性和创造性等技术—经济特征，将全面、深入地影响经济发展方式，将以效率提高为主，而不再以增加劳动力等要素投入规模为主，这必然会影响到人类就业。在就业依然是人类谋生主要手段的人工智能时代，如何应对人工智能的就业影响，以推动高质量就业呢？

通过就业的历史规定性和社会规定性的分析可以发现，就业问题不仅是生产力领域和生产技术的问题，也是一个体制机制问题。产生人工智能就业破坏效应的原因包括生产力发展、技术进步，也包括更具根本影响力的特定制度环境[17]，马克思将其具体化为资本主义制度下的生产方式[18](P508)。主流的研究也是在这种生产方式下展开的，相关对策建议和措施也是基于这种前提下提出来的。但是，它们只研究了生产力领域的问题，没有触及到生产关系，所以也就没有很好地解决就业问题。

因此，有效应对人工智能的就业效应，并积极推动高质量就业，需要从生产力和生产关系两个领域同时着手。具体来说，需要在反思当前的研究思路和所采取的应对措施的基础上，着重从经济增长、新部门发展、创新体制机制等方面系统着手和解决。

（一）谨慎对待经济增长会增加就业岗位数量的观点与措施

在不存在技术进步的情况下，经济增长一定会带来就业岗位数量的增加，促进就业增长；在技术进步发生的情况下，尤其是随着自动化、智能化大生产的到来，经济增长能不能带来就业岗位数量的增加，要取决于经济增长方式，以及经济规模扩张速度与机器替代劳动力速度的对比[15](P697)。最为直接和鲜明的是农业时代与资本主义工业时代在经济增长、就业波动等方面的情况对比；另外一个例子就是世界范围内存在的“无就业增长”。

经济增长会增加产品生产的环节、扩大分工范围、加深分工深度，但这种分工的增加未必意味着劳动力就业岗位的增加，也可能是机器人“就业岗位”的增加。由此带来的结果是：一边是人类财富总量大幅增加和基尼系数的提高并存；另一边是劳动力供给人口的不断增长与劳动力在国民生产中的比重持续下降。

工业时代开启以来，总有一些劳动者不能实现就业，而是被“闲置”，不是因为其能力不足，更多的是因为科学技术的发展和自然力的不断引入，机器替代了劳动力。因此，经济增长意味着就业增长的观点在逻辑上是站不住脚的。这就需要我们慎重对待这一观点和措施，注重调整经济增长方式，既要提高劳动力、资本等生产要素质量，优化社会化大生产流程，也要注重保护劳动力供给者即劳动者这一特殊要素，尤其是要积极主动地保障中低技能劳动者的就业机会、就业利益，保证每一个劳动者都能在快速发展中不掉队。将劳动者的利益放在中心，这是实现高质量经济发展和高质量就业发展协调性的必然要求。

（二）辩证看待新生产业部门就业创造效应

人类发展逻辑是逐渐从围绕产品生产和财富增加为中心转换为以人的需求为中心，依次从农业生产为主体、工业生产为主体演化到以服务业为主体，服务生产、服务人。毋庸置疑，科技进步、自动化智能化机器的采用，正在将越来越多的人从生产领域转移到服务领域[19](P488)，从生产的就业岗位转换到服务的就业岗位，从原来的就业岗位转移到新生的就业岗位。因此，新生部门和以服务业为主的第三产业就成为吸纳失业者的主要领域。

有一部分学者基于这种状况便认为，技术进步带来的失业劳动者总可以在新创造的部门里找到工作，但事实上远非如此。“在新的劳动部门找到工作的并不都是被解雇的工人，而往往是新进入劳动力市场的青年人”[20](P282)。人工智能的兴起一定会增加新的部门和新的就业岗位，但这些岗位主要是为高技能劳动者尤其是新进入市场的青年劳动者准备的，对那些更容易受到技术排挤的中低技能劳动者而言，这种就业促进相对就业破坏要有限得多。有人基于此认为，可以通过教育、培训和提高人力资本水平以适应技术发展的要求，但是，人力资本更新的速度未必赶得上技术更新的速度，尤其是在人工智能兴起以后。

当很多专家学者毫无顾虑地、自信地认为其他领域的失业者可以被“安置”于第三产业重新就业的时候，我们不禁要问：人工智能带来的第三产业失业者又将到哪个领域重新就业呢？因此，单纯依靠新生产业、新生部门来吸纳就业的想法是不可靠的，它们未必能够有效抵消科技进步、人工智能技术发展带来的就业岗位消失规模。

我们基于此认为，首先，改变传统的一提劳动密集型产业就认为是落后的观念，积极保护和开发劳动密集型产业部门；其次，挖掘中国传统文化内涵，积极主动地发展原有劳动密集型产业部门，使之能够适应科技创新作为驱动力的新发展阶段，同时，开发新的劳动密集型产业部门，实现技能提升与劳动就业扩张的协调；再次，开发弹性工作岗位，挖掘古代耕读文化的时代含义，在保障劳动者就业收益的前提下，推动劳动者“干中学”、干与学互相促进。

（三）创新经济社会体制机制

作为当前技术进步与就业问题的研究主流，新古典经济学已经不再讨论生产资料所有制或生产资料产权安排问题，因为它已经默认私有资本产权为既定事实和前提，默认了私有资本对生产、分配、交换、消费的主导地位。在此理论研究前提下，相关研究便成为私有资本增值逻辑下的技术进步对就业的影响大小及其路径的研究。如此以来，就业失业问题只表现为包括技术在内的某一要素带来的劳动者就业岗位有无和增减，却看不到这种表象背后的生产资料产权安排问题。

只专注于人工智能单一要素，把就业问题交给市场调节和人工智能带来的新生部门，势必只能看到暂时的表面稳定而忽视了长期的潜伏风险。当研究范围聚焦在技术—就业或人工智能（工具）—就业（人）之时，研究者往往就会忽略人与工具的问题。显然，与在“工具—人”的局部链条中考察相比，在“人—工具—人”这一完整链条中进行相关研究显得更加系统和合理，即在生产关系视角下考察人工智能对就业的影响更加合理。与此同时，农业时代和工业时代的对比、世界范围内的“无就业增长”共同揭示了一个道理：就业问题的产生并不是作为技术进步最新代表——人工智能的问题，即不是科技、机器等生产力（要素）的问题而是生产关系问题，是人类的经济社会体制设计出现了缺陷[21](P129)。

人工智能等技术的发展目标是解放人类劳动，实现从谋生手段向自由劳动转化，最终实现人的自由发展。但是，在就业依然是主要谋生手段的今天，人工智能对劳动就业的冲击已经产生，中低技能劳动者比重依然偏大，这就需要从经济增长、支撑劳动密集型产业发展等生产力领域解决，也需要从人类经济社会体制机制创新角度考虑和解决，兼顾保障人类命运共同体、共享繁荣和激发个体劳动生产活力、提高效率。那么，二者如何兼顾呢？根据资本主义和社会主义发展经验的总结和对比，全面的、单一的私有制和公有制都不可能很好地解决好当下的就业问题，这就需要重新设计和安排生产资料所有权、使用权和收益权的关系格局，在生产资料共同占有和社会协作基础上重新建立生产资料个人所有制[19](P832)。在新的体制机制下，人工智能会更好地推动和发展高质量就业。