张元钊
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能类理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学,主要涉及机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等领域。与其他技术不同的是,人工智能可以自我学习和进化。 人工智能不仅是一个智能机器,也兼具一定的人类智能,并且可以通过不断学习,完成人类大脑的部分工作,因而对社会发展的影响非常广泛和深远。 2022 年11 月,美国人工智能研究实验室OpenAI 推出人工智能技术驱动的自然语言处理工具ChatGPT(GPT 即Generative Pre-trained Transformer,生成预训练转换器),这一语言处理工具能够部分代替人工完成剧本创作、研报撰写、编程应用等复杂工作,在短短的两个月时间其活跃用户数就达到1 个亿,成为历史上增长速度最快的应用程序。 与以往 “弱人工智能” 技术不同的是,ChatGPT 属于通用大模型,展现出了更多的通用智能,大大超越了以前人工智能的技术局限性,呈现出 “强人工智能” 的部分特征。 因此,人们产生了对人工智能破坏就业的担忧,并且比以往来得更为强烈。
学术界关于人工智能对就业综合效应的研究存在诸多争论。 一方面,人工智能技术进步与其他新科技一样会通过自动化机器的应用提高劳动生产率,加速机器人、自动化设备的更新迭代,降低企业生产单位劳动产品所需劳动投入,也同时降低企业对劳动力的需求,导致部分劳动就业岗位直接消失。①Gregory,T.et al., “Racing with or against the machine? Evidence from Europe” ,IZADiscussionPaper,2019,12063.另一方面,人工智能技术进步通过引导生产方式的变革和促进新产业的产生等途径影响就业和劳动力市场,助力创造众多新岗位和新职业,增加对劳动力的需求。 那么,人工智能对就业的影响究竟是 “替代效应” 大还是 “创造效应” 大? 目前学术界主要有两种观点。 第一种观点认为,人工智能应用虽然对劳动力的使用有一定替代作用,但从长远来看,人工智能颠覆式创新带来的新商业模式和就业场景,会创造更多新的工作岗位。 人工智能技术发展带来的就业创造效应将持续增加,带来新商业模式和新就业渠道,整体上对就业市场发展起促进作用,进而对劳动力就业产生有利影响。②Aghion,P.,C.Antonin and S.Bunel, “Artificial intelligence,growth and employment: the role of policy” ,EconomicsandStatistics,2019,pp.149-164.第二种观点认为,人工智能技术发展的就业替代效应较大。 随着自动化的推进,一些技术含量低且重复度高的工作会被不断替代,导致就业岗位持续减少。 Frey 和Osborne 等人对美国的702 项职业进行分析发现有47%的职业面临被人工智能替代的风险,其中,交通运输、物流、办公室、行政等属于各类岗位中最容易被人工智能取代的。③Frey,C.and M.Osborne , “The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation” ,Technologicalforecasting andsocialchange,2017,114(1),pp.254-280.也有学者持技术中立观点,认为人工智能发展的 “替代效应” 和 “创造效应” 基本平衡,在对劳动力进行替代的同时也会创造更多新的就业岗位,在双重效应作用下,对整体就业并没有显著影响。④Acemoglu,D.and P.Restrepo , “Automation and new tasks: How technology displaces and reinstates labor” ,JournalofEconomicPerspectives,2019,33(2),pp.3-30.
关于人工智能的劳动力就业结构、就业分布以及收入分配效应,有学者认为,人工智能对不同教育水平和技能水平劳动力的影响存在显著差别,对教育水平和技能水平较低的劳动力产生替代的可能性更大,其原因在于技术进步对常规性任务的替代概率更大,而普通劳动者往往集中分布在这些任务区间。 宋旭光和左马华青的研究发现,工业机器人应用对生产人员占比高以及高中学历占比低企业的冲击更为明显,对劳动力就业结构变动的冲击也更为显著。⑤宋旭光、左马华青:《工业机器人如何影响制造业就业变动——基于上市公司微观数据的分析》,《经济学动态》2022年第7 期。这也说明,高学历、高技能劳动力群体被机器人所替代的概率较小。 同时,在人工智能技术进步的冲击下,劳动力就业结构也可能呈现出高收入、高技能岗位与低收入、低技能岗位比重同步上升的 “两极化趋势” 。⑥蔡跃洲、陈楠:《新技术革命下人工智能与高质量增长、高质量就业》,《数量经济技术经济研究》2019 年第5 期。王林辉等人的研究表明,人工智能技术的职业替代具有劳动选择偏好,年龄越大与受教育年限越短的劳动者被替代的风险越高。⑦王林辉、胡晟明、董直庆:《人工智能技术、任务属性与职业可替代风险:来自微观层面的经验证据》,《管理世界》2022年第7 期。并且,智能化对不同技能群体的影响程度会随受教育程度呈现 “倒U 形” 特征。⑧张兵、李苹:《职业替代、行业智能化与中国劳动力就业》,《上海经济研究》2022 年第5 期。整体来看,人工智能发展会对不同技能水平的工作者进行筛选,减少企业对低学历、低技能劳动力的需求,而显著增加对高学历、高技能人才的需求。 其次,人工智能发展对劳动力就业分布也同样产生显著影响。 陈媛媛等的研究表明,人工智能会影响区域内部劳动力市场的均衡,工业机器人的应用会显著降低地区外来低技能劳动力的迁入率,增加高技能外来劳动力的迁入。 但在区域劳动力市场内部,工业机器人应用对总就业率没有显著影响。①陈媛媛、张竞、周亚虹:《工业机器人与劳动力的空间配置》,《经济研究》2022 年第1 期。与此同时,人工智能技术应用还会通过技术扩散效应,加速传统产业升级,不断优化产业结构和就业结构,提高生产力水平和全社会整体收入。②胡俊、杜传忠:《人工智能推动产业转型升级的机制、路径及对策》,《经济纵横》2020 年第3 期。
与以往研究相比,本文全面梳理了人工智能替代效应、创造效应、去技能化以及创新溢出等机制对就业的综合影响,并探讨了以ChatGPT 为代表的最新技术发展对未来工作与就业模式的重塑。 本研究认为,人工智能发展对就业影响的大小与好坏取决于如何利用好这类技术,同时人工智能发展的就业效应还将受到法律环境、培训环境等的影响。 因此,本研究可为个人、企业组织、政府部门迎接人工智能时代的就业提供借鉴和参考。
人工智能发展对就业的影响有增加和减小的双重趋势,虽然目前这种双重趋势仍存在诸多争论,但人工智能技术可以通过就业替代效应、就业创造效应、去技能化以及创新溢出等机制对就业产生综合影响。
人工智能发展会加速企业自动化设备的更新迭代,通过人机协同对传统岗位工作模式进行流程再造和业务重塑,从而替代部分传统工作岗位。 人工智能技术的发展也会引致产品生命周期变短,提升生产效率和流通速度,缩短产品生产时间,从而降低企业对劳动力的需求。 同时,自动化机器的大量应用会导致工人技能滞后于自动化机器与技术,产生工作岗位与工作技术不匹配现象,部分企业可能由于跟不上人工智能技术的变革而被淘汰,最终演变为结构性失业。 此外,产品生命周期缩短也缩短了企业的投资回报周期,企业的收益变低,抑制了新企业的进入并减少部分就业。 ChatGPT 等人工智能技术的快速发展导致具有劳动优势且无法被替代的岗位越来越少。 企业生产过程中大量容易被程序化、数字化的工作,以及部分具有危险性的工作岗位将被智能机器人所替代。 比如,人工智能机器人被应用于危险性高的消防、救灾等行业可降低工作风险和事故发生的可能性。 人工智能技术进步在替代了部分就业岗位的同时也提升了劳动者的尊严。 比如,通过机器替代,劳动者可以将更多时间和精力投入到其他更有意义、更具挑战性的工作中。
一方面,人工智能技术发展使得企业可以大规模应用自动化机器设备,提升劳动生产力,降低企业生产成本,而生产成本的下降会增加企业对劳动力的需求。 同时,企业生产效率提高在短期收益中较为明显,即企业通过运营流程自动化和人工智能技术的辅助作用,提升劳动附加值,节约企业生产成本带来产品价格下降,增加国内整体经济总需求,促进企业扩大生产规模,进而刺激就业市场。 另一方面,相较于劳动生产力提高,使用资本的成本更低,促使企业对劳动力的需求上升。 例如,以ChatGPT 为代表的新一代人工智能发展大大降低了企业的信息成本和交易成本,减少了中小企业进入市场的门槛和各类限制,推动中小企业开展各类创新与投资。 另外,人工智能技术的发展重塑劳动力资源配置方式和流动方式,大大增加了全球对高技术劳动力的需求。 平台经济、共享经济等新模式的发展大大降低了生产服务和市场交易成本,使得跨国就业成为可能,给劳动力跨国流动带来了巨大便利,吸纳大量第三产业就业人员在全球范围内提供产品和服务,创造大量就业。
人工智能发展带来的自动化技术与机器运用,使得当前各行各业的工作流程、工作管理以及工作技能都有了大幅提高,深度学习、自然语言处理、机器视觉等人工智能技术的不断发展和创新使得机器替代了一些传统的人类技能。 比如,人工智能可以处理海量的数据,从中提取出有用的信息和规律并进行分析,再以自主学习、优化和改进算法,来完成一些语音识别、自然语言处理、图像识别等以前需要人类才能完成的任务。 ChatGPT 等自然语言处理技术的发展,使得机器可以自主分析和理解人类的语言表达,完成翻译、问答等任务,从而替代部分人类传统的语言交流技能;机器视觉技术的发展使得机器可以自主识别物体、人物和场景,进行图像和视频的处理和编辑等,从而取代人类传统的视觉感知和判断能力。 这些都可能导致工人思考问题能力下降,最终导致就业 “去技能化” 。
创新溢出是指,人工智能技术创新带来的效率提升将推动上下游产业链以及相关产业规模持续扩大,从而带来更多的就业岗位,以弥补单位产出就业岗位的减少。 当人工智能技术创新应用于生产相关领域,技术将随产业链供应链向外扩散,促进经济整体发展与扩大社会分工,增加就业机会。 同时,人工智能技术创新带来的新产品及商业模式创新将会创造新的消费需求,提供更具个性化及更高质量的创新性产品和服务,间接提升消费能力和消费水平,扩大消费需求。 反过来,消费者偏好也会带动企业推陈出新,创造更多的新产品和服务来维持企业竞争力,进而创造更多就业需求,形成良性循环。 而随着生产效率的提升以及人工智能场景的不断开发、应用,企业生产模式和商业模式的创新也将带来大量新的就业,促进与人工智能相关的新兴产业发展,如无人驾驶、智慧医疗、智慧城市建设、图像识别等。 更重要的是,人工智能技术创新可以替代劳动者胜任部分难度大的岗位,提高这些行业的就业需求总量并改变当前就业结构。 而且,人工智能技术创新在促进经济增长和增加居民收入方面成效明显,居民财富的增加也能为企业与创业者提供投资所需的资金,引发整体经济的有效需求上升,衍生企业对劳动力需求的相对增长,增加社会整体的就业量。
新一代人工智能发展引起生产方式的新变革,正加速向所有产业、企业、组织渗透和融合,也给劳动力市场带来诸多冲击,并可能引发收入差距、就业极化和劳动份额下降等问题。
全球知名咨询公司麦肯锡曾预计,到2030 年,就业岗位将会发生大的变革,许多岗位将进入历史而彻底消失,全世界将有多达8 亿的工作岗位要被机器人代替。①McKinseyGlobalInstitute,Jobslost,JobsGained:WhatTheFutureOfWorkWillMeanForJobs,Skills,AndWages,November 28,2017.https:/ /www.mckinsey. com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-ofwork-will-mean-for-jobs-skills-and-wages#/.从职业的技术含量和劳动者素质来看,收入水平低、技术含量低的岗位在未来是最容易被人工智能技术取代的。 与之相反,数据分析师与科学家、人工智能与机器学习专家、大数据专家、数字营销与战略专家、数字转型专家、信息安全分析师、物联网专家、机器工程师等高技能、高学历岗位的需求将大大增加。 实际上,人工智能能够取代的,多数是重复性体力劳动和程序化的智力劳动。 但随着ChatGPT 等生成式人工智能的发展,部分处于中高技能的数据分析师、程序员等 “脑力劳动” 从业者的工作也变得岌岌可危。
人工智能技术的广泛应用将导致产业结构发生变化,一些传统行业和岗位可能会逐渐消失或缩小,从而给中小企业带来巨大冲击和挑战。 ChatGPT 等新一代人工智能发展使得一些复杂的任务变得更加容易,导致技术门槛降低,部分中小企业可能由此失去核心竞争力。 一方面,人工智能技术的引入需要企业付出高昂的成本,包括购买相关硬件和软件设备、进行人员培训等,而中小企业往往没有足够的资金和技术资源进行投入,无法承受投入高昂的技术和人才开销成本,从而导致这部分企业衰退,失业人口随之增加。 另一方面,人工智能技术应用也需要企业进行大规模数据采集和分析,而更多的数据意味着更好的人工智能,意味着企业需要开发出更多、更好的服务和产品,这对于中小企业来说难以负担。 此外,新技术的引进也会加大企业差距,大企业在教育、培训与新技能培养方面可以大量投入从而在竞争中处于优势,而中小企业在这方面就处于劣势。
当前,全球范围内不同国家的发展存在不平衡,人工智能技术的应用效果也不一致。 随着人工智能技术的广泛应用,与人工智能相关产业需要大量高教育水平和高技能专业人才,社会对这类高学历、高技能群体的需求也随之不断增加,这部分群体的收入也得以提高。 同时,低技能劳动者多从事非常规简单劳动,人工智能技术的应用对这部分零门槛、不需要学历技术的就业替代作用及影响反而有限,导致部分中等技能从业者沦为低技能劳动者,从而导致 “就业极化” 现象出现,即高技能和低技能劳动者的就业呈上升趋势,而中等技能劳动者的就业比例明显下降。②Autor,D.H.,Darn,D.,Katz,L.F.,et al, “The fall of the labor share and the rise of superstar firms” ,QuarterlyJournalofEconomics,2020,135(2),pp.645-709.由于高技能行业往往收入较高且较为稳定,而低技能行业一般收入较低且不稳定,因此这种极化现象的发生也意味着收入差距的扩大。 并且,ChatGPT 等新一代人工智能技术的发展也会在社会信息层面形成不公平现象,导致技术拥有者和技术缺乏者之间的差距扩大。
人工智能技术的发展也会提高资本有机构成,而资本有机构成的变化在劳动者群体内部可能会转化为不同群体之间收入差距的扩大。 从实际情况来看,人才或者劳动技能的培训需要一定的反应时间,无法适应人工智能技术快速发展所需的人才需求,短期内可能产生高学历、高技能人才短缺。 人工智能的发展会创造出一些新的就业机会,但这些工作岗位通常需要较高的技能水平,这就可能导致劳动市场上高技能工作者的就业机会更多。 在就业市场两极化发展趋势下,高学历、高技能群体的收入进一步增加,而处于中层收入或者低收入岗位的劳动者供大于求,其工资增长缓慢甚至可能下降,劳动者内部收入差距由此扩大。此外,由于新一代人工智能技术的应用需要大量的投入和资金支持,一些头部企业将会获得更多的市场份额和利润,而中小企业和个人则可能无法与之竞争,从而导致就业分化和收入差距扩大。
共同富裕的实现离不开收入分配结构的优化。 当前,资本在全球范围内回报上涨的趋势,但不论在发达国家还是发展中国家,劳动的收入份额均存在下降趋势。 人工智能发展虽然使远距离与跨国工作更加容易,增加了劳动市场弹性,但造成了低薪现象,更多的收入和财富向资本和技术所有者积聚,加剧了全球范围内的收入不平等。 人工智能在替代了一些重复性、低技能工作,使得这部分工作的就业机会减少,造成 “行业内卷” ,行业工资下降。 因此,人工智能应用在带来企业生产效率提升的同时,也可能会继续提高资本、技术要素的回报率,扩大劳动生产要素与资本生产要素回报差距。①Caselli,Francesco,Manning,et al., “Robot arithmetic: can new technology harm all workers or the average worker?” ,LSEResearchOnlineDocumentsonEconomics,2017.虽然全球范围内劳动者的工资报酬不断提升,但其增长幅度和增长速度远不如资本。 随着资本的不断深化,人工智能技术的发展应用会进一步降低劳动报酬在国民收入(初次分配)中的比重。 有研究表明,自动化技术进步会显著降低劳动力的收入份额,且对重工业部门劳动力的影响最为严重。②Autor D H ,Salomons A , “Is Automation Labor-Displacing? Productivity Growth,Employment,and the Labor Share” ,Social Science Electronic Publishing.
在世界经济发展历程中,历次重大科技进步都会给经济社会带来冲击,同时会引发社会深层次变革,并且所有的新技术本身都具有两面性,因此ChatGPT 等新一代人工智能技术的快速发展同样会对未来的产业组织、就业模式、劳动者技能重塑等产生深远影响。
人工智能发展将创造出很多新的职业和工作岗位,人工智能技术的广泛应用也会带来许多新商业模式和新产品,从而形成全新的产业和业务部门。 一部分新工作岗位集中在人工智能产业的周围,包括机器人工程技术人员、人机交互设计师、自然语言处理(NLP)专家、数字化解决方案设计师、数据库运行管理员、信息系统适配验证师、数字孪生应用技术员、碳汇计量评估师等。 另外一部分工作岗位的产生将集中在人类擅长而机器不擅长的领域,例如,人类在创新、复杂社会互动以及对不规则对象的感知方面仍具优势,而且人工智能难以产生意识。 再比如,ChatGPT 虽然可以用来开发聊天机器人,编写和调试计算机程序,进行文学、媒体相关领域的创作等,但在处理实时任务、理解复杂语义和上下文等方面仍然存在挑战,有时候会生成一些似是而非、毫无意义的答案,在与人交流互动过程中也无法感知情绪。 未来人类将会从程序化、烦琐的劳动中解放出来,更多地从事技术研发、心理咨询等创新性、情感类的工作以及警察、法官等需要发挥人类责任心的工作。 此外,随着ChatGPT 等生成式人工智能的继续发展,人工智能相关产业或行业发展将呈现出以 “人工智能+X” (针对特定产业或行业)的形式为主的趋势,继而产生一些跨学科、智能化、高效化的新行业、新就业岗位。
新一代人工智能技术的发展使得数据的存储、计算、分享成本降低,使得远距离工作交流与沟通更加便捷。 人工智能时代企业组织的平台化打破了传统稳定的捆绑式雇佣关系,劳动者的工作时间、工作地点、工作内容、雇佣期限等更加弹性化。 而且,人工智能技术通过产业数字化改造,改变了传统行业的就业形态,企业平台化发展趋势明显。 这类平台企业只雇佣极少数的工人,依靠技术平台聚合相关上下游产业链、供应商,围绕人工智能战略、实施流程技术实践与项目交付开展行动,每一个平台企业都可以参与其中,利用平台创造更多灵活就业机会,实现人机协同。 更重要的是,人工智能技术带动数字平台为传统劳动力市场中被边缘化的人群提供了新的工作机会,帮助企业获得个性化和灵活的劳动力。 因此,人工智能技术的发展不仅会对未来工作类型和任务属性产生影响,而且会间接改变整个工作的组织安排。
新一代人工智能技术带来的人机协作在提升工作效率的同时也会降低岗位工作难度,通过资源整合等手段使得部分岗位工作任务更容易完成。 但无论人工智能技术发展带来的智能机器对人类的作用有多大,人类都不太可能与这些机器建立起强烈的情感联系。 因此,人工智能无法取代人类,尤其是在机器与人的联系对业务运行至关重要的情况下。 比如,一些复杂的医学研究必须依靠人类的智慧才能完成,而机器人只是辅助医生完成基础性工作,提高工作效率;汽车制造流水线不再依赖大量的人力,但造车厂仍需要工人监督机器的运转和进行质控。 被人工智能所替代的领域,也会因新技术出现而不断进化,分化、衍生出围绕新技术的各种需求。 从人类发展自由的角度看,新一代人工智能技术发展将减少劳动力工作时间。 《世界经济论坛报告》显示,到2025 年,人类和机器工作时长将会持平,算法和机器将主要集中在信息和数据处理和检索、管理任务以及传统体力劳动等方面,人类工作将集中在管理、建议、决策、推理、沟通和互动等方面。①“The Future of Jobs Report 2020” (2020-12-20),World Economic Forum,http:/ /www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf.未来人与机器人和智能系统协同工作将会成为最重要的就业模式。
人工智能在技术层次隶属计算机学科领域,但其在应用层次涉及心理学、哲学、语言学、数学、统计学等多个领域。 因此,未来人工智能产品的应用领域将非常广泛。 劳动力需具备跨学科的知识和技能,才能胜任人工智能发展带来的新兴职业。 从宏观层面来看,随着人工智能带来的非规则性、跨学科劳动就业岗位增长,除现有劳动力的技能结构无法适应新技术所创造的新岗位外,劳动者个人在新旧职业岗位间的转换也难以实现无缝对接。 为适应人工智能技术进步带来的产业、劳动领域和工作环境的变化,劳动者需要不断提高自己的交流表达、数字运算、自我学习、与人合作、解决问题、信息处理等综合技能,这就需要劳动者进行人力资源的自我开发,通过不断更新自己的知识和技能保持自身的竞争力,高效应对即将到来的就业大变迁时代。
人工智能技术会替代部分劳动,降低劳动力就业水平,减少劳动报酬,但也能创造新的工作岗位,提高劳动力需求,增加劳动者收入。 在此过程中,一部分劳动力就业不可避免会受到冲击。 整体而言,人工智能发展的影响是局部的,很少有职业可以实现完全自动化,并且ChatGPT 等人工智能技术产生的结果也经常依赖于人为判断,未来人机协作将会成为常态。 除了技术本身之外,人工智能技术的发展和运用还受制于监管规则、消费者偏好以及资本和劳动力之间的相对成本等。 在资本主义社会中,人工智能与资本 “合谋” ,劳动者成为 “多余的人” ,从而表现为对人的异化。 而在社会主义社会中,人工智能是对劳动的补充,部分替代作用意味着劳动者可以拥有更多的时间发展科学、教育、艺术等活动或从事其他更高级别的工作,被解放出来的劳动力所创造的社会价值将远远超过部分失业带来的损失并且实现人的更充分发展。 因此,人工智能发展将对就业产生何种影响也取决于我们对待技术的态度以及如何利用这些技术。 面对大国科技竞争与人口老龄化加速等现实国情,我们应充分发挥人工智能技术颠覆式创新的积极作用,最大程度降低其对就业可能带来的负面影响,努力推动高质量增长与高质量就业协同发展。
由于人工智能技术突破应用与生产率效应显现之间存在较长时滞,新技术所对应的存量资本要积累到具有全局影响的规模需一定时间,因此,需要从顶层设计加快人工智能技术实用性调整,从全局角度开发和部署人工智能的技术发展、产业布局以及市场状况和政策,构建人工智能重大技术所需的互补性技术、基础设施、人员素质、制度环境等。 此外,企业组织、流程再造、员工培训甚至企业文化,都需要围绕进行适应性调整。 政府层面应从政策机制、技术发展趋势以及管理者观念出发,加快构建人工智能 “创新投入—科研成果产出—商业化落地” 的具体路径,推动5G、大数据、云计算中心等人工智能产业基础设施的配套与升级建设,不断完善各类产业智能化发展环境。 企业层面应进一步发挥人工智能赋能效用,持续加大对人工智能技术创新的投入,鼓励有条件的大型企业开展人工智能基础技术研发和创新;人工智能有关企业应和高校、科研机构等联合展开研究,以共建实验室、创新中心、人工智能开源开放平台等方式推动人工智能技术创新发展;有条件的企业可探索建设人工智能技术研发、创新、成果转化平台,率先实现龙头企业的人工智能技术产业化应用,通过人工智能芯片的技术研发及嵌入,推动新一代人工智能技术相关产业的商业化落地。
人工智能技术发展具有很强的人才属性,全球人工智能产业与技术的竞争归根结底是人才的竞争。 对此,一方面,政府要加快完善ChatGPT 时代的人力资源发展建设,依托国内人工智能技术线上学习平台、企业联盟、高校、科研机构等开展短期人工智能技术培训,推动企业员工及时掌握人工智能时代所需的工作技能,尽量避免产生 “摩擦性失业” 。 同时,还应加强人工智能师资队伍建设,及时开展与人工智能相匹配的职业教育、培训教育,帮助低技能劳动者在人工智能时代转型,降低人工智能技术发展对劳动者福利的负面冲击。 另一方面,要深化教育改革,推动中小学阶段人工智能的课程设计和理念培养,在高等院校中设立人工智能技术及智能制造、机器人工程、智能科学与技术等专业应用课程,建立适配人工智能产业发展的课程体系,推动形成虚实融合、多人协作互动的MR 混合现实教育。 注重 “产学研” 一体化发展,加强高等院校与企业之间的产学研合作,推动提升各类人才的跨部门、跨领域的专业能力,保证人工智能各层次人才未来能够满足我国各行各业发展的需求。
当前,我国人工智能产业化进程以及应用深度和广度正不断提升。 未来,应加快人工智能创新生态体系建设,以产业发展需求为导向,持续深化和推进人工智能技术与传统行业的深度融合,及其在智慧医疗、智慧金融、物流、智慧交通等各领域的模式创新和应用场景落地。 加大对人工智能产品、智能软硬件工具、智能机器人、智能制造平台和系统的研发,提高社会整体生产、生活的智能化水平。 加快人工智能标准化体系建设,推动人工智能在各领域的标准化建设和产品应用,加速ChatGPT 等生成式人工智能向商业应用模式转变。 积极构建 “人工智能+X” 的产业生态,最终形成人工智能 “场景—数据—技术—产品—商业” 的正向循环,让人工智能技术的发展产生更多、更大的商业价值和应用场景。
人工智能新技术降低了灵活劳动力的交易成本,提高了员工在工作时间方面抵御冲击的能力,让更多灵活性工作创造价值,以平台作为组织基础的新就业形态正成为我国灵活就业的重要力量。 对此,政府应持续加大对灵活就业平台共建、信息共享、数字赋能等方面的探索,与相关职能部门共同推动构建灵活就业数字生态体系。 通过数字经济和实体经济的深度融合,实现广泛有效的人机协作,创造更多适合灵活就业的新商业模式和就业途径,不断拓展灵活就业发展空间。 同时,也要做好灵活就业人员工伤保险、社保等权益保护,逐步减少灵活就业人员在医保、社保、公积金等方面的门槛限制,为灵活就业和创业人员提供良好的发展环境。 此外,还要针对灵活就业人员普遍面临的文化水平较低、技术含量低等问题,加快完善人工智能时代劳动培训体系,通过政府、平台企业、培训机构等开展相关劳动技能培训,帮助灵活就业群体提升劳动技能,提升灵活就业群体在就业市场的竞争力。
人工智能的快速发展正在引发经济社会的深刻变革,以ChatGPT 等生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术引起的大变革已经开始渗透到各行各业。 与以往科技革命不同的是,ChatGPT 等新一代人工智能技术不仅将人力从体力劳动中解放出来,而且可以替代部分脑力劳动,给劳动力就业带来巨大冲击和影响,又一次引发了人们的激烈讨论以及对其可能替代人类而造成大规模失业的担忧。 但从实际情况来看,技术进步对就业的影响往往是利大于弊,人工智能技术也不例外。 新一代人工智能技术的发展带给人类的最终将是巨大的工作便利和工作效率提升。 只要我们通过合理的政策发挥其积极效应,规避其消极影响,将其与人类智慧、创造力相结合,在培育新产业中强化人机协作,创造新的就业机会,人工智能发展势必为人类发展带来更加美好的未来。