人工智能與就業(yè)
——以中國為例

李 磊，何艷輝

(南開大學 國際經(jīng)濟研究所，天津 300071)

技術(shù)進步對就業(yè)的影響已久，工業(yè)革命時期，大規(guī)模機器生產(chǎn)逐步取代了手工小作坊生產(chǎn)，機器開始大量從事勞動者的工作崗位。初期，技術(shù)進步的目的是為了簡化工作任務，將一些技能性的工作崗位分解為更加細化、高度專業(yè)化的工作任務，實現(xiàn)生產(chǎn)率水平的提高，帶來的結(jié)果是直接對技能勞動力的替代，對非技能勞動力的補充；中后期，工業(yè)社會逐步形成了相對完善的機械化生產(chǎn)體系，現(xiàn)代資本技能互補模式逐漸形成，信息技術(shù)的發(fā)展開始增加對技能勞動力的需求，同時降低了對非技能勞動力的需求。[1-2]

機器的使用在不同時期影響著不同技能的勞動力人群，并時刻改變著勞動力市場結(jié)構(gòu)。工人對機器使用的不滿日益累積，形成了“盧德主義”思想，(1)盧德主義是指對新技術(shù)和新事物的一種盲目沖動反抗。以此來表達對機器的抵制。雖然技術(shù)進步破壞了勞動力市場結(jié)構(gòu)，但不可否認的是，技術(shù)進步帶來了巨大的增長潛力，提高了社會生產(chǎn)力，促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，為經(jīng)濟水平的提高帶來了新的增長引擎。

現(xiàn)如今，人工智能技術(shù)借助大數(shù)據(jù)的使用，不斷拓展對勞動力市場的影響范圍，對就業(yè)的影響變得更加劇烈和全面，失業(yè)問題也可能會變得更加嚴重。[3]過去人工智能僅僅局限于替代一些常規(guī)性、結(jié)構(gòu)化和重復性的工作。在涉及到一些認知方面的工作時，包括社交方面、創(chuàng)新方面等非結(jié)構(gòu)化的工作，人工智能還處于完全無法替代的層面?，F(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)的應用使得機器學習和深度學習不斷發(fā)展，人工智能對就業(yè)的影響開始影響一些非常規(guī)任務的工作，包括一些簡單的認知方面的工作。同時，人們也開始思考未來人工智能的發(fā)展情況，究竟未來人工智能是否會帶來爆炸式增長，“奇點”(2)奇點是指，人工智能會超過人類智慧，在有限的時間內(nèi)帶來無限的智慧。是否會到來成為人們擔憂的問題。由于“奇點”的到來存在著許多限制性因素，從今天來看，“奇點”的到來還很遙遠。[4-6]

總之，一方面，人工智能可以促進經(jīng)濟的發(fā)展;另一方面，人工智能對就業(yè)的影響不斷擴展加深。因此，正確且全面地分析人工智能對就業(yè)的影響，可以為人工智能未來的發(fā)展指引方向，在發(fā)揮人工智能對經(jīng)濟增長的優(yōu)勢的同時，又避免出現(xiàn)更猛烈、更嚴重的“人工智能革命”，破壞了現(xiàn)有的勞動力市場機制。我們既要避免出現(xiàn)“盧德主義”，即不能否認人工智能的應用對經(jīng)濟增長的拉動作用；又要客觀地認識人工智能，避免出現(xiàn)“技術(shù)決定論”，看到人工智能的應用對勞動力市場的波動影響，客觀看待其影響結(jié)果。[7]

所謂人工智能，從廣義上講，是“讓智能體在復雜環(huán)境下達成目標的能力”，是對“智能(機器)代理”的研究和開發(fā)，其中包括機器、軟件或算法，能夠通過識別和響應周圍環(huán)境作出智能反應。[8-9]人工智能具體包括許多分支內(nèi)容，機器學習作為代表分支之一，具體解釋為：是思考如何從復雜數(shù)據(jù)自動構(gòu)建穩(wěn)健預測的領(lǐng)域，是建立在大數(shù)據(jù)的基礎之上，基于人類認知過程中可通過數(shù)學模型模擬的假設，使機器可以自主地尋找可以解讀數(shù)據(jù)或者是提供預測的規(guī)律或程序，從而使得人工智能獲得歸納推理和決策的能力。[10]

另外，由于在人工智能領(lǐng)域數(shù)據(jù)相對缺乏，機器人作為人工智能的分支，且數(shù)據(jù)相對較易獲得，學者們做實證分析時通常采用機器人使用數(shù)量的變動作為分析對就業(yè)影響的依據(jù)。國際標準化組織(International Organization for Standardization，ISO)將工業(yè)機器人定義為自動控制和可重新編程的多用途機器；[11]國際機器人聯(lián)合會(International Federation of Robotics，IFR)將服務機器人定義為一種半自主或全自主工作的機器人，它能完成有益于人類健康的服務工作，區(qū)別于從事工業(yè)生產(chǎn)的設備。[12]Acemoglu等曾就美國的數(shù)據(jù)建立模型進行實證分析，得出機器人的使用會減少就業(yè)和工資的結(jié)論，每千名工人中增加一個機器人，就業(yè)人口比率將降低約0.18～0.34個百分點，工資則降低0.25～0.5百分點。[9]

下圖列舉了在機器人銷售市場中具有代表性的五個國家。2017年，中國、日本、韓國、美國和德國這五個代表性國家的機器人市場占總銷量的73%，因此這五個國家大致可以反映整個機器人市場使用的總變動情況。如圖1，通過對比分析，可以得出近3年來，除了韓國在2017年受電氣電子行業(yè)的影響，同比有所下降，其他時間段，其他國家工業(yè)機器人的供應量都表現(xiàn)出不同幅度的增加趨勢，其中中國的增長速度最快。

圖1 工業(yè)機器人的供應量 (單位：1 000臺)

數(shù)據(jù)來源：國際機器人聯(lián)合會(IFR)。

繼續(xù)考慮上述五個國家的經(jīng)濟活動人口占比情況，由圖2可以得出，雖然各個國家從事工業(yè)的經(jīng)濟活動人口占比存在差異，但總體上來講，這五個國家從事工業(yè)的經(jīng)濟活動人口占比都呈下降趨勢，而這五個國家工業(yè)機器人使用的數(shù)量卻不斷增加。未來，隨著機器人使用數(shù)量的進一步增加，從事工業(yè)的經(jīng)濟活動人口可能還會持續(xù)下降。

圖2 從事工業(yè)的經(jīng)濟活動人口占比變動趨勢

數(shù)據(jù)來源：國際勞工組織(ILO)。

當然，除了直接采用機器人使用數(shù)量來分析對就業(yè)的影響外，也有的學者采用職業(yè)被人工智能替代程度的方法來分析人工智能對就業(yè)的影響。將職業(yè)劃分為702種，根據(jù)被人工智能所替代的可能性，他們預測在未來的20年內(nèi)，美國有47%的勞動者處在高風險的就業(yè)類別中。麥肯錫全球研究所的報告中對全球800多種職業(yè)所涵蓋的2 000多項工作內(nèi)容進行分析后得出結(jié)論：采用現(xiàn)有技術(shù)，全球大概50%的工作內(nèi)容可以實現(xiàn)自動化(3)https://www.mckinsey.com.cn/人機共存的新紀元：-自動化、就業(yè)和生產(chǎn)力/。世界銀行在《2016世界發(fā)展報告》中指出，在未來的20年里，OECD的國家將有57%的工作將面臨著被人工智能所替代的可能性。[13]但Arntz等[14]指出，許多工人會選擇從事一些不容易被人工智能所替代的工作，得出OECD國家只有9%的工作處在風險之中。

通過上述分析，我們可以看出人工智能對就業(yè)的深遠影響。合理且全面地分析人工智能對就業(yè)的影響，可以降低對就業(yè)的負面影響，最大化對經(jīng)濟的促進作用。因此，本文將在第二部分詳述人工智能對就業(yè)的影響現(xiàn)狀，通過不同的角度分析人工智能對勞動力市場的就業(yè)變動影響；第三部分，將分析的視角回到我國，采用Frey和Osborne[1]的研究方法，研究我國職業(yè)被人工智能所替代的風險概率；第四部分，針對我國受人工智能影響的勞動力市場現(xiàn)狀，提出相應的政策建議。

一、人工智能對就業(yè)的影響機制

(一)破壞效應和創(chuàng)造效應

人工智能與勞動者之間存在著三種類型的關(guān)系：一是人工智能會直接替代相對應的勞動力崗位，當企業(yè)在進行成本決策的時候，采用人工智能的成本如果低于勞動力的工資，同時產(chǎn)品的附加值又不足以承擔勞動力的工資水平時，企業(yè)會選擇用人工智能來替代勞動力的工作崗位。二是人工智能可以填補勞動者所無法勝任的崗位。一方面，人工智能可以增加產(chǎn)品生產(chǎn)的精度，降低工作中的錯誤率，提高產(chǎn)品質(zhì)量；另一方面，人工智能技術(shù)可以從事在高壓活動下危害人類健康和人身安全的工作。三是催生新的工作崗位。一方面，人工智能的使用提高了生產(chǎn)率，降低了生產(chǎn)成本，從而降低了產(chǎn)品的生產(chǎn)價格，增加了實際收入及對其他商品的需求，以此增加了對勞動力的需求；另一方面，生產(chǎn)成本的下降，會使得節(jié)約的成本可以用于再投資，從而直接創(chuàng)造新的工作崗位，客觀上講，人工智能的使用的確增加了勞動力的工作崗位數(shù)量。[15]

當經(jīng)濟中主要存在第一種關(guān)系時，勞動力市場會受到?jīng)_擊，導致勞動力市場的就業(yè)崗位減少，從而威脅到勞動力市場的穩(wěn)定，形成破壞效應。一般來講，人工智能主要替代一些常規(guī)的、標準化的工作。當經(jīng)濟中主要存在的是第二種和第三種關(guān)系時，勞動力的崗位數(shù)量不降反升，可以在一定程度上帶動勞動力市場的就業(yè)，促進經(jīng)濟的發(fā)展，形成創(chuàng)造效應?，F(xiàn)實生活中三種關(guān)系都是存在的，也就是說，破壞效應和創(chuàng)造效應是同時存在的。但不同的學者針對上述兩種效應存在著不同的觀點，在研究上也就存在著不同的側(cè)重點，表1根據(jù)學者研究角度的不同進行文獻的區(qū)分。有的學者主要研究人工智能對就業(yè)的破壞效應或者創(chuàng)造效應，有的學者側(cè)重分析兩種效應之間存在的關(guān)系。雖然不同學者存在著不同的觀點，但可以看出，兩種效應在現(xiàn)實生活中都是存在的。

根據(jù)上述學者研究的內(nèi)容，本文接下來則具體闡述破壞效應和創(chuàng)造效應的作用機制。在破壞效應和創(chuàng)造效應同時存在的情況下，我們首先要分析工作崗位被替代的速度和創(chuàng)造新工作崗位的速度之間的關(guān)系。在涉及短期時，工作崗位被替代的速度會快于創(chuàng)造新工作崗位的速度，技術(shù)性失業(yè)不可避免。隨著時間的推移，一旦創(chuàng)造新工作崗位的速度加快，人工智能對勞動力就業(yè)的拉動作用就不斷顯現(xiàn)，可以看出，對經(jīng)濟結(jié)果的影響取決于哪種效應占主導。[15]

表1 破壞效應和創(chuàng)造效應研究者分類

但這并不代表二者之間必然是對立關(guān)系，因為隨著工作崗位的不斷被替代，勞動力市場并沒有出現(xiàn)工作崗位大幅度減少的現(xiàn)象。相反，在一個運轉(zhuǎn)良好的經(jīng)濟體系中，人工智能既表現(xiàn)出對工作崗位的替代，又創(chuàng)造了額外的工作崗位來支持經(jīng)濟，即二者存在著一種相對穩(wěn)定的平衡增長路徑。從穩(wěn)定性角度來看，人工智能會降低使用勞動力成本。因為如果相對于工資，長期資本租金率較低，那么長期均衡結(jié)果是所有工作任務都被替代。所以勞動力成本受人工智能的影響，必然會出現(xiàn)下降的趨勢。勞動成本的降低會限制進一步使用人工智能，從而鼓勵創(chuàng)造新的工作崗位，二者之間的平衡關(guān)系更能反映經(jīng)濟現(xiàn)實中情況。[7,16]

另外，還可以從企業(yè)成本收益的角度解釋二者之間的平衡關(guān)系。企業(yè)的最優(yōu)選擇是追求利潤最大化，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級，企業(yè)需要更低的生產(chǎn)成本和更高的生產(chǎn)效率，從而實現(xiàn)更高的收益水平。由于勞動力稀缺性的特征導致勞動力的成本只升不降，這就激勵企業(yè)為節(jié)省勞動力成本而奮斗，通過資本化來實現(xiàn)對勞動力的替代，也就是用人工智能來替代勞動力，減少勞動力的需求。但另一方面，隨著收益的不斷增加，企業(yè)會用額外的投資來擴大生產(chǎn)規(guī)模，從而又增加了勞動力的需求，創(chuàng)造了新的工作崗位。可以看出，企業(yè)的決策是破壞效應和創(chuàng)造效應共同作用的結(jié)果。

需要注意的是，二者之間的平衡關(guān)系，還受工作崗位性質(zhì)的影響，因為破壞效應主要影響的是工作崗位的性質(zhì)而不是工作本身。也就是說，直接消除工作崗位的可能性相對較小，更多的是替代勞動者所從事的工作任務。針對不同類別的工作任務，替代程度也存在著明顯的差異。Autor et al[17]和Arntz et al[14]將工作任務分為手工與認知、常規(guī)與非常規(guī)任務。常規(guī)任務是指基于熟悉化的程序并能夠通過明確的規(guī)則和算法來描述的工作；非常規(guī)任務需要靈活性和創(chuàng)造力，涉及到更加復雜的問題解決或人際交往方面。人工智能會表現(xiàn)出對常規(guī)任務的替代，對非常規(guī)的認知任務的補充，在一定程度上也可以反映出對工作崗位的一種相對平衡的狀態(tài)。

具體來講，不同的工作崗位會表現(xiàn)出不同的現(xiàn)實性特征，根據(jù)不同工作崗位任務的異質(zhì)性，人工智能的使用所產(chǎn)生的破壞效應，會使運輸和物流職業(yè)的勞動者最先被替代，大部分辦公室的行政人員和生產(chǎn)工作中的勞動者也開始被人工智能所替代，其次是服務業(yè)、銷售業(yè)和建筑業(yè)的勞動者表現(xiàn)出較高容易被人工智能所替代的概率，而人們在復雜的認知和操作任務、創(chuàng)造性智力任務和社交性智力任務中還存在著比較優(yōu)勢，包括大多數(shù)管理類、業(yè)務類和財務類職業(yè)都需要高度的社交能力，因此不易被替代，另外需要社交性智力的教育、醫(yī)療、藝術(shù)創(chuàng)作和媒體等工作，以及需要創(chuàng)造性智力的科學類工作，則相對不易被替代。[1]

創(chuàng)造效應一方面會作用于一些本身無法被替代的工作崗位，另一方面會在被替代的工作崗位中產(chǎn)生互補工作，因而涉及到的領(lǐng)域包括多個方面。例如，教育方面，人工智能技術(shù)可以通過實時收集和處理學生對不同學科領(lǐng)域的反應，通過數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)針對不同學生以不同的教學的方式，從而實現(xiàn)教學價值最大化；再如，醫(yī)療保健方面，通過將數(shù)字技術(shù)引入醫(yī)療行業(yè)，可以實現(xiàn)更精確的數(shù)據(jù)分析以及更全面的教育建議、診斷和治療等；在增強現(xiàn)實技術(shù)方面，采用交互界面的形式來提高人類感知、監(jiān)控和控制物體的能力，從而使工人與機器完成高精度的生產(chǎn)任務和綜合設計任務等。[18]破壞效應和創(chuàng)造效應在現(xiàn)實中相互影響，在長期來看二者會形成一個相對穩(wěn)定的平衡關(guān)系。

(二)就業(yè)極化效應

國際上許多學者都認為，勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出兩極化的趨勢。高收入認知工作和低收入手工工作的就業(yè)需求不斷增加，隨之而來的是中等收入的常規(guī)工作不斷減少，中低等收入水平的工作者面臨更大的工作被替代的風險。[17,19-20]

探究就業(yè)極化出現(xiàn)的原因：一方面是因為工作性質(zhì)差異所致，人工智能主要替代的是重復性、程式化的工作任務，而這些任務主要集中在中等收入崗位中；另外，根據(jù)成本收益分析，中等技能勞動力工作崗位被替代后的收益較高且技術(shù)上更具有可行性，因此中等收入的勞動者將首先被替代，而具有一定創(chuàng)造性的、非程式化的工作任務，在短期內(nèi)不易被替代，因此，人工智能對就業(yè)的影響呈現(xiàn)兩極分化的現(xiàn)象；另一方面，人工智能對中等收入工作的替代，形成了對中等收入勞動者的擠壓，中等收入的勞動者向高收入工作崗位和低收入工作崗位轉(zhuǎn)移，出現(xiàn)高低收入勞動力人數(shù)的增加。另外，技術(shù)進步對高技能勞動力也產(chǎn)生直接需求，從而造成了就業(yè)的極化效應。[1,21]

在不久的將來，隨著技術(shù)水平的不斷提高，人工智能的應用越發(fā)廣泛，就業(yè)極化現(xiàn)象可能會出現(xiàn)變動。人工智能對就業(yè)的替代，不僅涉及到中等收入的勞動者，更大程度上是替代低技能勞動者，但對于高技能勞動者而言，仍然是最不易受人工智能的影響。[1]

(三)長期和短期效應

在短期，隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應用，人工智能對就業(yè)的影響更具有波動性，相關(guān)工作崗位會不斷被替代，勞動者的工作性質(zhì)也發(fā)生改變，常規(guī)性的手工任務和認知任務不斷被人工智能所替代，一些非常規(guī)的任務也開始被人工智能所替代，失業(yè)人數(shù)不斷增加。即，短期人工智能創(chuàng)造工作崗位的速度無法彌補替代工作崗位的速度，技術(shù)性失業(yè)不可避免，短期對就業(yè)的沖擊作用相對明顯。[1,7,17]

從長期來看，一般認為人工智能會給社會帶來積極的影響。一方面，生產(chǎn)率水平不斷提高，資本的回報份額不斷增加，經(jīng)濟的增長水平不斷提高；另一方面，人工智能的創(chuàng)造效應不斷顯現(xiàn)，可以創(chuàng)造出許多新的工作崗位來吸納勞動力，拉動就業(yè)增長，提高就業(yè)質(zhì)量。需要指出的是，人工智能的技能偏向性影響在長期會導致不同技能勞動者產(chǎn)生明顯的差異化結(jié)果，高技能的勞動者會從中獲益，低技能勞動者可能會受到損害。[5]雖然從整體上來講，長期人工智能對就業(yè)的影響具有積極作用，但還需要做到具體分析不同部門、不同技能的勞動者之間的差異。

(四)產(chǎn)業(yè)間的差異

人工智能的偏向性影響也反映在產(chǎn)業(yè)部門。在農(nóng)業(yè)部門，人工智能可以通過在很短的時間內(nèi)實現(xiàn)處理大量數(shù)據(jù)和協(xié)調(diào)大規(guī)模監(jiān)控活動，保證作物可以健康成長；也可以通過勞動監(jiān)控系統(tǒng)跟蹤采摘者的采摘數(shù)量，保證農(nóng)業(yè)活動的公平；另外，還可以通過打造一個知識密集型農(nóng)業(yè)，借助農(nóng)業(yè)創(chuàng)新提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進可持續(xù)的自然資源管理。[22-23]可以看出，人工智能應用于農(nóng)業(yè)部門，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變得更加合理有效率，并可以借此改變農(nóng)民的生產(chǎn)習慣和生產(chǎn)方式。由于人工智能在農(nóng)業(yè)部門普及程度相對較低，所以并未表現(xiàn)出對農(nóng)民使用數(shù)量的變動影響，總之，農(nóng)業(yè)部門的就業(yè)處于相對穩(wěn)定的局面。

在工業(yè)部門，大多數(shù)學者主要是用工業(yè)機器人的數(shù)據(jù)反映人工智能對就業(yè)的影響。美國勞動力市場已廣泛將工業(yè)機器人應用于制造業(yè)，有數(shù)據(jù)表明，每引入1個新工業(yè)機器人，將會造成當?shù)仄骄?.2個工人失業(yè)，同時降低平均工資0.73個百分點。[9]可以看出，人工智能對工業(yè)部門的勞動者存在著明顯的替代效應，隨著世界各國對機器人使用數(shù)量的不斷增加，工業(yè)部門的勞動力市場結(jié)構(gòu)會持續(xù)受到挑戰(zhàn)。

許多程式化工作任務存在于服務業(yè)部門，而許多非程式化的認知任務也存在于服務業(yè)部門，因此，破壞效應和創(chuàng)造效應都將作用于服務業(yè)，在短期，服務業(yè)可能會出現(xiàn)一定的替代影響，但在長期，鑒于許多認知類、創(chuàng)造類工作不易被人工智能所替代，且相關(guān)職業(yè)需求還會增加，所以服務業(yè)部門的創(chuàng)造效應會不斷顯現(xiàn)。有美國數(shù)據(jù)表明，美國社交技能類工作增長了24%，同時期高技能勞動力就業(yè)份額提高了7.2%，未來服務業(yè)的勞動力需求仍可能呈現(xiàn)上升的趨勢。[24-25]隨著未來就業(yè)的破壞效應不斷向服務業(yè)轉(zhuǎn)移，服務業(yè)的就業(yè)變動可能會更大。[25-26]

(五)其他影響

上述分析是將世界勞動力作為同質(zhì)要素來考慮，但現(xiàn)實中世界各國勞動力成本是存在差異的，部分國家仍然可以發(fā)揮廉價勞動力的優(yōu)勢來發(fā)展經(jīng)濟。因此，對于人工智能的需求相對較小，而有的國家勞動年齡結(jié)構(gòu)不斷老化，迫切需要人工智能來替代勞動力，從而拉大了不同國家人工智能的發(fā)展進度。同時，大多數(shù)發(fā)展中國家并不具備吸引新技術(shù)引入的條件，例如能源基礎設施、寬帶和運輸網(wǎng)絡等；新技術(shù)革命會使得制造業(yè)和參與全球價值鏈的成果更加集中，進一步限制了部分國家的經(jīng)濟發(fā)展和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型(4)引自聯(lián)合國報告：《AI技術(shù)革命對勞動力市場和收入分配的影響》(騰訊研究院法律研究中心編譯)。。上述現(xiàn)象表明，人工智能的使用在不同國家的確存在明顯差異，那么各個國家的就業(yè)現(xiàn)狀也會存在不同，對我國就業(yè)現(xiàn)狀的分析具有一定的現(xiàn)實意義，接下來本文將著重分析我國就業(yè)影響現(xiàn)狀。

二、人工智能對我國就業(yè)的影響

由上述分析可知，當勞動力成本相對較低時，對人工智能的需求也相對較低。在過去幾十年里，我國憑借著龐大的人口基數(shù)，一直發(fā)揮著人口紅利的優(yōu)勢，對人工智能的需求也相對較小。由圖3可知，在2010年之前，勞動年齡人口占總?cè)丝诒戎爻噬仙厔?，而總撫養(yǎng)比呈下降趨勢，我國具有相對年輕的人口年齡結(jié)構(gòu)；但在2010年以后，勞動年齡人口占總?cè)丝诒戎夭粩嘞陆担倱狃B(yǎng)比卻呈上升趨勢，這意味著我國人口紅利優(yōu)勢的不斷消失，人口老齡化現(xiàn)象不斷加深，人口年齡結(jié)構(gòu)的開始老化，廉價勞動力的競爭優(yōu)勢不斷減弱，伴隨著技術(shù)進步，對人工智能的需求將不斷增加。

圖3 勞動年齡人口占總?cè)丝诒戎睾涂倱狃B(yǎng)比變動

數(shù)據(jù)來源：中國國家統(tǒng)計局。

同時，“用工荒”現(xiàn)象的出現(xiàn)，勞動力出現(xiàn)短缺的問題，我國經(jīng)濟的發(fā)展需要尋找新的增長引擎；另外，隨著我國工業(yè)化的快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻不斷增加，未來，人工智能將成為經(jīng)濟增長的關(guān)鍵因素。上述分析預示著我國對人工智能使用的增加必然會造成我國勞動力市場結(jié)構(gòu)的變動，因此分析人工智能對我國就業(yè)的影響結(jié)果具有重要意義。

人工智能對就業(yè)影響的分析方法包括基于職業(yè)的方法和基于任務的方法。由于人工智能對就業(yè)的影響不僅局限于常規(guī)任務層面，因此Frey and Osborne[1]發(fā)展了Autor 等[17]基于任務模型的方法，對包含了非常規(guī)任務的所有職業(yè)進行了被替代概率的計算。具體來講，F(xiàn)rey and Osborne[1]認為，一種職業(yè)被人工智能所替代的可能性取決于職業(yè)所需要的感知和操作能力、創(chuàng)造智慧和社交智慧，也被稱之為技術(shù)性瓶頸，即當人工智能面臨著具備這三個方面特征的職業(yè)時，對就業(yè)的替代會受到阻礙。將這三方面的內(nèi)容進一步細分為9種特征，職業(yè)被人工智能所替代的概率由這9種特征共同影響，并采用機器學習的方法，得出每個職業(yè)被人工智能所替代的概率，從而對美國702種職業(yè)進行了排名。利用概率并結(jié)合美國職業(yè)分類的就業(yè)人數(shù)，他們預測在未來的20年里，美國有47%的勞動者處在被人工智能所替代的高風險職業(yè)類別中。

我們采用Frey and Osborne[1]的方法，根據(jù)美國各個職業(yè)內(nèi)容介紹，將美國各個職業(yè)被人工智能所替代的概率匹配到我國職業(yè)類別數(shù)據(jù)中，這具有一定的合理性。因為，首先我國的職業(yè)數(shù)據(jù)缺少對每個職業(yè)特征進行打分的數(shù)據(jù)庫；其次我們主要關(guān)注的是職業(yè)的排名以及可能被替代職業(yè)的就業(yè)人數(shù)占比問題；最后不同國家相似職業(yè)之間被替代的概率存在著相似性。本文采用的是我國2010年全國第六次人口普查中的職業(yè)數(shù)據(jù)，成功匹配了240種職業(yè)作為本章節(jié)分析的依據(jù)，根據(jù)匹配成功的職業(yè)被人工智能所替代的概率分析我國就業(yè)影響現(xiàn)狀。

論文根據(jù)被人工智能所替代的概率將職業(yè)類別劃分為高、中、低風險三個類別，閾值概率為0.7和0.3，發(fā)現(xiàn)我國約有45%的職業(yè)處于高風險類別。其中，生產(chǎn)加工人員、運輸和物流操作人員及行政辦公人員等大多處在高風險職業(yè)類別中，而教育行業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)、大多數(shù)科學技術(shù)行業(yè)和創(chuàng)造性較強的文化傳媒行業(yè)的工作人員大多處在低風險職業(yè)類別中。從就業(yè)人數(shù)的角度分析，我國約有76%的就業(yè)人數(shù)處在被人工智能所替代的高風險職業(yè)類別中，其中，男性就業(yè)人數(shù)占比為41%，女性就業(yè)人數(shù)占比為35%，可以看出，我國處在高風險職業(yè)類別中的就業(yè)人數(shù)比例非常高。在不久的將來，我國將面臨著嚴峻的就業(yè)形勢。不同風險類別包含的職業(yè)類別可參照表2。

將我國職業(yè)被人工智能所替代的概率按照職業(yè)種類劃分，并畫出圖4的核密度圖。發(fā)現(xiàn)，專業(yè)技術(shù)人員從事的職業(yè)主要分布在低風險類別中，生產(chǎn)、運輸設備操作人員及有關(guān)人員所從事的職業(yè)大多處在高風險職業(yè)類別中，商業(yè)和服務人員所從事的職業(yè)也較多地存在于高風險職業(yè)類別中。這表明：具有認知性、創(chuàng)造性的高技能勞動者最不易被人工智能所替代，而手工類、程式化的職業(yè)受人工智能的影響最為顯著，在未來更有可能最先被替代。相比于其它職業(yè)類別而言，從事農(nóng)業(yè)的人員受人工智能的影響較弱，這也印證了上文所講到的人工智能在產(chǎn)業(yè)層面的影響結(jié)果。

表2 低、高風險類別的職業(yè)分類

圖4 按職業(yè)種類劃分我國職業(yè)被人工智能替代概率分布的核密度圖

數(shù)據(jù)來源：我國第六次人口普查職業(yè)分類。

對比我國和美國職業(yè)的核密度圖，由圖5和圖6可知，雖然我國和美國的職業(yè)在高風險類別和低風險類別中都有一個峰值，但與美國相比，我國處在高風險類別中的職業(yè)就業(yè)人數(shù)相對較多，超過76%的勞動者從事著易被人工智能所替代的高風險職業(yè)，中等風險的職業(yè)數(shù)量也相對較多，而低風險類別的職業(yè)數(shù)量卻相對較少(5)相比較而言，美國的職業(yè)則大多數(shù)主要集中在高風險類別和低風險類別中，極化現(xiàn)象更為明顯。。這帶來的結(jié)果是，隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能的廣泛應用使得我國高風險類別的職業(yè)面臨被替代的可能時，會有大量的勞動者面臨著失業(yè)的風險，而我國低風險類別職業(yè)由于相對較少，不足以拉動勞動力需求增長，因而使得我國相對于美國就業(yè)波動會更大。

圖5 我國職業(yè)被人工智能替代概率分布的核密度圖

數(shù)據(jù)來源：我國第六次人口普查職業(yè)分類。

圖6 美國職業(yè)被人工智能替代概率分布的核密度圖

數(shù)據(jù)來源：美國勞工部O*NET數(shù)據(jù)庫。

本文還將職業(yè)類別按照地區(qū)就業(yè)人數(shù)的差異進行了對比分析，不同風險職業(yè)類別在不同地區(qū)的就業(yè)人數(shù)存在著明顯的差異。由圖7和圖8，我們可以清晰地看到高風險職業(yè)類別和低風險職業(yè)類別就業(yè)人員相對密集的地區(qū)主要分布在東南沿海地區(qū)以及京津翼地區(qū)，均為經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)，此類地區(qū)具有相對較高的工資水平以及相對完善的基礎設施等，吸引著全國各地的優(yōu)秀人才以及源源不斷的勞動力涌入，從而形成了較為密集的狀態(tài)。另外，經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)一般科技水平也相對較高，人工智能也得以廣泛應用。一方面，人工智能的應用形成了對高收入認知工作勞動者的互補，以及對中等收入勞動者的替代，主要集中在對重復性、程式化的工作任務的替代，雖然對低收入手工工作勞動者的替代具備技術(shù)上的可行性，但由于被替代后的收益可能并不足以彌補成本，因此在短期，人工智能對勞動者的替代可能主要集中在中等收入勞動者；另一方面，對中等收入勞動者的替代，會促使中等收入勞動者向高收入工作崗位和低收入工作崗位轉(zhuǎn)移，從而使得兩極的勞動力數(shù)量增加，這印證了本文上述的就業(yè)極化現(xiàn)象。高風險和中等風險職業(yè)類別主要以重復性、結(jié)構(gòu)化的低收入和中等收入工作為主，而低風險職業(yè)類別主要以創(chuàng)造性、非程式化的高收入認知工作為主，因此，在東南沿海和京津翼此類經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)，低風險和高風險職業(yè)類別的就業(yè)人數(shù)會相對密集。

圖7 低風險職業(yè)類別就業(yè)人數(shù)分布情況

數(shù)據(jù)來源：我國第六次人口普查數(shù)據(jù)。

圖8 高風險職業(yè)類別就業(yè)人數(shù)分布情況

數(shù)據(jù)來源：我國第六次人口普查數(shù)據(jù)。

另外，根據(jù)我國所匹配的職業(yè)以及被替代的風險概率，可以得出我國按行業(yè)類別劃分的被替代程度指標，本文成功匹配了77種行業(yè)，由表3可知，處在高風險類別的行業(yè)占比達42%，主要包含制造業(yè)、采礦業(yè)和交通運輸、倉儲和郵政業(yè)。其中，有52%的制造業(yè)、80%的采礦業(yè)和56%的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)處在高風險概率類別中。從就業(yè)人數(shù)的角度分析，可以得出，有52%的制造業(yè)就業(yè)人數(shù)、41%的采礦業(yè)就業(yè)人數(shù)以及77%的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)處在高風險的行業(yè)類別中，而科學研究、技術(shù)服務、教育以及衛(wèi)生等行業(yè)類別中的相關(guān)行業(yè)大多處在低風險行業(yè)類別中，被替代的概率相對較低，未來，制造業(yè)、采礦業(yè)等相關(guān)行業(yè)更可能面臨著較高的被替代風險。

本文分析了我國不同職業(yè)被替代程度的現(xiàn)狀以及我國不同職業(yè)就業(yè)人數(shù)被替代程度的現(xiàn)狀；同時分析了相同職業(yè)在不同地區(qū)就業(yè)人數(shù)差異的現(xiàn)象；最后，還根據(jù)我國職業(yè)類別分析了我國行業(yè)被替代程度的現(xiàn)狀以及特征。雖然從不同的角度進行了分析，但得出的結(jié)果都表現(xiàn)為，人工智能未來將對我國勞動力市場產(chǎn)生明顯的影響。是時候采取相應的政策措施來應對未來人工智能對我國就業(yè)的影響。

三、結(jié)論

從上述分析可以得出，人工智能的使用可以提高生產(chǎn)率、拉動經(jīng)濟增長，但也造成了勞動力市場的擾動，隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應用，人工智能對就業(yè)的影響會更加的明顯。因此本文首先綜合分析了世界范圍內(nèi)人工智能對就業(yè)的影響現(xiàn)狀，包括對就業(yè)的破壞效應、創(chuàng)造效應和極化效應，并闡述了對就業(yè)影響的長短期差異和產(chǎn)業(yè)間差異。結(jié)果表明，隨著時間的推移，對就業(yè)的破壞效應和創(chuàng)造效應會持續(xù)存在，短期可能會表現(xiàn)出許多就業(yè)崗位被替代，但長期二者會保持一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)，創(chuàng)造效應則不斷顯現(xiàn)；在不久的將來，極化效應不只影響中等收入勞動者，低技能勞動者也面臨著被人工智能所替代的可能性；人工智能在產(chǎn)業(yè)間存在差異化影響，工業(yè)部門的替代效應較為明顯。在未來，人工智能的沖擊作用還將逐漸擴散到服務業(yè)部門，創(chuàng)造效應和破壞效應共同作用于服務業(yè)，使得服務業(yè)的就業(yè)可能出現(xiàn)較大的變動。

表3 低、高風險類別的行業(yè)分類

由于不同國家勞動力本身存在差異，因此人工智能對就業(yè)的影響在不同國家也表現(xiàn)出差異化結(jié)果。對此，本文根據(jù)美國職業(yè)被人工智能所替代的概率，逐一匹配到我國的職業(yè)類別中，得出在未來20年內(nèi)，我國可能被人工智能所替代的職業(yè)數(shù)量和就業(yè)人數(shù)。結(jié)果顯示，我國約有45%的職業(yè)處在高風險類別中，且約有76%的就業(yè)人數(shù)處在未來可能被人工智能所替代的職業(yè)中，與美國職業(yè)被人工智能所替代的概率結(jié)果相比，未來我國的勞動力市場可能面臨著更大的波動。同時本文還從職業(yè)類別在不同地區(qū)就業(yè)人數(shù)差異的角度以及從行業(yè)類別的角度分析了對勞動力市場的影響，結(jié)果都顯示出我國就業(yè)市場存在著明顯的被人工智能替代的現(xiàn)象。

針對上述結(jié)果，可以得出，僅靠市場調(diào)節(jié)人工智能與就業(yè)的關(guān)系是不夠的，要充分發(fā)揮教育和培訓的作用，同時綜合考慮政府和社會各個主體的認可程度，努力實現(xiàn)人機合作，實現(xiàn)智能化生產(chǎn)，以此來積極應對未來勞動力市場的波動。[7]

首先，發(fā)揮教育和培訓對勞動力的作用。一方面，教育有助于培養(yǎng)感知類、創(chuàng)造性和社交方面的技能和能力，而這些技能有助于在未來執(zhí)行更加復雜并難以被人工智能所替代的工作任務；另一方面，從全球范圍來看，人工智能在不斷催生新的工作崗位，而教育和培訓可以幫助勞動者適應新的工作崗位的要求。因此，要調(diào)整教育結(jié)構(gòu)，注重培養(yǎng)感知類、創(chuàng)造類的工作技能和知識，從而實現(xiàn)為未來工作崗位培養(yǎng)勞動力。同時，針對處在高風險類別的就業(yè)人群，要加強其在崗、轉(zhuǎn)崗職業(yè)培訓，不斷增強勞動力的競爭優(yōu)勢，降低失業(yè)率和失業(yè)周期，從而降低勞動力市場的就業(yè)波動。

其次，發(fā)揮政府的主導作用，實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)的目標。政策導向?qū)ξ覈斯ぶ悄艿氖褂闷鸬搅酥匾饔?，未來?jīng)濟的快速增長，必然建立在大幅度使用人工智能的基礎之上，僅靠市場經(jīng)濟來維持就業(yè)穩(wěn)定是很難做到的。因此，政府需要通過行政和立法手段，完善市場機制，維持勞動力市場的就業(yè)平衡，切實地維護勞動者的利益；另一方面，政府可以加大對企業(yè)的扶持力度，引導企業(yè)向智能化方向發(fā)展，從而增強企業(yè)的競爭活力。由于服務業(yè)對就業(yè)起到了拉動作用，政府可以積極鼓勵服務業(yè)的發(fā)展，以此帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，拉動經(jīng)濟增長，創(chuàng)造新的勞動力需求，降低總體的失業(yè)率水平。

最后，發(fā)展人機合作，實現(xiàn)智能化生產(chǎn)，實現(xiàn)勞動者價值最大化。人機合作為世界提供了一個全新的可能，它可以拓展勞動者自身的能力，使勞動者可以在創(chuàng)造性和靈活性等方面發(fā)揮優(yōu)勢，同時還可以最大限度減少勞動者從事危害人身安全和健康的工作，在工作崗位上實現(xiàn)更有價值的合作互補。因此，政府可以在政策上鼓勵人機合作，企業(yè)可以通過投資促進人機合作，而勞動者自身則要加強學習，積極學習人工智能使用方面的知識，實現(xiàn)自身價值最大化，使勞動者在未來的勞動力市場中站穩(wěn)腳跟?？傊?，未來的就業(yè)市場的穩(wěn)定需要多方面因素共同努力。