文/張銘翀(江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院商學(xué)院)
在21世紀(jì)第二個十年,得益于大數(shù)據(jù)的積累、計算機運算能力的提升及新的深度學(xué)習(xí)算法,人工智能技術(shù)獲得了長足進(jìn)步,開始在各行業(yè)中逐漸發(fā)揮出巨大的作用。在制造業(yè)中,人工智能也引發(fā)了被稱為智能制造的革命,它將傳統(tǒng)工廠革新為智能工廠,更多地使用智能機器與機器人提高勞動效率,通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)要素連接起來,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析,更有效地處理和利用信息,對生產(chǎn)作出預(yù)測,解決之前無法預(yù)見的問題,從而極大提高生產(chǎn)率。
在這一領(lǐng)域,世界工業(yè)強國紛紛展開角逐。在各國中,中國制造業(yè)占比為28%(2020),居世界第一。而在人工智能技術(shù)的應(yīng)用上,中國的表現(xiàn)同樣卓著,至2025年,人工智能在中國制造業(yè)的市場規(guī)模將超過20億美元,自2019年起保持逾40%的增長(德勤,2019)。在國務(wù)院發(fā)表的《中國制造2025》行動綱領(lǐng)中,將智能制造作為國家級戰(zhàn)略加以推進(jìn)。在這樣的背景下,人工智能對于制造業(yè)的就業(yè)市場有怎樣的影響,是值得研究的問題。
人工智能對制造業(yè)就業(yè)市場產(chǎn)生的沖擊效應(yīng),目前國內(nèi)外學(xué)者主流的觀點有二,其一為就業(yè)替代效應(yīng),其二為就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)。
就業(yè)替代效應(yīng)指的是人工智能會替代勞動力。即人工智能帶來的技術(shù)進(jìn)步,將減少勞動力崗位數(shù)量,甚至引發(fā)大規(guī)模結(jié)構(gòu)性失業(yè)。
2013年,牛津大學(xué)Carl Benedi kt Frey和Michael A. Osborne使用高斯過程分類器分析出,在美國702個具體的職業(yè)中,被自動化替代的概率高達(dá)47%。陳永偉與許多(2018)借鑒了 Frey的方法,預(yù)測中國就業(yè)人口的被替代率,結(jié)果表明,在今后的20年中,中國總就業(yè)人口中的76.8%將受到人工智能的沖擊。
Melanie Arntzi,Terry Greg oryi and Ulrich Zierahni(2016)對社會經(jīng)濟特征、技能、工作任務(wù)和能力等各方面的指標(biāo)進(jìn)行分析,結(jié)果表明,經(jīng)合組織成員國的職業(yè)有被替代的風(fēng)險比例達(dá)到6%-12%。Jeff & Michael(2017)按照Melanie Arntzi等人 的方法,根據(jù)澳大利亞“成人能力評估項目”采集的資料,分析出有近9%的職業(yè)存在被替代的可能性。不過,他們認(rèn)為,人工智能只是取代了這些職業(yè)中的部分工作,而并非完全取代整個職業(yè)。
在傳統(tǒng)制造業(yè)中,存在著大量的、重復(fù)的、規(guī)則的、程式化的工作,此類崗位將率先為人工智能所替代。這樣的替代在我國已經(jīng)顯現(xiàn),鴻海集團(tuán)自從2012年起啟動“百萬機器人”計劃,截至2019年6月,已有8萬機器人在其大陸各廠區(qū)投入使用,隨之而來的,則是用工數(shù)的大幅下降,僅煙臺一個廠區(qū),2009年的用工高峰時有約10萬員工,而2019年的員工數(shù)已降至3萬。根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒的統(tǒng)計數(shù)據(jù),中國制造業(yè)的就業(yè)人口自2013年至2018年的短短5年內(nèi),已經(jīng)減少了逾1000萬人,這一過程中,“機器換人”扮演了重要角色。
就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)是指人工智能將創(chuàng)造新的崗位。人工智能同歷次工業(yè)革命一樣,將創(chuàng)造出大量的就業(yè)機會。
人工智能將催生出人工智能開發(fā)人員、大數(shù)據(jù)分析師、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)人員、云計算工程師等數(shù)字技術(shù)崗位,這些崗位在過去并不存在。同時,人工智能也將帶動工業(yè)機器人、智能裝備、智能制造系統(tǒng)等新技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展,從而創(chuàng)造出大量專業(yè)技術(shù)性崗位。這些崗位不僅需要從業(yè)者具備較強的數(shù)字化技術(shù),而且還必須了解制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的生產(chǎn)流程、生產(chǎn)工藝。人工智能推動的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的更新升級,將促使企業(yè)降低成本和增強產(chǎn)品質(zhì)量,開創(chuàng)出更大的國內(nèi)外市場,間接創(chuàng)造就業(yè)。2017年7月,國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出,至2025年,人工智能帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模將超過5萬億元,創(chuàng)造出大量工作機會。
另外,在制造業(yè)中,也存在大量人類勞動無法勝任的工作崗位,比如汽車、裝備的組裝之類需要搬運和定位大型工件的力量型工作;高分辨率品質(zhì)檢測、電路生產(chǎn)、精密裝備焊接等超出人類視力和動作極限的工作;生物制藥、食品生產(chǎn)環(huán)節(jié)中對溫度、濕度、無菌有嚴(yán)格要求的工作;化工、核燃料加工這些生產(chǎn)環(huán)境對人體有害的工作,等等。人工智能完成這些工作,填補人類勞動,卻未減少勞動崗位。相反,還創(chuàng)造出與之相關(guān)的其他崗位。
在服務(wù)制造領(lǐng)域,人工智能也能促生新的業(yè)態(tài)和新商業(yè)模式,例如電子商務(wù)平臺。數(shù)據(jù)顯示,諸如淘寶、拼多多這樣的電商平臺聚集了數(shù)萬家工廠,帶動了多個加工產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展,創(chuàng)造了超過3000萬個銷售、客服、快遞等與之相關(guān)的工作崗位。因此,人工智能催生的生態(tài)系統(tǒng)可以高效整合配置海量的碎片化勞動力資源,從而創(chuàng)造出巨大的就業(yè)潛力。
大多數(shù)研究者在討論人工智能與勞動力就業(yè)的關(guān)系時,認(rèn)為人工智能對就業(yè)的替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)不是孤立的,而是同時存在,既有反向的替代效應(yīng),也有正向的創(chuàng)造效應(yīng)。而最后的影響結(jié)果則取決于兩種效應(yīng)孰強孰弱。
站在全局角度、以全球視野來看,這兩種效應(yīng)是均衡的。2020年10月,世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《The Future of Jobs Report 2020》報告中提到,至2025年,機器將完成全球50%的工作。這份報告寫到,在全球范圍內(nèi),這場“機器人革命”將替代8500萬個人工崗位,但同時也將創(chuàng)造約9700萬個崗位。
這個數(shù)字是基于全球所有行業(yè)視角的做出的預(yù)測,具體到不同細(xì)分行業(yè)、不同的地域時,替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)的影響比重則并不均衡。
1.在細(xì)分行業(yè)中的不均衡性
從行業(yè)視角看,在傳統(tǒng)的勞動密集型產(chǎn)業(yè)中,人工智能的替代效應(yīng)要大于創(chuàng)造效應(yīng)。諸如紡織業(yè)、服裝鞋帽制造業(yè)、革毛皮制造業(yè)、文體用品制造業(yè)、非金屬礦物制造業(yè)、造紙業(yè)、家具制造業(yè)、木材加工業(yè)等傳統(tǒng)勞動密集型產(chǎn)業(yè)的就業(yè)擴張能力將漸漸喪失,以金屬制品業(yè)為代表的傳統(tǒng)資源密集型重工業(yè)的就業(yè)擴張能力也在逐漸減弱。隨著人工智能的推進(jìn),機器替代人的速度加快,這些傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)的擴張能力還將進(jìn)一步減弱。
而對于資本技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè),人工智能的創(chuàng)造效應(yīng)則大于替代效應(yīng)。如通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)、汽車制造業(yè)、通用/專用設(shè)備制造業(yè)就表現(xiàn)出較強的就業(yè)擴張能力。教育部、人力資源社會保障部、工業(yè)和信息化部聯(lián)合發(fā)布的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》(2017)中預(yù)測,至2025年,新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高檔數(shù)控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術(shù)船舶、先進(jìn)軌道交通裝備、節(jié)能與新能源汽車、電力裝備、農(nóng)機裝備、新材料、生物醫(yī)藥及高性能醫(yī)療器械,這十大制造業(yè)重點領(lǐng)域所需要的高技能人才需求缺口高達(dá)到2985.7萬人。
這種不均衡性,將對制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響,促進(jìn)制造業(yè)內(nèi)部勞動力從勞動密集型行業(yè)向資本技術(shù)密集型行業(yè)轉(zhuǎn)移,從生產(chǎn)型制造產(chǎn)業(yè)向服務(wù)型制造產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。
2.在不同地域中的不均衡性
由于不同地域參與的社會分工角色不同,發(fā)達(dá)國家或發(fā)達(dá)地區(qū)的制造業(yè)中,資本技術(shù)密集型行業(yè)通常占比較高,因此在該地域內(nèi)人工智能的總體創(chuàng)造效應(yīng)則要大于替代效應(yīng)。而不發(fā)達(dá)國家或不發(fā)達(dá)地區(qū)的制造業(yè)中,勞動密集型行業(yè)占比較高,人工智能的總體替代效應(yīng)要大于創(chuàng)造效應(yīng)。
這種不均衡性,導(dǎo)致發(fā)達(dá)國家或地區(qū)的勞動力需求出現(xiàn)緊缺,而不發(fā)達(dá)國家或地區(qū)的勞動力則出現(xiàn)過剩。
在勞動力轉(zhuǎn)移的過程中,并不是所有勞動力都可以順利轉(zhuǎn)移到新的產(chǎn)業(yè)、新的崗位上去,而是對勞動力的技能提出了新的更高的要求,這又必然會對勞動力技能結(jié)構(gòu)的產(chǎn)生影響。
人工智能的復(fù)雜性對勞動者的綜合技術(shù)能力有著較高的要求,這將會增加對高技能勞動力的需求,減少對低技能勞動力的需求,從而改進(jìn)勞動力技能結(jié)構(gòu)。
在傳統(tǒng)勞動密集型就業(yè)領(lǐng)域中,常見的組裝、加工等生產(chǎn)類、質(zhì)量管理類、生產(chǎn)線流程化崗位,此類崗位操作簡單、重復(fù)率高、程序化程度強,容易為人工智能所替換,導(dǎo)致就業(yè)需求大幅減少。
而在人工智能帶來的新興技術(shù)領(lǐng)域和新興產(chǎn)業(yè)中,如大數(shù)據(jù)、云計算、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)機器人、智能生產(chǎn)系統(tǒng)等先進(jìn)制造技術(shù)和數(shù)字工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,將會對數(shù)據(jù)分析師、機器調(diào)試員、智能設(shè)計等高技能勞動力的需求增加。這些新增就業(yè)崗位專業(yè)性極強,不是經(jīng)驗豐富的老技工通過學(xué)習(xí)培訓(xùn)就能夠勝任的。所以,人工智能將使企業(yè)對高層次、多學(xué)科的復(fù)合型人才和研發(fā)型人才的需求大量激增。
此外,人工智能也促進(jìn)了服務(wù)型制造產(chǎn)業(yè)進(jìn)入發(fā)展高峰期。對機器人等智能設(shè)備的維護(hù)、調(diào)試、控制等技術(shù)性崗位需求增加,這些崗位可由傳統(tǒng)技工通過再學(xué)習(xí)培訓(xùn)就能夠勝任。在服務(wù)型制造行業(yè)中,工人不僅要掌握硬件方面的技能,如操作智能機器、更換智能設(shè)備的零組件,還要掌握軟件技能,如制作電子文檔、填寫報表、甚至能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分析。這就要求技術(shù)工人的能力比過去更為綜合全面。
勞動力需求結(jié)構(gòu)的這種變化將促使勞動力供給結(jié)構(gòu)作出相應(yīng)調(diào)整,但需要注意的是,勞動力供給結(jié)構(gòu)的相應(yīng)調(diào)整相對來說要慢得多,這是因為人工智能創(chuàng)造的新崗位,對勞動者的技能要求較高,非經(jīng)過較長時間學(xué)習(xí)難以掌握,而有些技能未必人人可以勝任。
潘文軒(2018)認(rèn)為,許多制造業(yè)的失業(yè)者,通過技能更新適應(yīng)新崗位要求的難度更大。那些不能適應(yīng)技術(shù)革命的勞動力,將大量涌入諸如保安、健身教練、保育員、廚師、服務(wù)員、美容師等崗位,這些崗位規(guī)則性較弱,短期內(nèi)還難以被人工智能所替代;同時,這些崗位對技能要求不高,容易吸納被人工智能淘汰下來的勞動力。因此,在這些領(lǐng)域,勞動力供給將大大增加。
可以看出,人工智能將導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)分化,新出現(xiàn)的高技術(shù)崗位與傳統(tǒng)的低端崗位均會有所增長,不同之處在于,前者的勞動力供不應(yīng)求,而后者的勞動力供過于求。世界銀行的一份報告(2016)也指出,人工智能促使就業(yè)崗位出現(xiàn)了兩極化趨勢,形成一種U形曲線,即中等技能的就業(yè)比重顯著減少,而高技能和低技能水平的就業(yè)比重顯著增加了。
人工智能提高了勞動生產(chǎn)率,理論上將提高勞動者的總體報酬。當(dāng)智能設(shè)備替代完成部分人力工作后,勞動者可將工作重心集中在那些不能被取代的工作上,有助于提升效率與質(zhì)量。而人工智能還可以直接幫助勞動者高效地完成原來的工作,或是那些人工能力不及的工作。比如,管道維護(hù)員使用智能機器狗對數(shù)十公里的管道進(jìn)行24小時不間斷巡檢,當(dāng)發(fā)現(xiàn)問題時,佩戴VR頭盔遠(yuǎn)程操縱機器狗的手臂對管道進(jìn)行維修,而人工智能專家系統(tǒng)則通過頭盔與維護(hù)員語音交流,指導(dǎo)完成工作。人工智能帶來的效率的提升,總體上有助于促進(jìn)勞動報酬的增長。
但是,必須注意到,人工智能只是在總體勞動報酬上產(chǎn)生提升作用,對于制造業(yè)中不同的勞動者群體、不同的個體,是存在差異的。這是因為,當(dāng)人工智能革新制造業(yè)后,個人的勞動報酬將與其掌握人工智能的程度、利用人工智能提升效率的程度成正比。同時,那些被人工智能取代的勞動者,由于學(xué)習(xí)新技能需要時間,將會出現(xiàn)暫時的失業(yè),而一些無法掌握新技能的人,再回到制造業(yè)就業(yè)就很困難。這些情形,很可能導(dǎo)致個體的報酬水平出現(xiàn)下降。而對于那些規(guī)則性較弱、暫時未被人工智能取代的低技能崗位,因為出現(xiàn)前述勞動力供過于求的局面,報酬的增長有一定困難。
另外,在人工智能剛剛應(yīng)用于制造業(yè)的階段,企業(yè)雖然實現(xiàn)了部分機器替代人工,主觀上并沒有為工人加薪的動力,甚至一些企業(yè)可能出現(xiàn)將機器人作為壓低工人工資的籌碼。
當(dāng)待遇沒有獲得提升時,工人會選擇離開,流動到報酬較高的其他行業(yè)中去,從而導(dǎo)致出現(xiàn)勞動力短缺的危機。這種危機又將促進(jìn)企業(yè)進(jìn)一步擁抱人工智能技術(shù),去填補勞動力的空缺,從而帶來整個行業(yè)的革命,促使生產(chǎn)率的進(jìn)一步提高。在獲利增加以后,企業(yè)可以將報酬提高到合理的水平,以吸引富有經(jīng)驗的技術(shù)工人。
這種情況目前正在我國發(fā)生,中國就業(yè)培訓(xùn)技術(shù)指導(dǎo)中心發(fā)布了一份《2020年第四季度全國招聘大于求職最缺工的100個職業(yè)排行》的報告,文中指出,在34個短缺程度變大的職業(yè)中,16個與制造業(yè)有關(guān),占47.1%,在25個新入排行的職業(yè)中,15個與制造業(yè)相關(guān),占了60%?!督?jīng)濟觀察報》對于東莞的用工情況調(diào)查顯示,雖然工廠的用工數(shù)量已經(jīng)減少,但是多數(shù)的工廠卻越來越招不到人。這些工廠的經(jīng)營者也認(rèn)為,勞動力市場的這種變化,會幫助這個地區(qū)的制造業(yè)進(jìn)一步完成智能化轉(zhuǎn)型。
人工智能對制造業(yè)就業(yè)市場產(chǎn)生就業(yè)替代與就業(yè)創(chuàng)造兩種效應(yīng),這兩種效應(yīng)同時存在,在全局上影響是均衡的。但在不同的細(xì)分行業(yè)、不同的地域中,替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)的影響比重并不均衡。這種不均衡推動勞動力的轉(zhuǎn)移,在這一過程中,對勞動力的技能提出了新的更高的要求,促使勞動力技能結(jié)構(gòu)作出調(diào)整。
最終,就業(yè)結(jié)構(gòu)將呈現(xiàn)兩極分化趨勢,中等技能就業(yè)崗位將減少,傳統(tǒng)低技能崗位將供過于求,而新型高技能崗位勞動力需求會有所增長,供不應(yīng)求;人工智能總體上帶來生產(chǎn)率的提高,從而促進(jìn)勞動報酬水平的提高,但就不同技能的就業(yè)者來說,會出現(xiàn)一定差異性。
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人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器,該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。