替代還是強(qiáng)化：生成式人工智能的勞動(dòng)應(yīng)用、風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)與治理策略

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；DeepSeek；勞動(dòng)替代；勞動(dòng)強(qiáng)化；勞動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)

一、引言

2024年底，DeepSeek橫空出世，再次在全球范圍內(nèi)引發(fā)熱議。DeepSeek、ChatGPT等生成式人工智能都是基于自然語言處理技術(shù)的通用大模型，能夠生成高質(zhì)量且連貫自然的文本內(nèi)容，在一定程度上展現(xiàn)了人類智能獨(dú)有的跨領(lǐng)域應(yīng)用能力。而隨著DALL-E、Midjourney等文生圖大模型以及Sora、可靈等文生視頻大模型的出現(xiàn)，大模型的適用范圍從自然語言擴(kuò)展至視覺圖像，其所理解、認(rèn)知、生成的內(nèi)容越來越接近客觀的真實(shí)世界，朝著通用人工智能不斷發(fā)展。生成式人工智能在勞動(dòng)領(lǐng)域表現(xiàn)出極強(qiáng)的適應(yīng)性，能夠?yàn)槿祟悇趧?dòng)提供輔助和強(qiáng)化，提升人的勞動(dòng)效率和勞動(dòng)質(zhì)量，因此逐漸在各行各業(yè)得到應(yīng)用、普及。但是，生成式人工智能對(duì)人類勞動(dòng)的影響是多元而復(fù)雜的，它在勞動(dòng)領(lǐng)域的發(fā)展不僅給人類勞動(dòng)帶來歷史性的機(jī)遇，也給人類勞動(dòng)帶來諸多風(fēng)險(xiǎn)。張夏恒（2023）指出，生成式人工智能成為新的生產(chǎn)力、帶來新的生產(chǎn)工具、革新內(nèi)容生產(chǎn)模式、重構(gòu)勞動(dòng)關(guān)系。杜博士（2024）則指出，生成式人工智能在處理速度、全自動(dòng)化、智能化等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。而生成式人工智能的存在也可能徹底取代大部分重復(fù)性或中等水平的腦力勞動(dòng)，帶來前所未有的勞動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。溫旭（2023）指出，生成式人工智能將引發(fā)更為嚴(yán)重的失業(yè)問題，使勞動(dòng)者的生存狀況進(jìn)一步惡化。呂健和陸宣（2023）則指出，生成式人工智能可能導(dǎo)致勞動(dòng)者逐漸喪失自主性、工作領(lǐng)域縮減以及信息危害等風(fēng)險(xiǎn)。黨的二十大報(bào)告中提出“使人人都有通過勤奮勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展的機(jī)會(huì)”（習(xí)近平，2023）。黨的二十屆三中全會(huì)報(bào)告中則提出“完善生成式人工智能發(fā)展和管理機(jī)制”（習(xí)近平，2024）。在此背景下，DeepSeek作為生成式人工智能的主要代表和最新發(fā)展，將其作為主要研究對(duì)象，闡明其在勞動(dòng)領(lǐng)域的應(yīng)用方式及其風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，并提出有效的治理策略，使其成為推動(dòng)全體人民走向共同富裕的重要技術(shù)基礎(chǔ)，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

二、生成式人工智能的勞動(dòng)領(lǐng)域應(yīng)用

在生成式人工智能誕生之前，專用人工智能只能在程序設(shè)定好的范圍內(nèi)完成特定任務(wù)，其在勞動(dòng)領(lǐng)域的應(yīng)用存在明顯局限。然而，以DeepSeek為代表的生成式人工智能，通過對(duì)政治、經(jīng)濟(jì)、文化、醫(yī)學(xué)、法律、心理學(xué)等諸多領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行內(nèi)容整合和關(guān)聯(lián)分析，突破專用人工智能的技術(shù)瓶頸，能夠生成全新的、跨學(xué)科的、綜合性的知識(shí)與內(nèi)容，從而解決勞動(dòng)領(lǐng)域中存在的各種復(fù)雜情境與特定問題。

（一）生成式人工智能的技術(shù)原理

DeepSeek作為生成式人工智能的典型代表，標(biāo)志著人工智能技術(shù)在勞動(dòng)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了從簡(jiǎn)單模仿到復(fù)雜認(rèn)知理解的飛躍，其應(yīng)用范圍從傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，擴(kuò)展至文字、語音、圖像等非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的生成。DeepSeek通過融合符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義三大人工智能范式（張慧敏，2025），逐漸展現(xiàn)出與人類相似的信息處理模式，在勞動(dòng)領(lǐng)域也表現(xiàn)出極強(qiáng)的適應(yīng)性。

DeepSeek的基礎(chǔ)架構(gòu)為MOE模型（MixtureofExperts，混合專家模型），它是多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、智能算法的混合與融合，不再局限于模擬人腦的知識(shí)表征、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或自適應(yīng)機(jī)制中的某一方面，而是實(shí)現(xiàn)三種信息處理方式的有機(jī)結(jié)合。具體而言，DeepSeek秉承符號(hào)主義范式，通過PTX組件展現(xiàn)出解析代碼、生成代碼、表征知識(shí)的能力，為理解并應(yīng)用勞動(dòng)過程中涉及的復(fù)雜知識(shí)概念奠定基礎(chǔ)，這使得生成式人工智能能夠在撰寫專業(yè)報(bào)告、編程開發(fā)、策略規(guī)劃等知識(shí)密集型工作中替代或輔助人類完成工作，顯著提升勞動(dòng)效率。DeepSeek融入聯(lián)結(jié)主義范式，則利用Transformer模型模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多頭潛在注意力機(jī)制和信息處理模式，通過層級(jí)結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整機(jī)制及注意力機(jī)制的協(xié)同運(yùn)作（張慧敏，2025），使人工智能能夠快速理解并適應(yīng)勞動(dòng)過程中不斷變化的環(huán)境信息，為勞動(dòng)者提供實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的決策支持，特別是在面對(duì)跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的復(fù)雜問題時(shí)，生成式人工智能能有效彌補(bǔ)單一專業(yè)知識(shí)背景的局限，提升決策質(zhì)量。DeepSeek還借鑒了行為主義范式，通過集成群體相對(duì)策略優(yōu)化算法，運(yùn)用基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，在勞動(dòng)環(huán)境中能夠通過與使用者的交互，持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化其在特定工作任務(wù)中的表現(xiàn)。因此客服對(duì)話、技能培訓(xùn)、績(jī)效評(píng)估等領(lǐng)域，DeepSeek實(shí)現(xiàn)技能的動(dòng)態(tài)迭代與更新，幫助勞動(dòng)者適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)需求。

總之，通過融合符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義三大范式，DeepSeek構(gòu)建出一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練混合模型，使其運(yùn)行機(jī)制更接近人類大腦的工作原理。在勞動(dòng)領(lǐng)域，生成式人工智能不僅能夠處理和解析勞動(dòng)過程中海量、復(fù)雜的異構(gòu)信息，還能結(jié)合情境感知進(jìn)行自然語言理解，洞察語言背后的工作意圖，甚至能隨著勞動(dòng)過程的動(dòng)態(tài)調(diào)整輸出內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知的迭代與完善。這些特性展現(xiàn)了生成式人工智能在勞動(dòng)領(lǐng)域的通用化趨勢(shì)及其在未來勞動(dòng)實(shí)踐中的無限潛力。

（二）生成式人工智能的勞動(dòng)應(yīng)用機(jī)理

勞動(dòng)，作為人類特有且區(qū)別于動(dòng)物的復(fù)雜活動(dòng)形式，其本質(zhì)是一種客觀的對(duì)象性活動(dòng)，即“人以自身的活動(dòng)來中介、調(diào)整和控制人和自然之間的物質(zhì)變換的過程”。（馬克思，1867）。無論是物質(zhì)性勞動(dòng)還是非物質(zhì)性勞動(dòng)，都需要人類對(duì)勞動(dòng)的復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行分析，這正是智能存在的必要性。正如馬克思（1867）所說，“單個(gè)人如果不在自己的頭腦的支配下使自己的肌肉活動(dòng)起來，就不能對(duì)自然發(fā)生作用”。這一論述揭示了人類大腦在場(chǎng)景適應(yīng)、任務(wù)分解與綜合決策等方面的作用，凸顯了人腦在勞動(dòng)過程中的不可替代性。而生成式人工智能作為通用人工智能雛形，在這些方面也展現(xiàn)出與人類大腦相似的通用性和適應(yīng)性。

在場(chǎng)景適應(yīng)方面，人類大腦通過注意力控制和認(rèn)知資源分配機(jī)制，在勞動(dòng)過程中迅速適應(yīng)新任務(wù)需求和復(fù)雜場(chǎng)景變化。正如科爾布（Kolb，1984）的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)理論所說，個(gè)體通過直接經(jīng)驗(yàn)或間接經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行反思學(xué)習(xí)并獲得新的勞動(dòng)技能，使其適應(yīng)復(fù)雜且多樣的情境。生成式人工智能DeepSeek的運(yùn)行邏輯亦是如此，它通過海量數(shù)據(jù)對(duì)混合算法進(jìn)行訓(xùn)練，獲得與人類相似的、能夠遷移的認(rèn)知能力和智力技能。因此，DeepSeek能夠基于少量的上下文信息快速理解任務(wù)要求，并通過處理視覺、聽覺、空間等具身性的多模態(tài)信息（魏鈺明等，2025），有效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)場(chǎng)景的復(fù)雜情況。

在任務(wù)分解方面，人腦具備高級(jí)認(rèn)知功能，能夠在勞動(dòng)過程中對(duì)復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行有效分解和有序處理。巴德利（Baddeley，1992）的工作記憶模型揭示了人腦如何在有限的注意力資源約束下，同時(shí)處理并存儲(chǔ)多項(xiàng)任務(wù)信息，并依據(jù)任務(wù)的緊急性和重要性進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。生成式人工智能同樣展現(xiàn)出與人腦類似的漸進(jìn)式思維模式，它通過對(duì)勞動(dòng)任務(wù)的背景信息進(jìn)行理解和分析，將復(fù)雜任務(wù)分解為更容易分析和解決的子任務(wù)，并據(jù)此提出專業(yè)化、漸進(jìn)式的解決方案。

在綜合決策方面，人腦運(yùn)用邏輯推理、信息分析和經(jīng)驗(yàn)提取等多種認(rèn)知策略。根據(jù)西蒙（Simon，1955）的有限理性理論，人類在面對(duì)復(fù)雜決策時(shí)，往往會(huì)采用啟發(fā)式方法尋找可行解決方案，這要求個(gè)體具備跨學(xué)科、綜合性分析能力。例如，工程師在設(shè)計(jì)復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，需要綜合考慮成本、效率和可行性等多方面因素，涉及數(shù)學(xué)、物理、管理學(xué)等學(xué)科知識(shí)。傳統(tǒng)人工智能難以勝任此類復(fù)合型決策任務(wù)，而DeepSeek在勞動(dòng)過程中展現(xiàn)出類似人類的決策方式，它能夠基于數(shù)據(jù)庫(kù)中各學(xué)科領(lǐng)域已有的理論、數(shù)據(jù)或政策，對(duì)新任務(wù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)思考和綜合分析，進(jìn)而提供具有實(shí)踐價(jià)值的解決方案。

綜上所述，生成式人工智能在勞動(dòng)過程中的場(chǎng)景適應(yīng)、任務(wù)分解與綜合決策等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，已展現(xiàn)出與人類大腦高度相似的分析能力與應(yīng)對(duì)能力，成為推動(dòng)勞動(dòng)智能化的重要力量。盡管目前生成式人工智能的能力仍受到算力獲取與數(shù)據(jù)規(guī)模的限制，也與人類的自然認(rèn)知和學(xué)習(xí)過程存在本質(zhì)差異，但隨著技術(shù)進(jìn)步帶來的算力提升與數(shù)據(jù)積累，其在勞動(dòng)領(lǐng)域的應(yīng)用前景仍然是極為廣闊的。

（三）生成式人工智能的勞動(dòng)應(yīng)用效應(yīng)

以DeepSeek為代表的生成式人工智能，憑借其在勞動(dòng)過程中展現(xiàn)的場(chǎng)景適應(yīng)、任務(wù)分解及綜合決策能力，已經(jīng)廣泛滲透至人類勞動(dòng)的諸多領(lǐng)域。然而，生成式人工智能對(duì)人類勞動(dòng)的具體影響，并非單一的替代或增強(qiáng)作用，而是呈現(xiàn)出一種復(fù)雜的雙重效應(yīng)，既有可能引發(fā)勞動(dòng)替代效應(yīng)，也可能帶來勞動(dòng)強(qiáng)化效應(yīng)。這種雙重性取決于生成式人工智能的應(yīng)用情境、任務(wù)性質(zhì)以及人類勞動(dòng)者與之互動(dòng)的方式，具有高度的復(fù)雜性。

DeepSeek在不同行業(yè)中展現(xiàn)出復(fù)雜的勞動(dòng)應(yīng)用效應(yīng)。這種復(fù)雜性源于不同行業(yè)具有不同的業(yè)務(wù)屬性、工作流程與知識(shí)體系，其任務(wù)層次的高低和現(xiàn)實(shí)環(huán)境也處于動(dòng)態(tài)變化之中。具體而言，DeepSeek在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)乃至專業(yè)服務(wù)等不同行業(yè)的應(yīng)用中呈現(xiàn)出多樣性的特征。在高度規(guī)則化、流程化的制造業(yè)場(chǎng)景中，DeepSeek憑借其強(qiáng)大的自動(dòng)化和規(guī)?；芰?，實(shí)現(xiàn)對(duì)大量常規(guī)性、重復(fù)性勞動(dòng)的替代，顯著提升生產(chǎn)效率，降低人力成本。其精準(zhǔn)無誤地執(zhí)行和快速響應(yīng)，使原本由人工承擔(dān)的大量機(jī)械化作業(yè)被高效地轉(zhuǎn)移到人工智能系統(tǒng)，體現(xiàn)勞動(dòng)替代效應(yīng)。正如馬克思（1857-1858）所說，“工人不再是生產(chǎn)過程的主要當(dāng)事者，而是站在生產(chǎn)過程的旁邊”。然而，在以創(chuàng)新和人際溝通為核心的服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，DeepSeek的角色則轉(zhuǎn)變?yōu)橘x能工具，用于強(qiáng)化人類工作者的效能。例如，它可以通過提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等支持，為決策制定提供科學(xué)依據(jù)，提升服務(wù)質(zhì)量與客戶滿意度（Casadeietal.，2022）。在此類環(huán)境中，DeepSeek并未取代人類的專業(yè)判斷和人際互動(dòng)，而是作為輔助手段，增強(qiáng)人類在復(fù)雜決策、個(gè)性化服務(wù)和情感交流等方面的能力，展現(xiàn)勞動(dòng)強(qiáng)化效應(yīng)。

DeepSeek在同一行業(yè)不同層次的勞動(dòng)任務(wù)中也展現(xiàn)出復(fù)雜的雙重效應(yīng)。對(duì)于數(shù)據(jù)錄入、基礎(chǔ)分析、初級(jí)客戶服務(wù)等低層次任務(wù)，DeepSeek憑借其精準(zhǔn)高效的特點(diǎn)，能夠無縫替代人工操作，直接釋放人力資源，發(fā)揮勞動(dòng)替代效應(yīng)。而當(dāng)此類任務(wù)被DeepSeek接管后，勞動(dòng)者能夠?qū)r(shí)間與精力投入更具創(chuàng)新性、戰(zhàn)略性及高價(jià)值創(chuàng)造的高層次任務(wù)中。在法律咨詢、醫(yī)療診斷、高級(jí)編程等高度依賴專業(yè)知識(shí)與豐富經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域，DeepSeek也往往被用于處理常規(guī)的、模式化問題。在面對(duì)復(fù)雜問題時(shí)，DeepSeek無法完全取代人類專家深厚的行業(yè)洞察、敏銳的直覺、獨(dú)特的判斷力以及創(chuàng)新思維，主要起到輔助性的勞動(dòng)強(qiáng)化作用。在銷售、心理咨詢、教育等高度依賴人際互動(dòng)和情感理解的職業(yè)中，DeepSeek能夠通過自然語言處理和情緒識(shí)別技術(shù)提供一定的支持，其在深度共情、復(fù)雜人際談判以及建立深層次信任關(guān)系等方面存在的局限性，決定了其主要起到輔助和增強(qiáng)作用。

總之，現(xiàn)實(shí)勞動(dòng)環(huán)境中的市場(chǎng)條件、客戶需求和技術(shù)進(jìn)步等因素構(gòu)成了一種持續(xù)動(dòng)態(tài)的社會(huì)背景，它們不斷調(diào)整著DeepSeek的應(yīng)用場(chǎng)景。這些動(dòng)態(tài)變化使得勞動(dòng)替代效應(yīng)與勞動(dòng)強(qiáng)化效應(yīng)在不同的情境中交織并存，共同構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜且動(dòng)態(tài)的社會(huì)勞動(dòng)系統(tǒng)。而理解和把握這一系統(tǒng)的運(yùn)作機(jī)制，對(duì)于合理應(yīng)用DeepSeek、促進(jìn)人類社會(huì)發(fā)展至關(guān)重要。

三、生成式人工智能的勞動(dòng)替代風(fēng)險(xiǎn)

在現(xiàn)代社會(huì)，生成式人工智能正以前所未有的廣度和深度滲透到各行各業(yè)，對(duì)重復(fù)性高、規(guī)則性強(qiáng)的勞動(dòng)工作形成替代，重塑著人類社會(huì)的工作方式、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)乃至整體經(jīng)濟(jì)秩序，推動(dòng)著人類社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)力的發(fā)展。然而，這種革命性的進(jìn)步并非沒有代價(jià)，生成式人工智能也帶來技能喪失、智能鴻溝、技術(shù)性失業(yè)等勞動(dòng)替代風(fēng)險(xiǎn)。

（一）技能喪失風(fēng)險(xiǎn)

技能喪失風(fēng)險(xiǎn)是指在智能化技術(shù)廣泛應(yīng)用的背景下，勞動(dòng)者由于過度依賴智能工具，逐漸喪失或退化關(guān)鍵性勞動(dòng)技能的現(xiàn)象。這一風(fēng)險(xiǎn)的成因在于智能工具承擔(dān)了大量重復(fù)性、基礎(chǔ)性的勞動(dòng)任務(wù)，不僅擠壓了人類原有的勞動(dòng)空間，更削弱了勞動(dòng)者通過實(shí)踐鍛煉和積累勞動(dòng)技能的機(jī)會(huì)。以計(jì)算器的普及為例，其便捷性使許多人不再主動(dòng)運(yùn)用人腦的計(jì)算能力，部分個(gè)體甚至無法獨(dú)立完成簡(jiǎn)單的加減運(yùn)算。同樣，隨著機(jī)器自動(dòng)化生產(chǎn)的普及，工人操作工具加工零件的傳統(tǒng)手工技藝被取代，工人的手工藝技能逐漸消失。正如馬克思（1867）所說，“使用勞動(dòng)工具的技巧，也同勞動(dòng)工具一起，從工人身上轉(zhuǎn)到了機(jī)器上面”。這一趨勢(shì)在現(xiàn)代社會(huì)更為顯著，尤其是隨著生成式人工智能DeepSeek的崛起，翻譯、設(shè)計(jì)、編程等復(fù)雜勞動(dòng)技能正逐漸向機(jī)器轉(zhuǎn)移，人類的角色逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芄ぞ叩牟僮髡叨羌寄艿恼莆照?。布林約爾森等（BrynjolfssonandMcAfee，2014）的研究也進(jìn)一步證實(shí)，人工智能的應(yīng)用可能導(dǎo)致人類在特定領(lǐng)域內(nèi)技能的退化或喪失。例如，過度依賴AI翻譯可能導(dǎo)致人類逐漸喪失對(duì)外語詞匯的記憶和對(duì)語法結(jié)構(gòu)理解，進(jìn)而影響人類的語言翻譯及跨文化交流能力。

技能喪失對(duì)人類創(chuàng)造能力的負(fù)面影響也不容忽視。人的創(chuàng)造能力往往源于實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累和對(duì)工作內(nèi)容的深度理解。當(dāng)人工智能大量承擔(dān)基礎(chǔ)性勞動(dòng)任務(wù)，人類可能會(huì)因失去直接參與勞動(dòng)的機(jī)會(huì)，對(duì)勞動(dòng)具體內(nèi)容的理解變得淺薄，在主觀上難以形成全面、系統(tǒng)的勞動(dòng)認(rèn)知，阻礙了創(chuàng)造力的有效發(fā)揮（Susskind，2015）。以設(shè)計(jì)行業(yè)為例，若基礎(chǔ)設(shè)計(jì)工作全部交由DeepSeek完成，設(shè)計(jì)師對(duì)設(shè)計(jì)理念的提煉、創(chuàng)意過程的把控以及對(duì)設(shè)計(jì)美學(xué)的敏感度都可能會(huì)被削弱，從而制約其創(chuàng)新能力的發(fā)揮。這種智能替代現(xiàn)象不僅可能抑制個(gè)體勞動(dòng)技能的持續(xù)發(fā)展，長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，還可能對(duì)相關(guān)行業(yè)的整體創(chuàng)造力與競(jìng)爭(zhēng)力構(gòu)成潛在威脅。

（二）智能鴻溝風(fēng)險(xiǎn)

智能鴻溝是指在獲取和應(yīng)用人工智能技術(shù)方面，不同社會(huì)群體之間存在顯著差距，而能夠有效利用這一技術(shù)的個(gè)體或群體將獲得明顯的勞動(dòng)優(yōu)勢(shì)。這一現(xiàn)象在生成式人工智能ChatGPT的廣泛使用中尤為明顯。盡管ChatGPT已擁有龐大的用戶基數(shù)且周活用戶突破1億①，但由于其技術(shù)和成本門檻，未能作為一項(xiàng)普惠技術(shù)普及至全人類。隨著ChatGPT的不斷發(fā)展，使用者與非使用者之間的智能鴻溝恐將進(jìn)一步擴(kuò)大，形成嚴(yán)重的智能鴻溝風(fēng)險(xiǎn)。而DeepSeek的開源共享，則在一定程度上緩解了智能鴻溝風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散。

智能鴻溝可能引發(fā)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的變遷和社會(huì)不平等問題。從工業(yè)社會(huì)的發(fā)展歷程可以預(yù)見，未來社會(huì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)體系都將圍繞生成式人工智能展開。大型企業(yè)憑借資源與實(shí)力，能夠?qū)eepSeek應(yīng)用于管理優(yōu)化、服務(wù)升級(jí)、生產(chǎn)革新等諸多方面，從而在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)。相比之下，小型企業(yè)由于資金、技術(shù)等限制，往往難以跟上這一技術(shù)潮流，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。在勞動(dòng)力市場(chǎng)上，高技能勞動(dòng)者因其技能復(fù)雜而不易被替代，且具備較高的收入水平和技能更新能力，更易于掌握和利用DeepSeek，提升工作效率與競(jìng)爭(zhēng)力。相反，低技能勞動(dòng)者被智能技術(shù)取代的風(fēng)險(xiǎn)更高，加之經(jīng)濟(jì)地位較低，接觸新技術(shù)的難度更大，失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加劇。Brynjolfsson和McAfee（2014）的研究顯示，這種技能差距可能導(dǎo)致收入不平等狀況進(jìn)一步惡化，加劇社會(huì)經(jīng)濟(jì)分層。

智能鴻溝也影響著國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)秩序的演變。生成式人工智能作為新一代人工智能技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)和計(jì)算資源有著較高的依賴。然而，全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)與計(jì)算資源的分布極不均衡，不同國(guó)家和地區(qū)之間存在顯著的數(shù)字化差距，發(fā)達(dá)國(guó)家在相關(guān)產(chǎn)業(yè)中占據(jù)主導(dǎo)地位（孫會(huì)巖，2023）。而眾多發(fā)展中國(guó)家因缺乏必要的資源與技術(shù)條件，無法充分受益于這類新興技術(shù)，導(dǎo)致國(guó)際經(jīng)濟(jì)差距進(jìn)一步拉大。此外，發(fā)達(dá)國(guó)家還能夠借助ChatGPT等生成式人工智能的強(qiáng)大功能進(jìn)行文化輸出與意識(shí)形態(tài)塑造，鞏固其在全球文化領(lǐng)域的影響力。這種不平衡的技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用格局，也使得發(fā)展中國(guó)家的聲音在海量信息中被邊緣化，面臨國(guó)際話語權(quán)被削弱的風(fēng)險(xiǎn)。

（三）技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)

技術(shù)性失業(yè)是指因技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致勞動(dòng)力需求減少而引發(fā)的社會(huì)性失業(yè)現(xiàn)象。在全球范圍內(nèi)，生成式人工智能DeepSeek的迅速崛起與廣泛應(yīng)用，使得技術(shù)性失業(yè)成為當(dāng)前勞動(dòng)市場(chǎng)面臨的重大威脅。DeepSeek正在逐步取代客服、內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析等中等技能職業(yè)，使得這些工作流程日益自動(dòng)化、程序化和智能化（唐永等，2020）。目前，DeepSeek已經(jīng)對(duì)翻譯、設(shè)計(jì)行業(yè)的從業(yè)者造成全面沖擊，而未來隨著技術(shù)進(jìn)步，其影響范圍將進(jìn)一步擴(kuò)大，可能導(dǎo)致更多崗位消失，加劇技術(shù)性失業(yè)問題。

生成式人工智能的發(fā)展將給社會(huì)就業(yè)結(jié)構(gòu)帶來深刻變革，催生新崗位、行業(yè)類別與分工模式，短期內(nèi)甚至可能引發(fā)新型結(jié)構(gòu)性失業(yè)。一方面，大量傳統(tǒng)低端崗位因人工智能的介入而消失。另一方面，社會(huì)整體就業(yè)結(jié)構(gòu)向智能化、高端化轉(zhuǎn)變，金融、服務(wù)業(yè)等眾多行業(yè)的工作實(shí)質(zhì)上被生成式人工智能及其背后的研發(fā)團(tuán)隊(duì)所替代（唐永等，2020）。盡管圍繞生成式人工智能也會(huì)創(chuàng)造出大量新的產(chǎn)業(yè)和就業(yè)機(jī)會(huì)，包括程序員、硬件工程師和AI服務(wù)人員，但其增量遠(yuǎn)低于消失崗位的數(shù)量，導(dǎo)致人類社會(huì)對(duì)勞動(dòng)力的總體需求呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

此外，面對(duì)生成式人工智能的快速應(yīng)用，勞動(dòng)力市場(chǎng)適應(yīng)這一變革需要一定的時(shí)間，其間可能出現(xiàn)失業(yè)率攀升和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。特別是在發(fā)展中國(guó)家，教育與培訓(xùn)體系相對(duì)落后、勞動(dòng)力市場(chǎng)較為脆弱，低技能工人面臨的技能淘汰與失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)尤為突出。以中國(guó)為例，作為人口大國(guó)和主要發(fā)展中國(guó)家，龐大的低技能勞動(dòng)力群體使其勞動(dòng)市場(chǎng)與教育培訓(xùn)體系承受巨大壓力，因此中國(guó)面臨著如何有效應(yīng)對(duì)技術(shù)變革、防止失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)蔓延的社會(huì)轉(zhuǎn)型難題。

然而，技能喪失、智能鴻溝和技術(shù)性失業(yè)這三種風(fēng)險(xiǎn)并非孤立存在，它們之間也是相互關(guān)聯(lián)、相互作用的。在這三種風(fēng)險(xiǎn)中，技能喪失風(fēng)險(xiǎn)是生成式人工智能引發(fā)的最直接也是最基礎(chǔ)的勞動(dòng)替代風(fēng)險(xiǎn)，它與智能鴻溝風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)緊密相連。一方面，DeepSeek等人工智能技術(shù)的應(yīng)用加速了技能更新?lián)Q代的速度，加劇了技能喪失風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散。而技能喪失風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)在于復(fù)雜勞動(dòng)技能由人類向工具遷移，個(gè)體在經(jīng)濟(jì)地位以及學(xué)習(xí)能力上的差異導(dǎo)致其使用、掌握智能工具的程度存在明顯差異，從而形成明顯的智能鴻溝。因此，技能喪失的程度和速度會(huì)進(jìn)一步加大智能鴻溝，使有能力適應(yīng)新技術(shù)的群體與無法適應(yīng)的群體之間的差距不斷擴(kuò)大。另一方面，技能喪失導(dǎo)致部分勞動(dòng)者失去原有工作崗位，增加了技術(shù)性失業(yè)的可能性。此外，智能鴻溝風(fēng)險(xiǎn)也與技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)相互交織。智能鴻溝的存在使低技能勞動(dòng)者面臨更高的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，從而加劇技術(shù)性失業(yè)問題。與此同時(shí)，技術(shù)性失業(yè)現(xiàn)象也可能加劇智能鴻溝，生成式人工智能的使用成本高昂，GPT4.0的費(fèi)用高達(dá)20美元/月，而失業(yè)者在經(jīng)濟(jì)壓力下則更難獲得提升相應(yīng)技能所需的資源和費(fèi)用。此外，隨著多種社會(huì)因素的交織影響，這三種風(fēng)險(xiǎn)甚至可能相互抵消或疊加，引發(fā)更為復(fù)雜的、復(fù)合型的勞動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。

四、生成式人工智能的勞動(dòng)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)

在勞動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代背景下，生成式人工智能以其卓越的信息處理能力、創(chuàng)新潛力和跨領(lǐng)域知識(shí)應(yīng)用能力，正日益成為推動(dòng)生產(chǎn)力躍升的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。然而，隨著生成式人工智能對(duì)人類勞動(dòng)過程的深度介入、優(yōu)化乃至重塑，人類在使用該技術(shù)時(shí)也面臨著智能依賴、勞動(dòng)誤導(dǎo)、勞動(dòng)缺場(chǎng)等勞動(dòng)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)。

（一）智能依賴風(fēng)險(xiǎn)

智能依賴是指人類在勞動(dòng)過程中過度依賴DeepSeek等生成式人工智能，其潛在的負(fù)面效應(yīng)構(gòu)成了智能依賴風(fēng)險(xiǎn)。隨著DeepSeek在數(shù)據(jù)分析、輔助決策等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，智能輔助系統(tǒng)已深度融入勞動(dòng)過程，扮演著“第二大腦”的關(guān)鍵角色。特別是在勞動(dòng)內(nèi)容日益復(fù)雜化的數(shù)字時(shí)代，人類為了保持高效的工作效率和高質(zhì)量的工作成果，對(duì)生成式人工智能的依賴程度也在不斷加深。

一方面，人類對(duì)DeepSeek等生成式人工智能的過度依賴，可能削弱自身在勞動(dòng)中的思維能力與決策能力。在常規(guī)工作情境下，人類通過AI輔助簡(jiǎn)化任務(wù)處理流程，然而，當(dāng)勞動(dòng)者面臨如斷電、斷網(wǎng)等突發(fā)情況，或置身于缺乏人工智能支持的環(huán)境時(shí)，就面臨著難以獨(dú)立完成以往依賴AI所進(jìn)行復(fù)雜工作任務(wù)的困境。這種依賴現(xiàn)象在醫(yī)療領(lǐng)域尤為明顯，如果醫(yī)生長(zhǎng)期依賴AI進(jìn)行醫(yī)療診斷，一旦失去AI輔助，就可能面臨診斷能力下降，甚至出現(xiàn)誤診的風(fēng)險(xiǎn)。這種智能依賴風(fēng)險(xiǎn)不僅普遍存在于日常工作中，更在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)對(duì)人類的勞動(dòng)主體地位構(gòu)成挑戰(zhàn)。

另一方面，過度依賴生成式人工智能，也可能導(dǎo)致人類對(duì)其產(chǎn)生盲目信任，忽視其內(nèi)在局限性與潛在錯(cuò)誤。包括DeepSeek在內(nèi)的生成式人工智能，其決策模式往往受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏見和生成內(nèi)容不穩(wěn)定性的影響，從而產(chǎn)生有偏差或錯(cuò)誤的結(jié)果（Bostrom，2014）。然而，在使用DeepSeek的過程中，用戶往往對(duì)此缺乏警覺，甚至由于習(xí)慣性依賴而忽略這些問題，這在一定程度上加劇了人類勞動(dòng)中的思維惰性。這種惰性表現(xiàn)為對(duì)DeepSeek的過度依賴，導(dǎo)致人們?cè)诿鎸?duì)問題時(shí)傾向于沿用DeepSeek所提供的解決方案，而非主動(dòng)探索或嘗試新的解決策略（Amabile，2022）。而創(chuàng)新本身需要人類跳出固有的思維模式、探索新的解決方案，因此智能依賴實(shí)質(zhì)上抑制了人類的創(chuàng)造力和創(chuàng)新精神。

（二）勞動(dòng)誤導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)

勞動(dòng)誤導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)是指在應(yīng)用DeepSeek等生成式人工智能的過程中，由于其輸出的決策建議、文本、圖像、視頻等內(nèi)容存在偏見或問題，導(dǎo)致勞動(dòng)者做出錯(cuò)誤判斷與不當(dāng)決策。這種風(fēng)險(xiǎn)在處理涉及復(fù)雜變量和特殊情境的任務(wù)時(shí)尤為突出，生成式人工智能DeepSeek提供的解決方案看似合理，但可能不完全準(zhǔn)確或僅適用于特定情境。在這種情況下，如果勞動(dòng)者缺乏相關(guān)專業(yè)知識(shí)且過度依賴DeepSeek生成的方案，就可能在勞動(dòng)過程中出現(xiàn)不當(dāng)決策。特別是在醫(yī)療診斷、交通管理等高風(fēng)險(xiǎn)、低容錯(cuò)率的領(lǐng)域，未經(jīng)人工復(fù)核就完全依賴生成式人工智能，一旦決策錯(cuò)誤可能造成極為嚴(yán)重的后果。

生成式人工智能在內(nèi)容生成尤其是圖像和視頻合成方面的技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)一步加劇了勞動(dòng)誤導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散。DeepSeek等生成式人工智能簡(jiǎn)化了深度偽造的使用流程，降低了其使用門檻和制作成本，使普通用戶也能利用DeepSeek生成具有一定邏輯性、難以辨識(shí)的虛假信息和內(nèi)容。然而，勞動(dòng)者在自身專業(yè)知識(shí)領(lǐng)域之外，往往缺乏足夠的知識(shí)儲(chǔ)備和信息甄別能力，容易受到虛假信息誤導(dǎo)，進(jìn)而做出錯(cuò)誤判斷。這種風(fēng)險(xiǎn)在新聞采編、政策分析等信息密集型勞動(dòng)中尤為顯著，錯(cuò)誤信息的傳播可能導(dǎo)致社會(huì)輿論的誤導(dǎo)和公共決策的失誤。

生成式人工智能還可能復(fù)制并放大其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中固有的社會(huì)偏見，在勞動(dòng)領(lǐng)域造成歧視性誤導(dǎo)。數(shù)據(jù)作為人類主觀知識(shí)對(duì)客觀實(shí)體的表述，天然帶有創(chuàng)作者的主觀傾向。DeepSeek的算法是在這樣的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練而成的，因此不可避免地繼承了其中蘊(yùn)含的性別歧視、就業(yè)歧視等社會(huì)偏見。這也意味著DeepSeek等生成式人工智能并不能超越人類社會(huì)本身的局限性，其在決策領(lǐng)域所制定的工作方案或勞動(dòng)策略可能存在偏差。若人類未經(jīng)辨別便采納這些有偏見的決策建議，將進(jìn)一步加劇社會(huì)歧視問題。

（三）勞動(dòng)缺場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

勞動(dòng)缺場(chǎng)是指隨著DeepSeek等生成式人工智能廣泛應(yīng)用，人類逐漸退出實(shí)際操作的勞動(dòng)場(chǎng)景，呈現(xiàn)間接勞動(dòng)、身體缺場(chǎng)的狀態(tài)。勞動(dòng)缺場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)則是此種情況下可能引發(fā)的人類身體或心靈層面的不適。當(dāng)智能系統(tǒng)承擔(dān)大量工作，DeepSeek等生成式人工智能在勞動(dòng)中的重要性日益凸顯，人類在工作過程中直接體驗(yàn)到的參與感和滿足感反而隨之減少。DeepSeek的廣泛應(yīng)用使個(gè)體和群體在勞動(dòng)中獲得的滿足感和幸福感降低，進(jìn)而引發(fā)普遍性的自我認(rèn)同危機(jī)，從而帶來逃避勞動(dòng)、否定自我的技術(shù)異化新問題。

從社會(huì)心理學(xué)的角度來看，勞動(dòng)不僅是生產(chǎn)和創(chuàng)造價(jià)值的過程，也是個(gè)體與社會(huì)互動(dòng)、表達(dá)自我的重要方式。因此，隨著DeepSeek等生成式人工智能逐漸取代人類勞動(dòng)力，個(gè)體在勞動(dòng)過程中的主體地位被削弱，甚至處于越來越邊緣化的地位，導(dǎo)致職業(yè)認(rèn)同感下降和心理疏離感增強(qiáng)，進(jìn)而產(chǎn)生對(duì)自身勞動(dòng)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值的深度懷疑，引發(fā)自我認(rèn)同危機(jī)。這種由生成式人工智能引發(fā)的技術(shù)異化問題，不僅影響著個(gè)體的心理健康狀況，還可能對(duì)社會(huì)凝聚力和穩(wěn)定性的形成構(gòu)成挑戰(zhàn)。

生成式人工智能的應(yīng)用還導(dǎo)致人際交往的減少，帶來情感疏離與情感異化問題。隨著DeepSeek等生成式人工智能的廣泛應(yīng)用，人與人之間的直接溝通與協(xié)作日漸稀少，不僅影響著人與人之間勞動(dòng)合作的效率與質(zhì)量，也可能阻礙勞動(dòng)的社會(huì)化進(jìn)程及人類社交技能的發(fā)展。特別是在教育、護(hù)理等高度依賴人際交往與協(xié)作的勞動(dòng)領(lǐng)域，這種風(fēng)險(xiǎn)尤為顯著。盡管DeepSeek能夠依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析，在工作決策方面比老師、護(hù)士表現(xiàn)得更好，但在理解和回應(yīng)學(xué)生情感需求、安撫病人情緒等方面，DeepSeek無法替代人類的同理心與情感交流。因此，DeepSeek的普遍應(yīng)用可能導(dǎo)致社會(huì)情感交往的疏離與異化。

同時(shí)，智能依賴、勞動(dòng)誤導(dǎo)和勞動(dòng)缺場(chǎng)這三種勞動(dòng)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)之間也存在著緊密聯(lián)系與遞進(jìn)關(guān)系，而非簡(jiǎn)單地相互抵消或疊加。智能依賴風(fēng)險(xiǎn)意味著勞動(dòng)者對(duì)DeepSeek的過度依賴，也使其怠于對(duì)AI生成內(nèi)容的辨別，更容易忽視AI的錯(cuò)誤而接受其提供的建議或決策，從而增加了勞動(dòng)誤導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率。DeepSeek帶來的勞動(dòng)誤導(dǎo)也可能使勞動(dòng)者在工作中感到挫敗感和無力感，加深心理疏離感和情感異化，使其逃避直接性的勞動(dòng)活動(dòng)，進(jìn)一步加劇勞動(dòng)缺場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。勞動(dòng)缺場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)又強(qiáng)化著智能依賴和勞動(dòng)誤導(dǎo)。當(dāng)個(gè)體在勞動(dòng)中體驗(yàn)到主體地位缺失、職業(yè)認(rèn)同感下降時(shí)，可能傾向于依賴DeepSeek來減輕工作壓力，依賴DeepSeek進(jìn)行決策，而這又可能增加接受誤導(dǎo)信息的可能性。總之，這三種勞動(dòng)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)相互交織、相互影響，共同構(gòu)成了生成式人工智能對(duì)勞動(dòng)影響的復(fù)雜圖景。

五、生成式人工智能的勞動(dòng)治理策略

DeepSeek等生成式人工智能的飛速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，改變了傳統(tǒng)的勞動(dòng)分工，提升了生產(chǎn)效率，還引發(fā)了關(guān)于勞動(dòng)強(qiáng)度、工作穩(wěn)定性、技能需求以及勞動(dòng)關(guān)系等一系列復(fù)雜的社會(huì)轉(zhuǎn)型問題。因此，如何從技術(shù)與社會(huì)相適應(yīng)的角度，針對(duì)生成式人工智能引發(fā)的勞動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，構(gòu)建適應(yīng)性、前瞻性和包容性的勞動(dòng)治理策略顯得尤為重要。

（一）制定生成式人工智能的勞動(dòng)法規(guī)

在應(yīng)對(duì)生成式人工智能DeepSeek所帶來的挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，構(gòu)建一套針對(duì)性的勞動(dòng)法規(guī)框架至關(guān)重要。該議題已在全球范圍內(nèi)引發(fā)各國(guó)政府的高度關(guān)注，并推動(dòng)相關(guān)政策出臺(tái)。例如，美國(guó)商務(wù)部已就ChatGPT等人工智能技術(shù)的問責(zé)措施啟動(dòng)公開咨詢程序，歐盟成員國(guó)如法國(guó)、西班牙、意大利嚴(yán)格遵守GDPR（GeneralDataProtectionRegulation，《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》），對(duì)ChatGPT等大型模型可能引發(fā)的數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)施以嚴(yán)格監(jiān)管。中國(guó)已先行一步，頒布并執(zhí)行《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，初步構(gòu)建了此類技術(shù)應(yīng)用的規(guī)范體系。然而，當(dāng)前的規(guī)范多聚焦于技術(shù)層面，對(duì)生成式人工智能在勞動(dòng)場(chǎng)景的具體應(yīng)用缺乏深度規(guī)范。因此，有必要在理解和適應(yīng)DeepSeek等新技術(shù)特性基礎(chǔ)上，構(gòu)建專門針對(duì)其勞動(dòng)應(yīng)用的法律法規(guī)，并隨技術(shù)演進(jìn)而持續(xù)修訂完善。

法律規(guī)范作為生成式人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，其核心在于確保技術(shù)應(yīng)用的合法性。由于DeepSeek能夠?qū)ヂ?lián)網(wǎng)已有文本資源進(jìn)行再加工，其生成物的版權(quán)歸屬以及是否侵犯他人版權(quán)往往難以確定。因此，需要出臺(tái)相應(yīng)的法律規(guī)范，明確DeepSeek生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬規(guī)則。一方面，對(duì)于DeepSeek輔助或獨(dú)立完成的研發(fā)成果，立法應(yīng)明確規(guī)定其知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬?？梢岳脜^(qū)塊鏈技術(shù)，為DeepSeek生成的內(nèi)容創(chuàng)建智能合約，自動(dòng)記錄生成作品的時(shí)間戳、使用數(shù)據(jù)源、涉及的算法模型及人工干預(yù)詳情，以此確定人工智能生成物的版權(quán)貢獻(xiàn)度，并建立相應(yīng)的版權(quán)法規(guī)。也可以基于各參與方對(duì)成果的貢獻(xiàn)程度進(jìn)行權(quán)利劃分，配套設(shè)置必要的信息披露、標(biāo)記與許可制度，確保所有相關(guān)利益方的權(quán)益得到公正維護(hù)（宋偉鋒，2023）。另一方面，立法也需要平衡創(chuàng)新激勵(lì)與版權(quán)保護(hù)，防止對(duì)人工智能技術(shù)的合法應(yīng)用施加過度限制。針對(duì)DeepSeek生成內(nèi)容侵犯他人版權(quán)的判定，應(yīng)引入“合理使用”原則，明確界定何種情境下的再創(chuàng)作或使用可視為對(duì)原作的合法借鑒，而非侵權(quán)行為?？梢圆捎肁I生成內(nèi)容的開放許可協(xié)議，如知識(shí)共享（CreativeCommons）框架，允許DeepSeek的所有者或使用者在保留一定控制權(quán)的同時(shí)，明確作品的使用、分享和改編條件，促進(jìn)知識(shí)共享與技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)也為潛在使用者提供了明確的法律指導(dǎo)。

DeepSeek生成內(nèi)容的過程本質(zhì)上是數(shù)據(jù)的重組、擬合，其生成的內(nèi)容往往具有隨機(jī)性和不穩(wěn)定性。因此，應(yīng)通過法律規(guī)范明確DeepSeek在勞動(dòng)過程中的使用邊界和責(zé)任界定，確定在DeepSeek造成決策錯(cuò)誤、勞動(dòng)成果缺陷或損失等情況下，責(zé)任應(yīng)歸屬于系統(tǒng)開發(fā)者、所有者、使用者、監(jiān)督者抑或是勞動(dòng)者本人。若系統(tǒng)存在已知的技術(shù)缺陷，責(zé)任可能歸咎于開發(fā)者；若勞動(dòng)者完全依賴AI決策而未進(jìn)行必要的人工復(fù)核，則勞動(dòng)者可能承擔(dān)部分責(zé)任。應(yīng)根據(jù)具體情況設(shè)定連帶責(zé)任、過錯(cuò)責(zé)任或嚴(yán)格責(zé)任，確保責(zé)任鏈條清晰。企業(yè)在引入生成式人工智能前，也須進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和模擬測(cè)試，識(shí)別可能引發(fā)的勞動(dòng)關(guān)系沖突、安全風(fēng)險(xiǎn)、技能替代等問題，并通過反饋循環(huán)優(yōu)化模型減少錯(cuò)誤和偏見，制定相應(yīng)的預(yù)防與應(yīng)對(duì)策略，以有效管控風(fēng)險(xiǎn)。

（二）建立生成式人工智能的倫理規(guī)范

在推動(dòng)生成式人工智能DeepSeek的發(fā)展過程中，建立倫理規(guī)范顯得尤為重要，這是確保技術(shù)應(yīng)用符合社會(huì)責(zé)任的基石。DeepSeek的技術(shù)邏輯雖然公開，但“算法黑箱”所潛藏的風(fēng)險(xiǎn)仍難以預(yù)測(cè)。因此，需要政府制定一套普遍適用的技術(shù)倫理規(guī)范，以確保生成式人工智能DeepSeek在勞動(dòng)領(lǐng)域的可信度與適用性。這些倫理準(zhǔn)則需涵蓋可解釋性、公平性、自主性等多個(gè)維度，以平衡技術(shù)發(fā)展與社會(huì)公正之間的關(guān)系。

DeepSeek的勞動(dòng)應(yīng)用應(yīng)堅(jiān)持可解釋性原則。作為倫理規(guī)范的重要組成部分，生成式人工智能系統(tǒng)在勞動(dòng)應(yīng)用中必須具備必要的透明度與可解釋性。這意味著算法決策的過程應(yīng)可追溯、結(jié)果應(yīng)可理解，勞動(dòng)者不僅有權(quán)了解算法的技術(shù)原理和價(jià)值導(dǎo)向，影響其工作評(píng)價(jià)的關(guān)鍵決策因素也應(yīng)適當(dāng)公開，并可以受到合理質(zhì)疑，并建立人工復(fù)核機(jī)制。企業(yè)應(yīng)定期發(fā)布AI透明度報(bào)告，包括使用的數(shù)據(jù)類型、算法模型調(diào)整情況及影響決策的關(guān)鍵因素，同時(shí)公開內(nèi)部復(fù)核和外部審計(jì)的結(jié)果。通過強(qiáng)制披露關(guān)鍵算法信息、提供易于理解的決策解釋界面以及設(shè)立獨(dú)立的申訴機(jī)制，確保生成式人工智能DeepSeek的運(yùn)作符合社會(huì)公眾的期待，增強(qiáng)勞動(dòng)者對(duì)技術(shù)的信任與接受度。

DeepSeek的勞動(dòng)應(yīng)用應(yīng)堅(jiān)持公平性原則。DeepSeek在招聘、晉升、薪酬決策等勞動(dòng)環(huán)節(jié)的應(yīng)用中，必須堅(jiān)守公平與非歧視原則。立法與監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)要求技術(shù)提供商和企業(yè)確保算法設(shè)計(jì)與實(shí)施過程中無性別、種族、年齡、殘疾等敏感因素的歧視性傾向，通過定期算法審計(jì)、公平性測(cè)試及糾偏機(jī)制，有效防止算法偏見對(duì)勞動(dòng)者權(quán)益的潛在損害。企業(yè)應(yīng)公開承諾并踐行無歧視原則，確保DeepSeek在人力資源管理中的決策公正透明，并通過周期性的第三方專業(yè)審計(jì)，對(duì)企業(yè)使用算法的歧視性情況進(jìn)行監(jiān)督，提供糾正措施建議并跟蹤改進(jìn)效果。

DeepSeek的勞動(dòng)應(yīng)用應(yīng)堅(jiān)持自主性原則。尊重勞動(dòng)者在使用DeepSeek過程中的自主選擇權(quán)與決定權(quán)，允許勞動(dòng)者選擇是否啟用AI參與特定任務(wù)、設(shè)置推薦內(nèi)容的優(yōu)先級(jí)或偏好，保障工作自主性和靈活性，避免過度自動(dòng)化導(dǎo)致勞動(dòng)過程異化，影響勞動(dòng)者的職業(yè)認(rèn)同與工作滿意度。企業(yè)應(yīng)在設(shè)計(jì)與部署生成式人工智能DeepSeek時(shí)充分考慮勞動(dòng)者的需求、感受和意見，賦予其對(duì)技術(shù)應(yīng)用方式、工作流程調(diào)整的參與權(quán)與反饋渠道，保障勞動(dòng)者在人機(jī)交互中的主體地位。同時(shí)，鼓勵(lì)企業(yè)充分參考勞動(dòng)者、管理層和技術(shù)專家等多方建議，建立靈活的工作模式與合理的績(jī)效評(píng)價(jià)體系，確保DeepSeek的應(yīng)用既能提高效率，也充分尊重并保護(hù)勞動(dòng)者的尊嚴(yán)。

（三）引導(dǎo)勞動(dòng)市場(chǎng)適應(yīng)生成式人工智能

隨著生成式人工智能的高速發(fā)展，個(gè)體勞動(dòng)力和勞動(dòng)市場(chǎng)都面臨前所未有的勞動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，人類個(gè)體、群體都不得不面對(duì)DeepSeek對(duì)勞動(dòng)市場(chǎng)造成的沖擊。因此，政府也應(yīng)從個(gè)體勞動(dòng)力的適應(yīng)和勞動(dòng)市場(chǎng)的整體調(diào)整兩方面出發(fā)，通過多維度的適應(yīng)策略，應(yīng)對(duì)生成式人工智能帶來的挑戰(zhàn)，確保勞動(dòng)市場(chǎng)的健康發(fā)展和人類社會(huì)的整體穩(wěn)定。

從個(gè)體勞動(dòng)力的適應(yīng)政策出發(fā)，需要提升勞動(dòng)者的技術(shù)適應(yīng)能力。幫助勞動(dòng)者盡快掌握生成式人工智能DeepSeek對(duì)應(yīng)的勞動(dòng)技能。DeepSeek作為一種新興技術(shù)，具有一定使用門檻，容易對(duì)低技能勞動(dòng)者和老齡人口形成技術(shù)壁壘。政府應(yīng)該針對(duì)中低技能工人和老齡化的勞動(dòng)者，提供相應(yīng)的職業(yè)咨詢、技能再培訓(xùn)和就業(yè)匹配服務(wù)，充分考慮勞動(dòng)者的年齡、技能等級(jí)、教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)等因素，幫助其制定個(gè)人技能提升策略，通過基礎(chǔ)數(shù)字技能和人工智能基礎(chǔ)知識(shí)的培訓(xùn)，幫助其適應(yīng)新技術(shù)所帶來的變化。政府在減少受DeepSeek沖擊失業(yè)人員數(shù)量的同時(shí)，還需通過整合公共就業(yè)服務(wù)資源，搭建智能化、精準(zhǔn)化的就業(yè)信息平臺(tái)，根據(jù)勞動(dòng)者的個(gè)體情況，實(shí)現(xiàn)與生成式人工智能相關(guān)崗位的有效對(duì)接，促進(jìn)失業(yè)者的平穩(wěn)轉(zhuǎn)型和再就業(yè)（呂健，2023）。政府也應(yīng)通過提高失業(yè)保險(xiǎn)的覆蓋范圍和支付水平，為因技術(shù)變革而失業(yè)的工作者提供經(jīng)濟(jì)支持，確保這些工作者在轉(zhuǎn)型期間得到基本生活保障。

從勞動(dòng)市場(chǎng)的調(diào)整政策出發(fā)，需要推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)格局的重塑。面對(duì)生成式人工智能DeepSeek對(duì)行業(yè)格局的重塑，政府與企業(yè)需攜手合作，通過科學(xué)評(píng)估、整體規(guī)劃與政策引導(dǎo)，推動(dòng)勞動(dòng)市場(chǎng)的有序調(diào)整和傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。政府可以通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、情景模擬等工具，動(dòng)態(tài)追蹤DeepSeek對(duì)各行業(yè)勞動(dòng)力需求、技能需求的演變趨勢(shì)，識(shí)別就業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，為政策決策提供數(shù)據(jù)支撐。而對(duì)受DeepSeek沖擊明顯的行業(yè)，政府也應(yīng)出臺(tái)稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼、研發(fā)資助等一系列產(chǎn)業(yè)扶持政策，激勵(lì)企業(yè)主動(dòng)進(jìn)行技術(shù)改造與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。同時(shí)，政府可以設(shè)立專項(xiàng)基金，支持關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)、示范項(xiàng)目落地以及高層次人才引育，加速DeepSeek與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合。此外，政府還應(yīng)倡導(dǎo)企業(yè)遵循“以人為本、有序過渡”的原則，實(shí)施有計(jì)劃、分階段的技術(shù)升級(jí)與智能化改造。通過合理控制DeepSeek替代人力的進(jìn)程與節(jié)奏，防止短期內(nèi)出現(xiàn)大規(guī)模失業(yè)，為勞動(dòng)市場(chǎng)、企業(yè)和勞動(dòng)者預(yù)留適應(yīng)期與轉(zhuǎn)型期。

六、結(jié)語

生成式人工智能DeepSeek作為人工智能技術(shù)的最新發(fā)展，其運(yùn)行機(jī)制和信息處理能力正在逐漸接近人類認(rèn)知水平。在場(chǎng)景適應(yīng)、任務(wù)分解以及綜合決策等層面，DeepSeek展現(xiàn)出與人類勞動(dòng)者相仿的適應(yīng)性和執(zhí)行力，在勞動(dòng)領(lǐng)域引發(fā)了替代與強(qiáng)化的雙重效應(yīng)，并帶來技能退化、智能鴻溝、技術(shù)性失業(yè)、智能依賴、勞動(dòng)誤導(dǎo)、勞動(dòng)缺場(chǎng)等諸多社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。而人類應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，從而避免被DeepSeek淘汰成為尤瓦爾·赫拉利（2017）筆下喪失勞動(dòng)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的“無用階級(jí)”，這是人類當(dāng)下必須直面的問題。針對(duì)這一問題，美國(guó)東北大學(xué)校長(zhǎng)約瑟夫·歐恩（2023）曾前瞻性地提出，隨著生成式人工智能的迅猛發(fā)展，尤其是其自我編程能力的形成，教育體系亟待轉(zhuǎn)向培養(yǎng)那些機(jī)器難以習(xí)得的能力，如“系統(tǒng)性思維”。這一洞見實(shí)際上揭示了未來勞動(dòng)市場(chǎng)所面臨的根本變革，即當(dāng)DeepSeek開始逐步取代人類的部分職業(yè)技能時(shí)，對(duì)人類的智力深度和創(chuàng)新潛能提出了前所未有的考驗(yàn)。而人類必須擁抱人工智能技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)，適應(yīng)DeepSeek的發(fā)展，學(xué)會(huì)使用DeepSeek，在DeepSeek的輔助下深刻理解復(fù)雜工作所需的專業(yè)知識(shí)與獨(dú)特技能。這樣人類社會(huì)便有望實(shí)現(xiàn)馬克思（1845-1846）所憧憬的自由勞動(dòng)理想，即個(gè)體可以根據(jù)興趣和意愿自由選擇勞動(dòng)內(nèi)容，“隨自己的興趣今天干這事，明天干那事，上午打獵，下午捕魚，傍晚從事畜牧，晚飯后從事批判”。總之，面對(duì)正在到來的智能化社會(huì)浪潮，人類未來的命運(yùn)將取決于自身是否能充分激發(fā)創(chuàng)造力，以主動(dòng)適應(yīng)并有效駕馭DeepSeek這一技術(shù)革命所帶來的社會(huì)變遷。